数万岗位即将“消失”：保险巨头集体“变脸”，AI裁员潮愈演愈烈

2026年4月，波士顿咨询公司（BCG）发布最新行业报告，人工智能正在以惊人的速度重塑保险行业的成本结构。

报告指出，AI技术已经可以帮助保险公司削减20%的运营成本（减少工作岗位成主要降本手段），并能提升保费收入约 3%-5%。行业对于人工智能的投资占收入比重，预计从2025年的0.6%，飙升至2026年1.9%。

在全球通货膨胀、巨灾风险频发、行业利润持续被挤压的大背景下，这组数据无疑给保险巨头指出了一条降本增效的快车道。

然而在数字化转型背后，一场由AI驱动的大规模裁员潮正在席卷全球保险业。

本文将盘点2025年至今因AI而裁员或计划裁员的主要海外保险公司，以及哪些岗位最可能被AI替代，并对2026年的保险行业裁员趋势做出预测。

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巨头们集体“瘦身”，

AI引发的大规模裁员潮真的来了

自2025年以来，保险业对于AI的落地应用开始规模化，海外保险巨头们相继公布裁员计划，裁员规模从数千到上万不等。以下是2025年至今，因AI而宣布裁员或计划裁员的主要保险公司们。

1. 安联:计划在未来12-18个月内裁员1500-1800人

2025年11月，安联突然宣布，计划在未来12至18个月内在旅游保险业务部门裁员1500至1800人。据悉，安联的旅游保险业务部门在全球业务中拥有2.26万名员工，这场裁员约占员工总数的6.6%至8%。

值得一提的是，此次裁员主要针对的是呼叫中心运营岗位，安联对此做出解释，主要原因是AI已经取代电话中心等传统人力岗位。

2.Chubb：计划未来3-4年内裁减全球20%的员工

相较于其他保险公司，Chubb在裁员上要更为激进。2025年11月，安达保险宣布计划在来三到四年内裁减约20%的全球员工，以目前安达保险约4.3万名员工来计算，这意味着9000个岗位面临着被裁风险。

值得一提的是，Chubb在2025年的财务表现十分亮眼，净保费收入达548亿美元，同比增长6.6%，这说明Chubb并不是因为业绩下滑而被动裁员，而是主动的战略调整。

据悉，Chubb的CEO在股东信中明确表示，减少全球员工规模，是AI驱动运营转型的一部分，集团将加速让AI深度应用到核保、理赔、营销、财务等多个领域。

3.安顾保险：计划五年内裁员1000人，占总员工数约6.7%

作为慕尼黑再保险旗下的主要子公司，安顾在2026年2月宣布计划在德国削减1000名岗位，削减计划将在五年内逐步完成，到2030年底结束，期间不会强制进行裁员。安顾裁员的理由同样是人工智能应用的增加，已经可以代替电话客服，以及理赔处理中的简单性工作。

4.Helvetia Baloise：计划未来三年裁员2000-2600人

Helvetia Baloise是由Helvetia和Baloise两家公司合并而成，合并后该公司将成为瑞士第二大保险集团，业务范围覆盖8个国家和地区，旗下拥有约2.2万名员工。

合并后的Helvetia Baloise马上宣布了大规模的裁员计划，计划在未来三年裁员2000-2600人，其中瑞士本土裁员1400-1800 人，德国裁员260-330人。

Helvetia Baloise明确表示，大规模裁员的原因除了业务合并带来的优化之外，还有一部分原因是AI已经可以自动化报表生成、合规检查等工作，大幅削减对人工的依赖。同时据相关人士透露，Helvetia Baloise目前第一批裁员已经开始实施。

5.Acrisure：2026年一季度裁员400人

2025年10月，保险经纪公司Acrisure宣布将在2026年一季度裁员400人，占其全球约2万名员工的2%。

据悉，此次Acrisure裁员的主要对象集中在会计、数据录入、保单管理等部门，理由是在整个业务中已经采用了更先进的人工智能技术和自动化部署。同时Acrisure已经明确表示，AI将成为公司未来的战略核心。

6. Nürnberger Versicherung：在2026年之前裁减五分之一员工

Nürnberger Versicherung是一家位于德国的中小型保险公司，宣布在2026年之前裁减600个全职岗位，占总员工数的20%。

该公司裁员的原因主要有两方面。一方面是面临着巨大的财务压力，另一方面是AI技术广泛应用带来的效率提升，可以减少简单的人工岗位，来减少运营成本。

7. Aflac：计划2031年前将日本呼叫中心的员工数量削减约一半

2025年8月，美国保险巨头Aflac与OpenAI合作开发自然对话AI系统，该系统能通过对话式人工智能来处理与客户的语音交互，并提供24/7的全天候服务，以缩短客户的等待时间。

Aflac表示借助该系统，可以削减日本分公司50%的呼叫中心员工，预计节省约500亿日元成本。当然Aflac也明确表示这不是一项成本优化工作，其目的是为了赋能员工，而非替代。

