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最高检重要发布!回答中证报记者提问

中国平安总经理谢永林:让AI真正成为企业生产力,而不是生产工具

原标题:专访中国平安总经理谢永林:让AI真正成为企业生产力,而不是生产工具 近日刚刚出炉的中国平安2026年上半年业绩报告,亮出了一组关键数据:寿险新单,分红险占比超九成,低利率下产品转型加速;AI战场,日均Token(词元)从2025年12月的300亿升至2026年6月的1200亿,“AI in ALL”战略加速落地;车险赛道,新能源车险保费增长21.5%,承保新能源车678万辆,在每4辆新能源车中,就有1辆投保平安。 谈及AI战略时,谢永林认为,目前金融行业已进入同质化、存量化竞争,平安通过AI构建“服务差异化”的核心竞争力。平安的百亿元资金科技投入、千亿Token消耗,已经形成“要素供给-业务重塑-闭环反哺”的飞轮效应。 为丰富浮动收益产品供给,满足低利率市场环境下客户多元化需求,平安寿险持续推进分红型产品转型,提升分红险占比。2026年上半年,平安寿险新业务分红险占比超九成。谢永林在受访时表示,低利率环境下发展分红险是保险业产品转型的重要方向,但平安不会简单追求某一种产品的占比,而是会坚持保障与储蓄并重、规模与价值并重、产品与投资协同。 NBD:分红险演示利率上限已从3.9%下调至3.5%,这对分红险销售端的实际冲击有多大? 谢永林:既然是调整,肯定是会有影响,但未必完全是“冲击”。短期看,部分产品销售可能面临一定调整,但长期有利于行业健康发展。演示利率下降后,客户对分红险的收益预期会更加理性,部分以收益演示为主要卖点的产品可能承压。但从长期看,这有助于减少销售误导和非理性竞争,降低未来实际分红与客户预期之间的落差,推动行业建立更加可持续的商业模式。 NBD:平安寿险新业务中分红险占比已超九成,是否还将继续加码? 谢永林:从保险产品的角度来讲,保障功能和投资功能肯定要做到充分平衡。分红险能够较好地满足客户长期储蓄和财富管理需求,保障型产品则是寿险业务长期价值和风险保障功能的重要基础,平安不会简单追求某一类产品的规模或占比,而是根据客户需求、市场环境和公司资产负债匹配能力,动态优化产品结构。 未来人身险产品会更加突出“保证+浮动、保障+储蓄”的合理组合。行业从“高演示”转向“可实现、可持续”,实际上也是对保险长期属性的回归。相关监管也明确要求实际分红水平应与资产负债、投资收益和财务精算约束相匹配。 NBD:下一步寿险业务发力的重点方向是什么?将主推哪些产品形态? 谢永林:接下来还是以客户需求为中心,推动保障与财富管理场景融合。从保险公司角度,可以兼顾新单业务结构的均衡性和三差来源的均衡性。从客户角度,通过不同产品组合,可以获得更加完整的保障和财富管理解决方案。8月上市新重疾组合,采用分红终寿附加提前给付重疾方式实现“红利交清增额”提升重疾保障,分红型重疾将待监管细则出台后尽快研发推出。 中国平安半年报首次披露Token消耗数据:日均用量从2025年12月的300亿大幅升至2026年6月的超1200亿,半年激增3倍。这一数字背后,是平安 “AI in ALL”战略的全面加速落地。谢永林表示,平安的AI投入坚持价值导向,注重目标和过程管理,并将持续进行检视。项目立项时从增收、降本、减损、服务升级等维度进行量化申报与评审。在有限的资源中,优先选择投产比更优的项目推进,确保投入具备清晰的回报逻辑。 NBD:如何看待百亿元科技投入、千亿Token消耗给平安带来的实际效用? 谢永林:从一个公司的角度来讲,要保持自己持续的竞争力,现阶段肯定要在AI方面去加大投入。当然目前金融行业已进入同质化、存量化竞争,所以平安计划通过AI构建“服务差异化”的核心竞争力。平安在科技领域超百亿元资金投入,已经形成“要素供给-业务重塑-闭环反哺”的飞轮效应。在此基础上,平安沿着“前沿探索-场景突破-服务创新”的路径进行探索。集团日均Token消耗从2025年12月的300亿,跃升至2026年6月的超1200亿。最新数据显示,2026年8月的日消耗达2100亿。通过极致的推理优化、全栈算力调度和推理优化技术,单位Token智算成本下降75%。 NBD:平安集团日均Token消耗已达 2100亿,是否已真正转化为企业内部的效率提升? 谢永林:首先,现在的人工智能肯定还没有跨过“奇点”,我们现在主要是通过AI赋能,也就是三大AI工程来提升企业效率: 首先是AI编码,贯彻“AI原生工作法”理念,平安自主研发编码工具“平安爱码”,新代码AI占比大幅提升至77%,OPC(One Person Company,即 “一人公司”,指单人借助AI工具完成原本需团队协作的开发交付)模式跑通“一人即团队”自动化交付; 其次是AI运营,对集团及五大BU(业务单元)在7个标杆岗位进行端到端流程重塑,从 “工具数字化”到“组织智能化”,让AI真正成为企业生产力,而不是生产工具; 再次是AI办公,赋能全集团26万余员工,从“人干活”到“AI干活”,覆盖80%常用需求,嵌入组织毛细血管的“神经末梢”。 NBD:目前平安在AI人才激励和考核方面有哪些配套措施? 谢永林:现阶段我们正在组织向“AI Native”全面转型的过程当中,主要是通过市场化机制来吸引优质AI人才。比如今年7月正式推出的Nova超新星科技人才计划,面向全球一流学府毕业生,自主搭建优质AI人才梯队。然后对业界顶尖人才,通过创新薪酬机制设计,提供市场化的激励机制。另外就是内部通过三大企业AI工程驱动组织智能化跃升。 半年报数据显示,2026年上半年,平安承保新能源车678万辆,可比口径下同比增长27.8%;新能源车险实现原保险保费收入264.15亿元,同比增长21.5%,增速领先市场。平安新能源车险市场份额达28%,意味着每4辆新能源车中约有1辆投保平安。谢永林表示,传统燃油车险已进入存量博弈阶段,新能源车险成为主要增长引擎。相比车企系险企,平安等大型险企经营车险多年,在复杂风险定价和大规模经营方面具有优势。 NBD:如何看待传统头部险企与车企系险企在新能源车险赛道上的竞争? 谢永林:本质上,两条路线是不同能力禀赋下形成的商业模式,所以并不存在简单的优劣之分。 比如说车企系保险的核心优势在于“场景近、数据近、客户近”。车企能够掌握车辆配置、驾驶行为、维修保养、软件升级等大量数据,并且能够在购车、用车、维修等环节直接触达客户,因此可以减少传统保险模式中的部分渠道成本。 另一方面,险企的优势则在于“风险池大、数据长、经验深、网络广”。大型险企经营车险这么多年,已经积累了覆盖不同车型、地区、驾驶人和事故类型的大量历史数据,拥有长期积累的承保数据、精算能力、理赔网络和风险管理经验,在复杂风险定价和大规模经营方面肯定是具有优势的。 NBD:平安新能源车险已进入稳定盈利区间,有哪些举措进一步巩固领先优势? 谢永林:目前平安新能源车险市场份额约为28%,未来我们将通过科技能力、运营能力、综合金融优势,持续提升竞争力。 首先是通过AI赋能,强化精细化定价能力。通过持续积累新能源车型、驾驶行为、事故损失、零部件价格等数据,通过AI和精算模型不断提高风险识别颗粒度,努力实现 “一车一价、因人定价、因场景定价”。 然后就是通过运营优化,降低COR(综合成本率)。通过AI定损、智能理赔、零部件价格管理、维修网络管理以及反欺诈体系,降低单位赔案成本和理赔运营成本。 再就是通过综合金融协同,提升客均价值。将新能源车险作为“流量入口”,向客户延伸提供家财险、意外险、医疗健康及金融理财服务,提升客户黏性以及客均价值。 另外就是生态问题,这方面我们接下来会加强生态建设,实现两种路径的优势互补。通过与车企、维修厂、零部件企业、充换电平台等伙伴合作,一起构建生态,不断丰富数据库,把数据转化为可验证、可迭代的风险模型。

