项目编号： 保险行业理赔业务基于 DeepSeek AI 大模 型 设 计 方 案 目 录 1. 引言......................................................................................................................................... .....................................................8 1.1 保险行业理赔业务的现状与挑战.......................................................................................................................9 1.2 DeepSeek .............14 2.1 保险理赔业务的核心痛点....................................................................................................................................16 2.1.1 理赔效率低下....................

......................................................................................46 2.3.2 核保与理赔自动化功能.............................................................................................. .........................................................................................68 3.3 智能理赔场景................................................................................................. 赔和客服，导致响应速度慢、成本高且易出错。根据 2023 年行业 报告，保险机构平均处理理赔需 5-7 个工作日，而客户期望已缩短 至 24 小时内完成。同时，个性化产品需求增长，70%的客户倾向 于通过智能渠道获取定制化方案，但现有系统缺乏动态场景分析能 力，难以满足市场需求。 本项目旨在通过接入 DeepSeek 的智能体技术，构建覆盖核 保、理赔、客服等核心场景的 AI 解决方案。目标包括三方面：首 先，提升运营效率，将核保流程从平均

景赋能保险业务，预计随着数据与训练的积累，未来长期 AI 大模型有望向个 性化产品定价、核保核赔、风控减损等场景延伸，深度赋能全产业链。国内方 面，近年来，我国大型保险机构持续关注科技投入，AI 技术已广泛应用于前 端销售、定损理赔、风控减损等领域，但主要仍以理解式 AI 为主，生成式 AI 仍在探索中。AI 大模型可从产品研发、渠道营销、运营管理等各方位实现保 险机构的全流程赋能，预计国内保险机构具备 AI 技术迭代升级的动力。 部署的高效进行，且 AIGC 技术已有多场景落地，在 AI 大模型落地优势显著。 ❖ 众安在线：AIGC 探索较为积极，相关应用有望率先落地。众安保险长 期专注于科技能力建设，对内从风控+客户需求挖掘+承保理赔支持与降费等 方面赋能保险主业；对外，依托众安科技布局人工智能、大数据、云计算等前 沿技术，围绕三大标准化科技产品系列——业务增长系列、业务生产系列、业 务基建系列，以及战略轻咨询、全域数字化运营、技术共建等定制化服务，打 .............................................................................. 11 3.1.2 场景二：保险定损理赔 ..................................................................................................

2017 2018 6 相互计划 7 共有共治 投保即会员 ，并享有参与村互助社民主管理的权利。 人性化理赔 在赔付成本总体可控的前提下 ，尽可能让参保村民得 到足额理赔服务。 从线下到线上 众惠相互为互助社搭建手机保险平台 ，村民可实现线上便捷投保、 报案、理赔 ，互助社重大事项通过手机平台进行公示、投票。 支农惠农计划 2017 年 6 月 28 日 ，众惠相互与慈溪市政府签订

术将推动科技产业价值规律的变化，更加注重应用的创新与服务的提升。 • 保险公司在应用AI技术方面的优势和能力：保险公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提 高运营效率，包括在产品设计、市场营销、核保及理赔等环节。AI应用研发框架的流式会话 能力可以提高前后端开发的效率。 • 保险公司应用AI技术可参考的方法论：通过价值飞轮、价值网和画布等方法，企业可以更好 地理解业务逻辑，识别关键驱动力，并实 服务（AIGS）的领域。这正是目前追求的目标：用AI生成服务，改变世界。 目前，保险行业面临着多方面的挑战和困境，包括全球自然灾害风险的增加、风险保障仍然存在 巨大缺口、全球经济衰退风险、通胀对理赔成本的影响、资产配置风险和回报等。AI的突破发展， 为保险行业带来新的启示和应对方向。 • 关注保障缺口，调整增长战略：全球巨灾风险不断上升，险企应该更加关注自然灾害风险的变 化与影响，创新产 人工 编写代码的时间和精力。在后端开发中，可以帮助开发者更快地编写代码和调试代码。 6 运营管理 ►通过AI的能力可以在核保及理赔等运营环节为保险公司提供帮助。 ►核保：自动核保、风险评估、异常检查和决策支持。 ►理赔：自动化理赔申请处理、索赔处理、理赔评估、审核和核算等。 ►另外在公司日常运营和项目风险管控也有潜力。 3 13 本质解：面对问题领域的指导思想、底层逻辑或内心定见。

DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 1 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 5 目录 模型可解释性在保险理赔反欺诈中的实践......................................................7 图算法在网络黑产挖掘中的思考..................................................... 成就百万数据科学家！ 7 模型可解释性在保险理赔反欺诈中的实践 分 享 嘉 宾 ： 张 洪 涛 编 辑 整 理 ： 马 韶 光 出 品 平 台 ： DataFunTalk 导读：真实的理赔产品中，绝大部分客户是就医或者患病诊断患病之后去 找保险公司进行申请理赔，但是其中有一小部分客户他会制造假的就医记 录或者带病投保到保险公司骗取保险金，怎么样保证正常投保客户能够正 常理赔的保险权益，同时避免骗保客户给公司带来的经济上的损失成为了 从算法技术来讲，很多行业在欺诈风险识别中表现出了非常优异的效果， 产生了一些非常好的价值。但由于算法本身属性的原因，模型的结果却难 以解释，但这在真实的业务场景中却非常关键。这次带来的分享内容，就 是我们在实际的保险理赔反欺诈场景中的一个模型，可解释性的一些探索 经验，希望能够给大家带来一些启发，或者一些其他的帮助。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 8 今天的介绍会围绕下面四点进行展开： 

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