21世紀經濟報道記者 曹媛 深圳報道
今年以來，DeepSeek的崛起重構了全球AI產業的價值坐標系，中國資產“價值重估”的響亮口號被喊出。
全球資本對中國市場情緒高漲，全球資金基金大量涌入港股等市場。花旗集團發布最新全球宏觀策略報告，將美國股票評級從“增持”下調至“中性”，同時將中國股票評級上調至“增持”，整體股票配置保持中性。
“AI+”對千行百業的賦能也備受市場關注。高盛預計，未來十年，AI的廣泛普及有望推動中國股票整體盈利每年提高2.5%。
其中，銀行、保險業作為最有望被AI深度改造的領域，其價值和市場潛力不容小覷。
近期高盛列出了中國AI投資組合名單，令人意外的是，在騰訊、阿里巴巴、寧德時代等一眾科技企業名單中，一家金融機構赫然在列——中國平安（601318.SH、2318.HK）。
傳統金融標簽難掩技術底色，AI正驅動平安“綜合金融+醫療養老”主業發展。在“AI+”加持下，中國平安旗下的平安健康（平安好醫生、1833.HK）近期股價表現也尤為搶眼。
近期，摩根士丹利、高盛、瑞銀也均給了平安“買入”評級。“平安擁有強勁的數據基礎設施、特定領域人工智能模型的基礎以及專門的人工智能開發團隊。平安已利用AI優化營運。”瑞銀在報告中稱。
瑞銀此前估計，對于保險行業來說，隨著生成式AI的發展，2025年NBV將邊際提升9%-17%,推動估值邊際提升9%-18%；2030年NBV將邊際提升17%-35%,估值將邊際抬升12%-26%。
中國資產價值重估由AI核心資產引領，但這不僅僅是一場AI敘事熱潮，更是改變金融業進程的關鍵一步。
“AI+金融”打開多大想象空間
從ChatGPT到DeepSeek，AI大模型爆火背后不僅僅是一場技術競賽，也意味著“AI+”為各行各業打開了無限想象空間
開年以來，以銀行、保險為代表的金融業迎來“DeepSeek時刻”。金融業數據密度高、流程標準化程度強，在風控、營銷等領域具備AI賦能的天然土壤。
其中，中小銀行率先借助DeepSeek低成本高性能等優勢，尋求“彎道超車”機遇，國有大行和股份制銀行也陸續加入這場“卡位賽”。
如據媒體報道，工商銀行推動AI技術在行內的規模化應用，目前已實現大模型對行內20多個主要業務領域的賦能，落地場景200余個；江蘇銀行使用DeepSeek實現自動化估值與對賬，郵件分類、產品匹配、交易錄入全鏈自動化，總體識別成功率90%，可以大幅節約人員工作量……
從國有大行、股份制銀行、中小銀行再到互聯網銀行等，在DeepSeek加持下，銀行探索在財富管理、智能客服、智能風控、精準營銷、智能投研等方面推動數字化轉型。
在保險行業，人保財險、新華保險、太平人壽等多家保險機構、保險科技公司紛紛上線DeepSeek大模型并落地應用場景；平安集團旗下平安人壽、平安產險、平安銀行、平安健康、平安金服、金融壹賬通等多家成員公司也已接入DeepSeek。從落地情況看，“AI+保險”主要應用場景包括銷售支持、核保理賠、代理人培訓等。
但“AI+金融”并非一個新故事，浪潮早在DeepSeek前便已掀起，隨著ChatGPT等大語言模型的快速發展，AI應用逐漸滲透到所有金融服務領域。IDC數據顯示，2024年，中國金融行業AI and Generative AI投資規模達到196.94億元，到2027年將達到415.48億元，增幅達到111%。
“不斷動態沉淀的本地數據及業務邏輯是金融機構利用大模型加速數字化轉型的核心勝負手。”中信建投證券非銀金融及金融科技首席分析師趙然認為，“AI+金融”競爭力將取決于能否持續積累吸收高質量業務數據、深化垂直場景認知，并通過迭代形成“數據-模型-業務”的正向循環，不斷提升金融服務水平。
在這場“AI+金融”浪潮中，平安集團便是一個典型案例，它打破了傳統金融壁壘，也是最早提出“科技驅動”戰略的金融機構之一。
一家金融機構何以成為AI重要標的
平安集團的一天是怎樣的？
“每天賠付保險約6.3億元、平均每分鐘賠付超959件、擁有超2.32億客戶、95511客服平均每天服務進線近212萬人次。”平安科技副總工程師王健宗說，這是一個龐大的數據矩陣。
這或許能解答一個新問題——一家金融機構何以成為AI重要標的？
高盛在最新研報中提出一個全新的中國股市AI投資框架，中國平安是唯一一家被列入“非科技領域收入增強型（AI驅動營收增長）”這一主題類別中的保險公司。
王健宗說，平安集團的科技優勢主要在于科技和業務結合得十分緊密，平安推動科技創新的核心目標是賦能主業，借科技之力推動“綜合金融+醫療養老”戰略、經營、管理和發展。
曾將“科技驅動”作為重要戰略的平安集團，在同業中已率先建立起“AI護城河”。
為什么是平安？調研發現，邏輯可歸結為幾點：龐大數據基礎、基礎科技研發落地、豐富的應用場景形成閉環。
