中国平安如何用AI解决理赔流程长、核保效率低、风险预警滞后、保险欺诈识别难问题

中国平安保险（集团）股份有限公司是国内最大的综合金融集团之一，旗下涵盖平安人寿、平安产险、平安好医生、平安银行等多个金融与医疗健康业务板块，服务个人客户超过2.3亿。平安集团自2017年启动"科技赋能金融、科技赋能生态"双赋能战略以来，持续投入AI研发，2025年正式提出"AI in All"全面AI化战略，将AI能力深度嵌入保险理赔、风险控制、产品销售、健康管理四大核心环节。平安的核心痛点在于：传统理赔流程依赖人工核赔，平均处理周期长、客户体验差；寿险核保依赖大量人工审查，效率低且尺度难以统一；保险欺诈案件逐年上升，反欺诈压力持续增大。

第一，理赔周期长是保险服务投诉的首要来源。 传统车险理赔流程涉及报案、查勘、定损、核赔、支付等多个环节，平均处理时效在3至7个工作日，小额案件也需1至2天。客户普遍反映"出了险等理赔比事故本身还煎熬"，理赔体验差已成为寿险与产险客户流失的重要原因之一。

第二，核保效率与一致性难以兼顾。 寿险投保人在提交健康告知后，核保人员须综合评估年龄、病史、家族遗传等多维因素，传统人工核保每件平均耗时30至60分钟，高峰期核保积压严重，客户等待时间长。更深层的问题是，不同核保人员对同类案件的判断尺度存在主观差异，导致同等风险客户的核保结果不一致。

第三，保险欺诈手法持续升级，传统风控手段滞后。 近年来，职业骗保团伙利用交叉就诊、虚假发票、虚拟事故等手段作案，欺诈金额逐年攀升。传统风控依赖规则引擎与人工核查，对新型团伙化作案模式识别能力有限，单靠增加审核人力无法根本解决问题。

围绕上述痛点，平安集团构建了覆盖"理赔-核保-风控-销售"全链条的AI解决方案矩阵，以大模型为核心驱动，以海量业务数据为养分，形成多个垂直领域的AI应用系统。

平安人寿"111极速赔"智能理赔系统是集团AI落地的标杆产品。该系统以多模态大模型为核心，自动解析客户上传的病历、诊断证明、发票等影像资料，在云端完成文字识别（OCR）、关键信息提取、医疗合理性校验等步骤，对符合理赔条件的案件实现全自动核赔。具体流程为：客户拍照上传理赔材料→AI在5秒内完成材料完整性核查→大模型在30秒内判定是否符合条款责任→符合条件案件60秒内完成赔付打款，最快8秒到账。全程无需人工介入，彻底打通从报案到收款的服务闭环。

数字核保新模式是平安寿险AI应用的另一核心模块。系统以知识图谱+大模型双引擎驱动，将33万亿字节历史保单数据、数千种疾病与药品知识进行结构化编码，构建智能核保知识库。新保单提交后，AI在2至3秒内完成自动核保评估，对94%以上的标准件实现"秒级通过"，非标准件自动分流至人工核保并附带AI评估建议，将人工核保资源集中于真正需要专业判断的复杂案件。

平安产险鹰眼系统（DRS）构建了覆盖"保前-保中-保后"全流程的AI风险管控体系。保前核保阶段，系统通过卫星遥感、气象数据、历史出险记录等多源数据评估标的风险等级，自动给出差异化定价建议；保中预警阶段，接入国家气象局API与自建灾害预测模型，对台风、暴雨、洪水等自然灾害实现72小时提前预警，并向投保客户推送风险提示与防灾指引；保后理赔阶段，AI反欺诈引擎对可疑案件进行交叉验证与网络图谱分析，自动识别关联骗保团伙。2025年，鹰眼系统累计拦截减损金额超过105亿元。

平安集团"AI in All"战略实施以来，核心业务指标取得显著改善，AI已渗透至集团超过840个业务场景。

此外，平安AI代码渗透率已达35.49%，集团内部超过70%的IT开发团队在日常工作中使用AI辅助编程工具，研发效率提升约25%。

平安AI技术底座的核心是"四层架构"：数据层整合集团2.3亿客户的金融、医疗、健康数据，构建国内最大的保险垂直领域多模态数据集之一；算力层依托万卡规模GPU集群支撑千亿级日Token处理能力，底层算力以国产化为主；模型层采用"大模型做理解推理、小模型做精准决策"的混合架构——DeepSeek等通用大模型负责自然语言理解与复杂推理，自研垂域小模型负责核赔规则判定与风险评分；应用层封装为可复用的API服务，通过统一AI服务平台向各业务线赋能，日均调用量超过10亿次。

在理赔AI领域，多模态大模型可同时处理文字病历、影像片子、手写发票等多种非结构化数据，并基于超过3000万历史理赔案例构建的对比图谱判断材料真实性，有效识别伪造发票、过度医疗、虚假事故等欺诈场景。鹰眼系统的灾害预测模型整合了气象局、水文局、应急管理部等7个政府数据源，实现对台风路径、洪涝淹没范围等灾害场景的精细化预测。

中国平安的AI实践揭示了大型金融保险集团AI落地的三条核心规律：

一是从"辅助工具"到"核心系统"的定位跃迁是关键转折点。 平安将AI从不同时期的"辅助参考"升级为理赔、核保等核心业务环节的"主要执行者"，93%的自动核赔率意味着人工理赔岗位已从"处理主体"转变为"异常处理兜底"，这一转变需要集团层面的战略决心与组织架构配套调整。

二是金融AI的竞争壁垒在于数据资产的质量与规模，而非模型本身。 通用大模型的技术差距在逐步收窄，但平安积累的33万亿字节保险领域结构化数据与超过3000万条真实理赔案例，构成了竞争对手难以快速复制的核心壁垒，证明金融AI的护城河在于垂直领域数据资产的持续积累。

三是AI在风控领域的规模化应用，其价值远超直接节省的人力成本。 鹰眼系统年减损超105亿元，这一数字背后是传统风控手段完全无法识别的新型团伙骗保模式，说明AI风控的核心价值在于发现"人眼看不到的风险"，是风控范式的根本升级。