金富宝配资投资驱动盈利高增54%，新华保险董事长称“历史最佳成绩单”

“新华保险交出了一份含金量满满、历史最佳的成绩单。”新华保险董事长杨玉成在8月27日的业绩发布会上如是评价。

早前一日，新华保险发布2026年中期业绩报告，营收、净利润等多项核心指标，在连续两年高基数下续创佳绩。

报告期内，公司实现营业收入832.6亿元，同比增长18.9%；归属于母公司股东的净利润227.9亿元，同比增长54%；截至6月末，公司投资规模超1.9万亿元，较上年末增长3.3%；上半年年化总投资收益率6.7%，同比上升80个基点，投资盈利能力持续优化。

在低利率持续承压背景下，发布会上，公司管理层从资产配置、资产负债管理、科技赋能多维度全面解读公司接下来的发展路径。

市场短期波动不改长期向好趋势

投资端强势爆发，成为拉动公司上半年净利润大幅增长的核心驱动力。

数据显示，新华保险上半年投资收益科目收入达468.56亿元，较去年同期的187.63亿元增长149.7%；实现投资业绩179.61亿元，同比增长88.3%，在税前利润中占比达67.46%。

杨玉成表示，投资端经受住资本市场大幅度波动考验，取得良好投资收益，年化总投资收益率6.7%，同比增长0.8%；寿险主营业务和投资业务的双重发力，推动公司价值创造能力显著增强，上半年净利润再创新高。

“市场短期波动不改变中国资本市场长期向好的趋势。”新华保险子公司新华资产总裁陈一江表示，新华保险坚定看好中国资本市场发展前景。

低利率的环境下，金融财富面临着再配置的需求。

在陈一江看来，以险资为代表的长期资金机构投资者持续为资本市场注入源头活水，也提供了稳定的增量资金。具体到投资品种来看，当前存在一批质量高、收益强、红利性的投资标的，值得保险资金大体量配置和长期持有。

“我们也高度关注新质生产力带来的投资机会，尤其是以AI、生物医药和新材料、新能源引领的新兴产业，新一轮科技革命的投资机会，这些都是我们配置的重点方向。”陈一江称。

对于大类资产的配置思路，陈一江表示，将加大力度配置优质、久期较长、现金流稳定的固收资产和类固收资产，以夯实投资组合绝对收益的基础；同时，加大对二级市场权益标品的配置，增加投资组合收益的弹性；此外，发力配置另类资产，稳健扩大另类资产运营投资敞口，拓宽收益来源，积极获取超额收益。

深耕资产负债管理

时隔7年，保险业资产负债管理规则迎来全面升级。

“对照新规所涉及的新要求，公司有很多地方还需要提升。”新华保险总裁、财务负责人龚兴峰表示，新规从治理结构、管理机制、指标约束体制等多个角度提出了很高要求。

谈及宏观影响，龚兴峰认为主要体现在三个方面。一是夯实治理根基，新规进一步强化了公司董事会和管理层的责任，要求公司要从宏观角度加强对资产负债管理的统筹和专业化管理。

二是深化精细管理。新规从定性和定量多个角度，对保险公司组织架构、指标建设、风险管理的要求都提出了很细的内容指南。这些方向有助于公司在产品开发、业务规划、资产配置、资本管理等全链条中，融入资负管理内涵。

三是赋能科学决策。新规对于深化压力测试、加强回溯分析、提升信息化水平都有明确要求，使公司能有更好的决策基础，提升公司在战略制定、经营决策、风险研判过程中的科学性和前瞻性。

数据显示，近三年，公司平均年化综合投资收益率达6.4%，平均年化总投资收益率达5.8%。

龚兴峰表示，以2026年6月30日为止的数据来看，公司当年度、近三年、近五年年化综合投资收益率均能覆盖寿险业务平均资金成本。这两年随着预定利率下调，公司整体资金成本也在下降，有助于未来更好地抵御不确定性风险。下一步会从治理结构优化、完善流程提升、业务系统升级等多个方面来健全资产负债管理体系。

AI赋能重构增长逻辑

AI已成为保险行业提质增效、转型升级的核心生产力工具。

“最近我在与青年员工座谈时问他们，你们最近最需要的资源支持是什么？他们告诉我，‘我们最需要的支持就是多给我们分配一点Token’。”新华保险副总裁秦泓波在谈到公司的AI应用时称。青年员工的工作诉求足以可见AI已全面渗透一线业务场景。

对于科技赋能相关应用，秦泓波介绍称，在新华保险现代营销新理念中，已经把科技作为主要的竞争要素。过去半年，无论是保险端、投资端还是服务端，公司都紧密依靠以AI为代表的科技驱动力来推动自身发展。

“例如，我们在和一些互联网大厂的合作中，能不能进入它的合作名单，跟公司智能的核保、智能的核赔效率是直接挂钩的。从这一点能够看出，AI对行业的影响是一个运营服务链条的必修之课。”秦泓波称。

更为关键的是，AI重写了风险管理的范式。通过大数据建模和机器学习，保险定价更精准，风险识别更前置，行业正从事后赔付向事前预防和健康管理延伸，为寿险负债端降低竞争力，开辟了新空间。

秦泓波表示，未来在科技应用和赋能方面，将聚焦五大领域实现新的突破：一是加快构建数字员工体系，让机器做标准化的事，让员工做更有价值的事；二是继续深度挖掘大数据要素的价值，让数据真正驱动精准营销、智能风控和产品创新；三是推动运营服务更加智能化，让AI承担规模化重复性的作业，实现降本增效；四是深化科技赋能生态建设，继续打通生态服务与销售场景的数字连接，让客户在有更好的体验过程中，也实现生态服务与客户需求更精准地匹配；以及夯实数字底座的根基，加快构建“一云多芯”基础设施资源架构，为业务提供灵活稳定安全的数字基座。

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