Token是大模型处理文本的最小计量单位，每一次模型调用、每一次智能问答都在消耗它。

风云君观察到一个有意思的现象，今年上市险企中报业绩会上，“AI”“Token”成为顶流热词，远远压过其他经营方面话题，机构更直接把Token消耗量、智能体数量、大模型调用次数写入财报。

这也为市场提供了一个良好的观察窗口，当算力驱动成为保险行业的关键生产要素和生产力，投入之外，创造的价值如何衡量，投产比的“经济账”该怎么算。

做好科技、AI必答题，有价值是关键

科技已成为保险行业提质增效、转型升级的核心生产力工具，通过大数据建模和机器学习，保险定价更精准，风险识别更前置。

近年来，多家险企均将数智化上升至战略层面，配套专项资金、算力资源与专业人才投入。现在，似乎到了可以浅亮“家底”让市场初步检验的时刻。

中国平安在半年报中直接给出数据，集团日均Token（词元）消耗量从2025年12月的日均300亿跃升至2026年6月日均超1200亿。

值得关注的是，对外披露Token消耗数据，平安在五大上市险企中是独一家，这在金融行业也不多见。可以说，在多数金融机构还在从战略高度系统性阐述科技、AI构想和布局安排的时候，科技积淀颇深、一贯领先的平安直接摆出实证——已经做了多少实践应用。

平安持续科技引领、AI驱动，赋能经营管理模式从“经验决策”向“数据决策”转型，深化AI在核心业务领域的落地应用。上半年，中国平安AI坐席服务量约9.39亿次，覆盖81%的客服总量；AI智能体辅助实现销售额573.13亿元；AI医生使用人数超970万，精准诊断覆盖疾病超1.13万种。在业务价值上，94%的寿险保单实现秒级核保，57%的车险案件自动化查勘，车代渠道94%的单件平均一分钟智能出单；寿险“111极速赔”闪赔占比59%。

其余四家A股上市险企对外披露的口径不一。中国人寿亮出智能体的规模，截至报告期末，公司已经打造了超过500个智能体，应用于销售服务、运营作业和风险管控等重点领域。智能核保审核率达96.8%，数字核保员作业率超37%，保全服务智能审核率达99%，数智化服务赔案占比超75%，医疗险一站式理赔直付超230万件。

中国人保在半年报中透露，公司加快落实“人工智能+”行动方案，落地AI应用场景246个，上半年AI能力调用次数超23亿次。

中国太保将“人工智能+”列为三大战略之一，加快推进人工智能规模化应用落地，构建企业级知识体系和管理平台，推动科技创新从单点式向生态型的转变。在产险端，太保打造了6个千万级AI应用场景，如AI坐席服务等。

新华保险也提到，在公司现代营销新理念中已经把科技作为主要的竞争要素。过去半年，无论是保险端、投资端还是服务端，新华保险都紧密依靠以AI为代表的科技驱动力来推动自身发展。公司正加快构建数字员工体系，推动数字员工在客户服务、核保理赔、经营管理等场景全面落地，形成覆盖前、中、后台的数字员工矩阵。

新华保险副总裁秦泓波还在业绩会上分享了一个细节：他跟青年员工座谈时问最需要什么资源支持，回答是“多给我们点Token”。

显然，这场AI“军备”的投入赛，各家上市险企都不会吝啬——只要能够产生价值、反哺赋能于业务。

平安的“经济账”：2倍投入支撑10倍增长

以中国平安为例，其日均Token消耗量已突破数千亿背后，是集团“AI in All”战略的全面落地，智能体深度融入各类业务场景。

据悉，平安Token消耗来自两部分：一部分是面向2.5亿客户的应用，包括AI快捷服务、AI理赔服务、AI医疗服务等；另一部分是面向集团内部关键岗位的高频应用，包括AI coding、AI办公和AI运营等。

中国平安首席技术官王晓航近日在2026云栖大会上，以“从Token到价值：平安之解”为主题，分享了平安的产业AI实践。

王晓航认为，从行业趋势看AI正持续进化，但对企业而言，核心的问题是如何以可控的成本推动AI进入真实业务场景，创造有效的价值。对此，平安深化“综合金融+医疗养老”双轮并行、科技驱动战略，形成了“高效生产Token——精进专业智能——进入真实业务、规模化创造价值”的实践路径。

“AI正进入平安全集团的核心业务和生产流程，从‘提供答案’走向‘胜任任务’”，其表示。

AI正深度赋能平安的内部生产与业务经营，这直接带来了价值。据悉，在AI代码方面，平安的AI代码占比约80%，已实现约20%的常规需求全流程AI交付；在客服方面，上半年平安AI坐席覆盖81%的客服总量，寿险闪赔占比达到59%；在控风险方面，上半年平安产险智能反欺诈理赔拦截减损71.1亿元。

