景下，保险业作为国民经济的重 要支柱和风险管理的重要力量，必须紧跟时代步伐，把握科技革命的历史机遇。我们希望通 过本白皮书的发布，为保险业做好科技金融和数字金融两篇大文章提供有力支持，推动保 险行业从科技赋能向科技引领的转变。同时，我们也呼吁行业同仁和合作伙伴加强交流与 合作，共同推动科技保险和数字保险的发展，共创保险行业的美好未来！ 最后，我们要诚挚感谢所有参与白皮书编写的专家学者、行业同仁和技术伙伴。正是大 · · · · · · · · 101 太保项目总体技术框架· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 102 车险出单“星驰”系统· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 107 企微运维机器人· · · · · · · · 资料来源：生成式人工智能在保险行业的应用（研讨材料），麦肯锡。 图2 保险业大模型应用成效初现 �� 这些用例之所以成为首选，是因为它们技术成熟度高、实施难度相对较低，且能够迅 速看到成本节约与效率提升的效果。中国人寿财险、阳光保险集团等领先企业正是通过在 这些非敏感且成本可控的场景下开展探索，不仅验证了大模型技术的可行性，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

模型，审计智能体需要具备三个核心能力维 度：首先是领域知识的深度适配，包括国际财务报告准则 （IFRS）、美国通用会计准则（GAAP）等超过 2000 项条款的准 确解析；其次是多模态数据处理能力，既能解析 PDF 财报和扫描 凭证，又能处理 Excel 底稿和数据库日志；最后是可追溯的推理链 条，每个审计结论都必须具备可验证的逻辑路径。以下为审计智能 体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 险 特征，智能体可自动标记异常交易模式，其检测准确率在测试环境 中达到 92%，远超人工抽样检查的 65%水平。最后是智能分析辅 助，通过自然语言处理技术自动解析合同条款、监管文件，生成风 险提示和审计要点，使审计师能够聚焦于专业判断而非基础信息处 理。 关键技术指标对比表： | 维度 | 传统审计方式 | 人工智能辅助 审计 | 提升幅度 | |——————–|————–|——————| 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 DeepSeek 智能体，计划实现审计作业流程的范式转 ” ” ” 移：从 人工主导抽样检查 转变为 AI ” 驱动全量分析 ，最终使高风 险事项识别准确率提升至 92%以上，同时将项目平均交付周期压缩 40%。技术落地路径将优先聚焦应收账款核对、关联交易穿透、费 用异常波动等六大高频场景，确保方案在 2024 年审计季前完成生 产环境验证。

而商业保险是由私人保险公司提供的自愿性保险。 2. 保障范围不同 : 社会保险通常只提供基本的保障 , 如养老保险、医疗保险、失业保险等 , 而商业保险可以提供更广泛的保障 , 如人寿保险、意外险、健康险 等。 3. 保费来源不同 : 社会保险的保费通常由雇主和雇员共同承担 , 而商业保险的保费则由投保人自行承担。 4. 保障程度不同 : 社会保险的保障程度通常较低 , 而商业保险的保障程度 1.意外险： 根据您的条件，因疾病（脑梗）造成的意外，意外险不予理赔。所以这位男性的摔倒，虽然造成了外伤，但原因是由疾病导致的，所以意外险不 予赔付。 2.意外医疗险： 您没有给出关于意外医疗险的具体条款和赔付细节，但一般意思是：如果有与意外相关的医疗费用，保险公司会按照合同约定进行赔付。 然而，由于这次意外是由脑梗导致的，根据“因疾病造成的意外，意外险不赔”的条件，意外医疗险可能也不会进行赔付。 岁的男性因突发脑梗摔倒造成的外伤，不符合意外险和意外医疗险的理赔条件，因此可能不会得到任何赔付。 但需要注意的是，真正的理赔决策需要参照具体的保险合同条款，以及由专业的保险理赔人员根据实际情况进行评估。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 GPT-4 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断，

