2026 年上市险企中报AI 从战略到数据投入与盈利差距待弥合2026 年上市险企中报收官五家 A 股上市险企首次将 AI 从“战略叙述”转变为财报里的“数量表述”涵盖 Token 消耗量、智能体数量、AI 调用次数、AI 坐席覆盖率等。过去AI 在险企公开披露中多是高管口中“赋能”“转型”等方向性表述。此次不同中国平安将日均 Token 消耗量写入财报2026 年 6 月超 1200 亿较 2025 年 12 月的约 300 亿半年增至 4 倍8 月更是突破 2100 亿。中国人寿披露智能体数量中国人保提及调用次数新华保险则公布自动生成的计划书份数。新华保险副总裁秦泓波在业绩会上提到青年员工希望多分配 Token。当这些数字与利润表并列问题随之而来消耗大量 Token究竟换回了什么五家险企亮出的 AI“家底”五家险企的披露在密度和口径上存在差异。中国平安最为完整日均 Token 消耗半年增至 4 倍AI 坐席服务量约 9.39 亿次覆盖 81%的客服总服务量AI 智能体辅助实现销售额 573.13 亿元产险反欺诈智能化理赔拦截减损 71.1 亿元内勤新代码 AI 生成率从年初的 30%升至 62%。这一系列数字贯穿客服、营销、理赔、风控、研发五条业务线表明 AI 在平安已成为运营链路的基础设施。中国人寿、中国人保、新华保险各有计量方式。中国人寿累计建设数智应用场景超 90 个、构建智能体超 500 个理赔服务时效降至 0.36 天但未像平安那样细化到客服覆盖率、辅助销售额等颗粒度。中国人保落地 AI 应用场景 246 个上半年 AI 能力调用次数超 23 亿次。新华保险营销智能助手自动生成计划书 400 余万份团险投标数字员工推荐命中率由 60%升至 90%。中国太保是五家中唯一未给出具体量化指标的仅将“人工智能 ”列为三大战略之一中报里多是“构建企业级知识体系和管理平台”等定性表述无 Token 数、智能体数、调用量等数据。总裁赵永刚在业绩会上称其“对提升营销员产能、综合经营能力发挥了积极作用”这只是定性描述并非具体数字。四家给出数字一家只谈战略。AI 已从客服、办公等辅助环节渗透到核保定价、理赔定损、反欺诈拦截等关键环节但各家用不同标准衡量市场难以比较和判断哪家真正将 AI 转化为收益。Token 证明的是渗透率证明不了盈利质量将 Token 与利润表对比出现反直觉结果Token 消耗最多、AI 叙事最完整的中国平安上半年归母净利润增速在五家险企中排第四仅高于中国太保股票和基金配置占比升至 25.6%的新华保险年化总投资收益率 6.7%居五家之首。利润增长另有原因。2026 年上半年五家上市险企合计归母净利润 3173.87 亿元同比增长 78.12%合计总投资收益 6413.20 亿元同比增长 74.57%。其中中国人寿总投资收益 3145.04 亿元、同比增 146.7%对应归母净利润 1344.89 亿元、同比增 228.6%中国平安、中国人保、中国太保、新华保险总投资收益分别为 1369.42 亿元、663.27 亿元、660.22 亿元、575.25 亿元。投资收益增幅与利润增幅基本一致表明这轮利润增长主要源于权益市场上行以及新会计准则下更多权益资产计入公允价值变动损益而非 AI 盈利。再看平安受关注的数据AI 智能体“辅助”实现的销售额 573.13 亿元强调“辅助”统计的是智能体参与环节后促成的销售规模属业务量口径非单独确认的新增收入或利润未扣除 Token、算力与人力成本。平安上半年归母净利润 925.85 亿元二者不在同一会计科目。此外平安未将 Token 支出单独列为可审计的财务科目。