王晓航介绍，平安的综合金融AI“快捷服务”今年4月上线，短短四个多月，累计服务量已经超过95511电话客服一年的服务量。快捷服务已经封装300多项服务，覆盖交易、融资、理赔、救急等尝尽。规模之外，办事质量和效率也在持续提升；端到端解决率92%，平均办理时长相比电话和App操作节省一半以上。

快捷服务的背后支撑，过去一年，平安的算力规模从800PF提升至1500PF，日均Token用量从去年底300亿增长至超3000亿，“2倍的算力投入实现10倍的Token增长，有效实现成本控制和效率提升。”据了解，平安通过模型、推理引擎、算力调度等全栈优化，实现单位算力Token产出提升368%，单位Token成本下降76%。

AI的成功取决四要素，数据、算法、算力和场景，平安的优势在于数据和场景。

“公司的科技、AI不是为了做而做，是为了在不同的业务场景下发挥垂直领域的数据优势，为业务去赋能，这是平安的核心逻辑。”中国平安联席首席执行官郭晓涛在业绩会上直言，平安在AI领域的最核心的发展方向集中在5个方面，智能化运营、智能化管理、智能化经营、智能化服务和智能化营销。在从数字化到智能化的转变过程中，平安已经积累了大量经验，知道在怎样的场景、用怎样的数据积累帮助公司产生客户价值。

关于AI投入产出与“Token太烧钱”的顾虑，平安也想得很清楚，该投入的必须要投入，只要价值讲得清楚，能够真正落地、兑现重大价值，就愿意聚焦投入。通过正向循环，让AI应用可以大规模、可持续发展。

从Token消耗量写入财报，到AI坐席、智能核保、反欺诈减损等场景落地，上市险企的AI竞赛已经过了“讲概念”的阶段，进入“算账”讲价值的阶段。

产能释放路径清晰，AI赋能专业医疗

Token消耗本身不是目的，能否转化为可量化的业务赋能价值，才是赛点。

平安率先把Token摆上台面，给出了自己的算法，其他险企口径不一、披露各异，也说明行业尚未形成统一的评价标准。对投资者而言，与其追问“谁烧的Token多”，不如聚焦“谁的单位Token产出更高、价值兑现更实”。

在经营层面，AI引发的保险效率革命已成行业共识，产能释放路径清晰可见，智能体深入赋能场景，实现经营提升质效。

眼下，保险公司的AI应用逐步渗透至核保、风控、理赔、客户运营等全流程，以提高运营效率，在风控价值、客户价值、组织价值、生态价值等维度持续兑现，重构底层生产力。

譬如，在核保风控端，传统保险依靠历史经验、人工审核判断风险，存在信息滞后、识别盲区、审核成本高等痛点。大模型与智能体接入之后，海量保单、客户资料、医疗票据、事故影像可以被批量解析，识别隐藏欺诈线索、异常投保行为与虚假理赔。平安产险上半年智能反欺诈实现71.1亿元减损，正是AI风控价值最直观的体现。

面向客户，AI重塑保险服务边界，提升客户体验与可及性。AI坐席、AI医生、极速核保闪赔，打破了时间与人力约束，7×24小时承接咨询、材料识别、理赔申请等。多家险企实现秒级核保、自动化查勘与一站式理赔直付，意味着普通客户不用再长时间等待人工处理，客户体验改善带来的是留存率提升、粘性增强。今年上半年，平安AI坐席服务量约9.39亿次。当智能客服承担大量标准化、高频次的问题处理后，人工力量则可以更多用于复杂案件和高价值客户服务。

在软件研发领域，目前平安集团AI代码占比约80%，AI测试代码占比超过60%，已实现约20%的标准化常规需求全流程“无人值守”交付，研发模式正向“需求文档进，版本发布出”的AI原生研发全流程演进。

依托大模型能力，险企亦将业务边界延伸至健康管理、养老服务等综合场景。当下通用智能越来越强，但金融、医疗等专业领域需要“专业智能”。平安依托“私域数据、专家标准、生产质控、场景反馈”打造专业智能闭环。

譬如平安持续升级AI医生服务，覆盖医疗咨询、专业多学科诊疗到健康管理全流程。同时依托旗下北大医疗等专业资源，携手协和、创新港、复旦肿瘤医院等打磨AI专病能力，在乳腺癌、胃癌的多学科诊疗中，AI判断与专家结论的一致性达91%，AI幻觉率低于千分之三、远超行业平均水平。

AI先提供专业咨询，帮助客户明确就医需求，再根据需求，通过到线、到院、到企、到家，线上连接医生，线下连接医院和药店网络，再延伸到企业健康管理和居家服务。作为面向2.5亿客户的统一医疗健康服务入口，AI平安医生正在从医疗问答走向专业诊疗，再走向医疗服务闭环。

从风控减损到客户体验，从组织效率到生态延伸，AI的价值兑现正在多个维度同时发生，借力技术，保险行业得以更好识别风险、服务客户、创造长期价值。