文章来源：财联社
财联社 9 月 4 日讯 （记者 曹韵仪）以 GPT-4、DeepSeek 为代表的大模型正在重塑人类认知世界的方式，也在构建金融机构的展业模式，同时，人工智能在企业业务的落地归根结底还在于核心技术水平。
近日，平安首席科学家肖京对财联社记者表示，AI 进化速度不断加快，未来将对产业带来三重颠覆：业务流程重构、服务模式变革以及产业生态重塑。在他看来，金融、医疗、教育等领域未来最具 AI 应用潜力，因为这些行业规模大、数字化接受度高，且利润结构清晰，容易实现现代科技带来的实际价值。
不过，肖京也坦言 AI 大规模应用仍面临多项挑战。技术层面，大模型存在幻觉现象，可靠性需通过持续训练与知识库增强来提升。「这种技术上的不确定性，在医疗、金融等严肃场景中可能带来显著风险。这可能导致在核保、定价环节放大对特定人群的偏见。」
AI 在金融、医疗领域最具潜力
近期，《国务院关于深入实施 「人工智能+」 行动的意见》 出台，标志着我国 「人工智能+」 行动进入规模化、商业化、生态化发展的新阶段。
在当今资本市场高度关注 「科技叙事」 的背景下，肖京指出，科技企业与传统企业在科技叙事上存在根本差异。「传统企业如平安的科技叙事是非常务实的，关键在于能否通过人工智能产生增量的价值——或者是成本降低了，或者是风险变少了，或者是利润变高了」。
对于中国 AI 未来的发展，相较于欧美国家，肖京认为中国在 AI 发展上具有独特优势。他特别指出，在数据方面国内的大模型已经超过 50% 甚至 70% 的训练数据，都是由中文语料来构成的。「这种数据优势结合中国大量的工程师人才和企业积极创新的态度，形成了中国 AI 发展的独特优势。」
「AI 进化速度不断加快，未来将对产业带来三重颠覆：业务流程重构、服务模式变革以及产业生态重塑。」 肖京表示。
随着未来 AI 技术的崛起，一场规模庞大的科技叙事也在资本市场上演，肖京认为，能够让 AI 落地并真正产生增量价值的企业才能讲好科技故事，这背后需要三个条件，首先公司本身具有一定的数字化基础，其次它的产业规模本身要比较大，最后利润比较高。
「在非科技公司，金融肯定是能够优先讲好科技叙事的。」 在肖京看来，金融、医疗、教育等领域最具潜力，因为这些行业规模大、数字化接受度高，且利润结构清晰，容易实现现代科技带来的实际价值。
科技叙事也是险资的投资主题，下半年，保险机构更为看好沪深 300 相关股票，看好医药生物、电子、银行、计算机、通信和国防军工等行业，关注人工智能、红利资产、新质生产力、高分红高股息和创新医药等投资领域，保险机构认为，企业盈利增速是影响下半年 A 股市场的主要因素。
国家金融监管总局数据显示，截至今年二季度末，保险公司资金运用余额已超 36 万亿元，同比增长 17.4%，其中，投向股票的资金余额为 3.07 万亿元，上半年净增加额达 6406 亿元，占比也从去年二季度末的 6.74% 提升至今年同期的 8.47%，创近年来新高。
AI 伦理问题日益凸显 呼吁行业协作
数据作为 AI 应用的核心 「燃料」，其治理的重要性日益凸显。但人工智能在复杂决策场景下仍存在算法黑箱、模型幻觉、数据偏见等问题。
「这种技术上的不确定性，在医疗、金融等严肃场景中可能带来显著风险。他进一步解释道，通用模型对专业问题的理解存在偏差，必须通过大量高质量数据持续训练和迭代，才能降低错误率。」 肖京举例，例如平安的医疗 AI 问诊机器人，错误率需控制在千分之一以下，这背后依赖的是持续的专业案例训练和算法优化。
随着 AI 在保险等行业的深度应用，数据偏见和算法偏见问题日益凸显。肖京提示说，这可能导致在核保、定价环节放大对特定人群的偏见。
「如果我们在模型训练中发现有数据偏见的问题，就会把它拿掉，或者把有偏见的这一类案例的正确处理方法做成训练数据，当模型再遇到这种数据偏见时，就会给出正确的做法。」 肖京介绍，目前还有一项遗忘技术，当发现某处数据产生了伦理问题时，可以通过算法选择性地让模型遗忘该处数据。通过这种模型训练技术，可以避免使用大量数据重新训练的高成本。
从行业的角度看，随着越来越多的机构喊出 All in AI 的口号，羊群效应也成了不可避免的风险之一。「当保险机构没有自己培育数据的训练能力，都用通用大模型的技术策略那便趋于同质化，羊群效应的风险肯定会出现。」
「我认为我们做垂域数据，不能只用底层的通用大模型，需要根据自己的案例和数据训练模型，根据自身业务逻辑调教多模型协同的体系，个性化的内容是金融机构的专业壁垒，也是差异化优势所在。」 肖京表示。
肖京指出，对于行业而言，大型金融机构积极布局人工智能，但中小机构受限于技术能力和资金，可能加剧行业 「马太效应」，产生负面影响。他呼吁，需要行业搭建公共平台，共同打造快速的智能化应用方案能力，缩小技术差距，不至于让一些能力比较弱的单位掉队。
AI 业务重塑：用科技把业务重做一遍
人工智能为行业客户运营、核保核赔、风险评估、产品迭代等各个经营环节赋能，有望显著提升全要素生产率，在保险行业转型进入深水区的当下，构建与自身战略高度契合的运营模式成为关键，而平安的野心在于将 AI 链路深入每项业务。
在 2025 年中期业绩发布会上，中国平安联席首席执行官郭晓涛表示，平安发展 AI 的核心逻辑是 「AI in all」。「我们会用 AI 把整个金融的价值链从头到尾全部做一遍，把医疗养老的价值链嵌入进去。」
从量化数字来看，平安的 「AI in all」 策略已初显规模。从半年报来看，以车险为例，通过智能体应用、数字化应用，赋能车险核保、理赔、营销、作业各个层面，推动过去三年综合成本降低了 1 个百分点。
「单个车险保单的成本，每年约以 10% 的速度下降，但车险的保费规模在不断增长，其中便是通过科技降本增效成本。」 平安首席科学家肖京对财联社记者表示，大模型沉淀专家经验大幅提升核保作业效率，实现核保效率提升 60%，寿险保单秒级核保占比达 94%。
在技术落地层面，平安智能体已实现规模化应用，2025 年上半年，全集团部署智能体 23000 个，覆盖 11 万员工，超过 20% 的员工使用智能体处理日常事务。肖京说，「我们自上而下的车险定价模型通过强思考大模型的加持以后，又额外提升了风控能力和赔付能力，提升了 0.3 个百分点。看上去这个数字很小，但是我们的理赔金额很大，都是千亿规模，所以 0.3 个百分点也有很大的价值。」
肖京指出，这些平台体系化地帮助业务实现 「三提两降」（提效果、提效率、提用户体验、降风险、降成本）。
「比如说我们的产险农业险，亿元保单的服务人数在行业里面是排名非常靠前的，我们的人数比同业少很多，这些都是通过科技实现的。医疗方面，我们的辅助诊疗系统可以诊断超过 2000 多种疾病，导诊准确率超过 99%，辅助诊断准确率超过 95%。」 肖京指出。