21世纪经济报道记者 孙诗卉 

　　2026年外滩大会保险见解论坛上，AI的讨论方式变了 。

　　三年前
，行业还在争论“AI会不会颠覆保险”；两年前，话题变成“智能体能重塑什么
”；而今年 ，阿里云智能集团副总裁张翅的演讲直接把问题拉到了另一个层面：“模型是概率性的
，但金融业务的执行必须是确定性的。这中间的鸿沟怎么跨越？”

　　这个问题的背景，还要从三个月前落地的“8号文 ”说起
。

　　从“鼓励探索
”到“划定红线”

　　2026年6月18日 ，国家金融监督管理总局正式印发《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（金发〔2026〕8号）。这是金融业首份以人工智能安全开发应用为主题的专项监管总纲
，从治理架构、开发应用 、数据治理、算力建设
、风险管理等七大方面提出32项意见 。

　　“8号文 ”的核心转向在于：监管基调从“鼓励探索
”切换为“约束落地”
。对比此前的征求意见稿，正式文件中增设多条禁止性监管红线。

　　事实上 ，此前就有AI数字人直播因“表情僵硬、脚本同质化或眼神聚焦异常 ”被主流平台判定为机器生成并遭遇限流 。有险企营销负责人指出
，纯AI驱动营销已触碰新规主体资质红线——“仅持证授权从业人员方可开展直播销售
”
。

　　值得注意的是，“8号文”明确“谁使用谁负责 ” ，要求压实金融机构作为AI技术使用方的主体责任
，彻底封堵了以“技术外包
”为由转嫁风险的空间。

　　某寿险公司IT人士对21世纪经济报道记者透露，近来 仅有少数头部险企在部分城市开展大模型面客试点 ，“现阶段仍极度审慎，合规与责任厘清优先于技术迭代速度” 。

　　除了AI面客以外
，承保理赔也被明确列为高风险AI应用场景
。“8号文 ”第十六条规定，涉及承保理赔 、信贷审批
、风险管理等与客户利益直接相关的生成式AI应用 ，须经风险管理委员会批准
，关键环节必须保留人工监督和干预机制，面向公众或高风险场景须向监管报备。

　　这意味着 ，此前行业普遍追求的“全自动理赔”“无人核保
”
，在合规层面被按下了暂停键 。

　　从“可能性”到“落地 ”，再到“管住
”

　　把时间轴拉长 ，保险AI的叙事经历了三次转折
。

　　2024年的关键词是“可能性”。外滩大会的讨论还停留在“AI能帮保险做什么 ”
，生成式AI被视为提升效率的“新范式
” 。行业关注的是问答辅助、文案生成这类浅层应用。

　　2025年的关键词是“落地”
。智能体成为主角，行业开始把AI嵌入核保 、理赔等核心环节。据《中国证券报》报道 ，那一年金融行业大模型中标项目飙升至587个
，中标金额增长超过5倍 。险企纷纷发布智能体，有的机构发布数量达到数百个
。

　　2026年的关键词变成了“管住 ”。“8号文
”的出台 ，本质上是给狂奔的AI应用套上了缰绳 。监管要求的不是“少用AI”，而是“用得对
、管得住、能回退 、可追责 ”
。 

　　张翅在演讲中描述的场景印证了这一转向：过去一年金融机构发布了大量智能体
，但这些智能体“跳过原有已建好的数字化系统
”，一旦费用口径变化 ，Agent执行就要重新调整
，推理出问题后“没法回退和审计”。

　　“我们模型的能力越来越强，在金融行业的使用场景越来越多 ，但是能不能够真正变成生产？ ”张翅指出
，当下行业要解决的，正是这种“看起来热闹
、进不了生产”的困境 。

　　蚂蚁集团副总裁、蚂蚁保总经理陈冠华分享了一个让他“很受触动
”的反思：过去三年投入大量资源打造的AI保险顾问“蚁小保” ，问答准确率超过95%
，但用户调研的反馈是——“这是一个很好的客服机器人 ”
。这与他设想的“AI保险管家
”差距很大。

　　他的结论是：“行业智能的起点应该是产品定义，而不是模型 、工具或上下文 。技术的成熟不等于产品定义的成功——不能因为有了电机 ，就给手动剃须刀装电机
。” 

　　基于这一判断
，蚂蚁保此次升级的三大AI服务——AI保险帮选
、AI保险快查、AI保险顾问——都不是“All in one Chat ”式的通用对话产品，而是各自切入一个具体的用户卡点。用陈冠华的话说 ，这三个产品“不再强烈地给用户推荐一个保险，而是告诉他满足你的保险需求应该从哪儿开始
” 。

　　从“基建竞赛”到“价值兑现 ”

　　一个可见的趋势是：行业关注的重心正在从“投了多少
”转向“解决了什么”。 

　　中报季里
，上市险企密集披露的AI成果，越来越多地指向了具体的业务场景和可量化的经营改善
。

　　新华保险副总裁秦泓波在业绩会上表示 ，科技正从三个维度重塑行业：客户洞察与营销策划 、运营服务链条重构、风险管理范式重写
，“保险正从事后赔付向事前预防延伸 ”。

　　销售端，新华保险营销智能助手累计自动生成计划书400余万份 ，团险投标数字员工推荐命中率从60%跃升至90%；理赔端
，新华理赔数字员工智能申请模块日均处理影像件超3万件，识别准确率超99%；风控端 ，同业的平安产险反欺诈智能化理赔拦截减损71.1亿元 。

　　针对AI投入的价值回报
，平安集团联席CEO郭晓涛则在业绩会上给出了明确判断：“AI基建我们已经完成了，现在是AI赋能价值创造的阶段
。
”

　　从具体的财务贡献来看 ，以平安好医生为例
，2026年上半年AI对公司毛利的贡献占比已达4.6%，并且仍在稳步提升。而在集团层面 ，AI正在从运营后台走向业务前台 。 

　　“8号文”划出的红线——“摒弃为新而新
、为用而用的倾向 ”——意味着Token消耗量和智能体数量本身不再是竞争力，真正的竞争力是“解决了什么问题”
。

　　AI在保险业的价值
，已经从“能不能做
”变成了“省了多少钱、提了多少效 、减了多少损”。

　　中国平安副总经理兼首席财务官付欣在专访中对21世纪经济报道记者表示：但集团整体成本收入较去年进一步优化“只要能够在关键岗位和流程中带来明确的降本
、增效、减损和服务创新，我们在算力和人才上都会重点投入 ，并持续跟踪实际产出和价值兑现 。 ”