" 算力驱动已经成为公司关键生产要素和生产力。"
8 月 28 日，在中国人寿 2026 年中期业绩发布会上，中国人寿总裁利明光如此概括科技在公司经营中的位置。他同时表示，中国人寿正推动数字化覆盖产品开发、销售服务和风控等环节。这也显示出，对中国人寿而言，科技正在由后台支撑能力走向经营全流程。
就在前一天，中国人寿发布 2026 年半年报。上半年，公司总资产达到 8.09 万亿元，较 2025 年末增长 6.6%；总保费 5366.34 亿元，同比增长 2.2%；上半年新业务价值达到 381.67 亿元，同比增长 33.7%；归属于母公司股东的净利润为 1344.89 亿元，同比增长 228.6%。规模、价值与利润几项核心指标同时抬升。
业绩增长背后的科技力量不容忽视。半年报显示，中国人寿当前已经拥有 3.28 亿份长期有效保单、约 66 万销售人力和全国性服务网络。庞大的经营体量沉淀了客户与数据优势，但也极大提高了系统协同和运营管理的复杂度。
伴随着算力成为关键生产要素和生产力，这家总资产超过 8 万亿元的寿险公司，正在通过数智化将规模优势持续转化为经营效率和发展韧性。
超大规模经营背后的数字底座重构
对中国人寿而言，科技转型首先是一道规模题。
截至 2026 年 6 月末，公司拥有 3.28 亿份长期有效保单、约 66 万销售人力、近 2500 个线下柜面和超过 1.75 亿寿险 App 用户。寿险合同往往延续数十年，同一客户的数据会在销售、核保、缴费、保全和理赔等环节持续更新。规模可以沉淀客户和数据，但也会放大系统稳定性、数据一致性以及跨机构协同的难度。
因此，中国人寿数智化的重心首先聚焦于底层能力。
底座重构因而从核心系统和算力资源开始。中国人寿此前已完成核心业务系统分布式架构转型，将集中式系统的业务压力分散到多个节点。公司披露的改造结果显示，数据处理能力提高 2 倍，单位空间存储利用率提高 3 倍，单位空间计算利用率提高 2.6 倍。混合云则以 " 两地三中心 " 承载私有云和核心数据，并接入公有云获得弹性资源，使算力和存储能够分钟级伸缩。
对这家全国性寿险机构而言，这相当于把业务高峰和突发服务需求交给统一资源调度承接。
算力之上是数据、模型和应用的衔接。2025 年年报显示，中国人寿已搭建 " 亿级数据、万千特征、百维标签 " 的数据空间，建设企业级人工智能赋能平台，并从知识库、智能体和 AI 机器人等维度落地大模型能力。到 2026 年上半年，公司已形成 90 多个数智应用场景和 500 多个智能体。
横向与同业对比，中国人寿现阶段更为突出的是企业级数据治理和超大规模业务支撑。
2022 年，中国人寿成为保险行业首家获得 DCMM 最高等级 5 级认证的机构。DCMM 覆盖数据战略、治理、架构、标准、质量、安全、应用和生命周期八个能力域，考察的是全组织的数据管理成熟度。
2025 年国家数据局公布 63 个可信数据空间试点项目，其中企业方向 28 个，中国人寿是保险行业唯一入选机构；2026 年 6 月，公司又进入首批 14 家可信能力测评通过单位，并成为其中唯一的金融机构。
模型和单个应用可以较快复制，统一、准确且可持续治理的数据则需要长期积累。当数据、算力和模型成为全公司可以重复调用的公共能力，科技才具备从基础设施进入业务前线的条件。
数智能力进入价值创造链条
底座逐步建成之后，数智化首先进入了最接近收入创造的销售前线。
2025 年末，中国人寿总销售人力为 63.8 万人；到 2026 年 6 月末，这一规模增至约 66 万人，其中个险销售人力约 61 万人。面对如此庞大的队伍，科技的作用在于把产品知识、客户信息和服务流程转化为一线人员可以随时调用的能力，减少专业服务对个人经验的单一依赖。
大模型由此进入代理人培训和展业支持。2025 年年报披露，大模型已用于支持代理人专业化、个性化展业，全年客户拜访量同比增长超过 15%。在此次中期业绩发布会上，中国人寿总裁助理张新宇进一步介绍，公司已为销售人员打造 "AI 私教 " 培训体系，将人工智能用于专业技能提升。他提到，"AI 的出现能够让大量的标准化作业效率得到极大提升 "，从而使员工将更多精力投入复杂、个性化工作。
个险之外，多渠道协同需要解决不同系统、流程和人员之间的衔接问题。中国人寿此前已建设线上线下一体的银保 BOS 数字化平台，2025 年年报进一步披露，公司已依托智能技术重塑银保和团险承保流程，推动多渠道作业进一步线上化和标准化。
业绩发布会上，利明光将全渠道经营概括为实现 " 精准触达、产品互补、服务衔接与价值共创 "。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，同比增长 10.4%；约 2 万名客户经理的人均期交产能提高 37.1%。
科技还把客户经营由销售环节延伸至保单全生命周期。
2026 年上半年，中国人寿寿险 App 用户超过 1.75 亿，月活跃用户数同比增长 7.2%，" 企微客服 " 已在全国 30 家分公司上线，并与空中客服、近 2500 个线下柜面共同组成服务网络；同期 14 个月和 26 个月保单持续率分别升至 93.5% 和 90.3%。线上触点持续承接保单查询、业务办理和客户需求，线下人员则处理复杂咨询与服务。
至此，科技的作用已从单一展业工具扩展到跨渠道、全周期的客户经营，并为中国人寿庞大的销售与服务网络提供了更高的协同效率。
智能运营走向全流程闭环
销售完成只是寿险经营的起点。保单进入长期存续期后，核保、保全、理赔和风险管理同样重要。
AI 首先改变了标准业务的处理方式。中国人寿已构建长险新单智能审核模型、数智预核智能体和重疾险 AI 大模型。2026 年上半年，公司智能核保审核率达到 96.8%，数字核保员作业率超过 37%，较 2025 年超过 24% 的水平进一步提升，保全服务智能审核率保持在 99%。
换句话说，规则清晰、材料完整的业务由系统已基本实现自动处理，人工力量则更多投向复杂核保、异常识别和个性化服务。
理赔方面，运营效率的提高直接可以转化为客户体验的改善。
2025 年，中国人寿数智化服务赔案占比超过 75%，一站式理赔直付超过 530 万件，系统主动识别并提示 68 万人次申请理赔。2026 年上半年，医疗险一站式理赔直付又超过 230 万件。张新宇在业绩会上介绍，大模型已用于辅助意外险、重疾险的责任判定和信息分析，推动理赔平均时效降至 0.36 天。同期，95519 智能语音导航服务超过 3100 万人次，AI 由后台审核进一步延伸到客户交互。
AI 也在改变风险管理的介入位置。2025 年，中国人寿已将 AI 用于反欺诈、反洗钱、反销售误导、消费者权益保护和数字审计。在此次中期业绩发布会上，张新宇还提到，AI 目前已进一步进入理赔责任判定、投保信息校验和动态风险监测等环节。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，保全和客服承接长期服务，理赔兑现保险责任，风控将异常信息反馈至前端，由此形成覆盖保单全生命周期的智能运营闭环。
从这个意义上看，数智化正在重塑中国人寿的经营方式，也推动这家拥有超过 8 万亿元资产、3.28 亿份长期有效保单的寿险机构，将规模优势进一步转化为更高的运营效率、更稳定的服务能力和更具韧性的增长基础。
