人工智能（AI）技术应用的日益普及，正在改写保险行业的发展逻辑。
在业务端，智能驾驶、具身智能（人形机器人）、智能工厂的兴起，正对保险保障服务的内涵提出一系列新要求。在风控端，AI技术普及所衍生的算力风险、模型安全、数据安全、产业应用责任等伴生风险，需要保险公司迅速找到风控应对策略。在运营端，AI能否助力保险公司显著提升管理效率，正成为后者突破业务发展瓶颈的一把金钥匙。
作为中国太平洋保险（集团）股份有限公司（下称“中国太保”）副总裁，俞斌深感AI在保险领域的应用已变得无处不在，无时不在。
2026年4月27日，俞斌在接受经济观察报记者专访时指出，今年，中国太保通过战略解码，确定了五大类别、30余个首批启动的AI战略项目，同时还将搭建五大生态联建实验室、三级组织架构以及分级分类决策机制，明晰AI整体投入策略。
“我预计今年中国太保在AI方面的投入将同比翻番。”他透露。这背后是保险公司正经历从“+AI”到“AI+”的大变迁。“别小看两者之间的细微差别，后者对保险产业发展逻辑与发展模式将带来根本性变革。”俞斌说，相比“+AI”是在给马车加装发动机，“AI+”是在造飞机。
受访者供图
AI伴生风险“挑战与机遇并存”
经济观察报：随着AI在保险领域的应用日益广泛，AI将给保险服务带来哪些新的变革？在这种变革征途上，会不会产生新的伴生风险？
俞斌：目前，我们已看到AI正在给保险服务带来三方面的影响。
一是人工智能的普惠应用，正改变消费者的认知及需求。举个例子，居民对保险的需求，正从基础寿险保障转向 “健康管理+财富规划+传承服务”的综合型需求，对服务专业性与响应效率的要求也在显著提升。此外，越来越多居民对保险的需求已从“被动购买”转向“即时满足”。因此，若保险机构无法通过AI实现智能导购、自动理赔及7x24小时的主动式服务，将迅速失去年轻一代客户的信任，导致市场竞争力被边缘化。
二是人工智能正在驱动保险企业的流程重塑、模式升级和成本优化。以往，保险代理人见完客户，回到办公室就要手工整理KYC（了解你的客户）信息、翻查资料、对标金牌案例等，耗费大量精力时间。现在，他们可以借助AI，在手机端完成智能录入、360度客户画像分析与汲取销冠的营销经验。如此，他们就能将更多时间腾挪出来，服务更多客户，实现人均产能的提升。此外，在事故查勘、核保和核赔等工作环节，以往保险公司都是采取“老师傅带徒弟”的工作经验传承做法，传帮带时间较长且效果未知。现在，我们通过AI深度学习技术，可以将这些老师傅的经验转化成实实在在的智能化问答和作业流程辅助，帮助众多员工更好地完成这些工作。
三是我们必须承认，人工智能为保险服务带来新质生产力，同时也会催生一系列新型伴生风险。例如，算力风险、模型安全、数据安全、产业应用责任等领域的新风险。我认为，这不仅是挑战，更是机遇。如果保险机构不立即布局AI，就无法理解并量化这些新型风险，从而失去在“AI+产业”险种定价与覆盖上的先发优势，势必在数字经济时代丧失核心话语权。
经济观察报：我们也注意到，AI技术的兴起，正催生智能驾驶、具身智能行业的蓬勃发展。这些领域的保险保障需求在增加，保险公司该如何界定这些新技术的风险敞口，构建前瞻性的风险应对策略？
俞斌：智能驾驶、具身智能等新技术在创造巨大商业价值的同时，也会带来贯穿全生命周期的“AI伴生风险”，并且这类风险具有动态演变快、责任认定复杂、损失量化难等特征。
以具身智能为例，它存在技术壁垒高、应用场景新颖、风险模式特殊等特点，市场普遍存在“不敢用、怕用坏、赔不起”的顾虑，成为制约具身智能产业发展的一大瓶颈。在此情况下，通过保险机制对冲产业风险，助力具身智能技术商业化落地的需求变得迫切。但我们也看到，保险介入具身智能产业提供风险保障，也面临人形机器人产业长期风险数据积累不足、缺乏成熟的费率定价参考体系、人形机器人技术迭代加快令风险特征不断动态变化等挑战，进一步提升了保险定价难度与不确定性。
