收藏！小白程序员必备：轻松入门大模型在保险领域的应用

爱编程的小辞

352人浏览 · 2026-04-03 13:30:00

爱编程的小辞 · 2026-04-03 13:30:00 发布

本文介绍了AIGC技术在保险行业的应用前景，重点探讨了AI Agent概念产品在保险领域的潜力。文章分析了市场与技术现状，指出AIGC在购保、理赔等方面的成熟应用，但成熟的AI Agent产品尚未广泛实现。同时，也指出了AIGC在技术、成本、专业适用性、数据安全与合规方面的风险与限制。针对Z世代用户的需求，文章提出了AI Agent解决方案，包括关怀型智能客服和用户行为管理助手，旨在提供个性化保险推荐和直观的信息展示。最后，安永咨询团队提出了系统化、分阶段式的产品建设方案，并强调安永在AI能力、险企合作基础、专业团队和数据系统经验等方面的优势，助力险企在AI技术浪潮中抢占先机。

一、市场与技术分析

AI Agent的定义是在一定的环境中体现出自治性、反应性、社会性、预动性、思辨性（慎思性）、认知性等一种或多种智能特征的软件或硬件实体。可以将AI
Agent定义为，以大语言模型为大脑驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行完成复杂任务的系统。

市场背景

当前，虽预期AIGC技术将朝向AI Agent方向发展，即结合大型语言模型技术，整合外部工具以构建能够针对多样化任务的智能解决方案，实际上，全球保险行业的应用主要集中于AIGC及其特定功能，成熟的AI
Agent产品尚未广泛实现。在全球范围内，AIGC的应用主要聚焦于保险购买咨询、理赔审核流程、代理人培训及部分数字化员工和内部编程效率提升。保险公司倾向于通过API集成大型模型或利用AIGC的子模型来开发特定产品或功能，此举不仅降低了与直接开发行业专属大型模型相比的成本，也加速了技术的应用进程。特别是在中国，保险行业对于AIGC技术的采纳更加主动，众多领先的保险机构、科技公司及研究机构正在开发或协作研发针对特定保险领域的模型，这些模型旨在提供从保险购买到理赔全流程的覆盖，同时提高客户服务和企业内部效率。

国际案例

美国某保险科技公司，主要专注于财险，通过AI技术增强企业的效益透明度并革新保险业务模式。其AIGC应用案例为投保和理赔助手。投保助手具有真人语气，能通过一系列简单问答来提取客户数据；同时联合内外部数据快速评估报价，并为用户提供付款安全评估。理赔助手同样具有真人语气，能从文本/视频信息中提取数据（如风险、损坏度、修复成本等），快速计算理赔金额，并具备防欺诈功能。该应用为用户提供定价和条款个性化定制，且显着缩短了保险申请和理赔处理时间（最快仅需3分钟），实现98%理赔案件预处理，约40%案件全自动化，大幅减少人力成本。

国内案例

国内某保险科技专注于健康保险的数字化转型服务，其AIGC应用项目旨在提升销售运营和核保理赔效率。

该项目在购保场景下，通过对用户历史购买记录的分析，推荐个性化的保险产品与合适的代理人。其次，能为保险代理人提供有效的用户信息与对应话术，使其提供更优质的用户服务，并定期生成续保提醒，提高代理人工作效率。相较于未使用大模型前，该项目帮助险企将续期拉回率与保费增量提高了35%。

另一方面，该项目在核保理赔场景下，应用AIGC解析医疗材料，如电子发票、药品、手术等信息，快速查询既往症，提供智能对码和数据分析服务，从而有效提高核保效率以及理赔精准度。在端到端测试环境中理赔自动化的通过率达到30%，帮助企业成功实现降本减赔。

