如果保险公司将人工智能重点应用于人力资源、工作流程和数据管理方面， 那么他们将从中获得最大效益。 在保险公司面临巨大压力之际，人工智能领域正在取得飞速进展。竞争变得 异常激烈，新的竞争者正在颠覆现有的商业模式。受其他行业技术快速发展 的影响，消费者对保险公司的期望也会越来越高。 因此，保险公司必须找到提高运营效率、推动产品创新、改善客户和员工体 验的新方法。例如，为什么客户不能像追踪亚马逊物流或优步司机那样追踪 产品创新，保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。 5 人力资源——利用人工智能，让员工合理分配时间，提高他们的工作效率。 通过 20%的非例行工作，创造出 80%的价值。 流程管理——重新审视商业模式和工作流程。通过智能机器不断审查端到端 流程，并应用“智能自动化”来改进和优化现有流程。 数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务 型数据，来改进算法，并以新的方式组合数据以发现趋势。 作的员工比例将会上升；68%的保险公司高管认为，人工智能将对他们的工 作产生积极影响。 流程管理：利用智能自动化颠覆商业模式 7 智能自动化不应该仅仅是将现有的人工流程自动化，弥补现有系统的缺点。 它应该从根本上重新定义这些流程，甚至是商业模式，以达到最佳效果。 保险公司已经开始使用机器人流程自动化(RPA)，这为之后的技术发展打下了 坚实基础——创建基

.105 5.2.2 行业标准与认证.......................................................................107 6. 商业模式.................................................................................................. 业的广泛应用，推动了企业对大型模型（大模型）解决方案的日益 需求。随着深度学习和自然语言处理技术的突破，许多企业意识 到，通过利用大模型，可以显著提高产品的智能化水平，提升效 率，降低人力成本。与此同时，作为一种新兴的商业模式，软件即 服务（SaaS）平台的兴起，为企业提供了灵活、可扩展的解决方 案，使其能够在传递人工智能价值的同时，降低技术门槛。 大模型 SaaS 平台的核心在于能够将复杂的人工智能模型转化 越来越多 的 SaaS 平台开始拓展到全球市场。特别是在亚太地区和拉丁 美洲，市场需求的快速增长使其成为新的增量市场。 以上趋势表明，SaaS 平台不仅在产品交付和使用上发生了变 革，还在商业模式、技术应用以及市场战略中表现出强烈的适应性 和创新能力。企业若能有效抓住这些趋势，将能够在瞬息万变的市 场中获得明显的竞争优势。 3. 产品设计 在人工智能行业的大模型 SaaS 平台设计方案中，产品设计是

3 企业员工健康保障..........................................................................108 11. 成本分析与商业模式..............................................................................110 11.1 硬件与软件成本估算. 能在某咨询公司试点期间使过劳案例减少 42%。所有数据流转均符 合 ISO/TS 30435 健康信息管理国际标准，确保隐私保护与企业合 规需求。 11. 成本分析与商业模式 DeepSeek 平台的实时健康监测与智能干预方案的成本分析与 商业模式基于可持续运营与规模化落地的双重目标设计，涵盖硬件 部署、软件开发、服务运营及商业变现全链条。以下是具体分析： 成本结构 初期投入以技术研发和硬件采购为主，占总成本的 2.8 年 | 关键成本优化措施包括： - 硬件采用模块化设计降低维护成本 30% - 与电信运营商合作减免 50%物联网通信费用 - 通过 AI 自动诊断减少 40%人工监护工时 商业模式设计强调轻资产运营，前期通过政府医疗采购项目 （如智慧养老示范工程）获取启动订单，后期扩展至商业保险合作 ” ” 场景。例如，与保险公司联合推出 健康管理险 ，保费降低 15%的 同时提升客

智能的在线法律服务平台为用户提供便捷 的法律服务，打破传统法律服务的时间和空间限 制，实现法律服务的线上化、智能化。 服务模式创新 01 02 法律科技公司崛起 法律科技公司通过创新的商业模式，将 AI 智能技术与法律服务深度 融合，为法律行业提供技术解决方案和创新服务模式，推动法律行业 的变革。 法律服务外包与共享 企业将部分法律事务外包给专业的法律服务机构或通过共享法律服务

在运营与优化阶段，仅仅提供裸算力是远远不够的。用户需要的是开箱即用的模型服 务、数据服务、开发平台和工具链；同时需要探索成熟的运营模式和市场推广能力，对算 力、模型、数据进行定价和计费，提供按需付费、订阅制等灵活商业模式；另外，需要吸 引足够多的开发者和 AI 企业在其算力平台上进行应用开发和模型训练，形成繁荣的应用生 态，通过上层应用放大智算中心的价值。 智算中心的挑战，本质上是从“基础设施的建设者”向“算力服务与产业创新的运营

计算节点技术方案的重要用户，牵引先进、成熟技 术方案落地。同时，头部云厂商、基础电信企业、芯片厂商、网络设 备运营商将进一步加强合作，结合智算训练及推理需求开发并构建 AI 计算节点技术方案。 在商业模式层面，为降低用户使用门槛，AI 计算节点的交付形 态将从单一的硬件设备，向模型即服务、算力即服务等一体化解决方 AI 计算节点发展研究报告（2026 年） 25 案转变。头部企业将通过构建开放平台与标准接口，聚合算力、算法、

发定制化 的 AI 解决方案，提供更高效的商务服务。同时，跨行业应用的扩 展也带来了新的机会，如将 AI 技术应用于供应链管理、金融风险 预测或智能客服领域，从而推动行业的数字化转型。 在商业模式创新方面，AI 智能体为企业提供了新的盈利模式。 例如，基于 AI 的订阅服务、按需付费或成果付费模式可以更灵活地 满足客户需求。此外，企业可以通过开放 API 或构建生态平台， 吸引第三方 案，如数据脱敏技术或加密分析工具，从而在市场中占据先机。 以下是创新机会识别的关键方向总结： - 技术优化：深度学习、 自然语言处理、边缘计算等技术的应用。 - 客户需求：个性化推荐、 智能合同生成、跨行业解决方案。 - 商业模式：订阅服务、开放 API、生态平台构建。 - 合规需求：数据隐私保护、加密分析工具。 通过系统地识别和评估这些创新机会，企业可以在竞争激烈的 市场中保持领先地位，同时为客户提供更具价值的 AI

康保障的需求。 ③ 协同创新：在保险科技生态圈中，各参与方通过协同创新推动整个行业的进步和发 展。例如，保险公司可以与科研机构合作开展保险科技研究，探索新技术在保险领域的应 �� 用场景和商业模式；也可以与行业协会、监管机构等合作制定行业标准和规范，推动行业 的规范化和健康发展。 （8）合规与监管的强化管理 合规管理系统：建立或升级合规管理系统，确保业务流程和产品符合监管机构的各项