针对这些新技术所带来的全新风险敞口，保险公司不仅将保险视为一种财务补偿工具，更要将保险定位成服务实体经济、护航数字安全的重要“避风港”，通过三项举措构建前瞻性的风险评估与产品设计能力。
一是确立行业标准，构建“从识别到评估”的量化防线。通过建立可落地的风险分类与分层评估体系，我们要将这些新技术的风险要素按算力风险、算法风险、数据风险、应用责任风险等领域进行分级拆解，不仅制定标准，更在实操层面开发与之匹配的风险评估体系与模型工具，确保风险可测可防。这种基于数据的“客观量化”，将为产品定价提供科学依据，避免因认知偏差导致的定价失准，让风险管理变得有章可循。
二是升级服务范式，由“事后赔付”向“全生命周期减量”跃迁。传统的保险业务往往止步于“事故发生后的理赔”，但在智能驾驶与具身智能领域，保险公司应前置到“风险发生的源头”。在承保前，我们通过专业风勘服务对企业的智能系统进行风险评测与合规诊断，并将评估结论作为核保定价的依据；在承保中，我们提供持续的风险减量支持，协助企业提升模型算法安全水平，优化性能，将隐患消灭在萌芽状态。这种“保前评估、保中干预、事后理赔”的机制，让保险公司实现从单纯的经济补偿者，向企业安全治理合作伙伴的身份转变。
三是深化生态协同，打造“产学研用”联动的创新集群。新技术带来的风险不是保险行业单打独斗所能解决的。为此，中国太保正积极搭建跨行业、跨领域的“生态共同体”。
保险业价值逻辑正在跃迁
经济观察报：随着AI技术的持续普及，我们看到了越来越多通过智能系统开展高效生产运营的智能工厂，这将对传统的企业财产险、责任险等产品带来哪些变革？传统风险会不会被偶发的新型风险所替代，保险公司将如何应对这种新情况？
俞斌：随着AI技术对各行各业生产方式进行智能化重构，保险业的价值逻辑也在经历从“物理资产补偿”，向“数字系统保障”的历史性跃迁。
近年来，中国太保深入洞察这种风险演变趋势，计划通过三个维度进行战略重构，应对“无人化、智能化”时代的全新挑战：
一是重新定义资产边界，从“保实物”到“保韧性”的战略价值升级。在高度自动化的无人工厂与企业智能运维系统里，传统企业财产险所关注的物理损毁风险将随着设备智能化提升与人为失误减少而显著降低，但与之相对的是，由AI模型性能不达标、智能装备误操作、技术基础设施服务中断等引发的“AI伴生风险”与“业务连续性风险”等，正成为新型风险的核心。因此，我们正将相关保险的保障服务重心，从对物理资产的损失赔付转向对企业数字韧性的全方位守护，通过开发新型的技术伴生风险的保险产品及服务，将风险评估维度深入到算法性能、系统内生安全，以及自动化生产线应急恢复。这种企业财产险保险的转型，不仅确保保险功能在智能化生产背景下的延续，更让保险公司从资产的“损毁补偿者”升级为企业运行逻辑的“防御守护者”，从而在保障企业数字生存能力的过程中实现价值再造。
二是升级定价范式，从“基于经验统计”到“依托仿真测试”的精算范式革新。传统保险定价逻辑依赖于对历史事故的统计分析。但是，面对智能工厂中极具偶发性且难以预测的系统性故障，传统的数据积累往往面临“失效困境”。对此，我们正致力于构建“AI伴生风险评估体系及模型”，利用仿真测试技术在数字空间中对生产环节进行全维度风险评估测试，通过推演极端场景下的算法性能表现及失效场景，精准量化那些低概率、高影响的风险。通过这种由“数据统计”向“情景计算”的范式革新，我们能构建科学、动态的费率定价体系，有效化解保险在面对新型技术风险时存在的定价难题，确保即使在风险形态高度不确定性的情况下，也能为前沿技术提供可承保的保障基础。
