中国人寿科技进阶：八万亿资产的数智化重构之路

在保险业数字化转型的浪潮中，资产规模突破八万亿的中国人寿正试图回答一个核心命题：当体量足够庞大时，科技能否成为撬动增长的新杠杆？从2026年中期业绩数据来看，答案似乎是肯定的。这家寿险巨头上半年实现归属于母公司股东的净利润1344.89亿元，同比增幅高达228.6%，而新业务价值也实现了33.7%的同比增长。在亮眼数据的背后，一场关于算力、数据与业务场景深度融合的变革正在悄然展开。

规模红利遭遇瓶颈，科技成为破局关键

对于拥有超过3.28亿份长期有效保单和约66万销售人力的中国人寿而言，规模既是护城河，也是管理复杂度提升的源头。寿险合同的长期性意味着同一客户的数据会在销售、核保、缴费、保全和理赔等多个环节持续更新，这对系统的稳定性、数据的一致性以及跨机构的协同能力提出了极高的要求。

传统集中式系统在面对如此庞大的业务压力时已显得力不从心。中国人寿的策略是从底层架构入手，将核心业务系统向分布式架构转型。据公司披露的数据，这一改造使得数据处理能力提升了2倍，单位空间的存储利用率和计算利用率分别提高了3倍和2.6倍。同时，通过构建"两地三中心"的混合云架构，公司实现了算力和存储资源的分钟级弹性伸缩，为应对业务高峰和突发服务需求提供了灵活的资源调度能力。

数据治理：从成本中心到价值引擎

如果说算力是数智化的引擎，那么数据就是燃料。然而，对于一家拥有海量客户数据的金融机构而言，数据治理的难度远非技术问题那么简单。它涉及数据战略、治理、架构、标准、质量、安全、应用和生命周期等多个能力域的全组织协同。

中国人寿在企业级数据治理方面的投入颇深。早在2022年，公司就成为保险行业首家获得DCMM（数据管理能力成熟度）最高等级5级认证的机构。2025年，公司入选国家数据局公布的63个可信数据空间试点项目，成为保险行业唯一入选机构；2026年6月，又进入首批14家可信能力测评通过单位，并成为其中唯一的金融机构。这些认证和试点资格的获得，从侧面印证了其在数据管理领域的行业领先地位。

数据治理的价值在于让数据成为可重复调用的公共能力。当数据、算力和模型能够被全公司各业务线共享时，科技才真正具备了从后台支撑走向业务前线的条件。这也解释了为什么中国人寿能够形成90多个数智应用场景和500多个智能体——这些应用的底层，正是统一、准确且可持续治理的数据基础。

数智化重塑一线销售与服务生态

科技的最终价值体现在业务增长上。在销售端，中国人寿正试图通过大模型技术降低专业服务对个人经验的单一依赖。公司为销售人员打造的"AI私教"培训体系，将人工智能用于专业技能提升，使得大量标准化作业的效率得到极大提升，员工得以将更多精力投入复杂、个性化的客户服务中。

数据佐证了这一策略的有效性：2025年全年客户拜访量同比增长超过15%。在个险之外，公司还通过银保BOS数字化平台推动银保和团险承保流程的线上化和标准化。截至2026年6月末，公司合作银行超过110家，新单出单网点接近7万个，约2万名客户经理的人均期交产能提高了37.1%。

科技的作用还延伸到了客户经营的全生命周期。寿险App用户已超过1.75亿，月活跃用户数同比增长7.2%。线上触点承接保单查询和业务办理，线下人员则处理复杂咨询与服务，这种线上线下协同的服务网络，使得14个月和26个月保单持续率分别升至93.5%和90.3%。

智能运营：构建全流程闭环

销售完成只是寿险经营的起点。在保单进入长期存续期后，核保、保全、理赔和风险管理的重要性愈发凸显。中国人寿已构建长险新单智能审核模型和重疾险AI大模型，2026年上半年智能核保审核率达到96.8%，保全服务智能审核率保持在99%。这意味着规则清晰、材料完整的业务已基本实现系统自动处理，人工力量则更多投向复杂核保和异常识别。

理赔效率的提升直接转化为客户体验的改善。2026年上半年，医疗险一站式理赔直付超过230万件，理赔平均时效降至0.36天。大模型已用于辅助意外险、重疾险的责任判定和信息分析。同时，95519智能语音导航服务超过3100万人次，AI的应用从后台审核延伸到了客户交互环节。

在风险管理方面，AI的介入位置正在前移。从反欺诈、反洗钱到理赔责任判定和动态风险监测，风险识别得以更早嵌入投保、承保和理赔过程。由此，核保筛选风险、保全承接长期服务、理赔兑现保险责任、风控反馈异常信息，一个覆盖保单全生命周期的智能运营闭环已然形成。

科技进阶的行业启示

中国人寿的科技进阶之路，对中国保险行业的数字化转型提供了一个可供参考的样本。当行业普遍面临增长压力时，通过数智化将规模优势转化为经营效率和发展韧性，或许是一条值得探索的路径。正如公司总裁利明光所言，算力驱动已成为关键生产要素和生产力，科技正由后台支撑能力走向经营全流程。

当然，科技转型并非一蹴而就。从分布式架构改造到数据治理体系的建立，再到大模型应用的落地，每一步都需要长期投入和战略定力。对于其他金融机构而言，中国人寿的经验表明，数智化转型的核心不在于追逐技术热点，而在于将技术与业务场景深度结合，让科技真正成为价值创造的驱动力。

常见问题

中国人寿的数字化转型取得了哪些具体成果？

中国人寿已完成核心业务系统的分布式架构转型，数据处理能力提升2倍。公司已形成90多个数智应用场景和500多个智能体，2026年上半年智能核保审核率达到96.8%，理赔平均时效降至0.36天。

为什么数据治理对保险公司的数智化转型如此重要？

数据治理是数智化的基础。统一、准确且可持续治理的数据才能让算力和模型发挥价值。中国人寿是保险行业首家获得DCMM最高等级5级认证的机构，并入选国家数据局可信数据空间试点项目。

大模型技术如何应用于保险销售环节？

中国人寿为销售人员打造了"AI私教"培训体系，将人工智能用于专业技能提升。大模型还用于支持代理人专业化、个性化展业，2025年全年客户拜访量同比增长超过15%。

中国人寿的智能运营体系是如何运作的？

中国人寿构建了覆盖核保、保全、理赔和风控的智能运营闭环。规则清晰的业务由系统自动处理，人工力量投向复杂核保和异常识别。AI同时用于反欺诈、理赔责任判定和动态风险监测，实现风险识别的前置化。

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