人工智能（AI）技術應用的日益普及，正在改寫保險行業的發展邏輯。

在業務端，智能駕駛、具身智能（人形機器人）、智能工廠的興起，正對保險保障服務的內涵提出一系列新要求。在風控端，AI技術普及所衍生的算力風險、模型安全、數據安全、產業應用責任等伴生風險，需要保險公司迅速找到風控應對策略。在運營端，AI能否助力保險公司顯著提升管理效率，正成為后者突破業務發展瓶頸的一把金鑰匙。

作為中國太平洋保險（集團）股份有限公司（下稱“中國太?！保└笨偛?，俞斌深感AI在保險領域的應用已變得無處不在，無時不在。

2026年4月27日，俞斌在接受經濟觀察報記者專訪時指出，今年，中國太保通過戰略解碼，確定了五大類別、30余個首批啟動的AI戰略項目，同時還將搭建五大生態聯建實驗室、三級組織架構以及分級分類決策機制，明晰AI整體投入策略。

“我預計今年中國太保在AI方面的投入將同比翻番。”他透露。這背后是保險公司正經歷從“+AI”到“AI+”的大變遷。“別小看兩者之間的細微差別，后者對保險產業發展邏輯與發展模式將帶來根本性變革?！庇岜笳f，相比“+AI”是在給馬車加裝發動機，“AI+”是在造飛機。

受訪者供圖

AI伴生風險“挑戰與機遇并存”

經濟觀察報：隨著AI在保險領域的應用日益廣泛，AI將給保險服務帶來哪些新的變革？在這種變革征途上，會不會產生新的伴生風險？

俞斌：目前，我們已看到AI正在給保險服務帶來三方面的影響。

一是人工智能的普惠應用，正改變消費者的認知及需求。舉個例子，居民對保險的需求，正從基礎壽險保障轉向 “健康管理+財富規劃+傳承服務”的綜合型需求，對服務專業性與響應效率的要求也在顯著提升。此外，越來越多居民對保險的需求已從“被動購買”轉向“即時滿足”。因此，若保險機構無法通過AI實現智能導購、自動理賠及7x24小時的主動式服務，將迅速失去年輕一代客戶的信任，導致市場競爭力被邊緣化。

二是人工智能正在驅動保險企業的流程重塑、模式升級和成本優化。以往，保險代理人見完客戶，回到辦公室就要手工整理KYC（了解你的客戶）信息、翻查資料、對標金牌案例等，耗費大量精力時間?，F在，他們可以借助AI，在手機端完成智能錄入、360度客戶畫像分析與汲取銷冠的營銷經驗。如此，他們就能將更多時間騰挪出來，服務更多客戶，實現人均產能的提升。此外，在事故查勘、核保和核賠等工作環節，以往保險公司都是采取“老師傅帶徒弟”的工作經驗傳承做法，傳幫帶時間較長且效果未知?，F在，我們通過AI深度學習技術，可以將這些老師傅的經驗轉化成實實在在的智能化問答和作業流程輔助，幫助眾多員工更好地完成這些工作。

三是我們必須承認，人工智能為保險服務帶來新質生產力，同時也會催生一系列新型伴生風險。例如，算力風險、模型安全、數據安全、產業應用責任等領域的新風險。我認為，這不僅是挑戰，更是機遇。如果保險機構不立即布局AI，就無法理解并量化這些新型風險，從而失去在“AI+產業”險種定價與覆蓋上的先發優勢，勢必在數字經濟時代喪失核心話語權。

經濟觀察報：我們也注意到，AI技術的興起，正催生智能駕駛、具身智能行業的蓬勃發展。這些領域的保險保障需求在增加，保險公司該如何界定這些新技術的風險敞口，構建前瞻性的風險應對策略？

俞斌：智能駕駛、具身智能等新技術在創造巨大商業價值的同時，也會帶來貫穿全生命周期的“AI伴生風險”，并且這類風險具有動態演變快、責任認定復雜、損失量化難等特征。

以具身智能為例，它存在技術壁壘高、應用場景新穎、風險模式特殊等特點，市場普遍存在“不敢用、怕用壞、賠不起”的顧慮，成為制約具身智能產業發展的一大瓶頸。在此情況下，通過保險機制對沖產業風險，助力具身智能技術商業化落地的需求變得迫切。但我們也看到，保險介入具身智能產業提供風險保障，也面臨人形機器人產業長期風險數據積累不足、缺乏成熟的費率定價參考體系、人形機器人技術迭代加快令風險特征不斷動態變化等挑戰，進一步提升了保險定價難度與不確定性。