风险与限制

二、用户需求分析

目前很多企业都将Z世代人群作为目标客户，主要是因为这一群体愿意为新潮事物买单，关注个性化的需求，高社交媒体活跃度，热衷数字类产品，追求产品性价比。这些特点为保险公司提供了新的产品设计和创新机会，以及新的营销环境。将Z世代人群作为目标客户需要险企进行一定的变革，因为他们拥有着全新的保险需求，对数字化产品和服务的高接受度也预示着他们更期待便捷、数字化的购买方式。因此，险企要充分地进行数字化变革，从而满足Z世代人群的需求和期望，使企业获得更多的市场份额和客户忠诚度。此外, Z世代人群在风险管理和财务规划方面有着一定的知识和兴趣。通过提供专业的教育服务以及高性价比的保险产品，保险公司可以帮助他们更好地管理风险，实现财务安全，同时培养他们对保险行业的信任和依赖。

Z世代用户画像

►基础信息： Z世代人群目前正初入职场，工作较为体面，收入中等。他们的父母年龄大概50左右开始身体出现问题，如三高等。而他们自身较热衷健身和保养，具有良好的身体素质，但由于部分人群工作压力较大，也有进入亚健康状态的隐患。

►**个性信息：**Z世代人群对生活品质有着极高的追求，他们乐于通过短视频来分享生活、学习新知识，也期望通过养生来保持健康的身体状态。在消费时，他们追求个性化，既要产品具备足够的功能性，也要价格定制化。同时，他们也热爱数字化的产品，更愿意通过数字化平台购买个性配置的金融产品。

►**风险保障：**Z世代人群所在公司一般会提供基础的风险保障，可以进行定额的就医报销、疾病赔付和意外赔付。他们会追求一些个性化定制的产品，以满足额外的保险需求。

那么Z世代人群在选择保险产品的时候会关注什么呢?

首先，Z世代人群较为关注的是保险产品是否拥有个性化的配置以及相应的增值服务，同时会考虑产品的价格是否合适。除此之外，保险顾问的专业水平以及推荐产品的过去评价也是他们选择的重要参考标准。另外，便捷的数字化选品和数字购买渠道也是他们非常关注的地方。

Z世代用户旅程

在提升服务质量的关键路径上，保险公司必须精准洞察并深刻理解客户的实际需求与潜在困扰，以此为出发点，方能制定出更为贴心与高效的服务策略。为此，安永咨询团队特针对Z世代用户群体在保险购买过程中的每一步动作及考虑要素，绘制了详尽的用户旅程画布，以期助力保险行业在激烈的市场竞争中找到问题所在，寻求针对性的解决方案。

经过用户旅程画布的深入分析，我们发现非标产品供应不足、保险条款复杂难解、核保流程繁琐以及业务人员流动性强等核心问题，严重制约了客户购买保险产品的决策过程。为了有效应对这些挑战，多家保险公司正积极探索科技产品的创新应用，以期提升用户的服务体验和满意度。

然而，科技项目实施过程中常常面临内容生成的成本高昂、用户学习难度大及业务指导不足等多重难题。这些挑战不仅会增加项目的实施难度，也会影响最终的服务效果。

如今，随着AIGC大模型的快速发展和广泛应用，为保险公司解决上述难题提供了新的契机。结合保险业务的专业知识和经验，将这些先进技术深度融入科技系统中，不仅能够显著提升产品的易用性和用户体验，还能够大幅增强业务价值，旨在为保险公司创造更多的商业价值。

为此，安永咨询团队对用户旅程中识别出的痛点进行了系统的整合和分析，并形成了“保险产品管理模型（产品管家）”的解决方案概念。该概念产品旨在充分利用AIGC大模型的能力，结合保险业务的专业知识，为客户提供更加高效、便捷和个性化的服务体验。同时，通过解决客户需求痛点，助力保险公司实现服务的优化提升以及更大价值的创造。

三、AI Agent概念产品

基于安永咨询团队在保险业界深耕多年的经验和AI端在当前展现出的无限可能，保险产品管理模型这一概念应运而生。为攻克保险公司服务端的核心挑战，并优化内部管理与产品设计流程，未来的保险企业将构建一套AI驱动的管理系统。该系统利用AI的高效运算与自我学习能力，通过整合、分类、标注、处理海量结构化与非结构化数据，为保险公司服务端和内部需求提供精准智能的支持。