三是延伸服务深度，从“单点理赔补偿”到“全链路风险治理”的生态治理构建。在AI机器人代替人工的时代，保险最核心的意义在于将潜在的系统性风险扼杀在预防阶段。因此我们正将服务触角延伸至生产链路的前端，通过与算法安全审查机构、工业互联网平台及第三方技术伙伴建立深度生态合作，为企业提供涵盖“AI安全合规审计、网络安全加固、实时风险监测”的一揽子风险减量服务。我认为，这意味着保险合同不再是一张冷冰冰的保单，而是一份包含主动风险管理承诺的治理方案——通过将保险服务深度融合到智能设备的运行生命周期，实现保险对生产过程的“参与式风险管理”。
经济观察报：中国太保明确提出“人工智能+”是三大战略之一，对AI的预算投入也会持续增加，这项战略升级背后，是中国太保对未来AI变革保险产业有着哪些洞察？为何保险机构向AI转型，正变得如此迫切？
俞斌：中国太保提出“人工智能+”战略升级的本质，是对“数字太保”的深化，其背后驱动力主要有三点：
一是由“规模增长”向“价值创造”转型的内生诉求。 传统的保险经营模式高度依赖人力驱动与线下触点，边际成本高且触达效率低。通过“人工智能+”战略，我们旨在打破这种增长瓶颈，充分利用AI技术在个性化定价、智能核保与精准定价上的算力优势，有效降低运营摩擦成本，持续提升承保质量与盈利韧性，实现从“薄利多销”向“精细化经营”的范式转型。
二是在存量竞争下构建差异化的“护城河”。一直以来，保险产品同质化是阻碍行业高质量发展的一大顽疾。我们试图通过“人工智能+”战略的实施，从单一的风险保障提供者，转变为全场景的“风险管理专家”，通过将AI深度植入寿险、产险、健康险、投资、养老等板块，提供基于实时数据与智能驱动的经营决策、差异化的客户服务、高效率低成本的运营管控，实现从“事后赔付”到“全周期服务”的范式跃迁，从容应对行业存量博弈。
三是前瞻性应对数智时代的合规挑战与社会担当。近年来，监管政策对寿险销售的合规性、信息披露透明度提出更高标准。我们将AI提升至战略高度，既是确保在复杂监管环境下实现稳健合规经营，也是为了通过技术手段支撑社会运行稳定性，彰显保险作为国家金融压舱石的责任感。
经济观察报：一直以来，保险公司致力于提升内部管理效率，构建更强的保险服务能力与差异化发展能力，AI技术的深入应用，会给保险公司突破内部管理瓶颈带来哪些具体影响？
俞斌：在AI技术赋能下，内部流程的智能化将是解决行业效率瓶颈的路径。AI对内部管理的赋能，不仅仅是提效，更是通过自动化承保决策、智能化反欺诈及个性化定价模型，彻底重构盈利逻辑。尤其在保险市场存量竞争时代，领先者能通过AI完成成本结构的优化，落后者若仍固守传统运营模式，其经营压力将呈指数级增长，甚至面临被淘汰的风险。
举例来说，中国太保在队伍管理方面通过智能复盘会工具，强化总分协同，提升管理效率。智能复盘会工具结合了队伍的早会体系，智能形成队伍复盘、客户复盘、产服复盘、活动复盘，分钟级分析一线热点，月度提炼大量典型案例，助力整个团队提升工作协同效率与绩效管理效率。此外，总部也能通过智能复盘会工具，及时发现一线业务落地经营策略所面临的问题，推广一线的优秀案例，帮助队伍保险服务能力的整体提升。
（作者 陈植）
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陈植
高级记者。长期关注银行、保险、外汇、黄金、企业出海、科技金融、产融结合等领域报道，敏锐深入洞察全球经济趋势与中国经济前景。
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