2026年11月15日 15:35殷烟腾阅读 6

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中国平安总经理谢永林:让AI真正成为企业生产力,而不是生产工具剧情关键章节速览与阅读指引|新读者入坑必存指南

发布时间:2026年11月15日 15:35编辑:严杰以阅读:9

伦理聚合a y k k k:伦理资源整合的实践路径与价值

伦理聚合a y k k k 所指的,是把分散在不同学科、行业与机构中的伦理规范、典型案例与审查流程汇集到同一入口的做法。过去,医学伦理、科研伦理、新闻伦理、算法伦理各自成体系,研究者想查一条知情同意规则,往往要在期刊论文、学会指南、机构文件之间反复跳转。聚合的价值在于把这些碎片串成可检索、可对照的知识网络,让“该守哪条规矩”从模糊的经验判断,变成有据可查的核对过程。

需求来自四面八方。高校实验室要处理人体试验与数据使用的审批,医院伦理委员会需要统一格式的送审材料,互联网企业在产品上线前要做算法影响评估,内容平台则要判断一条信息是否触碰隐私或人格权边界。这些场景的共性在于:规则本身并不稀缺,稀缺的是快速定位规则的能力。当伦理要求散落在数十份文件中,执行者很容易漏项,或者在版本更新后仍沿用旧标准。聚合正是为解决“找不到、对不上、跟不上”这三类问题而生。