保险产品管理模型在服务端的展现形式为智能客服系统，该系统通过简洁明了的对话式AI界面，取代繁琐且低效的人工客服流程。智能客服以更加便捷、直观的方式，向客户展示一个丰富多彩的保险生态。这种创新的服务模式不仅能极大提升客户服务效率，同时也能有效降低公司内部管理端的人力成本，为保险公司带来更高的运营效益。

在内部管理端，保险产品管理模型则转变为“数据管理助手”，针对保险公司内部分析人员的多元化需求，进行定制化的数据处理。此举不仅大幅提升内部管理效率，更优化产品设计流程。此外，该概念产品将对代理人进行赋能，大幅提高险企营销能力，使保险公司在激烈的市场竞争中占得先机，从而奠定胜利的基础。

产品如何协助代理人获客

保险产品管理模型嵌入代理人渠道网络后，将借助私域及公域流量池，人工与算法的协同运作，实现潜在客户的裂变式触达；通过产品核心功能点对沉淀客群进行降噪、提纯、质保和需求分析，深入挖掘痛点，规划全生命周期的销售保障，深度赋能现有代理人渠道，实现高效转化及长期留存。另一方面，概念产品将采用一体化的策略，以统筹整合的方式优化代理人资源和拓客流程，探明以及挖掘流量池中潜在价值，同时也能减少因代理人渠道的不稳定性引起的营收波动和资源流失。

四、产品建设方案

明确战略方向与路径

安永咨询团队将通过与公司高层和关键业务部门的深入讨论，确定现有流程中的痛点和挑战，结合保险行业对AIGC技术应用的成功案例和经验教训，为用户探明战略方向与价值主张。同时，设计合适的实施路线图，并借由对AIGC技术在成熟度、适用性和潜在影响等方面的分析评估，为险企选择合适的供应商、技术架构、基础设施等，确保产品的可扩展性、可维护性、性能要求和成本预算。另外，安永咨询团队也为险企提供数据安全、隐私保护和合规性等方面的风险评估，并制定相应的风险缓解措施和应急计划。

实施与扩散产品用例

安永咨询团队将为险企规划并提供全面的人工智能应用部署和扩散管理服务，帮助险企管理和交付人工智能应用，确保保险产品管理模型这个概念的实现。服务内容将囊括从需求确认、痛点挖掘到实施AI模型的重要步骤，如数据收集、数据处理、模型开发及训练和产品原型的设计等。将产品原型化、构建、扩展并交付到完整的生产环境中。

**数据收集与处理：**助力险企拣选、收集并整理用于保险产品管理模型训练的数据集，协同专业团队进行数据清洗、标注和增强等操作，以提高模型的准确率和泛化能力。

**模型开发与训练：**根据险企的技术现状和成本预算选定合适的通用大模型，利用技术栈和数据集来开发并训练成适合险企使用的底座。专业团队将通过不断调整模型参数和优化算法，提高模型的性能，并确保模型在险企不同应用场景下都能保持较高的准确率。

**产品原型设计与实现：**为险企跨部门和跨职能的工作流程探索合适的产品应用场景与用例，基于底座大模型的能力为各应用场景安排合适的提示词和功能流程，并设计A/B版本的产品交互界面以及便捷操作的数据可视化界面，确保C/B两端用户能够方便地使用产品的各项功能。

产品迭代升级

为应对AI技术的快速发展，安永咨询团队将对产品不断优化以应对保险市场的竞争化格局，通过快速迭代和增量开发，提升产品交付速度和质量，聚焦于持续集成、自动化测试和即时反馈。通过详尽规划迭代过程中的测试类型、测试环境和测试结果等关键要素，并制定和更新详细的测试规划，致力于企业的AI系统不断迭代升级以应对新需求，在业界处于领先地位。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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