針對這些新技術所帶來的全新風險敞口，保險公司不僅將保險視為一種財務補償工具，更要將保險定位成服務實體經濟、護航數字安全的重要“避風港”，通過三項舉措構建前瞻性的風險評估與產品設計能力。

一是確立行業標準，構建“從識別到評估”的量化防線。通過建立可落地的風險分類與分層評估體系，我們要將這些新技術的風險要素按算力風險、算法風險、數據風險、應用責任風險等領域進行分級拆解，不僅制定標準，更在實操層面開發與之匹配的風險評估體系與模型工具，確保風險可測可防。這種基于數據的“客觀量化”，將為產品定價提供科學依據，避免因認知偏差導致的定價失準，讓風險管理變得有章可循。

二是升級服務范式，由“事后賠付”向“全生命周期減量”躍遷。傳統的保險業務往往止步于“事故發生后的理賠”，但在智能駕駛與具身智能領域，保險公司應前置到“風險發生的源頭”。在承保前，我們通過專業風勘服務對企業的智能系統進行風險評測與合規診斷，并將評估結論作為核保定價的依據；在承保中，我們提供持續的風險減量支持，協助企業提升模型算法安全水平，優化性能，將隱患消滅在萌芽狀態。這種“保前評估、保中干預、事后理賠”的機制，讓保險公司實現從單純的經濟補償者，向企業安全治理合作伙伴的身份轉變。

三是深化生態協同，打造“產學研用”聯動的創新集群。新技術帶來的風險不是保險行業單打獨斗所能解決的。為此，中國太保正積極搭建跨行業、跨領域的“生態共同體”。

保險業價值邏輯正在躍遷

經濟觀察報：隨著AI技術的持續普及，我們看到了越來越多通過智能系統開展高效生產運營的智能工廠，這將對傳統的企業財產險、責任險等產品帶來哪些變革？傳統風險會不會被偶發的新型風險所替代，保險公司將如何應對這種新情況？

俞斌：隨著AI技術對各行各業生產方式進行智能化重構，保險業的價值邏輯也在經歷從“物理資產補償”，向“數字系統保障”的歷史性躍遷。

近年來，中國太保深入洞察這種風險演變趨勢，計劃通過三個維度進行戰略重構，應對“無人化、智能化”時代的全新挑戰：

一是重新定義資產邊界，從“保實物”到“保韌性”的戰略價值升級。在高度自動化的無人工廠與企業智能運維系統里，傳統企業財產險所關注的物理損毀風險將隨著設備智能化提升與人為失誤減少而顯著降低，但與之相對的是，由AI模型性能不達標、智能裝備誤操作、技術基礎設施服務中斷等引發的“AI伴生風險”與“業務連續性風險”等，正成為新型風險的核心。因此，我們正將相關保險的保障服務重心，從對物理資產的損失賠付轉向對企業數字韌性的全方位守護，通過開發新型的技術伴生風險的保險產品及服務，將風險評估維度深入到算法性能、系統內生安全，以及自動化生產線應急恢復。這種企業財產險保險的轉型，不僅確保保險功能在智能化生產背景下的延續，更讓保險公司從資產的“損毀補償者”升級為企業運行邏輯的“防御守護者”，從而在保障企業數字生存能力的過程中實現價值再造。

二是升級定價范式，從“基于經驗統計”到“依托仿真測試”的精算范式革新。傳統保險定價邏輯依賴于對歷史事故的統計分析。但是，面對智能工廠中極具偶發性且難以預測的系統性故障，傳統的數據積累往往面臨“失效困境”。對此，我們正致力于構建“AI伴生風險評估體系及模型”，利用仿真測試技術在數字空間中對生產環節進行全維度風險評估測試，通過推演極端場景下的算法性能表現及失效場景，精準量化那些低概率、高影響的風險。通過這種由“數據統計”向“情景計算”的范式革新，我們能構建科學、動態的費率定價體系，有效化解保險在面對新型技術風險時存在的定價難題，確保即使在風險形態高度不確定性的情況下，也能為前沿技術提供可承保的保障基礎。