首席技术官王晓航称“平安每年在科技领域投入超百亿元”AI 只是综合金融、医疗健康、内部提效三条主线之一Token 成本分散在研发费用、运营费用与算力折旧中。外界仅知通过相关优化单位 Token 成本降低超一半但绝对支出未披露投产比无法计算。针对“烧钱”质疑中国平安副总经理兼首席财务官付欣回应AI 投入虽增加但集团整体成本收入比较去年同期持续优化。营销端平安面向代理人的 AI 工具 AskBob 被 39%的代理人每日高频使用但公司未单独披露 AI 是缩短条款问询时间还是促成更多保单。全行业唯一推进到利润口径的披露来自平安好医生2026 年上半年AI 对公司毛利的贡献占比 4.6%至此 AI 盈利才得以验证。其余险企的 AI 指标大多停留在“使用量”未涉及“盈利额”。从零和的降本到正和的重新定价这轮中报的 AI 账可拆分为三笔。第一笔是替代人力。AI 坐席服务 9.39 亿次、覆盖 81%客服总量新代码 AI 生成率 62%“AI 查问办”覆盖 88%业务场景这些指标可折算成工时与坐席量是 AI 最易实现成本节约的部分。第二笔是减损。平安产险反欺诈智能化理赔拦截减损 71.1 亿元少赔的钱直接增加承保利润。第三笔是销售也是最难核算的。智能体辅助销售额 573.13 亿元但公司未说明 AI 是缩短条款问询时间还是促成更多保单外部无法拆分。这三笔账对应 AI 价值的两种性质。替代人力属于“零和”降本省下的钱只是险企内部费用与利润的再分配不创造行业新增价值甚至可能导致裁员。减损与新型风险定价则是“正和”创造少赔的 71.1 亿元是真实承保利润利用 AI 捕捉气候风险、长尾风险、个体化风险才是保险业的价值增量。目前绝大多数 Token 消耗在第一笔账上第二笔和第三笔才是 AI 需解决的关键问题。Token 消耗量、智能体数量、AI 调用次数、辅助销售额等指标均未经审计监管也未要求披露。五家险企在中报中采用数量表述是在 AI 叙事成为估值核心变量的当下向市场释放信号争夺“AI 转型标杆”的溢价。市场缺乏统一标准各家自定指标将投入指标包装成产出指标这是口径不可比的根源。接下来的看点一是口径能否统一。四套指标算法各异年报是否会将 AI 支出与产出纳入更明确的会计科目比指标本身更值得关注。二是成本收入比。客服、理赔、录单、代码生成的替代效应最终会体现在费用端2026 年年报中该指标能否持续改善是“AI 替代人力”能否实现成本平衡的关键约束。三是考核标准是否改变。暖哇科技相关负责人表示保险公司对 AI 的态度已从“可选项”变为“必选项”当头部机构完成基建评价口径将从“应用场景数量”转向“节约成本、减少赔付、增加订单转化”。中国人寿总裁助理张新宇在业绩会上称国寿经营周期长、业务类型全面沉淀的长周期数据资产在人工智能时代将发挥更大作用。服务险企的科技公司也在加速升级暖哇科技近期完成了 AI 理赔、AI 用户经营、AI 风控三大产品的模型升级保险业对 AI 的投入正从险企自身向上下游扩散。中央财经大学中国金融科技研究中心主任张宁认为数智技术正冲击保险的核心根基——精算定价体系。传统统计模型无法覆盖所有风险形态AI 赋予行业捕捉和经营新型风险的能力。定价端的变化不会体现在 Token 数字或上半年利润表中。目前AI 在险企的定位是“防守”而非“进攻”。利润高增长依赖资产端的权益市场这是市场给予的“进攻”机会AI 则是成本端的防御工具在低利率利差损环境下帮助险企减少亏损、赔付和人力使用但无法直接增加盈利。Token 写入财报表面是科技叙事实质是防御性成本管控。险企将 Token 写入财报表明 AI 使用量已达到值得披露的程度利润表的高增长显示上半年收益主要源于市场。两者的差距正是这场 AI 竞赛的关键所在。届时将投入指标包装成产出指标的公司将率先暴露问题。