数据 利用全斱位高敁癿大数据采集技术，提供多来源、多渠道、 多时敁、 多类型数据癿获取和收集工具 和 数据采集 手段，实现数据癿全面融合。 路透、万得、彭博、 合作机构数据（保 险、证券等） …… 网页、社交媒体、 论坛 …… 第三斱数 据 文档、图片、影 音 …… 资金、财务、信 贷、员工…… 用智慧发现信息价值 Discover information information 要素型知识问答 支持反问确讣要素后回答 为什么要买交强险？ 买交强险癿好处？ 一定要买交强险么？ 交强险癿意义 丌买交强险会有什么后果？ 开车从丌出事，还用买交强险 吗？ 交强险是丌是白交钱？ 基于概念癿智能问答，解决丌同问法，搜索给出同一答案 概念问答 e_ 交强险 +c_ 必要性 概念标签自劢提取技术 形成内部相同的概念搜索表达式 用智慧发现信息价值

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 监测异常交易行为，如高频交易、 异地登录等，结合历史欺诈案例进 行模式识别，及时发出预警并采取 干预措施，有效降低欺诈风险。 自适应模型优化 大模型具备自我学习和优化的能力， 能够根据不断变化的欺诈手段和风 险特征，动态调整风控策略和模型 参数，确保系统始终处于最优状态， 适应复杂的金融环境。 客户行为深度分析 大模型能够基于客户的实时行为和市场变化， 预测其未来的财务需求和投资倾向，为财富管 智能化资产配置 结合客户画像和风险偏好，大模型可以自动生 成最优的资产配置方案，包括股票、债券、基 金等，帮助客户实现财富增值的同时，有效控 制投资风险。 通过大模型对客户的交易历史、投资偏好、风 险承受能力等数据进行深度挖掘，构建多维度 的客户画像，帮助银行更精准地理解客户需求， 提供个性化的财富管理方案。 个性化财富管理客户画像生成 自动化信贷审批流程优化案例 智能化申请审核 通过

客户数据，或者为索赔处理人员提供建议。这一解决方案将为客户创造无摩 擦的体验，在任何时间、任何设备上提供同样高质量的客户服务。 保险公司预计，人工智能将在未来 3 年彻底改变它们的业务模式。75%的保 险公司高管认为，未来 3 年，保险公司很有可能实现任务和流程的自动化。 63%的保险公司高管认为，智能技术会给保险公司带来彻底的变革。 67%的保险公司高管认为，智能技术会帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而 以前所未有的方式查询和可视化企业以及客户的数据。 这样可以打破现有价值链和数据竖井的局限性，在整个业务中发挥杠杆作用。 客户的索赔数据不仅仅可以用来识别欺诈行为，还可以用来设计出更好的保 险产品，或者利用实时分析来预测客户的需求并为他们推荐产品或服务。 例如，苏黎世保险集团正在与 EagleEye Analytics 合作，使用其 Talon 预测 分析系统。机器学习算法产

自动提取关键信息：从历史病例中提取出患者的关键症状、诊 断和治疗方法，大大节省了医疗人员的工作时间。 2. 风险评估：利用大数据技术分析患者的相关指标，生成风险评 分，帮助医生评估患者在接受特定治疗方案时可能的并发症风 险。 3. 预测模型：通过分析病历和临床数据，AI 模型可以预测疾病 的进展和治疗效果，支持医生制定个性化的治疗计划。 4. 多角度比较：AI 模型可以将当前患者的病历与大量相似患者 的数据进行 AI 产品进行评估和认证，确保符 合医疗伦理和法律法规的要求。这包括产品的临床验证、数据 隐私保护及算法透明度等方面。  完善医疗事故保险机制，鼓励医疗机构投保专门针对医疗 AI 应用的责任险，以便在发生医疗纠纷时，能够有效分担经济损 失并促进患者的权益保障。  建立道歉与和解机制，对医疗 AI 系统造成的误判或医疗事 故，医疗机构应及时进行道歉与沟通，适时提供合理的赔偿方 案，减轻患者的心理负担及法律诉讼的风险。 建议与个人经验，促进人 机协作。  创建反馈机制，医务人员可就 AI 的表现提出建议，助力模型 优化。 法律合规制度建设：  在 AI 应用之前，确保严格遵循相关法律法规，避免法律风 险。  定期邀请法律顾问参与技术审查，确保新技术符合最新法律要 求。  加强与监管机构的沟通，及时获取行业规范与政策信息。 系统应急预案与故障管理：  建立系统故障响应机制，确保一旦发生技术故障能够迅速恢复

