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....................

.57 5. 理赔处理与优化...................................................................................................................................................................63 5.1 自动化理赔流程....... ...........65 5.2 理赔图像与文本识别..............................................................................................................................................71 5.3 理赔欺诈检测................ 品定价策略。其次，在客户服务与营销领域，AI 大模型可以通过自 然语言处理（NLP）技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销，显著提升客户满意度与转化率。此外，在理赔处理与反欺诈方 面，AI 大模型能够快速识别异常行为，提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 技术在保险行业的应用有望在未来 五年内为全球保险市场带来超过 1.3 万亿美元的经济价值。这一数 据充分证明了

......................................................................................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

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

· 临床试验设计 · 受试者招募策略优化 健康管理 · 健康问题咨询 · 健康数据检测与解读 · 健康风险评估与预测 · 智能体检 · 个性化健康计划 · 智能核保与理赔 · 保险服务优化 · 个性化保险设计 智慧医疗 · 智能预问诊 · 智能导诊 · 医学影像分析 · 临床决策支持 · 手术辅助系统 · 基因组学与精准治疗 · 经历一场深刻的变革。传统的保险模式依赖于人工核 保、理赔和服务，效率低、成本高且难以满足个性化 需求。大模型作为 AI 技术的关键驱动力，正在智能 健康保险领域发挥重要作用，从智能核保、保险服务 优化到个性化保险设计，大模型通过数据整合、智能 分析和自动化处理，显著提升了保险行业的效率和服 务质量，同时为投保人提供了更加精准和个性化的保 障方案。 1.智能核保与理赔 大模型在智能核保中的作用主要体现在以下几个 大了非标体承保人群。此外，大模型还可以对医疗单 据、诊断报告等理赔材料进行快速识别和分析，提取 关键信息，自动判断理赔的合理性和准确性。这有助 于提高理赔审核的效率，减少理赔纠纷，同时加快理 赔款项的支付速度。 2.保险服务优化 大模型在保险服务优化中的作用主要体现在以下 几个方面： 一是智能客服与交互，通过聊天机器人， 大模型能够以自然语言与客户进行交互，解答关于保 险福利、理赔流程、运营成本等问题，提升客户服务

任务问答引擎 以完成某个任务为目 的的流程编排能力 概念性知识 知识图 谱三元 组 用于表示实体与 对应属性的结构 化关系 e.g. 实体：XX 福寿重疾险；属性： 保险责任、理赔条件 … 图谱问答引擎 实体属性的问答能力 版本：1.0

年份，在某些农作物的生长期内，出现了冰雹、塌陷、暴雨、 洪水、地震等气象或地址灾害，造成一定程度的减产及其他破 坏性损失。我省为重点农户实施了气象灾害和防灾减损投保， 为了确保赔付流程顺利，受灾农户需提供详细有效的证明材料 用于理赔。农业大数据综合信息服务平台能调取相应农户所在 农场区域的雨量、风速等异常气象灾害数据，为其下载一整年 完整的气象数据，帮助农户申领赔款，将农户的风险降到最低， 保障了农户持续的种植积极性。

后再全面推广。同时要建立持续优化机制，每月更新训练数据，每 季度调整模型架构，确保智能体性能始终保持在行业前 20%水 平。 17.2.1 保险、证券行业实践 在保险行业中，大模型技术已广泛应用于智能核保、理赔自动 化 及 客 户 服 务 优 化 。 以 头 部 保 险 企 业 为 例 ， 通 过 接 入 类 似 DeepSeek 的大模型，实现了以下突破性实践： 1. 智能核保流程重构：通过 OCR 实时更新。 2. 欺诈识别增强：结合客户历史数据与外部征信信息，大模型构 建了多维度反欺诈评分卡（如下表所示），使欺诈案件识别率同比 提升 40%。 评分维度 权重占比 数据来源 历史理赔频率 25% 内部 CRM 系统 医疗记录一致性 30% 合作医疗机构 API 行为特征分析 20% 埋点数据+第三方数据平台 社交网络关联度 15% 舆情监控系统 地理位置异常 10%

GPS（全球卫星定位）、LBS（基 站定位）、GIS（地理信息系统）等技术，实现保险查勘员定位调度、现场数据查勘、照片上传等功 能，解决目前车险查勘中存在的对查勘员缺乏有效管理、报案后等待时间长、理赔时效慢的问题，降 低车险经营成本和理赔道德风险，提升保险公司服务质量。 图 13-3 保险移动查勘网络拓扑图 179 业务流程为：  在 3G 手机终端中加载移动查勘客户端软件，通过 3G 网络与保险内部系统连接，从而实

节的管理，包括新生信息、新生分班、新生注册 等； c) 在校阶段的学生管理应实现对学生在校（包括学生校外实习）期间的学习、生活等各类信息的 管理，包括学生宿舍、评奖评优、违纪处分、奖助贷、保险理赔、学生档案、辅导员考核、综 合素质测评、心理健康咨询等方面； d) 就业阶段的管理应实现毕业流程和相关毕业信息的管理，此外应为毕业生和就业单位建立一座 信息桥梁，包括就业单位、招聘会、毕业去向、就业情况等信息的管理；