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 "。
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。
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，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。"