22 AI 一体机：大模型落地的重要选 择 工商银行 技术落地：基于自研的“工银智涌”平台引入 DeepSeek 开源模型 应用场景：构建财报分析助手、 AI 财富管家等 10 余个场景，提升复杂数据处理能力 技术亮点：通过模型轻量化技术降低推理成本，计划围绕“领航 AI+ 行动”深化算力、数据与模型的协同创新 建设银行 技术落地：总行完成

量等是否满足轨道交通行业的高标准要求。  系统整合性：检查新设计是否与现有的轨道交通系统架构兼 容，包括硬件和软件的适配问题。  数据安全性：评估数据采集与处理过程中的隐私保护与安全风 险，确保设计方案符合相关法律法规。  成本效益分析：对项目实施成本进行详细评估，预估投资回报 率，确保经济性可行。 在评审过程中，建议通过一定形式的表格来组织评估信息和采 用打分制度，便于各方面对比和决策。如下所示： 风险描述 发生 概率 影响 程度 应对策略 技术风 险 模型准确性不足、数据质量 不高 中 高 建立模型评估体系，进行数 据预处理 管理风 险 项目进度延误、资源配置不 当 中 中 制定详细项目计划，定期召 开进展会议 合规风 险 违反法律法规 低 高 定期合规审查，建立预警机 制 人员风 险 关键人员流动，知识流失 中 中 建立知识文档库，开展团队 培训 运力。 其次，运维管理同样受益于 AI 的应用。AI 系统能够整合各类 设备的维保信息，进行预测性维护。借助机器学习技术，模型可以 分析传感器数据，提前识别设备潜在故障，降低非计划停运的风 险。通过这种方式，维护团队能够更有效地安排维护作业，减少对 运营的影响，从而实现设备使用效率的最大化。 为了具体实现这些功能，建议构建以下几个核心模块： 1. 数据采集模块：对轨道交通系统中的各类设备、乘客流动、环

的安全隐患占总事故的约 30%。 再者，传统铁路管理模式在日常监控和维护方面的自动化水平 相对较低。比如，线路监测、桥梁健康、隧道状况等依赖于定期人 工检查，缺乏实时监控手段。这种管理方式带来了不可避免的风 险，因为任何潜在的隐患在被发现之前都可能导致严重后果。 此外，由于缺乏足够的标准化和系统化，铁路管理人员在培训 和移交工作时常常面临困扰。人员素质的差异、经验的差异等都直 接影响了管理工作的连续性和稳定性。 的时效性和准确性。 数据模型建立后，需要考虑如何将其应用于铁路沿线的资产管 理、环境监测和安全评估等多种场景。例如，通过在模型中嵌入环 境传感器的数据，可以实现对沿线环境的实时监测，分析潜在的风 险并做出及时预警。 综上所述，实景三维建模技术为铁路沿线的数字化管理提供了 强有力的技术支撑，推动了智能铁路的发展。该方案的实施将有效 提高铁路沿线的管理效率与安全性，为未来的铁路发展奠定坚实的 种因素提供了便利。通过与 AI 模型的集成，利用 GIS 系统可以实 施空间数据挖掘与模式辨识。例如，根据历史数据和实时监测数 据，利用机器学习算法预测某一段铁路在特定气候条件下的故障风 险，实现智慧铁路的建设目标。 最后，GIS 集成方案的有效实施还需要建立数据更新机制，以 保证信息的实时性。通过定期更新采集到的遥感图像和现场勘察数 据，确保 GIS 数据库始终保持最新状态，实现动态监控与管理。