Impulso de la transformación inteligente de datos, la competencia de IA de las aseguradoras cotizadas entra en aguas profundas

La industria de los seguros está atravesando una “reconfiguración inteligente” liderada por la IA. Recientemente, China Life, China Ping An, China Taiping, PICC Property and Casualty, New China Life, China Taiping, entre otras grandes aseguradoras, presentaron sucesivamente sus informes de resultados de 2025. El 1 de abril, un reportero de Beijing Business Today revisó y descubrió que la “transformación de digitalización e inteligencia” ya se ha convertido de consignas estratégicas en inversiones operativas concretas por parte de las aseguradoras cotizadas; en un contexto de rápido desarrollo de la inteligencia artificial, varias aseguradoras han hablado, en ámbitos como los informes anuales y las conferencias de divulgación de resultados, sobre la construcción de capacidades tecnológicas financieras, incluyendo temas relacionados con el desarrollo y la aplicación de tecnologías de IA. A diferencia de la digitalización tecnológica de operaciones puntuales en el pasado, hoy el “IA+” abarca todos los procesos del negocio, tanto para el lado del cliente © como para empleados internos.

La IA se infiltra en todo el flujo del negocio

Los datos de los informes anuales muestran que, en el diseño de alto nivel, varias aseguradoras líderes han incrementado el peso estratégico de la IA. Al mismo tiempo, la tecnología de IA está superando cuellos de botella tradicionales de los procesos para lograr la transición de “operación guiada por humanos” a “impulso inteligente”, mejorando de manera notable la eficiencia del servicio y la experiencia del cliente, convirtiéndose en el motor central de “incremento de eficiencia”.

Desde 2025, las aplicaciones de IA en la industria aseguradora doméstica han entrado en una nueva etapa de implementación a escala. Las aseguradoras cotizadas están tomando la IA como un eje estratégico central y aumentando la inversión de recursos. Según China Ping An, el grupo sigue el principio de “AI in ALL”; orientado a las necesidades de los clientes, con la habilitación del negocio principal como núcleo, ha continuado invirtiendo en I+D y construyó capacidades tecnológicas líderes basadas en los cuatro elementos de la inteligencia artificial (es decir, algoritmos, datos, escenarios y potencia de cómputo). En 2025, China Ping An, con más de 230k empleados, utilizó una plataforma interna de agentes inteligentes, desarrollando más de 70k aplicaciones de agentes; durante todo el año, se realizaron 3.650 millones de llamadas a modelos.

China Life también aplica IA para elevar la calidad y la eficiencia; en su informe anual menciona que se conecta de manera proactiva con el despliegue de la acción nacional de “inteligencia artificial+”, construyendo de forma integral un sistema de capacidades de IA que cubre todos los eslabones de la gestión y operación de la empresa; además, construye un espacio de datos de “datos a escala de miles de millones—características a escala de decenas de miles—etiquetas en dimensiones de cien”.

Cuando la IA se convierte en “infraestructura básica”, lo que aporta la IA no solo es reducción de costos, sino más importante aún es “mejorar la eficiencia + mejorar la calidad”, infiltrándose en todo el flujo del negocio. Por ejemplo, China Life mencionó que los modelos a gran escala permiten a los agentes desarrollar negocios de manera profesionalizada y personalizada, mejorando la eficiencia de contacto con clientes; el número anual de visitas a clientes creció más de un 15% interanual. Allianz? (se refiere a “ZhongAn Insurance” en el original: Allianz no aparece; mantengo “ZhongAn Insurance”) ZhongAn Insurance señaló que la tecnología de IA se ha integrado profundamente en la cadena completa de productos, marketing, suscripción, servicios, siniestros y control de calidad. En escenarios de dominio privado, la IA de servicio al cliente ayuda a que un solo agente pueda atender a más de 100k usuarios finales. La proporción de auditorías automatizadas en casos de seguros de salud supera el 45%; el cierre del caso puede lograrse en el plazo más rápido de 15 segundos; más del 76% de los clientes recibe el pago de la indemnización dentro de un día laborable. En el ecosistema automotriz, más del 50% de los casos logra “captura de video y conexión inmediata, visión y reclamación de manera inmediata”; el tiempo más rápido para que la IA realice valoración de daños se reduce a 116 segundos.

