文|谢泽锋
编辑|杨旭然
AI催生的科技浪潮席卷全球,各个社会领域都在经历一场深刻的变革。
在企业内部,组织基因层面迎来重新编码,让AI成为企业运转的底层操作系统已成共识。时代剧变当前,大企业必须作出历史性抉择。
摩根大通将AI列为核心战略,美国银行用AI重构客户服务与内部运营,高盛也在推动运营体系的AI升级。国内的同业同样在加速布局,工行锚定数智化核心战略,招行以AI-First重构服务运营——对规模庞大的金融业而言,AI撬动的价值远超多数行业。
位居2026年《财富》世界500强第48位、总资产突破14万亿元、个人客户2.53亿、成立38年的中国平安,选择的路径是内外并进。在平安看来,AI转型不是建设几个AI应用,而是同时重构三层:向外重构客户服务,向内重构企业生产,向下重构技术底座。
2025年,中国平安正式提出“AI in ALL”原则,构筑“数据、算力、算法、场景”四大核心AI能力并形成飞轮闭环。在2025年度业绩发布会上,联席首席执行官郭晓涛宣布“综合金融·九九归一”科技平台升级计划。
今年4月9日,中国平安宣布以2026“服务年”为契机,升级AI“快捷服务”和“全球急难救援”两大服务,贯通平安旗下多个APP与各类服务场景,封装300余项数字化服务,实现一个入口、一站式解决客户需求。目前,AI查问办覆盖集团88%的业务场景,成为平安约9,000万月活跃客户的可靠AI助手。
WAIC2026上,中国平安再次发布面向肿瘤等重疾患者的“专病AI产品矩阵”,包括专病预测、专病保险和北大医疗AI专病管家三类产品及服务。
随着AI智能化场景规模化铺开,平安业务AI使用率稳步提升,模型调用频次持续上涨,日均Token消耗量实现大幅攀升(截至2026年6月,集团日均Token消耗量已达1200亿)。为支撑对外服务升级,平安科技运营中心在内部构建了面向全集团的“三大企业AI工程”——AI编码、AI运营、AI办公。
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向内重构生产:三大企业AI工程
如果说面向客户的创新服务,是平安AI能力向外延伸的“窗口”,那么三大企业AI工程:AI编码、AI运营、AI办公,便是支撑“窗口”服务高效运转的动力引擎——客户看到的每一次交互和响应,都源自这套体系的内部驱动。
今年上半年,平安内部62%的新代码由AI生成,AI辅助需求占比达63%,AI测试占比超50%。这些数据背后,是平安自主研发的AI编码工具——“平安爱码”,对研发全流程的重塑。
需要强调的是,平安爱码不只是代码生成器,它带来三个转变。
转变一,开发模式从“人写机辅”演进到“人机协同、AI深度参与”。在平安爱码加持下,开发者从手写代码转向代码审核校正调优,逐步跑通7*24H云端编码,推进端对端自动化交付,缩短开发周期。
转变二,提效范围从“单点编码”扩展到“需求-编码-测试全链路贯通”。上游需求AI化,规范输入,降低编码返工率;中游编码AI化,加速开发,提升交付节奏,释放下游产能;下游测试AI化,形成迭代闭环。全链路系统,提升整体研发效能。
转变三,编码范式从“vibe coding模型自由发挥”到“知识驱动规范编码”。平安爱码构建了知识工程体系,通过将代码、系统信息、工程规范、文档等资产知识化,为每个系统构建专属知识库,让老代码重构有据可依,让系统迭代有章可循。
以 AI-MDT 为例,这是一个面向肿瘤等重疾患者的多学科会诊平台,过去依靠纯人工重投入维护迭代。
上半年,团队组建4人的AI原生敏捷战队,通过平安爱码对其进行重写。首先打造知识库,把历史代码和项目文档蒸馏成千余篇结构化知识;然后AI自主推进全链路交付,从需求生成、自主编码、部署联调、到端到端全量测试用例跑通,最后由人工专项审核校正。
整个过程中,人只负责定目标、划边界、做验收,AI 7×24小时自动执行,每一轮发现的问题和经验都回流进知识库,准确度持续提升。4个人仅用一个月,就完成了原本需要10人三个月的交付,产能大幅提升。
当超过六成的新代码由AI生成成为集团常态,人机协同驱动下,研发的生产方式已经悄悄实现了本质上的飞跃。
研发端的效率革命证明了人机协同的潜力,而AI的价值远不止于代码。在更广泛的企业运营场景中,平安正在重新定义人与AI的分工边界。
和多数企业在现有流程上增加AI工具不同,平安AI运营的核心是重新设计人与AI的分工:让AI承担标准化、可验证的作业,让员工聚焦复杂判断、客户沟通和创新。衡量AI价值的标准,也从“某个环节快了多少”,转向“岗位整体效率提升多少、实际减少多少人工作业时间”。
平安的AI运营按“单岗位—多场景—逐个环节AI化”的路径推进,让AI逐步承接完整任务。配套建立OPC共创机制,由业务专家、产品经理和AI工程师组成混编敏捷小分队,业务专家不再只是提出需求,而是直接参与业务规则梳理、Skill编写、知识库建设和生产验证。
小分队在真实场景中边训练边优化,将个人经验转化为可复制的系统能力。同时建立用户体验和生产运营两类漏斗,以使用率、任务成功率、处理时效和AI替代率等指标持续验证降本提效效果。
