When trillion-dollar giants start to "stockpile" brains, a "talent cognitive breakthrough battle" in the insurance industry has begun

在商業世界裏，最震耳欲聾的炮火，往往是從一份靜悄悄的文件開始的。

近期，中國人保發布了一份《2026 年博士後研究人員招收簡章》。在大多數人眼中，這不過是一次常規的校園招聘，淹沒在每年數以萬計的校招信息中，毫不起眼。

但在敏鋭的觀察者看來，這份簡章的字裏行間，卻藏着這家萬億級金融巨頭對未來的許多設想。

如果説過去三十年，保險行業的運營模式是用 “人海戰術” 去滲透更龐大的客户羣，靠數十萬、上百萬代理人掃樓、掃街堆出來的規模；那麼未來的戰爭，將是一場更需要一場 “認知維度的變革”，去精準的解決新問題，並製造差異化的客户需求。

當一家管理着數萬億資產的 “保險業長子” 也開始有意識地 “囤積” 跨學科的頂級大腦，它傳遞出的信號只有一個：傳統的經驗主義正在失效，一場保險業的 “認知突圍” 的戰役已經打響。

告別 “經驗主義” 的 “黃昏”

要讀懂這份 “招收簡章”，首先要讀懂中國人保當下的處境，或者説，整個中國財險行業的處境。

很長一段時間裏，保險就是一門關於 “大數法則” 的生意。它的商業模式並不複雜：前端靠龐大的銷售隊伍和渠道收保費，後端靠精算師算概率，中間靠投資賺取利差。在這個模型裏，“經驗” 是最寶貴的資產。

然而，2025 年的世界，正在殘酷地懲罰那些只依賴舊經驗的人。

翻開這份簡章，你會發現中國人保招募博士後研究的第一大課題，赫然是 “新能源汽車全生命週期風險特徵及保險應對研究”。

這是一個極具象徵意義的信號。

作為亞洲最大的財險公司，中國人保在燃油車時代是絕對的王者。他們擁有最全的歷史賠付數據，知道一輛帕薩特開到第五年大概率會壞哪個零件，一個 35 歲的男司機發生事故的概率是多少。這些數據，就是護城河。

但在新能源時代，這條護城河還有多深就很值得討論了。 飛速增長的新能源汽車市場帶來了巨大的承保需求，但同時，電池的燃燒特性、自動駕駛算法可能帶來的事故率黑箱、一體化壓鑄帶來的維修成本飆升，在智能駕駛輔助下更多上路的新司機……這些新變量，讓傳統的精算表的價值變輕變薄，有些甚至成為 “廢紙”。 你無法用後視鏡裏的數據，去預測前擋風以外的未來——更何況還不是同一類車。

所以，對於人保這樣的財險領頭羊，它需要的不再是僅僅懂保險條款的人，而是需要更多懂電化學、懂機械工程、懂算法、懂人工智能的博士後。 他們要研究的不僅是 “怎麼賣車險”，而是要從物理和代碼的底層邏輯出發，從人口代際交替後的羣體行為出發，重新定義 “什麼是風險”，“收益的能力來自哪裏？ 這才是一家萬億級財險機構應該思考的事情。

尋找 “非線性” 的增長極

如果説車險是人保的 “基本盤”，那麼 “招收簡章” 中透露出的另兩組課題——“商業非車險能力建設”、“健康管理與商業保險融合發展”，則暴露了這家巨頭的焦慮與野望。

在低利率時代，當資產端的收益率不斷下行，負債端的成本支出剛性卻難以撼動。所有財險和壽險企業都面臨着同一個靈魂拷問：除了傳統的業務，下一個萬億級的增長極在哪裏？ 人保的答案，或許就藏在這些晦澀的研究課題裏。 比如 “行為經濟學在壽險客户轉化中的應用”。這聽起來很學術，但翻譯成商業語言就是：如何搞懂深層次的人性。

如果説過去的保險銷售是 “推銷”，是用勤奮和廣告進行轟炸。那麼行為經濟學研究的是人的非理性的偏好。 人保把這個領域也列入博士後研究課題，或許意味着他們試圖從心理學和經濟學的交叉層面，去升維思考。

順着這個角度延伸，博士後課題中連續出現兩個 “養老金融” 相關的課題也就不意外了。 隨着中國社會加速老齡化，單純的 “賠付型” 保險已經走到了盡頭。未來的保險公司，必須是 “支付方 + 服務方”。但醫療和養老是一個極其專業的深水區，需要更多的專業能力。 而專業能力的前置要素是研究能力，研究能力必須匹配人才。

所以，對於大行金融機構來説，如果它要把觸角伸向醫療、康養這樣的更廣泛的實體產業鏈之中，它就必須學會在人才領域提前佈下 “閒棋冷子”。

數字化時代的 “新基建”

在簡章的後半部分，我們也不出意外地看到了 “大模型技術”、“數字化風控” 的字眼。

這並不令人意外。對於一家擁有數億客户、海量數據的大型機構來説，數字化轉型不是一道可選題，而是一道必選題。 但值得注意的是，人保招募的不是普通的程序員，而是研究 “大模型在保險領域應用” 的科研人員。

這其中的差別在於：程序員解決的是 “結果” 問題，而科研人員解決的是 “範式” 問題。 生成式 AI（AIGC）的出現和高速發展，正在重塑保險業的業務底層形態。從核保、理賠的自動化，到智能客服的情感交互，再到資產配置的量化模型，AI 正在接管越來越多的人工崗位和決策權限。

前瞻的財險機構一定意識到了，他們的需要是不可能通過外購一套現成的 IT 系統來完成的，他們需要擁有 “馴化 AI” 的能力。 這條路會有多複雜，我們還不清楚，但通過博士後工作站的招收簡章我們可以發現，人保已經在思考將前沿的算法技術與複雜的保險業務場景進行 “化學反應”。

這種反應產生的成果，一定不是一行行代碼，而是一套套對應各項需求的 “模型” 和一個個 “智能體”。 在萬億級的資產規模下，投資或風控模型哪怕提升 0.1% 的精準度，帶來的價值都是數以億計的，帶來的優勢也是空前的。這些事情在中國的量化投資界曾經發生過，也大概率也會在未來的保險行業複製開來。

一場關於 “長期” 和 “未來” 的 “戰爭”

回到開頭，為什麼我們要關注一則 “招生簡章”？

因為在喧囂的金融行業裏，真正的聰明人，都必須儘量做 “難而正確” 的事。對於中國人保這樣的巨輪來説是如此，對於其他中小財險機構也如是。

隨着時間的推移，科技的火山式的爆發，財險企業必須意識到短期的業績波動或許只是浪花，但底層的認知短板卻是可能撞沉泰坦尼克的冰山。

招募博士後，建立高規格的科研工作站，反映的是人才的戰略。而人才的戰略本質上是企業在 “用今天的投入，買明天的確定性”。 這是一種看上去昂貴但又必須的投入，甚至因為科研成果的轉化往往需要漫長的週期，而充滿了不確定性。 但也正因為如此，它才構成了真正的競爭壁壘。

無論是行業景氣上行還是下行，真正存活下來的機構，一定不只是隨着景氣起落而裁員與擴張。更需要一些逆勢 “囤積大腦”，在新能源、大健康、數字化等無人區進行深度的認知佈局的大動作， 誰能做到這些，誰就有更多的概率獲得在未來的 “生存機會”。而這場關於智慧與認知的突圍戰，有些保險機構已經率先落子。