▪️本文内容由笔者结合行业研报解读，部分内容由AI提炼，不构成任何投资或学术建议。春节假期前夕，久违的朋友聚会，话题绕不开“身体”和“钱”。 朋友吐槽年前一场大病，在公立医院排队挂号的煎熬，以及面对高昂的检查、手术费用和住院护理时商业保险理赔的种种扯皮。有人感叹：“国内看病难，国外保险贵，到底怎么配才安心？”也有做保险的朋友在饭桌上倒苦水：“现在客户越来越精，还要和网上的AI比价，生意难做。”这不仅仅是茶余饭后的吐槽，更是整个医疗与康养行业在AI时代前夜的缩影。当我重读伯克希尔·哈撒韦2025年股东大会纪要，再结合麦肯锡和斯坦福HAI近期发布的2026年AI与保险的重磅报告时，这构成了我们今天讨论的原点：当AI以"效率"之名席卷保险业，普通家庭该如何自处？从业者又该如何应对？而医疗康养产业，正在经历怎样的底层重构？第一部分：巨头的信号 —— 从“观望”到“军备竞赛”让我们把时间轴拉开，看看这不到一年里，风向发生了什么惊天逆转。1. 在2025年的伯克希尔年会上，94岁的巴菲特和他的保险副手阿吉特·贾恩（Ajit Jain）对AI的态度是复杂的。阿吉特承认，AI将是保险业的“游戏规则改变者”（Game Changer），从风险评估到理赔支付，一切都会改变 。但他同时也透露，伯克希尔并未大规模投入，“我们不是先行者” 。巴菲特更是直言：如果要在“最好的AI模型”和“阿吉特”之间二选一来管理1000亿美金的保险业务，他永远选择阿吉特。麦肯锡在2026年2月的报告中宣告：保险业已迈入“代理型AI”（Agentic AI）时代 。AI不再只是辅助工具，它开始自主管理从购买到风险评估的端到端工作流。与此同时，斯坦福HAI的政策简报揭露了一个惊人的数据：84%的大型健康保险公司已在运营中使用AI 。这已经不是“试水”，而是一场名为“AI军备竞赛”的全面战争 。第二部分：个人/家庭理财视角 —— AI是你对抗“看病贵”的武器在“看病难、老龄化”的大背景下，AI对我们普通家庭意味着什么？过去我们买重疾险或医疗险，往往受限于代理人的知识盲区。麦肯锡报告指出，现在的AI能实现“胃口匹配”（Appetite Matching）。这意味着，AI可以扫描你家庭的健康数据（在合规前提下），精准匹配那些“最愿意承保你这类风险”的保险公司。- 对比理财产品：AI不仅能对比保险，还能将其与股票、基金做跨维度的风险收益比分析。正如伯克希尔年会中提到的，投资不仅看收益，更看风险（如货币贬值、地缘政治）。AI智能体能帮你计算：把这笔钱买一份高端康养保险，还是存一笔长期年金，哪一个更能覆盖未来20年的医疗通胀？
斯坦福HAI报告揭示了一个现实：保险公司正在用AI加速“预先授权审查”（Prior Authorization），这可能导致更频繁、更隐蔽的“拒赔”。- 痛点：你的理赔申请可能因为不符合某个冷冰冰的算法模型而被秒拒，而你甚至不知道原因。
- 对策：但好消息是，AI也能帮我们。现在的AI工具可以辅助患者撰写申诉信（Appeal Letters）。它能从你的电子病历中提取关键证据，引用条款，自动生成一份逻辑严密的申诉文件，极大地提高了对抗保险公司“误判”的成功率。
第三部分：从业者视角 —— 从"销售"到"风险架构师"的AI增强转型如果你是保险经纪人、理财师，或者是康养行业的销售，AI是抢饭碗的吗？1. 麦肯锡的"AI阶梯"：从业者的新工具箱
麦肯锡报告中将保险业的AI应用分为三个阶段，从业者需要对应升级技能：
| | |
|---|
| 传统AI（预测分析） | | |
| 生成式AI | | |
| 智能体AI（Agentic AI） | | |
具体应用场景：
经纪人：使用AI" placement copilots"（配售助理）实时匹配客户需求与保险公司偏好，麦肯锡报告中的案例显示这能降低50%客户流失率
核保员：AI将 specialty risk engineering（专业风险工程）的报价时间从"一个月缩短至数天"，从业者转向复杂案例的判断和关系维护
理赔员：AI处理高频率小额理赔，人类专注争议解决和欺诈模式识别（AI可能遗漏的新型欺诈）
2. 伯克希尔GEICO的逆袭：AI是工具，不是魔法
阿吉特·贾恩在年会上详细拆解了GEICO的 turnaround（扭亏为盈）：
关键洞察：GEICO没有盲目追逐"最新AI模型"，而是先解决数据基础设施，再逐步应用AI。这对从业者的启示是——AI的价值在于嵌入业务流程，而非替换人类判断。
巴菲特的比喻更直接："投资业务中，好的机会不会按顺序出现。" 对从业者而言，AI技能的学习也需要"机会主义"——不必成为算法专家，但必须成为"AI应用的机会识别者"。
第四部分：企业与行业视角 —— 医疗康养的“效率与伦理”站在更高的维度，医疗机构、保险公司和康养企业面临着巨大的伦理拷问。斯坦福报告严厉警告：AI虽然能通过自动化处理“明确可赔”的案件来减少行政负担 ，但也容易被滥用，导致“有名无实的人工审核”（Toothless human-in-the-loop）。在医疗康养领域，如果完全让AI决定一位老人是否能住进ICU，或者是否报销某种昂贵的靶向药，这将是灾难性的。企业必须建立治理机制，确保AI不仅是“降本”的工具，更是“增效”且“向善”的手段。目前的痛点在于，保险公司的AI模型往往缺乏患者的社会健康决定因素（如家庭支持情况），导致预测不准。未来的机会在于：医疗机构的电子病历（EHR）与保险公司的AI系统打通。伯克希尔年会上提到，GEICO通过远程信息处理（Telematics）改进了车险定价。同理，如果康养机构的实时健康数据能喂给保险AI，就能实现动态的健康管理与保费调节，真正实现“治未病”。2026年，AI不再是科幻，它已经渗透到了我们“生老病死”的支付环节。对于家庭，学会用AI武装自己的理财决策，是保护财富的必修课；对于从业者，驾驭AI成为“超级个体”，是穿越周期的唯一船票；而对于行业，如何在算法的冰冷中保留医疗的温情，将是未来十年最大的命题。正如巴菲特所言：“不仅要赢得游戏，还要在这一过程中保持某种程度的谦逊。” 在AI时代，这份谦逊，是对生命的敬畏。1. Berkshire Hathaway 2025 Annual Meeting Notes2. McKinsey & Company: AI in insurance (Feb 2026)3. Stanford HAI Policy Brief: Toward Responsible AI in Health Insurance (Feb 2026)关于合作/咨询/建议，请随时联系：ng@paiyutech.com 