以金融风控审批岗为例。过去,审批人员需要在多个内外部平台间串行操作,再结合业务规则和专业经验作出决策。如今,平安AI运营将5类业务场景拆解为400余个作业环节,对其中320余个环节进行AI化改造,形成了“分级审批、智能体并行作业、大模型辅助决策”的新模式。
在这个过程中,业务专家共同沉淀了300余个Skill,覆盖规则匹配、资料核查和外呼验证等审批任务。目前,40%的审批作业已可由AI端到端完成。
在销售支持岗位,AI能够根据客户需求快速生成产品方案、计划书和营销材料,减少信息查找、资料核对和内容生成等大量手工工作。一线反馈显示,AI已不只是提供建议,而是能够在部分场景直接形成可用交付物,缩短业务响应时间。
目前,平安AI运营聚焦风险审核、流程作业、队伍管理和销售支持四个领域,首批7个标杆岗位正在试点落地,截至8月底,阶段性的综合提效已经达到21%。
下一阶段,提高用户使用率、AI替代率和运行稳定性,通过用户体验和生产运营漏斗持续跟踪实际效果将成为重点。预计年底实现首批标杆岗位整体提效30%。
AI编码和AI运营解决的是“怎么做”的问题,而AI办公解决的是“每个人怎么用”的问题。它颠覆的不再是某个环节,而是传统“人找事做”的协作模式。
这听起来简单,但想让一家拥有庞大组织架构的金融集团从“人主动执行”全面转向“AI原生办公”并不容易,难点在于让AI真正进入每个人的工作流。
平安推出了面向全集团的员工办公“万能服务”:打通各类办公系统,特别是邮箱、会议、OA、绩效等核心办公场景,逐步实现“能搜索、能总结、能写作、能办事”的智能办公能力,针对不同的岗位角色上线开箱即用的岗位技能包,推动“员工一句话,AI来办事”。
“记一笔”是员工万能服务推出的会议智能纪要功能,支持会议纪要、诊断报告、质量评分一键生成,能够帮助员工自动梳理要点、快速生成纪要与待办。
在招聘场景中,“记一笔”化身面试官的数字助手,协助记录面试重点、智能总结评价、一键生成面试报告。仅面试评价环节一项,即可为面试官节约0.27小时/人,显著提升招聘全流程效率。目前,“记一笔”已嵌入客户拜访、面试招聘等五大核心业务场景,试点推广覆盖2700余人。
“员工万能服务的核心价值在于将大家从繁琐的手工工作和低效的沟通协作中解放出来”,相关负责人表示,“我们希望让每一位平安人从重复性的文档处理、信息整理、数据统计等工作中抽身,将更多精力投入到创造性工作中去”。
目前,员工万能服务已覆盖70%的办公场景,在集团规模化覆盖的背景下,AI办公带来的效率提升正在加速显现。
不过,平安对提效的理解相当克制:局部替代不等于人力降本,单点提效不等于整体提效。只有当需求、研发、测试、交付和运营同步重构,单个环节省下的时间才能转化为组织的整体效率——这正是三大工程同时推进、而不是各自为战的原因。
向下重构底座:算力、安全与治理
如果说三大企业AI工程是平安面向未来的能力,那么支撑其高效、安全、可持续运转的,则是AI infra平台能力的全面升级。它们不如业务前台耀眼,却决定AI能力能否规模化、常态化落地。
智能平台侧,平安基于复杂业务场景与行业Harness工程化演进趋势的深刻洞察,构建并持续打磨了AI Max Harness自主智能平台:采用极致开放的企业级系统架构,攻坚提升智能体长程力(跨周期任务连续执行)、知识力(业务深度理解与记忆)、进化力(运行中自我迭代优化)3项核心能力。
智算底座侧,平安积极跟进主流算力芯片,在外部算力供应链紧张、内部AI需求爆发双重压力下,通过多卡型整合,构建万卡规模,攻坚PD分离等先进技术,落地算力切分、潮汐混部、精细运营等关键手段,实现集团算力使用的单位成本下降超50%,资源利用率提升超30%。
AI应用安全治理上,平安从0到1探索构建了 “1个AI研发流程管控+5项AI应用安全保障能力”,贯穿AI模型及智能体的全生命周期治理,确保AI应用安全可控、可靠、可溯。对金融机构而言,安全稳定是生命线。
AI infra平台能力的全面升级,是驱动中国平安从“智能化”走向“AI原生化”的战略性基座。它向上承载三大企业智能的万千场景,向下连接数据中心、网络、芯片、存储,服务当下的降本增效,更面向智能体时代筑牢根基。
写在最后
向外,快捷服务和全球急难救援正在改变2.53亿客户获得金融与医疗服务的方式;向内,科技运营中心三大企业AI工程正在改变研发、运营和办公的生产方式;向下,智算底座和安全体系为这一切提供金融级的稳定支撑。
从覆盖范围和应用深度看,平安已经形成国内大型金融机构中较为系统的企业AI实践。它最终要回答的,不是用了多少AI,而是客户体验、经营效率和组织能力因此改变了多少。
8月21日,平安发布2026年中报,公司营业总收入同比上升15%,归母净利润同比上升36.1%。AI对经营的贡献难以单独拆分,但方向已经清楚:技术的价值,最终要落到客户价值和经营结果上。
中国平安正在探索的,是让科技能力进一步融入综合金融+医疗养老战略,通过建立AI价值量化评估框架,从增收、减损、降本、体验四大维度衡量创新成效,持续释放技术动能,把AI能力转化为客户价值、经营价值和组织价值。
科技正在从过去支撑业务,进一步走向驱动业务。而AI,正在成为企业新的生产方式。