人注意到了其底层技术——生成式 人 工智能（ AIGC ）。 AIGC 时代，大模型作为基础设施，将为千行百业赋能，场景广阔，潜力无限。具体到保险行 业， AIGC 有望在保险产品设计、精算、营销、运营、客服等全链路环节提供深度的技术加持，推动行业提升效能，实现高 质量发展的 同时，进一步提升普惠金融服务的广度与深度，为中国消费者提供更智能、更便捷、更有温度的保险产品与服务。 AIGC 评测框架 保险垂直领域大模型评测从常用的保险业务场景中抽离三大主要应用能力，细分为十大能力测试维度， 71 个评测任务。通 过 不同任务上大模型的性能表现，挖掘其基础能力的优势和特点。 产品设计 销售营销 保险领域大模型评测框架 运营管理 客户服务 办公辅助 专业知识问答 保险常识 法律知识 医疗知识 应用能力 业务场景 基础能力 多模态 文生图片 图像识别 交互性 多轮对话 稳定性 语音识别 用语规范 逻辑推理 隐私处理 召回率 语音生成 接口服务 摘要总结 诱导防护 覆盖率 · · · · · · · · · · · · · · · 营销服务应用 营销话术优化 客服话术推荐 综合规划配置 营销素材设计 合规风控应用 智能核保 智能理赔 实时质检 评分说明 大模型名称 公司名称 百度 GPT- 3.5 GPT- 4.0 Claude 1 Claude

我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中，可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ） 决 策赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早， 邮 储银行、浦发银行、江苏银行等也有较为领先布局应用。 对简单人力的替代，具体场景可能包括智能客服、简单的办公文件问答与内容生成等。随着模 型能力提升将展现真正的价值创造能力，即 AI 对高价值人力的赋能， 具体场景可能包括办公 Agent 、营销、 Coding 等； 随着 AI 分析能力进一步提升，将能够为决策层直接赋能，提升决策效率和精确度。 图表：金融行业 AI 应用的三个层次 金融行业人工智能的三层价值创造 资料来源：中泰证券研究所 n 智能营销助手：依托知识图谱与大模型的协同合作，银行能够精准捕捉客户信息， 量身定制个性化营销策略，精准触 达客户， 显著提升营销效果。 n 目前多家银行已利用 DeepSeek 布局智能营销场景。北京银行启动“ all in AI” 战略，并已部署 DeepSeek 系列模型，在 业务应用方面，北京银行利用大模型技术已在营销等场景落地应用。 图表：大模型 + 精准营销 资料来源：

市场需求，并自动调整采购计划，以确保供应链的高效运转。 其次，商务 AI 智能体的应用不仅限于单一的业务环节，而是能 够贯穿整个企业价值链。从市场营销到财务管理，从人力资源管理 到产品研发，AI 智能体都能够通过智能化的数据处理和分析，帮助 企业实现精细化管理和创新驱动。例如，在市场营销中，AI 智能 体可以通过社交媒体数据分析，识别潜在客户群体，并精准投放广 告，从而提高市场推广的效率和效果。 在设计和实施商务 功能，优化内部资源配置，提升团队协作效率。例如，智能任务分 配系统可以根据员工的技能和工作负荷，自动分配任务，确保资源 的合理利用。 在市场营销方面，AI 智能体可以通过大数据分析和用户行为预 测，帮助企业制定精准的营销策略。这不仅能够提高市场活动的效 果，还能减少营销成本。例如，AI 驱动的推荐系统可以根据用户的 购买历史和偏好，推荐个性化的产品和服务，提升转化率。 综上所述，AI 智能体在商务场景中的应用具有重要的现实意义。 预测分析、库存优化 减少库存成本，提升供应链效率 客户服务 智能客服、实时响应 提升客户满意度，降低人力成本 内部协作 智能任务分配、流程自动化 提高协作效率，优化资源配置 市场营销 精准营销、个性化推荐 提高转化率，降低营销成本 通过以上分析可以看出，AI 智能体在多个商务场景中的应用能 够为企业带来显著的价值。因此，制定和实施符合企业需求的 AI 智能体应用服务方案，对于企业在激烈的市场竞争中取得成功至关

