实践真知，企业级 Agent 实践的新范式 Part 02 价值认可，场景重塑与价值深挖 Part 03 蓬勃发展，企业级的生产力再造 Part 01 概念泛化，商业价值推动产业发展 目 录 2 AI Agent 的兴起并非偶然。大模型、算力供给、能源供给、开源、生态系统和产业应用的同步发展，共同“托举”起 L1/L2 级 AI ，其 L3 级别的核心是“采取行动，完 成任务”。这种“执行导向”与企业追求实际效果、 部 署落地的目标高度一致。 2025 年， To B 市场对 AI 投资的商业价值诉求发生转变。企业不再满足于概念验证或小范围试点，希望 AI 方案能稳定落地生产环境，集成后带 来实 际业务成果，同时将 AI 从“助手”升级为“员工”或“自动化引擎”，处理如自动生成报告、解决复杂客服问题等复杂任务，以实现显著生产力 记忆 • 模块记忆 Part 02 价值认可，场景重塑与价值深挖 Part 05 来日正长， Agent 的翻涌带来无限可能 Part 01 概念泛化，商业价值推动产业发展 Part 04 实践真知，企业级 Agent 实践的新范式 Part 03 蓬勃发展，企业级的生产力再造 目 录 数字经济及企业数字化转型带来为企业级

人工智能正在经历新的发展浪潮。某头部公司正在转向AI Agents支持平台，结合第4代人工智能 模型与专业语料库以实现业务创新。AI Agents有望为商业领域注入新活力，展示人工智能的潜力 和商业价值。随着平台的发展，新的AI Agents涌现，提供专业化、高端化、个性化、规模化、持 续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。保险行业 面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。 新。通过 Assistants API，开发者可以轻松地将第4代人工智能模型功能引入应用或平台，提高效率和激发 创造力。AI Agents的出现有望为商业领域注入新的活力，展示人工智能的潜力和商业价值。这 些技术将引领人工智能技术的新发展方向，助力企业和个人实现更高效、智能的创新应用。随着 平台的发展，新的AI Agents各种涌现，它们各具特色，并提供着专业化、高端化、个性化、规 模化 险产品开发问题为例，当前用户遇到的问题是什么？能解决哪些问题？用户对使用该工具后有何 期待或预期？最后是衡量指标，即回顾前面所讲的内容。 险企在利用新技术或数据时，最大的难点就是找不到合适的业务场景与商业价值。运用画布法可 以帮助企业进行结构化思考，从而制定符合企业价值主张的解决方案。 Page 15 15 欢迎联系我们 忻怡 亚太区金融科技及创新首席合伙人 大中华区金融服务首席合伙人

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Empowering Low Altitude Economy 数据资产治理 LanBots 企业大脑 行业 / 业务领域模型构建 引入 AI 能力 ，试点高频应用场 景 赋能业务创新 ，创造商业价值 升级业务场景 ，提升业务价值 一期建议 二期建议 三期建议 应用高度 智能营销 指令执行 搜索问答 智能门户 智能人事 产品研发 智能财务 智能客服 智能采购 变革业务

类外部数据源（包括车联网、可穿戴设备等） 3. 第三年形成动态定价能力，实现车险 UBI 模型每季度自动调参，健 康险费率与体检数据实时联动 数据资产运营需建立三级价值释放机制： 层级 实施内容 商业价值指标 基础层 构建行业知识图谱（1000 万+实体） 减少 30%人工标注成本 应用层 开放 API 市场（50+标准化接口） 第三方开发者接入率年增 200% 衍生层 推出风险预警 SaaS 27%（通过 RPA 流程自动化）， 保单转化率提升 18%（基于用户画像精准推荐），理赔处理时效缩 短至 4 小时内（通过图像识别与规则引擎联动）。这些数据表 明，AI 智能体已从技术概念转化为切实的商业价值。 关键技术落地成果可归纳为以下核心模块： | 模块名称 | 技术 实现要点 | 业务指标提升 | |—————-|—————————–| ——————–| | 智能咨询 局元宇宙场景下的保险服务形态。只有将技术创新与业务场景深度 咬合，才能真正释放人工智能的变革潜力。 10.1 项目价值总结 本项目通过将 DeepSeek 技术深度整合至保险行业核心场景， 实现了业务流程智能化升级与商业价值的显著提升。从技术落地成 效来看，系统平均响应速度提升 300%，核保效率提高 45%，理赔 自动化处理率突破 65%，关键指标变化如下： 指标维度 实施前 实施后 提升幅度 客户咨询响应时长

得越来越“花心”。数据显示，大部分车主在换车时并不会选 择旧车品牌。90%的老车主在换车时对其他品牌有购车意向， 59% 用户表示不会选择旧车品牌。 除了新车吸引车主尝新，大部分车企还面临数据资产冗余与 商业价值挖掘不足的矛盾。多数车企的客户维系仅停留在简 单的售后回访和节日问候层面，缺乏系统性的用户运营体系 和价值创造机制，这让老车主的留存成了难题。 在车企竞争白热化的当下，数字化营销已从“可选工 具”升级为“生存刚需”。

化交易等应用，显著提升行业效率。在物流路径规划、电网调度等场景中，深度强化学习可实时响应环境变 化，优化资源分配。在个性化服务领域，通过用户行为数据的深度挖掘，实现千人千面的推荐系统、广告投 放等，提升用户体验与商业价值。DeepSeek算法与芯片深度适配，不仅降低对高端GPU的依赖，也推动算 力供应链自主化。高效的算法一方面减缓了AI训练的算力需求，另一方面AI应用的普及导致AI训练与推理的 侧重点发生转变

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