AI战略定位与价值创造 - AI技术是驱动公司“金融+科技”与“金融+生态”战略落地的核心引擎，应用经历了从早期小模型到强思考模型，再到形成规模化能力的三个阶段 [2] - 公司的AI已从“成本中心”转变为“价值创造中心”，去年科技板块营收超1000亿元，其中AI驱动的业务占比超60% [3] - 相较于海外很多机构的AI仍在“烧钱”未能形成营收闭环，公司能让AI创造“企业级价值”并帮助行业“赚钱” [3] AI在垂直领域的应用与成效 - 在保险业务中，全球首个图像识别车险闪赔系统实现拍照上传秒级定损，定损速度提升4000倍，日处理车险案件量超4万，相关技术已输出给国内53家保险公司及日本、欧洲等海外市场 [2] - 在智慧城市领域，债券违约预警模型对违约企业召回率超90%，宏观经济核心指标预测准确率超过85%，可提前6个月洞察经济风险 [3] - 在医疗领域，“医博通”大模型拥有2000亿医疗Token，基于真实病历训练，将咨询准确率和诊断准确率分别提升到99%和94% [3] 垂直领域大模型的构建与挑战 - 公司聚焦垂直领域深度专业化，通过完善的研发和组织架构支持快速迭代，已搭建在不同场景下可灵活组合的大小模型矩阵，拥有自研垂域大模型67个 [4][5][6] - 模型打造面临数据偏见、算法歧视等AI伦理风险，通过CEO牵头的AI治理委员会实现全链路管控，并积极参与全球治理以推动行业标准 [5] - 针对AI作为概率模型本质会出错的挑战，通过技术方案和人工兜底等方式不断解决 [5] AI技术平台与智能体生态 - AI应用已从“感知式”向“操作式”跨越，以公司大模型为基石，智能体应用研发周期从月/季度压缩到分钟/天 [7] - 员工基于智能体平台自主创建了5.7万个智能体，覆盖28.9万名员工，智能体调用量超16亿次，源于一线员工需求实现自下而上的业务赋能 [7] - 通过统一的大模型底座实现智能体能力共享与协同进化，推动“专业深耕-能力溢出-生态共智”的飞轮效应 [8][9] 未来技术重点与发展方向 - 重点关注一站式模型蒸馏能力及场景化训练验证能力，通过知识自动生成技术降低垂域模型训练成本，未来金融服务将是少数专家指挥AI智能体集群的模式 [7] - AI大模型的深度应用催生“AI原生应用”与“领域智能体”的系统性涌现，推动行业从“工具智能化”走向“系统智能化” [8] - 模型的安全和可解释性是生存与发展的根本，技术手段需满足合规伦理要求，并辅以人类经验补充 [9]

公司排名与业绩表现 - 2025年《财富》中国500强榜单中公司位列第13位，较去年上升1位，以176亿美元净利润领跑保险业[1][2] - 在全行业最赚钱的40家公司中位列第10位，盈利能力显著领先同业中国人寿（第12名）和中国人保（第39名）[2] - 2025年一季度归母营运利润达379亿元，同比增长2.4%，核心业务稳健性突出[3] 业务结构与战略优势 - 形成"综合金融+医疗健康"双轮驱动模式，寿险、产险、银行、资产管理、科技等板块协同效应显著[2] - 寿险新业务价值（NBV）可比口径同比增长34.9%，银保渠道贡献同比大增170.8%[2][6] - 产险综合成本率改善至96.6%，综合投资收益率同比提升0.2个百分点至1.3%[6] - "金融+生态"战略进入收获期，医疗健康、汽车服务生态圈为金融主业导流并创造额外收入[3] 资本市场认可与资金流向 - 2025年二季度公募基金增持1.02亿股，成为增持最多个股，持仓排名从第六跃升至第五位[4][5] - 保险板块持仓比例从Q1末0.57%大幅提升至Q2末1.10%，增幅近翻倍[5] - 2025年7月23日A股股价单日涨幅达3%，H股涨超2.5%，动态估值0.67xPEV仍低于历史均值[8] 行业政策与外部环境 - 2025年7月政策将险资考核周期扩展至3-5年，缓解长期权益投资压力[6] - 监管推动长期资金入市，公司作为拥有近6万亿元投资资产的龙头直接受益[6] - 老龄化趋势为医疗健康布局带来长期增长空间，国际投行摩根大通等明确看好[7] 行业地位与经济转型 - 公司战略体现中国经济从规模驱动向质量突围的转型方向，头部企业角色重构为"价值创造策源地"[1][10] - 金融行业从规模导向转向价值导向，公司率先完成代理人改革和产品结构调整[3] - 与华为、腾讯等头部企业共同推动中国在全球价值链位置提升，研发投入超百亿元带动全行业数字化[11][12]