此外，像Allstate、联合健康等保险巨头也因为人工智能的大规模部署，在公司内部进行了一定的裁员，但是裁员规模较小。

从以上案例我们不难发现，如今保险行业的裁员主要呈现几个鲜明的特征。

第一，裁员规模与AI投入成正相关。

像安联、Chubb等头部保险公司，在AI领域的领域投入巨大，且人工智能部署更为全面完善，因此裁员规模也更大，与AI投入成正相关。

第二，裁员对象以高度重复、数据驱动的岗位为主。

典型案例包括安联、Acrisure、Aflac等保险公司，其裁员的主要对象以会计、呼叫中心员工为主，这类岗位的特点是工作任务高度重复，且以数据驱动为主，是AI较为容易替代的岗位

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12大岗位评估：

哪些保险人最可能被AI替代？

如果当裁员成为行业常态，对于保险从业者而言，最关心的问题无疑是我的岗位安全吗？那么除了前文所提及的呼叫中心等客服岗位，还有哪些保险岗位是最容易被AI替代的？

近日，Github发布了一项针对美国就业市场AI对不同职位影响程度的统计，其中有12个岗位与保险行业关系紧密。统计采用评分制，满分为10分，分值越大代表岗位受AI影响越大。

其中保险核保员和金融分析师两个岗位的评分均达到了9分，受AI影响最大。

对于保险核保员而言，核保本质是一项以规则、数据和风险判断为核心的职业，聚焦于信息收集、风险评估与定价支持，恰恰这些环节是容易被AI所冲击到。

对于金融分析师而言，该职业所涉及的工作基本建立在数据处理、趋势判断和报告输出上，而这些是目前AI最具优势的应用场景。

不难发现，高危岗位的共同特性是高度依赖数据分析、统计建模等，因为这是AI所擅长的领域，而类似于个人理财顾问等岗位，需要与客户进行深度沟通，因此被AI冲击的影响较小。

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裁员潮将如何蔓延？

三大趋势预测

如今2026年还未过半，那么下半年保险公司因为人工智能而裁员的趋势会不会进一步扩大？我们可以进行一定的猜测。

第一，核心管理层密集发声，暗示更大规模的裁员即将到来。

以Chubb的CEO表态为例，Chubb正在从根本上重塑运营模式，某些领域所需岗位将大幅减少，其目的是为了保持长期竞争力。从这些保险巨头高管的言论不难发现，因为AI引发的裁员潮不是短期的，而是公司战略规划的一环，接下来可能有更大规模的裁员计划。

第二，头部险企深化，中小险企跟进。

有业内人士表明，从目前来看，裁员的主力军都是以安联、慕尼黑再保险、Chubb等保险巨头为主，但在2026年下半年中小险企极有可能会跟上裁员的步伐。

根据Gallagher Re的数据报告显示，2025年全年约33.5亿美元的保险科技融资流向了与AI相关的企业，占总融资的66%。在这样的大背景下，AI应用落地不断完善，以及部署成本下降，中小险企必然会通过AI来优化部分岗位，实现降本增效。

第三，核保师、理赔分析师等岗位或会成为裁员的新目标。

从各大保险公司裁员计划来看，目前裁员的对象主要集中在会计、客服、数据录入等较最基础，且易被替代的岗位。但是随着AI技术在核保、理赔、财务等中端业务场景不断成熟，核保师、理赔分析师、财务主管等岗位或被纳入裁员范围。

最后，对于保险公司而言，当AI解放基础劳动力，才能将更多的资源投入到产品创新、风险管控上，从而为客户创造价值。对于保险从业者而言，在面对AI引发的裁员潮下也不要过于惊慌，目前AI取代的仅是标准化、数据化、流程化的工作，但同时也催生出自动化设计师、AI产品负责人等大批新岗位。因此与其担忧何时被AI取代，不如思考如何成为那个使用AI的人。（作者：保观）

Fintecdaily.com认为，2025年以来，全球保险巨头因AI驱动的成本优化掀起新一轮裁员潮，安联计划裁减1500-1800人，Chubb更激进地宣布未来3-4年内削减全球20%员工（约9000人），Aflac计划将日本呼叫中心员工减半，Helvetia Baloise计划裁员2000-2600人。这一趋势清晰显示：AI正在从呼叫中心、数据录入、会计等高度重复性岗位快速渗透，向核保、理赔、财务分析等中端岗位延伸。Github数据表明，保险核保员和金融分析师的AI影响评分高达9分，成为最易被替代的岗位。这轮AI引发的“瘦身潮”本质是成本结构的重塑。报告显示，AI可帮助保险公司削减20%运营成本，同时提升保费收入3%-5%，行业AI投资占收入比重将从2025年的0.6%飙升至2026年的1.9%。头部险企凭借雄厚资本加速AI部署，而中小险企跟进压力巨大，预计2026年下半年裁员潮将从巨头向全行业蔓延。然而，AI替代的只是标准化、流程化工作，同时也将催生自动化设计师、AI风控模型师、个性化保险产品经理等新岗位。保险公司若仅将AI视为降本工具，而非服务升级与产品创新的引擎，最终可能面临人才流失与创新能力下降的双重风险。对于从业者而言，与其被动等待被替代，不如主动学习AI工具，成为“使用AI的人”。