首先，數據是AI應用的原材料，數據質量和處理方式直接影響AI模型的性能和輸出結果。而金融是數據生成量最大的行業之一，且多為結構化數據、數據質量較高，為行業模型的訓練、調優提供了豐富的數據基礎。
目前，平安已打造了三大金融數據庫、五大醫療數據庫，是全球最大金融、醫療數據庫之一。龐大的數據基礎為AI模型提供了基礎，而基礎技術的研發創新、應用落地則決定了能否將科技成果轉化為商業價值。
以平安集團旗下的平安健康為例，2014年至今，平安健康通過對海量醫學專業知識庫、醫學問診數據庫和電子病歷資料庫的深度學習形成五大醫療數據庫，涵蓋了3.7萬疾病，22萬藥品說明書，200萬經典病例，3000萬醫學文獻，14.2億問診等專業數據。
上述優質的醫療服務數據也釋放出了實際價值。基于上述五大醫療數據庫構建的“平安醫博通”多模態大模型，采用自研的Dflow和LPO技術，擁有2000億醫療領域token和500萬醫療領域指令集，以及百萬級醫療文本圖片對齊數據，使平安醫博通大模型可以精準完成醫療場景下的不同任務。
而平安基礎科技的研發創新、應用落地背后，是2.1萬名科技開發人員和3000多名科學家的持續投入。目前，平安集團的基礎科技已構建起金融、醫療、養老三大圖譜。已搭建通用模型、垂域模型、應用模型三層大模型體系。截至2024年9月末，平安集團專利申請數累計達53521項，金融科技、醫療科技專利申請數全球第一。
此外，唯有將龐大的數據、基礎科技應用落地在多元業務場景中，才能實現價值閉環，“平安運用全球領先的基礎科技，賦能N個綜合金融場景+N個醫療健康場景。”王健宗說道。
例如，在客服場景，解決了傳統金融電話坐席服務成本高、質量難保障等問題，2024年前三季度，平安AI坐席服務量約13.4億次，覆蓋平安80%的客服總量；在產險理賠場景，2024年，平安產險通過智能出單助手實現車險出單從5.7分鐘降低到1.2分鐘。
持續科技積累已產生前沿業務價值。“我們在促銷售、降成本、控風險、提效率等方面取得了非常好的成果。”中國平安董秘兼品牌總監盛瑞生說，在促銷售上，AI已累計驅動產品銷售2023億（元）；降成本上，AI服務總量達22億次，AI驅動運營流程重塑、年化成本節約100億元；控風險上，智能反欺詐引擎累計減損超100億；提效率上，平安人壽的閃賠服務平均支付時效僅8.4分鐘。
市場普遍認為“傳統金融標簽掩蓋了平安等技術領先企業的科技底色”，在這場“AI+”浪潮中，以平安為代表的金融機構值得一次深層次的價值重估。
“AI+金融”產業價值或迎重估
目前銀行業、保險板塊長期處于估值洼地，但作為與AI有巨大融合潛力的領域，資本市場已經“AI+金融”模式提出了重估的概念。
有分析人士認為，當前市場對AI的估值邏輯還未能體現“AI+”帶來的長期乘數效應。以中國平安為例，市場對其的定價仍局限于傳統“金融股”范疇，而忽略了其借助AI技術重構金融、醫療健康和養老服務邊界的戰略潛力。
但“AI+金融”有望迎來規模化拐點，“在技術可用性、數據完備性與付費確定性三重共振下，AI+金融已邁向全域賦能的新周期，智能化重構帶來的產業價值重估機遇亟待關注。”中金公司近期指出。
首先從資金端來看，金融行業對科技投入的重視程度持續增加，為AI技術的落地提供了堅實的資金基礎。相關數據顯示，2023年金融機構科技投入3558.2億元，其中央國企占據中堅力量，國有六大行金融科技投入同比增長5.4%至1228.2億元，證券業信息技術投入進一步提升至430.3億元。
政策層面，中央金融工作會議提出“做好數字金融等五篇大文章”，AI有望驅動銀行、保險等機構加速技術迭代。從行業特性看，金融業數據密度高、流程標準化程度強，在風控、營銷等領域具備AI賦能的天然土壤。
在多種需求推動下，“AI+金融”產業價值有望迎來重估。以保險行業為例，當前，瑞銀已經為經紀和保險行業識別了31/23個生成式AI應用場景，主要影響包括成本降低、效率提升和客戶黏性增加，該機構估計，生成式AI的發展到2030年將使行業勞動成本中位數下降20%。
這也將進一步推動行業價值重估。業內人士分析，價值重估核心看幾方面：營收增長，成本降低，風險下降等，最終傳到至核心財務數據的提升。瑞銀此前估計，對于保險行業來說，隨著生成式AI的發展，2025年NBV將邊際提升9%-17%,推動估值邊際提升9%-18%；2030年NBV將邊際提升17%-35%,估值將邊際抬升12%-26%。
對于金融業而言，“AI+金融”是“數字金融”的重要組成部分，也是數字化轉型下半場的重點方向。
本文鏈接：重估動能，“萬億平安”AI化變http://m.lensthegame.com/show-1-37759-0.html
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