平安 AI 辅助卖了 573 亿!金融企业转型四阶段,你卡在第几步?

你知道中国平安每天消耗多少AI Token 吗？2100 亿。这是什么概念？国内主流金融机构日均消耗大概是几十亿到上百亿，平安是它们的十几倍到几十倍。更夸张的是，中国平安2026 年半年报显示，26 年上半年，平安的AI 智能体辅助实现了573 亿销售额，62% 的新代码由AI 生成。一家传统金融保险公司，为什么能把AI 用到这种程度？它的转型路径，对整个金融行业有什么参考价值？

今天我们用BCG 的四阶段AI 成熟度模型，拆解平安的AI 转型。

阶段一：零散应用期，各部门各自为战，工具遍地开花，没有统一标准。

阶段二：中枢主导期，成立AI Hub 把人才和资源集中起来，统一技术底座。

阶段三：中枢业务共建期，中枢输出能力，业务部门培养自己的AI 种子，双方联合攻坚，这是价值爆发期。

阶段四：业务自主主导期，AI 变成组织的原生能力，业务单元自己说了算，中枢转型为卓越中心。

关键是，这个路径不能跳级。没有中枢统筹就直接追求业务自主，一定会治理失控。

零散AI 只能锦上添花，AI 中枢才能实现组织跃迁。AI 转型的核心从来不是技术，而是组织能力。

平安的阶段一，从2008 年平安科技成立开始，持续到2017 年左右。这十年间，寿险有寿险的科技团队，产险有产险的，银行有银行的，AI 应用都是单点的—— 人脸识别、OCR 票据识别、智能客服，哪个部门觉得有用就自己搞。最大的问题是什么？数据孤岛。同一个客户的信息分散在不同子公司，"一个客户" 视图根本建不起来。同类能力重复采购，比如OCR，好几个子公司分别买。没有统一的AI 安全规范，金融合规风险全靠各公司自己把控。这就是典型的零散应用期。

2018年开始，平安进入中枢主导期。平安科技从一个IT 支撑中心升级为集团AI 中枢，做了三件大事。第一，打造"平安脑" 智能引擎，把算法、数据、算力三层平台统一起来，终结各子公司零散采购。第二，建立三层大模型体系—— 通用模型、垂直领域模型、应用模型，配套三大金融数据库和五大医疗数据库，做成了全球最大的金融医疗数据库之一。第三，集中AI 人才，建了五大前沿研究院，专利申请累计5.5 万项，生成式AI 专利全球第二。标杆项目全部由中枢主导交付，业务部门只提需求。这个阶段成效很大，但问题也来了—— 业务部门没有AI 能力，什么都要找中枢，响应慢，中枢慢慢变成了"内部外包团队"。

2023年至今，平安进入了阶段三，也就是中枢业务共建期，这也是它现在所处的阶段。2025 年是关键转折点。首先，平安历史上第一次设立了集团CTO，从蚂蚁集团挖来王晓航，兼平安科技总经理，统筹全集团AI 战略。紧接着发布"AI in ALL" 战略，明确智能化运营、管理、经营、服务、营销五大方向，作为全集团AI 项目的统一指引。 组织上最大的创新叫OPC 共创机制—— 业务专家、产品经理、AI 工程师编成混编小分队，业务专家不再只是提需求，而是直接写Skill、建知识库，把个人经验变成可复制的系统能力。同时推进三大企业AI 工程：AI 编码，62% 新代码由AI 生成；AI 运营，7 个标杆岗位综合提效21%，40% 的审批作业AI 端到端完成；AI 办公，覆盖70% 的办公场景，做到"员工一句话，AI 来办事"。到2025 年底，全集团开发了7 万多个智能体应用，全年模型调用36.5 亿次，超过20% 的员工每天使用智能体。 资源配置上用"三笔钱" 模式，把科技投入分成基础运营、规模化创新、前瞻孵化三类，动态调整；考核上用"K 体系"，远中短期目标加投产跟踪，直接跟管理者个人考核挂钩。

那平安到阶段四了吗？还没有，但信号已经很明显了。4个人的AI 原生战队，一个月完成了原来10 个人三个月的交付量，说明业务侧已经开始具备自主交付能力。AI Max Harness 自主智能平台在攻坚智能体的长程力、知识力和进化力。安全管控也在平台化，"1+5" 治理体系贯穿AI 全生命周期。但差距也清楚：关键项目的决策权还没有完全下放给业务单元，复合型人才还没有规模化，平安科技仍然在做一线开发。综合判断，平安正处在阶段三后期，向阶段四过渡的关键窗口期，预计还需要2 到3 年。

平安在转型中遇到了四大痛点，每个都有对应的解法。 第一个是数据孤岛和质量问题，解法是建统一数据库、通过DCMM5 级数据治理认证，对稀缺数据用知识库沉淀加生成式仿真双路径。 第二个是资源错配和重技术轻业务，解法是"三笔钱" 加"K 体系"，业务价值倒推投入，明确不做通用AI，只做金融医疗的专家级AI。 第三个是安全合规风险，这是金融行业最特殊的挑战。平安建了三道防线—— 科技条线管安全、风险管理部管监控、稽核部门独立检验，配合"1+5" 安全治理和分级准入机制，医疗AI 做了13 万例质控，幻觉率低于千分之三。 第四个是算力成本和业务能力不足，Token 消耗从300 亿涨到2100 亿，但平安通过全栈技术优化把单位成本降了一半以上；更重要的是用OPC 共创机制培养业务侧AI 能力，从根本上突破中枢瓶颈。

最后提炼五条对金融行业的启示。

第一，顶层战略对齐，AI必须服务主业，不能做纯技术竞赛。

第二，中枢先行，演进路径不能跳级。

第三，业务共建，让业务专家从需求方变成共建者。

第四，制度保障，用三笔钱和K 体系替代拍脑袋。

第五，安全前置，合规不是阻碍而是规模化的前提。 

一句话总结：零散AI 只能锦上添花，AI 中枢才能实现组织跃迁。平安的路径证明，AI 转型的核心从来不是技术，而是组织能力。如果你也在做企业AI 转型，希望这个案例能给你带来启发。

企业AI 转型路径不可跳级，平安的实践充分证明，技术指标只是表象，组织能力建设才是AI 拿到真实业务回报的底层保障。

💬互动话题：对照BCG 四阶段模型，你的企业AI 转型目前卡在哪个阶段？卡壳的核心障碍是技术，还是组织机制？欢迎留言交流。