三是延伸服務深度，從“單點理賠補償”到“全鏈路風險治理”的生態治理構建。在AI機器人代替人工的時代，保險最核心的意義在于將潛在的系統性風險扼殺在預防階段。因此我們正將服務觸角延伸至生產鏈路的前端，通過與算法安全審查機構、工業互聯網平臺及第三方技術伙伴建立深度生態合作，為企業提供涵蓋“AI安全合規審計、網絡安全加固、實時風險監測”的一攬子風險減量服務。我認為，這意味著保險合同不再是一張冷冰冰的保單，而是一份包含主動風險管理承諾的治理方案——通過將保險服務深度融合到智能設備的運行生命周期，實現保險對生產過程的“參與式風險管理”。

經濟觀察報：中國太保明確提出“人工智能+”是三大戰略之一，對AI的預算投入也會持續增加，這項戰略升級背后，是中國太保對未來AI變革保險產業有著哪些洞察？為何保險機構向AI轉型，正變得如此迫切？

俞斌：中國太保提出“人工智能+”戰略升級的本質，是對“數字太保”的深化，其背后驅動力主要有三點：

一是由“規模增長”向“價值創造”轉型的內生訴求。 傳統的保險經營模式高度依賴人力驅動與線下觸點，邊際成本高且觸達效率低。通過“人工智能+”戰略，我們旨在打破這種增長瓶頸，充分利用AI技術在個性化定價、智能核保與精準定價上的算力優勢，有效降低運營摩擦成本，持續提升承保質量與盈利韌性，實現從“薄利多銷”向“精細化經營”的范式轉型。

二是在存量競爭下構建差異化的“護城河”。一直以來，保險產品同質化是阻礙行業高質量發展的一大頑疾。我們試圖通過“人工智能+”戰略的實施，從單一的風險保障提供者，轉變為全場景的“風險管理專家”，通過將AI深度植入壽險、產險、健康險、投資、養老等板塊，提供基于實時數據與智能驅動的經營決策、差異化的客戶服務、高效率低成本的運營管控，實現從“事后賠付”到“全周期服務”的范式躍遷，從容應對行業存量博弈。

三是前瞻性應對數智時代的合規挑戰與社會擔當。近年來，監管政策對壽險銷售的合規性、信息披露透明度提出更高標準。我們將AI提升至戰略高度，既是確保在復雜監管環境下實現穩健合規經營，也是為了通過技術手段支撐社會運行穩定性，彰顯保險作為國家金融壓艙石的責任感。

經濟觀察報：一直以來，保險公司致力于提升內部管理效率，構建更強的保險服務能力與差異化發展能力，AI技術的深入應用，會給保險公司突破內部管理瓶頸帶來哪些具體影響？

俞斌：在AI技術賦能下，內部流程的智能化將是解決行業效率瓶頸的路徑。AI對內部管理的賦能，不僅僅是提效，更是通過自動化承保決策、智能化反欺詐及個性化定價模型，徹底重構盈利邏輯。尤其在保險市場存量競爭時代，領先者能通過AI完成成本結構的優化，落后者若仍固守傳統運營模式，其經營壓力將呈指數級增長，甚至面臨被淘汰的風險。

舉例來說，中國太保在隊伍管理方面通過智能復盤會工具，強化總分協同，提升管理效率。智能復盤會工具結合了隊伍的早會體系，智能形成隊伍復盤、客戶復盤、產服復盤、活動復盤，分鐘級分析一線熱點，月度提煉大量典型案例，助力整個團隊提升工作協同效率與績效管理效率。此外，總部也能通過智能復盤會工具，及時發現一線業務落地經營策略所面臨的問題，推廣一線的優秀案例，幫助隊伍保險服務能力的整體提升。

（作者 陳植）

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陳植

高級記者。長期關注銀行、保險、外匯、黃金、企業出海、科技金融、產融結合等領域報道，敏銳深入洞察全球經濟趨勢與中國經濟前景。