平安的AI战事: 从″All in AI″到″AI in All″
文｜李意安
2025年，无疑是中国人工智能产业发展的关键之年。从年初DeepSeek系列大模型的横空出世，到各行各业头部企业纷纷下场押注大模型迭代，人工智能正以燎原之势推动着深刻的产业变革。在这场关乎未来的科技竞赛中，作为金融与科技领域的双巨头，平安集团的AI战略演进路径尤为值得关注。
近期，平安集团联席首席执行官郭晓涛向外界明确表示，平安已经步入"AIinAll"的全新探索期。这意味着平安的AI战略已经从单纯的技术投入转向全业务生态的深度融合。
过去十年间，平安完成了从信息化筑基到智能化赋能的跨越式发展，成为传统金融业数字化转型的深度样本。在此期间，在科技赛道的投入可谓不遗余力。据公开数据显示，集团累计研发投入已超千亿，科技人才规模突破万人，并成功孵化出平安健康等科技独角兽企业。
所谓的"AIinAll"，意味着人工智能已经不再只是单点突破的技术或一个独立的业务板块，而是转化成了综合战力，渗透至集团所有业务脉络的基础设施和生态能力。"AIinAll"的底气来源于平安“自研+生态”双轮驱动，郭晓涛进一步阐述称，依托于集团提出的"五智"战略框架——智策、智研、智投、智营、智服，分别对应战略决策、产品研发、资产配置、客户营销与服务体验五大核心环节，AI技术正在这些关键领域深度渗透到日常经营的每一个环节。
01
“五智”战略全面落地，AI深度重构业务流程
事实上，AI已深度融入平安的业务脉络，从辅助工具演变为驱动综合金融战力的核心基础设施，这种转变带来的是前、中、后台的全链路重构。
郭晓涛介绍称，平安将AI的系统性融合落地到了"五智"战略框架的各个层面。
在智策层面，AI已深入宏观经济研判与风险预警建模。平安依托自研的分析系统，对全球主要经济体的经济指标进行实时监测与多维度情景模拟，显著提升了集团在波动市场环境中的战略响应速度与资源配置效率。该系统能够同时处理超过2000个宏观经济指标，每日处理数据量超过10TB，为集团战略决策提供了坚实的数据支撑。
智研层面则借助自然语言处理与生成式技术，极大地加速了保险条款生成与个性化产品组合设计流程。传统保险产品开发周期通常需要3-6个月，而通过AI辅助，这个周期被缩短至4-6周。系统能够同时支持超过100种风险场景的适配，实现了真正意义上的"一人一策"个性化产品设计。2024年，平安通过AI设计的个性化保险产品组合已超过2000款，覆盖了健康、养老、财富管理等多个领域。
在智投方面，AI全面赋能智能投顾系统，实时解读客户资产动态，并基于市场信号与用户偏好自动生成调仓建议。该系统能够同时监控全球超过50个主要市场的资产表现，每日处理市场资讯超过100万条，为客户提供专业级的资产配置建议。截至2025年上半年，平安智能投顾系统管理的资产规模已突破5000亿元，服务客户超过300万人。
智营层面打通了多场景用户行为数据，借助预测算法实现精准触达与交叉销售。通过整合银行、保险、投资等多元业务数据，平安构建了超过5000个用户标签体系，能够精准预测用户的金融产品需求。2024年，通过AI驱动的精准营销，平安跨业务销售成功率提升了35%，营销成本降低了28%。
智服层面引入多模态数字人技术，在理赔咨询、保单服务等环节实现全天候自动化响应。平安开发的数字人客服能够同时处理保险、银行、证券等多元业务咨询，识别准确率达到95%以上，每日可处理客户咨询超过100万次。在替代人力的同时，客户满意度提升了25个百分点，投诉率下降了40%。
这些能力的构建并非一夕之功。回望平安的科技进化历程，其路径清晰可辨且步步为营：从信息化、线上化、数据化，最终步入全面智能化时代。每一阶段的经验积淀与组织能力淬炼——包括技术中台的打通、数据治理体系的完善，以及复合型科技金融人才梯队的建设——均为AI技术在全集团范围内的深度融合铺就了道路。正如平安管理层曾多次指出："数字化不是技术的堆砌，而是组织能力和生态协同的全面升级。"
02
