海外保险科技应用场景较为丰富，涵盖不同领域的不同应用 近年来在新技术的不断推动下，海外保险科技平台的应用场景逐渐丰富丰富，目前在垂直细分领域已发展出 一系列保 险科技解决方案服务商， 提供从业务管理系统到产品开发、 理赔、营销及售后的全流程服务 ; 同时众多采用 新技术和新 商业模式的互联网 / 新型保险公司和保险中介平台亦不断涌现。 图表 29: 海外保险科技行业图谱 5.2 保险科技应用影响深远 : 表层渠道变革、中层模式优化、基层架构演 平安内部专业内容、培训课程、 工具 资讯等海量数据 • 健康险理赔审核数字劳动力 :24 年 5 月 底正式上线。在试点业务中，整案 判 定准确率达到 93% ，明细费用判 定准 确率经过多轮迭代达到 80% ， 审核案 件量达到 1 万件 / 月 5.2 国内保险科技积极探索客服、理赔、营销、承保等多个应用场 景 国内外众多保险公司和保险科技公司， 如众安、 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

新人入司效率提升 应用 场 景 示例 图数据库 向量数据 库 ... 多源数据 线上触客效率 客户分析 队伍分析 承保风险评估 理赔案件智能审核 合规问答 核保智能决策 反洗钱报告 合规预警 小额理赔案件快赔 制度体检 业绩分析 承保理赔 承保预审核 工作流服务 （ Workflow ） 合规风控 合规核验 AI 开发平 台 （ Dify ） 多轮对话服务 支 持 通 过 生 产 数 据 优 化 P ro m pt ， 可 视 化 面 板 查 看 API 调 用 情 况 知识库（如产品知识库） 、内容生成（话术 / 文案） 、业务流程（如理赔 数 据采集） 、多轮问答（如智能客服） 、智能体（如核保助手、销售助 手） 可 直 接 发 布 应 用 / 工 具 ， 支 持 两 种 接 入 方 式 ： 1 、 直 接 页面嵌入。 2 、 条款 ，并以对话问答形式展示结果 人保寿险所有在售 + 停售产品： 支持公司所有产品问答！ 支 持 保 险 基 本 信 息 咨 询 、 投 保条件咨询 、 投保流程咨询 、 保险理赔咨询等场 景。 传统知识库和智能知识库实现统一管理 知识检索准确率 > 95% 新产品处理效率提升 70% 保险 贷款 产品 介绍 产品宝典 中国人保 app

二、财务与会计审计 ........................................................................................ 94 三、承保与理赔审计审计 ................................................................................ 97 四、保险资金运用审计 位代理人使用“保本高收益”违规话术高频场景） （7）如何验证互联网保险全流程合规程序？（如：模拟用户投保路径， 验 证《互联网保险业务监管办法》要求的强制阅读停留时长设置） （8）审核理赔时效与标准执行依据是什么？（如：统计小额理赔超 48 小 时 结案率，核查系统自动拒赔规则的合法性依据） （9）如何审核投资资产穿透管理？（如：追踪险资参与私募股权基金路 径， 确认底层资产是否符合偿付能力穿透计量要求） 例，定位条款解释权滥用导致的司法不利后果） （18）如何评估第三方合作风险传导？（如：评估健康管理服务商的数据 处 理资质，排查《个人信息保护认证实施规则》违规风险） （19）如何审核新型产品创新合规性？（如：测试宠物险区块链理赔系 统， 验证智能合约是否符合《保险科技应用监管指引》） （20）如何评估消费者权益保护深化有效性？（如：暗访分支机构验 证“老 年人投保双录”执行率，评估系统强制拦截功能有效性） （二）大数据审计应用场景问题

行集中BUG处理，提升修复速度。 www.top100summit.com 当前整体进度 承保 534个，解决情况较好，能保持和测试 提问题速度一致。 理赔 387个，处理BUG速度慢。主要因为开 发组需要保障开发进度 ，优先处理高优先级 BUG，后续集中处理其他问题 承保，理赔分系统缺陷处理情况 www.top100summit.com 规模效益双优双增，各项指标不断创造历史 业绩向好 降本增效 轻资产优势不断巩固增强

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 计更具竞争力的保险产品。如通过自然语言查询分析特 定病种在不同年龄段的赔付率，或特定车型在不同地区 语言歧义与业务逻辑的鸿沟 2.​证券业：赋能投研，加速洞察​ 2. 复杂数据库结构的理解难题 3. 复杂 SQL 操作的生成障碍 4. 数据质量与治理的挑战 5. 模型幻觉与可靠性 3.​保险业：深化理赔分析与风险洞察 4.​非银金融机构：实现真正的“数据大白话” 29 版化开发 、以知识图谱（Knowledge Graph）为核心 的破解方案。 1.​模版化开发与 RAG：精准“投喂”上下文 全面推进全流程线上化服务功能建设，为客户提供种类 更多、体验更优的线上自助服务。 保险客户自助服务平台的建设，依托公司微信公众 号为入口，为个人客户提供基本信息批改、非车险生效 前退保、车险自助理赔、健康服务管理、电子保单 / 发 票下载、增值服务、在线客服等线上自助服务。通过微 信自助服务平台实现的用户服务体系，形成公司统一客 户应用服务入口，纾困我司在线服务能力欠缺的瓶颈。 同时，

AI在医疗系统管理中的应用——美年健康 德晟保险经纪有望结合美年健康管理+慢病管理+远程医疗+保险支付的产业闭环，共同开发“保险保障+健康医疗”价值协同的 保险产品与服务，降低客户的重疾发病率和理赔率，实现客户价值最大化。 美年健康保险业务平台 资料来源：德晟保险经纪官网，国联民生证券研究所 医疗信息化行业应用展望 我们认为，随着技术逐渐突破、应用场景进一步扩展，医疗信息化产业的前景十分广阔，但信息技术更新迭代频繁，随着互