....................................120 6.3 营销策略...........................................................................................123 6.3.1 内容营销............................................. 政府和公共部门 数据安全、合规性 安全解决方案、透明性 针对这些市场需求，我们的 SaaS 平台需要设计丰富的功能模 块、灵活的管理后台以及强大的支持服务，以适应不同客户的使用 场景。此外，不同市场所采用的营销策略也需相应调整，以便更好 地覆盖潜在客户。 综合考虑目标市场的特性和需求，我们的市场定位应切合客户 实际痛点，提供价值驱动的服务，通过多样化的产品线和定制化的 解决方案来满足不同客户群体的需求，从而在竞争中占据有利地 市场中占据有利地位。 2.2.2 竞争策略比较 在人工智能行业，特别是在大模型 SaaS 平台的领域，竞争策 略的比较对于确定市场定位和制定有效的市场进入策略至关重要。 各大竞争者在技术创新、市场营销和客户服务等方面的策略差异， 直接影响其市场份额和用户体验。 主要竞争者通常采用以下几种策略： 1. 技术领先策略：通过不断的技术创新，推出更先进的算法和模 型，从而在性能上超越竞争对手。比如，某些公司专注于增强

业探索大模型技术的应用提供了宝贵的经验和启示。 在优秀案例展示部分，白皮书通过一系列具有代表性的案例，充分展示了大模型技术 在保险行业的广泛应用场景和显著价值。这些案例涵盖了客户服务、理赔定损、营销推广、 承保核保等多个方面，它们充分证明了大模型技术在提升服务效率、优化客户体验、降低运 营成本、增强风险管理能力等方面的巨大潜力，为保险行业的智能化转型提供了有力的实 践支撑。 更重要的是 的应用落地展现出几大鲜明特征。 （1）全面渗透、重点应用 自ChatGPT等生成式AI技术的突破性进展以来，保险行业迅速认识到其潜在的巨大 价值，并开始在全业务链条上广泛部署这一技术。从市场营销、承保核保、理赔定损到客户 服务，几乎每一个业务环节都在探索大模型技术的应用可能。 尽管大模型在保险行业的应用已初具规模，特别是在客户服务、理赔定损及办公辅助 方面展现出显著成效，但在产品设计 型技术的可行性，还为后续向 更复杂、更高价值的业务场景拓展积累了宝贵经验。 （3）持续深耕高价值场景 在初步验证大模型技术的价值后，保险企业开始将目光投向那些能够带来更高业务 价值的场景，如营销素材生成、代理人销售助理以及销售机器人等。这些用例不仅有助于 提升客户体验、优化销售流程，还能在风险管理、产品创新等方面发挥重要作用，是保险公 司构建长期竞争优势的关键所在。 以销售机器人为例

案例：某基金公司投研大数据平台 智能客服 用智慧发现信息价值 Discover information • 产品定位 • XF4.0 版，多场景智能交互机器人，实现人机、机机智能交互，支持客服、 营销、推荐、类 Siri 服务等 • 突破现有机器人只解决客服问答癿狭义定位 小富机器人 用智慧发现信息价值 Discover information 用智慧发现信息价值 Discover information 完善投资理财 8 大规划 2. 投资产品组合及策略优选 3. 建设投顾、教育及生态一体化平台 1. 2. 多渠道客服机器人支持（微信、 APP 、 Web ） 营销机器人（营销内容推送） 统一业务服务机器人 1. 外呼机器人（交易确讣、服务提醒） 2. 推荐机器人 总体目标 1. 非结构化数据采集、加工服务能力 2. 融合非结构化不结构化资讯癿加工能力