生态、数据与场景三大基石，构筑平安AI护城河
AI作为资金密集型、人才密集型、技术密集型特质于一身的赛道，真正的角逐并非技术本身，而是一场从顶层战略到技术突破再到应用落地的接力赛。
一个残酷却清晰的现实是：并非所有玩家都具备"Allin"的资格。而中国平安在AI布局的优势在于，其过往多年持续夯实的生态壁垒，以技术、数据、场景三位一体构筑。这并非一朝一夕所能成就，而是一场贯穿二十余年的战略坚持与能力沉淀。
回望2002至2012年，平安以"科技赋能金融"为目标，完成了信息化基础建设的关键一跃。通过数据大集中与后援中心建设，实现了业务流程的标准化与线上化迁移，为后续的数据积累和智能应用完成了扎实的"基建"工作。这一时期，平安投入超过100亿元建设了亚洲领先的金融数据中心，实现了所有核心业务的集中运营。
随着大数据、云计算与人工智能技术兴起，2013年至2022年平安数字化转型进入深化期，"科技赋能金融"逐步转向"科技赋能生态"。自2013年起，平安率先将AI技术落地于车险图像定损、微表情信贷审核及医疗影像辅助诊断等业务场景，早期试点不仅验证了AI提效降本的潜力，更逐步孵化为可对外输出的技术能力。
2017至2019年，平安进一步推动AI从单点应用走向系统赋能——平安科技、金融壹账通等科技子公司相继成立，智能语音、OCR识别与机器学习风控模型等自研技术实现突破，AI客服、销售助手等工具也在寿险、银行等业务条线规模落地。这一时期，平安的AI专利申请量达到年均300件，位居全球金融机构前列。
2021年，"十四五"规划将数字化推向国家战略高度。值此关键节点，平安董事长马明哲在《新数字化之我见》中明确指出："数字化不仅是技术升级，更是商业模式与经营理念的重构。"他要求集团全面推动"一切业务数字化，一切数字业务化"，并进一步明确"AI驱动业务赋能、AI重塑客户体验"的战略方向。这一判断，不仅彰显出管理层的前瞻视野，也为平安跳出传统金融IT改造旧范式、迈向以AI为核心的生态化升级奠定基调。
2022年，中国平安提出"生态赋能金融"战略，推动AI与医疗、智慧城市等生态深度融合。"AIDR"医疗影像系统、智慧医保审核平台等跨领域应用相继落地，AI从内部工具逐渐扩展为对外赋能的商业能力。截至2024年底，平安的医疗AI系统已经服务超过1000家医疗机构，处理医疗影像超过1亿张。
2023年起，平安正式进入"AIinAll"阶段，全面拥抱生成式AI与大模型技术。从AI代码助手、智能文档解析到数字人应用，生成式AI在金融、医疗等场景显著提升运营效能。2024年至2025年，集团持续加码算力投入与数据治理，推动多模态大模型深入复杂决策环节。平安投入超过50亿元建设了新一代AI算力中心，总算力达到1000PFLops，能够支持万亿参数大模型的训练与推理。
2025年中期业绩报告显示，AI已深度嵌入产品创新、客户服务与风险管控之中，成为支持"综合金融+医疗养老"双轮驱动的核心引擎。报告期内，AI技术帮助平安降低运营成本85亿元，提升业务效率40%，创造直接价值超过200亿元。
马明哲将AI战略拆解为四大核心要素：算力、算法、数据与场景。
在算力层面，平安自建云计算与超算中心，支持千亿参数模型的训练与推理；算法上依托八大研究院攻坚前沿探索，积累近千项AI专利；数据方面，横跨金融、医疗、汽车、智慧城市等多生态场景，形成高质量、多模态、持续更新的数据资源池，总数据量超过100PB；而真正让AI走出实验室、走向全场景应用的，是平安所拥有的海量、真实且具有经济价值的产业场景——从保险理赔图像识别、信贷反欺诈到医疗影像辅助诊断与智慧城市调度。这些场景不仅为AI提供了落地土壤，更持续反哺模型的迭代与优化。
平安的AI叙事，并非一场追逐风口的冲刺，而是一场基于生态厚度的长跑。当外界仍处于"AllinAI"的投入与探索阶段时，平安已凭借其"AIinAll"的深化布局，构建起一道难以在短期内被复制的护城河。这背后，既是长期技术积累形成的势能，更是战略远见与生态协同的双重胜利。