落地路径大致可分四步。第一步是建立分类骨架,按领域、对象、风险等级做多级标签,例如把科研伦理细分为数据采集、知情同意、利益冲突、成果署名等条目。第二步是标注来源与效力层级,明确某条要求来自法律法规、行业标准还是机构自律守则,避免把建议性条款误读为强制义务。第三步是设计更新机制,为每条内容记录发布机构、生效日期与修订历史,一旦上游文件变动即可提醒使用者复核。第四步是跨语言与跨地区对照,把不同司法辖区的同类规定并列呈现,方便涉外项目提前评估差异。整个流程中,人工审核仍是核心环节,机器负责抓取与去重,人来判断条款是否真的适用于特定情境。

风险同样不容忽视。聚合平台若缺乏审核,容易把过时条款、二手解读甚至错误转述一并收录,使用者按图索骥反而踩坑。版权与隐私也是敏感点,部分伦理案例涉及当事人信息,公开前需做充分脱敏;文献与标准文本的转载则要厘清授权范围。此外,追求数量而忽视质量,会让资源库沦为重复内容的堆积场,检索结果越多,判断成本越高。因此,衡量一个伦理聚合项目是否合格,关键指标不是收录条目多少,而是可追溯性、更新及时性与使用者能否据此做出清晰判断。

从趋势看,伦理知识的组织方式正在从静态目录走向动态图谱:条款之间建立关联,典型案例反向指向具体规则,不同领域的相似原则可以互相映射。人工智能在其中承担初步归类和语义检索的角色,但最终的责任判断仍需由专业人员完成。对普通使用者而言,养成核对原始出处、留意生效时间、区分强制与倡导的习惯,比单纯收藏一个网址更重要。伦理聚合的意义,不是替人做决定,而是让做决定的人少走弯路。

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伦理聚合a y k k k 所指的,是把分散在不同学科、行业与机构中的伦理规范、典型案例与审查流程汇集到同一入口的做法。过去,医学伦理、科研伦理、新闻伦理、算法伦理各自成体系,研究者想查一条知情同意规则,往往要在期刊论文、学会指南、机构文件之间反复跳转。聚合的价值在于把这些碎片串成可检索、可对照的知识网络,让“该守哪条规矩”从模糊的经验判断,变成有据可查的核对过程。

需求来自四面八方。高校实验室要处理人体试验与数据使用的审批,医院伦理委员会需要统一格式的送审材料,互联网企业在产品上线前要做算法影响评估,内容平台则要判断一条信息是否触碰隐私或人格权边界。这些场景的共性在于:规则本身并不稀缺,稀缺的是快速定位规则的能力。当伦理要求散落在数十份文件中,执行者很容易漏项,或者在版本更新后仍沿用旧标准。聚合正是为解决“找不到、对不上、跟不上”这三类问题而生。

落地路径大致可分四步。第一步是建立分类骨架,按领域、对象、风险等级做多级标签,例如把科研伦理细分为数据采集、知情同意、利益冲突、成果署名等条目。第二步是标注来源与效力层级,明确某条要求来自法律法规、行业标准还是机构自律守则,避免把建议性条款误读为强制义务。第三步是设计更新机制,为每条内容记录发布机构、生效日期与修订历史,一旦上游文件变动即可提醒使用者复核。第四步是跨语言与跨地区对照,把不同司法辖区的同类规定并列呈现,方便涉外项目提前评估差异。整个流程中,人工审核仍是核心环节,机器负责抓取与去重,人来判断条款是否真的适用于特定情境。

风险同样不容忽视。聚合平台若缺乏审核,容易把过时条款、二手解读甚至错误转述一并收录,使用者按图索骥反而踩坑。版权与隐私也是敏感点,部分伦理案例涉及当事人信息,公开前需做充分脱敏;文献与标准文本的转载则要厘清授权范围。此外,追求数量而忽视质量,会让资源库沦为重复内容的堆积场,检索结果越多,判断成本越高。因此,衡量一个伦理聚合项目是否合格,关键指标不是收录条目多少,而是可追溯性、更新及时性与使用者能否据此做出清晰判断。

从趋势看,伦理知识的组织方式正在从静态目录走向动态图谱:条款之间建立关联,典型案例反向指向具体规则,不同领域的相似原则可以互相映射。人工智能在其中承担初步归类和语义检索的角色,但最终的责任判断仍需由专业人员完成。对普通使用者而言,养成核对原始出处、留意生效时间、区分强制与倡导的习惯,比单纯收藏一个网址更重要。伦理聚合的意义,不是替人做决定,而是让做决定的人少走弯路。