Token首次写进险企财报，AI的经营回报怎么算
2026年上市险企中期财务报告披露完毕，五家A股上市保险公司首次将人工智能从“战略描述”转化为财报中的“量化数据”：Token消耗量、智能体数量、AI调用次数及AI坐席覆盖率。
以往，险企公开信息中AI多被高管提及为“赋能”“转型”等方向性表述。但此次有所不同。中国平安将日均Token消耗量纳入财报：2026年6月超过1200亿，2025年12月约300亿，半年增长至4倍，8月突破2100亿。中国人寿披露了智能体数量，中国人保记录了调用次数，新华保险提供了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分享了一个细节：他询问青年员工最需要什么资源支持，得到的回答是“多给我们分配点Token”。
当这些数字与利润表并列呈现时，一个问题浮现：投入如此多的Token，究竟换来了什么？
五家险企展示的AI“家底”
五家险企的披露密度和口径各不相同。中国平安最为全面：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%。这些数字串联起客服、营销、理赔、风控、研发五条业务线，AI在平安已非单一环节工具，而是覆盖整个运营链的基础设施。
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500个智能体的分布情况，国寿未像平安那样细化到客服覆盖率、辅助销售额的层次。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。它将“人工智能+”列为三大战略之一，中报中仅有“构建企业级知识体系和管理平台”等定性表述，无Token数、智能体数或调用量。总裁赵永刚在业绩会上表示，这“对提升营销员产能、综合经营能力发挥了积极作用”——这是一句定性，而非数字。
四家提供数字，一家仅谈战略。AI已从客服、办公等辅助环节渗透至核保定价、理赔定损、反欺诈拦截等核心环节，但各家用不同标准衡量，市场如何比较，又如何判断哪家真正将AI转化为收益？
Token证明渗透率，但无法证明盈利质量
将Token与利润表并列观察，一个反直觉的结果出现：Token消耗最猛、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名第四，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。
利润源自另一方向。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。投资收益增幅与各利润增幅方向基本一致——本轮利润增长的首要动力是权益市场上行，加之新会计准则下更多权益资产计入公允价值变动损益。这半年的收益，主要来自市场，而非AI。
再看平安最受关注的数据。AI智能体“辅助”实现的销售额573.13亿元，需关注“辅助”一词。它统计的是智能体参与环节后促成的销售规模，属于业务量口径，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，两数不在同一会计科目。
分母也缺失。平安未将Token支出单独列为可审计的财务科目。首席技术官王晓航给出的口径是“平安每年在科技领域投入超百亿元”，AI仅为综合金融、医疗健康、内部提效三条主线之一，Token成本分散于研发费用、运营费用与算力折旧中。外界能获取的最接近“成本”的信息是：通过上下文压缩、模型推理优化、异构多GPU集群与昼夜错峰调度，单位Token成本降低超过一半。单位成本减半，但绝对支出未披露——每消耗1亿Token花费多少、换回多少，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AI的贡献是缩短一次条款问询，还是多促成一张保单，公司不单独披露。
全行业唯一推进至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%。贡献计入毛利科目，AI的账目才可验证。其余险企的AI指标，大多停留在“用了多少”，未涉及“赚了多少”。
从零和降本到正和重新定价
本轮中报的AI账目可拆分为三部分。
第一部分，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。这些指标可折算为工时与坐席量，是AI最易转化为成本节约的部分。第二部分，减损。平安产险反欺诈智能化理赔拦截减损71.1亿元，减少的赔款直接进入承保利润。第三部分，销售，也最难核实。智能体辅助销售额573.13亿元，AI是缩短一次条款问询，还是多促成一张保单，公司未说明，外部无法拆分。
三部分账目对应AI价值的两种性质。替代人力是“零和”的降本——节省的费用仅为险企内部从费用到利润的再分配，不创造行业新增价值，甚至以裁员为代价。减损与新型风险定价才是“正和”的创造——减少的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，是保险业的真正价值增量。当前绝大多数Token落在第一部分；第二部分和第三部分，才是AI真正应解答的问题。
Token消耗量、智能体数量、AI调用次数、辅助销售额，这四套指标无一属于经审计的财务数据，监管也未要求披露。五家险企在同一轮中报中将AI改为数量表述，是在AI叙事成为估值核心变量的背景下，向市场发出信号、争夺“AI转型标杆”的溢价。市场缺乏统一标准，各家公司自创指标，将投入指标包装为产出指标——口径不可比的真正原因，在于这种“指标套利”。
接下来的关注点有三个。第一，口径能否统一：四套指标各有算法，年报是否会将AI支出与产出并入更明确的会计科目，比指标本身更值得关注。第二，成本收入比：客服、理赔、录单、代码生成的替代效应，最终需体现在费用端，2026年年报中这项指标能否继续改善，是“AI替代人力”账目能否算平的第一条硬约束。第三，考核标准是否会变：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”，当头部机构完成基础设施建设，评价口径将从“做了多少场景”转向“省了多少钱、少赔了多少钱、多转化了多少单”。
中国人寿总裁助理张新宇在业绩会上指出，国寿经营周期长、业务类型全面，沉淀了长周期数据资产，“这些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密集升级，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蔓延。中央财经大学中国金融科技研究中心主任张宁的判断更为深入：数智技术最先冲击的是保险的核心根基——精算定价体系。传统统计模型无法覆盖所有风险形态，AI为行业提供的是捕捉、经营新型风险的能力。定价端的变化，不会体现在Token数字中，也不会出现在上半年利润表上。
AI在险企的真实定位，目前是“防守”，而非“进攻”。利润高增依赖资产端的权益市场，这是进攻，由市场驱动；AI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、减少赔付、减少人力，但并不直接增加收益。Token进入财报，表面上是科技叙事，实质是防御性成本管控。
险企将Token写入财报，表明AI用量已大到值得披露；利润表上的高增长，说明这半年的收益主要来自市场。两者之间的差距，正是这场AI竞赛需真正跨越的距离。届时，将投入指标包装为产出指标的公司，将最先暴露。
本文来自微信公众号 “WEMONEY研究室”（ID：wemoney1），作者：文心，36氪经授权发布。开元体育平台在保险业AI应用中，通过优化Token成本管理，为险企提供了更高效的运营支持。