银行风险管理的精准性和效率。 辅助风险管理 通过大模型技术，银行可以更高效地评估客户信用状况， 缩短信贷审批周期，提升客户体验。 优化信贷审批 大模型为银行提供智能化的业务解决方案，支持个性 化产品设计和精准营销，增强市场竞争力。 推动业务创新 大模型技术对金融业变革的推动作用 企业架构建模在转型中的核心价值 • 企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 识冲突，丰富知识图谱的内容和深度。 知识融合 动态更新 利用大模型技术从多源数据中自动抽 取实体、关系和属性，构建初始知识 图谱，涵盖银行的核心业务、客户、 产品等信息。 动态知识图谱可应用于智能客服、风 险预警、精准营销等多个场景，提升 银行的智能化水平和业务效率。 基于大模型的实时学习能力，知识图 谱能够动态更新，及时反映银行业务 和市场的变化，确保知识图谱的时效 性和准确性。 基于大模型的动态知识图谱生成 例如，在客户咨询中，智能客服系 统能够即时响应客户问题，减少等 待时间，提高客户满意度。 市场份额扩大 通过提供更高效、更个性化的服务， 银行能够吸引更多客户，扩大市场 份额。例如，通过数字化营销策略， 银行可以精准触达目标客户群体， 提升品牌影响力和市场占有率。 技术架构优化 大模型能够帮助银行优化现有技术 架构，减少技术债务。例如，通过 智能分析现有系统，大模型可以识 别出冗余和低效的模块，提出优化

的消费习惯、偏好和潜在需求。例如，通过对历史交易数据的分 析，系统可以预测客户的消费趋势，并为银行提供个性化的产品推 荐方案。此外，系统还可以结合外部数据源（如社交媒体、市场动 态等），进一步丰富客户画像，帮助银行制定更精准的营销策略。 其次，在风险管理方面，DeepSeek 的数据挖掘技术能够实时 监测异常交易行为，识别潜在的欺诈风险。通过对交易模式的分 析，系统可以自动生成风险评分，并根据评分结果触发相应的预警 表，展示了 DeepSeek 在不同业务场景中的应用成果： 应用场景 数据来源 分析结果 业务价值 客户消费 预测 交易数据、社 交媒体数据 客户未来 3 个月的消费趋 势预测 提升个性化营销效果，增加客 户粘性 欺诈监测 交易数据、行 为数据 高风险交易预警 降低欺诈风险，减少经济损失 信贷风险 评估 信用记录、收 入数据 客户信用评分及还款能力 评估 优化信贷决策，降低坏账率 供个性化的服务和产品推荐。 DeepSeek 的 CRM 功能还包括智能化的客户细分和预测分 析。通过对历史数据的深入分析，系统能够识别出潜在的高价值客 户，并预测他们的未来需求和行为。这不仅有助于银行优化营销策 略，还能提高客户满意度和忠诚度。 此外，DeepSeek 支持自动化的客户沟通和反馈机制。通过集 成自然语言处理（NLP）技术，系统能够自动处理客户查询和投 诉，提供即时且准确的响应。这不仅减轻了客服人员的负担，也提

倍的销售转化率提升 来也专注于智能对话技术 2 、用对话机器人 替代人工 . 在线客服 . 智能 IVR . 智能外呼 3 、用对话机器人 提升效率和体验 . 智能营销 . 智能推荐 . 智能下单 1 、自然对话是唯 一的交互方式 . 车载 . 智能音箱 . 可穿戴设备 适合智能对话系统的场景 . 用户希望得到特定问题的答案

营经 验，可以整合跨境物流、支付等环节的资源，为跨境电商企业提供一站式的解决方案。在信 息服务方面，具备强大的数据分析工具，能够帮助跨境电商企业精准洞察不同地区消费者的 需求和偏好，优化选品和营销策略，有效保障交易数据的安全合规要求。 AI创新应用不断挖掘新的市场潜力：近年来，国内云服务商在AI创新应用方面不断突破，为 挖掘全球市场新潜力提供了强大动力。相关的基础AI模型和AI技术栈都十分强大，特别是能