AI 在保险行业的发展和应 用 1 Part2 ：大模型行业应用建议 Part1 ：大模型的技术演进 目 录 2 Part2 ：大模型行业应用建议 Part1 ：大模型的技术演进 目 录 3 What technology wants ？ 4 技术进化周期越来越短 5 大模型为什么突然火了 现实域 数域 现实域 模型 technology wants ？ 1 2 What you wants ？ 1 3 Part2 ：大模型行业应用建议 Part1 ：大模型的技术演进 目 录 1 4 大模型时代，保险行业各个环节都值得用大模 型重新思考一次 保险营销 产品设计 客户服务 保险精算 团队管理 资产管理 营销 风控 1

近 几年，数字化转型大潮汹涌而来，云 计算、大数据、人工智能等先进的数 字技术加速向各个行业渗透。在增长 乏力、急需转型的保险行业，企业更是纷纷投 身于数字化建设，试图为业务增长架起新的支 点。但结果是，不少企业的数字化投入与产出 不成正比。 “保险行业数字化转型不是技术或工具的 堆叠，而是应该回归到业务本身，以创造业务 价值为最终的目的。”友邦人寿 CTO 刘立民认 为。2021 有效地控制了人手，节省了公司的成本，同时 服务质量还有所提升，因为以前只能靠有限的 人力达到 40% 左右的回访率，现在通过 AI 机 器人能够达到 100% 的回访。” 更为典型的例子则与保险行业一年一度的 “开门红”活动有关。对保险企业来说，“开门红” 是一年中最关键的时间点，但对传统的数据中 心也是一项巨大的挑战。“用传统管理数据中 心的模式，不仅成本高，而且运营效率很低， 利用数据洞察来支持营销员更精细化地运营客 户，让营销人员得以在日新月异的市场中对于 客户需求了如指掌，并能够更敏捷地为客户提 供定制化的产品以及专业化、有温度的服务； 在销售环节，疫情期间利用数字化工具解决“非 “保险行业数字化转型不是技术或工具的堆 叠，而是应该回归到业务本身，以创造业务 价值为最终的目的。” 10 ｜ 数字化运营——新思路应对新周期 接触”的情况下如何签约的问题，实现“空中 签名”，扩大了接触客户的可能性和销售的范

华农财险 全流程数字化研发管理实践 李翔 华农保险技术中心总经理 www.top100summit.com 李翔 华农保险技术中心总经理 “ 12年互联网从业经验 8年自主创业 4年金融保险行业 从19年从0到1按照互联网模式组建了研发团队，逐步建立起了科技团队的数字化管理 体系，对研发流程进行全流程数字化监控和管理，不断提升人员产能，提升研发效 率。 ” 讲师简介 www.top100summit

行则可能是“月均资产超过 5 万元的客户”。这些精确 的、机构特有的业务逻辑并未体现在数据库的表结构中， 通用模型无从知晓，极易产生错误的理解。 业务术语充满了上下文相关的歧义。如“活跃客户” 保险行业正超越传统的 OCR 单证识别，开始利用自 然语言查询技术对结构化的理赔数据进行深度挖掘。从 业者可以通过“对话”的方式，对海量的历史赔付数据 进行多维度分析，以评估风险、优化定价模型、辅助设 合规审查等核心业 务痛点，显著提升了工作效率和用户体验。其渐进式推广策略和持续优化机制确保了系统的稳定运行和功能迭代。 项目不仅实现了人力成本节约，还通过知识资产转化提升了企业的长期竞争力，为保险行业的智能化转型提供了 宝贵经验。 该案例从挑战入手，提出规划，列举创新点，结合监督与非监督机器学习算法，标记映射关系，定位潜在客户， 助力客群分析，结合自然语言处理技术，把握客户意图，通过客户 广泛适用性。同时，系统支持定制化调整，可针对不同 部门的业务需求提供个性化服务支持。 在保险行业数字化转型浪潮中，财信人寿敏锐把握 人工智能技术发展机遇，于 2025 年 4 月正式推出面向 内部员工的吉小星 AI 助手。这一创新项目标志着公司 在智能化运营领域迈出了关键一步，为保险行业内部管 理智能化树立了新标杆。 项目自上线以来，已覆盖 1600 名内部用户，支持 代理人培

接入 DeepSeek-R1 深度推理模 型 5.1 金融科技公司的商业模式及 AI 应用情 况 5.2 保险公司资负两端痛点及大模型技术应用价值 l 在保险业新“国十条”的指引下，保险行业要切实转变发展方式，加快由追求速度和规模向以价值和效益为中心转变， 加 快数字化转型，坚持内涵式发展、特色化经营和精细化管理推动实现降本增效。 l 当前负债端面临的痛点及大模型技术在相关场景的应用价值包括 的研发与应用，积极探索其在保险业务中的巨大潜力，探索方向涵盖了客户服务、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 ，为保险行业的数字化转型提供了有力的实践支撑。 Ā 表 31ÿ ÿ 内保险 ù 技行业 Ā 谱及影响分析 智能理赔 交叉销售 资料来源 ÿ 阳 Z 保险，清 __ 大学五道口金融学院，中 ÿ 保险学会， 经济形 势的变化 以及投资者情绪的波动，都可能引发股价变动，或对券商、保险公司等机构的估值造成影响，而 非银金融 行业的业绩受市场价格和交易量的影响较大。 企业盈利预测不确定性 : 证券、保险行业的盈利受到多种因素的影响，报告针对行业估值、业 绩的预测 存在一定的不确定性，此外行业内部竞争的加剧也可能导致预测结果出现偏差。 技术更新迭代 : 新兴技术的快速发展要求金融机构不断跟进并适应技术变革的步伐，然而技术

风格多样可控 图片自动编辑 贺报、预警 百问百答 助理机器人 海报、文案 20 ( 三 ) 坐席助手： 推动展业辅助升级 ， 为坐席、 外勤提供生产力工具 ，实现人人有助手、 人人是专家 ， 为保险行业的数字化 转型 探索新模式 AI 保宝—坐席助手 保单、产品、系统操作等 专属知识库 客服专员规范 重塑营销服务 有温度的服务 客户体验提升 优质客服复制 合规性保障 情绪识别与管理

面向个人的健康管理系统，通过融合医疗数据和健康数据构建数字健康档案，分析健康风险，提供健康建 议、制定健康计划，并提醒用户改善健康。 智能分导诊 形成“智能问诊—分诊—预约—病史采集”流程。可应用于保险行业，提供保险知识问答。 智慧检验平台 整合知识图谱、数据治理、机器学习等技术，释放检验数据价值。平台包含六大模块：高可用检验数据中 心、综合解读与专病分析、患者报告解读与指导、智能患者招募与样本管理、临床合理性检验质控和检验

小时内升级至总部处理） （14）如何验证投诉闭环性？（如：随机回访 100 名投诉客户，核实解决方 案执行满意度是否≥85%） （15）如何核查第三方调解机构独立性？（如：检查调解委员会成员是否 包 含非保险行业外部专家占比≥40%） 6 、数据隐私与知情权 112 （16）如何验证数据收集最小化原则？（如：验证健康问卷是否强制要求 填 写与保险无关的基因检测信息） （17）如何审查用户画像伦理取向？（如：检测精准营销系统是否使