蓝鲸新闻 8 月 6 日讯（记者 石雨）2026 年上半年，人身险行业理赔保障力度持续扩容，约 30 家险企披露的理赔半年报集中展现行业服务新貌。当前行业理赔服务持续提质增效，超 99% 的获赔率逐渐 " 常态化 "，智能化 " 改造 " 加速压缩理赔时效、优化用户体验。
但亮眼数据之下，行业潜藏的风险痛点不容忽视，重疾保障额度存在不足、重疾出险年轻化问题日益凸显。
与此同时，记者调研发现，AI 技术全面渗透理赔全流程，实现标准化案件高效处置，业内正尝试攻坚复杂场景智能审核难题，推动保险理赔从单纯效率提速，迈向技术赋能、风控升级的深度变革新阶段。
获赔率超 99% 渐 " 常态化 "，重疾保障不足、出险率 " 年轻化 " 需警惕
2026 年上半年，保险业赔款和给付支出合计 13972 亿元，其中人身险赔付规模 9474 亿元，同比增长约 5%。近日，多家人身险公司陆续披露 2026 年理赔半年报，据记者不完全梳理，截至目前，已有平安人寿、太保寿险、人保寿险、泰康人寿、阳光人寿等约 30 家。
梳理险企 2026 年上半年的动态来看，赔付额度持续提升，从头部险企表现来看，平安人寿共赔付 236.9 万件，208.9 亿元，平均每天赔付 1.3 万件、1.2 亿元；太保寿险上半年累计处理赔案案件 208.6 万件，商保赔付总金额 101.8 亿元，平均每天赔付 5655 万元；人保寿险累计赔案量 208.47 万件，赔付总金额 34.34 亿元；泰康人寿赔付件数约 68 万件，赔付金额 48 亿元。
获赔率方面，超 20 家险企披露了获赔率数据，超过 99% 渐成 " 常态化 "。尤其是小额理赔中，如中意人寿，小额获赔率达到 99.94%；农银人寿达到 99.98%；陆家嘴国泰人寿达到 99.8%。
从赔付结构来看，不同险企受产品结构影响，赔付表现各有差异，但整体呈现出医疗险主导赔付件数、重疾险主导赔付金额的行业特征。
医疗险主要用于对冲日常就医产生的医疗支出，因此赔付发生频次最高，多家险企医疗险赔付件数占比突破 80%。
腾讯微保相关负责人向蓝鲸新闻记者分析指出，从其平台数据来看，现在医疗险赔付金额和件数占比都有明显抬升，这说明市场对商业医疗险补充医保报销的刚需正在快速释放，商业医疗险变成用户感知最强的日常健康风险兜底工具。
重疾险以一次性给付的形式，补偿患病后的收入损失与康复相关开支，是赔付支出的核心板块，不少险企重疾险单项赔付金额占比超 50%，其中太保寿险重疾给付占比达 53%，民生人寿重疾赔付金额占比为 58.32%。此外个别险企以身故赔付为主，如上海人寿，上半年身故理赔金额占比达到 87.99%。
值得一提的是，记者翻阅近年各家险企发布的理赔年报发现，一个共性问题被反复提及：从实际理赔数据来看，客户重疾保障缺口较为突出，实际赔付金额与患病后的真实资金需求存在明显差距。
对于这一现象背后的原因，新一站保险业务管理中心经理董娅娅在接受记者采访时分析提出，一方面，存量保单保额偏低，重疾险具有周期性，目前理赔的保单很多来自于多年前，当时重疾险保额目前看来普遍不足，难以匹配当前治疗、康复与收入损失成本；二是消费者配置逻辑偏 " 有就行 "，尤其年轻群体更关注 " 是否有保障 "，对保额充足性重视不足；三是伴随着医疗水平的提升，CAR-T、质子重离子等治疗手段花费更高。
此外，" 年轻化 " 也是今年理赔报告中的一个关键词，当前，肿瘤、心脑血管疾病呈高发、年轻化双重趋势，据中国太保寿险的重疾给付数据，2026 年上半年出险年龄同比下降 0.8 岁。
