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（图片来源：视觉中国）
蓝鲸新闻 9 月 13 日讯（记者 石雨）2026 Inclusion · 外滩大会上保险见解论坛上，蚂蚁集团副总裁、蚂蚁保总经理陈冠华抛出了一个尖锐的反思：过去三年投入大量资源打造的"蚁小保"，尽管问答准确率超过 95%、一年服务超 200 万人次，用户给它的反馈却是——"这是一个很好的客服机器人"。这与团队期待的" AI 保险顾问"相去甚远。
陈冠华的反思指向一个关键命题："通用智能"正在飞速拓展技术边界，但"行业智能"的起点不是模型，而是产品定义；"行业智能"要做的事，是利用技术的能力探索服务体验的边界。
论坛结束后，记者与蚂蚁集团保险事业群 CTO 孙振兴进行了一场深度对话。作为技术操盘手，他进一步拆解了保险 AI 从"提效工具"走向"业务闭环"的演进路径，以及那个尚在探索中的" AI 保险服务终极形态"。
（蚂蚁集团保险事业群 CTO 孙振兴；受访者供图）
三个阶段：从"人用 AI "到" AI 自闭环"
孙振兴将过去四年 AI 在蚂蚁保的落地划分为三个阶段。
第一阶段是个体 AI 化，人主动使用 AI 查资料、做总结、辅助分析。第二阶段是组织 AI 化，AI 进入运营、研发工作流，作为其中一环与人协同。但这两个阶段的本质仍是"人驱动流程，AI 辅助"。
真正的分水岭出现在今年——业务的 AI 化。AI 不再只是流程中的某个环节，而是在部分业务系统中开始实现自闭环，自主推进、交付任务结果，辅助人进行综合判断。
为什么是今年？孙振兴给出两个技术前提：一是模型长程任务能力显著提升，一年内从完成人类专家 30 分钟的任务跃升至 3 小时以上；二是 Harness 工程成熟，让智能体框架下的工具调用、自主评估、安全治理变得可靠。
"通用智能体产品会爆发，但不会直接取代行业系统。"孙振兴展示了一组评测数据：在阿里巴巴国际已发布的评测集中，最好的通用智能体得分 60.8 分；而在蚂蚁保构建的保险五大类任务评测集中，最高得分仅 51 分，平均 32 分。"保险业务更专业、更复杂，通用智能体的设计目标、能力供给、反馈来源都与行业智能体完全不同。"
"自进化"正加速行业智能体发展，但人机协同才是服务最优解
孙振兴认为，行业智能体的核心竞争力在于"进入真实业务，获取反馈，根据反馈进化"。通用智能是行业智能的起点，行业智能体独有的反馈能力和进化能力，决定了行业智能的加速度。
元股证券:ygzq.hk他列举了多个自进化层次。最成熟的是模型参数自进化。蚂蚁保构建的模型训练智能体，可自动追踪前沿论文、自主提出假设、推进实验验证，带来实验效率提升四倍。在复杂的保险表格提取任务中，面对单个文件达到数万页的条款文档，行业其他前沿模型最高得分 36 分，而利用这套范式训练的蚂蚁保 FinixDoc 模型达到 83.23 分。
理赔自进化则更具行业纵深。在一个上颌囊肿切除案例中，Worker Agent 初审认为属口腔牙科治疗、不建议赔付，但真实结论是需要赔付。Learner Agent 分析偏差后沉淀出一条认知规律：免责认定不能简单根据就医诊室和部位判定，要根据诊疗实质。过去理赔经验靠人工一条条写，如今在审核、反馈、学习、再审核的闭环中自主沉淀。
最难的是产品功能自进化。蚁小保每天面对 25 万用户对话、其中多达 8000 多复杂图片语音交互，大量长尾问题超出产品设计预期。蚂蚁保为此建设了产品迭代智能体复刻真实业务环境，捕捉体验问题、分析日志、制定方案、推进开发对接，再评估验证后发布，解决了部分长尾用户需求。
孙振兴坦率讲到，产品功能自进化最为复杂，蚂蚁保也是在探索初期，目前验证通过的还是简单功能为主，但对未来趋势十分看好。
" AI 虽然很强但有明确边界"，其强调，"它擅长经验型任务，产品形态稳定、目标明确、可验证可反馈的场景。但创造性工作——找到关键问题、定义 AI 系统，决策判断——只有人能做的。而保险服务中情绪疏导、需求启发这类链接型工作，也必须靠人工服务，人机协同是做到理想保险服务的最优解。"
产品定义：比技术更难的命题
当技术已经跨越基点，回到陈冠华在论坛上的反思：为什么 95% 的回答准确率，只有 40% 的用户觉得问题被解决了？
孙振兴在采访中给出了直接答案："首要问题还是产品定义。"
一个思想实验：假设真的了解客户所有信息，客户也愿意全部告知，用什么形式服务他？继续做售卖场搭个 AI 工具让他琳琅满目地挑？做一个搜索工具？做一个什么都能聊的 Chatbot？
保险的特殊性在于，需求永远存在但又不那么痛，等用户真正出问题时反而没有产品能承接。它是长周期陪伴，用户可能在第三年第四年觉得"保险没啥用"，恰恰需要某种形式告诉他价值所在。"这非常逆人性，需要足够理性客观才能理解产品背后的东西，但用户未必是足够理性的。"
蚂蚁保正探索的三个产品—— AI 保险帮选、AI 保险快查、AI 保险顾问（蚁小保）——被孙振兴视为"在原有产品形态上了一个台阶"。AI 保险帮选通过一千多个推理维度引导用户理清需求，首页模块点击率从 5% 提升到 25%；AI 保险快查覆盖超 2 万款产品，累计用户超 1400 万；AI 保险顾问"蚁小保"多模态升级上线两周，有用户和它语音对话 236 分钟。数据显示，升级后的"蚁小保"对话轮次从 4 轮翻倍到 8.6 轮，问题解决率从 40% 提升到 60%。
但孙振兴明确表示："经过验证，通用 Chatbot 一定不是终极形态，这三个产品也未必是终极形态。但蚂蚁保坚信的是，围绕用户痛点，持续打磨产品，那保险服务一定会越来越理想。"
AI 的角色：回归用户需求，而非追逐销售
当被问及当前 AI 助力保险增长中的关键词，孙振兴的答案是"回归用户"或"回归需求"。
"一定要让 AI 的能力和用户的需求做更好的匹配。这两件事恰好匹配时，产品增长是自然而然的。若反过来思考——怎么让 AI 帮我做更好的销售、更好的营销——反而背道而驰。"
这与陈冠华在论坛上的呼吁一致：未来 AI 时代的保险产品，应该是每个参与者站在自己角度，利用禀赋，通过对用户的理解和洞察，百花齐放创新出更多好产品，而不是 All in one Chat。
同时，在采访中，孙振兴将这一波 AI 对行业的影响与互联网浪潮做了对比：互联网改变的是信息平权和交互连接革命，让人获取信息更丰富更便捷、交互连接有了跨越式的延展；AI 带来的是"智能的平权"和"生产力的革命"，每个人都能借助 AI 突破过去自身知识和经验的局限，调动专业级的智能开展工作，对人即是生产力的大幅提效，也是释放人的精力到更具创造性的工作，打造全新的产品或服务。
回到保险配资查询有没有风险，通用智能在拓展技术边界，而行业智能要做的是利用这些能力探索服务体验的边界。"让最先进的 AI，被保险人所用。让技术的成长，转换成成客户可感知的服务体验成长。"
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