Como analizó Wang Peng, subinvestigador de la Academia de Ciencias Sociales de Beijing, en un contexto de fluctuaciones en el tamaño de la fuerza laboral en la industria, la IA puede mejorar significativamente la productividad de todos los factores. Mediante herramientas como suscripción inteligente y pagos rápidos de siniestros, las aseguradoras logran cierres a nivel de segundos y tasas de alta automatización, reduciendo en gran medida los costos operativos y mejorando la experiencia del cliente.

De herramientas de apoyo a motor estratégico

De cara al desarrollo futuro, varias aseguradoras cotizadas han establecido claramente la IA como una dirección estratégica de largo plazo. En el momento clave de la transformación digital de la industria, la IA ya no es únicamente una herramienta auxiliar para mejorar la eficiencia, sino que se ha convertido en el motor estratégico central que impulsa el crecimiento del negocio y reconfigura el panorama competitivo.

“La IA no es una pregunta de opción múltiple, sino una pregunta obligatoria que hay que responder”, declaró de manera explícita Guo Xiaotao, director ejecutivo en conjunto de China Ping An, en la conferencia de divulgación de resultados de la compañía. Dijo que China Ping An está impulsando el plan de “integración integral de las finanzas integradas hasta llegar a una unidad (九九归一)” con el objetivo de, mediante la IA, integrar a más de 700 millones de usuarios registrados de Internet en un único súper acceso unificado; de ese modo, se logra una agregación integral del tráfico, el acceso y los datos del backend, permitiendo que los clientes completen un circuito cerrado de servicios de atención médica, pensiones e incluso finanzas integradas dentro de un único acceso de autoservicio.

Con el fin de ampliar la aplicación de la IA, Qin Hongbo, vicepresidente de New China Insurance, señaló que hay que lograr “que los robots hagan lo que los robots deben hacer, y que los empleados hagan lo que tiene más valor que hacer”. Con la llegada de la era de la IA, la habilitación tecnológica ya se ha infiltrado en todos los eslabones del negocio y la gestión en New China Insurance, convirtiéndose en el motor central para el desarrollo de alta calidad de la compañía. New China Insurance seguirá manteniendo firmeza estratégica; invertirá tanto en personas como en cosas, y, bajo la guía de un nuevo plan tecnológico para 15-5/“quince cinco” (quinto período), buscará que la IA genere mayor eficiencia en New China Insurance.

Ding Xiangqun, presidente de PICC, en la conferencia de divulgación de resultados, estableció de forma explícita que la línea de tecnología se posiciona como un “acelerador”, y propuso “aprovechar de manera más proactiva las oportunidades del desarrollo de la inteligencia artificial, profundizar la reforma del sistema de tecnología y la construcción digital, acelerar la liberación de la productividad tecnológica y ocupar el punto más alto de la transformación hacia la digitalización e inteligencia”.

La materialización de la estrategia requiere orientación metodológica científica. Fu Yi, investigador asociado de SuShang Bank, indicó que al impulsar la construcción de capacidades de IA, las aseguradoras deben centrarse en tres dimensiones de coordinación. Por un lado, construir una base unificada de datos y potencia de cómputo. El efecto de la IA depende de la calidad de los datos; las aseguradoras deben eliminar las “islas de datos” existentes de forma prolongada en el interior, y al mismo tiempo construir infraestructuras de nube híbrida y de potencia de cómputo privatizada que cumplan con los requisitos regulatorios, garantizando que, bajo el marco de cumplimiento, se logre un uso intensivo y centralizado de los activos de datos. Por otro lado, equilibrar la mejora de eficiencia y el control de riesgos. El sector financiero exige niveles extremadamente altos de precisión y explicabilidad; las aplicaciones de IA deben establecer un sistema complementario de gobernanza de modelos, incluyendo auditorías de algoritmos, mecanismos de respaldo humano y normas éticas, para evitar que operaciones “de caja negra” generen riesgos regulatorios. Además, es necesario reconfigurar la capacidad organizativa de la colaboración entre humanos y máquinas. La infiltración profunda de la tecnología exige redefinir las responsabilidades del puesto: el enfoque debe estar en cultivar la capacidad de los empleados de primera línea para colaborar con herramientas de IA, y no simplemente en sustituirlos; mediante una reestructuración continua de habilidades, se logra elevar de forma general el nivel de conocimiento de toda la organización.

Beijing Business Today Reportero: Li Xiumei

(Editor: Qian Xiaorui)

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