AI 重塑保险理赔生态：效率全面提速，复杂场景攻坚成行业新赛道
从理赔实践来看，消费者的关注点也在发生变化。
" 消费者关注点逐渐从能不能赔，向多久能赔、能不能主动赔付转移 "，董娅娅表示，效率的重要性，在理赔环节逐渐提升。
而科技，尤其是 AI，正在其中发挥关键价值。理赔报告中，多家险企提及理赔效率的提升，如中意人寿提及，个人保单业务中，线上申请率 97.1%，全流程智能化作业占比 1/3，上半年个人业务案均索赔支付周期为 1.09 天，较上年同期 1.13 天进一步提速；泰康养老险 " 极速赔 " 无人工干预、秒结案，上半年赔付件数超 12.3 万件，赔付金额超 2 亿元；国宝人寿依托 OCR 文字识别、标准化自动审核规则等数字化技术搭建，多数常规理赔案件可实现全流程自主办结，上半年自动理赔办理时长较传统人工缩短约 70%。
AI 应用的趋势亦在互联网保险平台有明显显现，如微保相关业务负责人向记者表示，2026 年可以说是 AI 理赔走到 " 台前 " 的一年。" 微保安心赔 " 在线理赔服务体系里，AI 智能报案已覆盖平台超 180 款历史在售的人身险产品，截至 2026 年 7 月累计协助用户完成 40 万件报案。
"AI 技术正在实现理赔案件的分层甄别：对于材料齐全、情形清晰的标准化理赔案件，可完成全流程自动化审核，无需人工介入；而将存疑、情况复杂的非标准案件快速分流至人工处理通道，这大幅提升了案件的吞吐量 "，一位保险公司相关负责人向记者分析道。
不过，行业对 AI 理赔的价值期待，早已不止于标准化案件的智能甄别与分流效率提升，但这需要相应克服 AI 理赔的长期痛点。
暖哇科技相关业务负责人向记者分析，行业 AI 理赔的发展瓶颈，同时来源于业务场景与技术能力两大维度。
业务层面，理赔材料分散、医学知识与保险条款交叉复杂，加之案件量波动较大，保险公司长期面临效率、成本与风险控制难以兼顾的问题；技术层面，尽管当前通用大模型针对通用场景问题的识别误差与 " 幻觉 " 问题已显著改善，但在保险理赔这一垂直专业场景中，模型仍容易出现判定偏差。通用大模型更倾向于直接输出确定性结论，不擅长在信息不全、场景存疑的不确定场景中主动设问、暂停判定，这也成为影响 AI 理赔审核稳定性、可靠性的关键短板。
" 与此同时，理赔场景中存在边界模糊、判定标准无法绝对量化的审核逻辑，面对这类非标准化场景，通用大模型的审核结论可能不符合保险行业的专业判定标准，输出结果稳定性不足 "，该负责人补充道。
记者与业内交流了解到，目前已有头部保险公司、保险科技公司正在尝试拓展通过 AI 稳定处理复杂案件的边界，比如暖哇科技的罗布泊 2.0，可根据案件事实和审核进展，动态选择审核逻辑和处理路径，完成责任判断、费用审核和金额理算等等。
" 复杂案件的智能突破是 AI 理赔能力演进的核心阶段之一 "，平安健康险相关负责人向记者分析道，" 这是行业的能力底座，是‘硬核能力’，真正的技术攻坚在于让 AI 具备复杂逻辑推理与动态决策能力。2025 年最显著的变化，正是 AI 大模型从‘单点模’向‘逻辑推理与责任判定’进化。可以说，谁能率先攻克复杂案件的智能化审核，谁就在效率与风控上建立核心壁垒。"
目前，一位业内人士向记者透露，已有部分保险机构理赔团队有明显压缩，AI 理赔的应用已有明显影响，而进一步的探索，仍有巨大的想象空间，" 可以说一日三变 "。
