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来源：阳光保险/对外经济贸易大学
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白皮书系统性地阐述了以“智能体（AI Agent）”为核心的“大模型+保险”行业新范式，全面描绘了2025年保险业智能化转型的技术图景、实践路径与未来方向。其核心洞察在于，保险业的数字化正在经历从“流程自动化”（将模型嵌入单点场景）到“任务自主化”（让系统自主完成任务）的范式跃迁。
核心解读：一场由“智能体”驱动的范式变革
白皮书揭示，2025年保险业智能化的核心引擎已从传统的大语言模型（LLM）对话能力，全面转向具备规划、执行、工具调用与持续学习能力的智能体（AI Agent）。这标志着保险科技从“工具辅助”升级为“业务原生”，即AI不再仅是提升效率的附属工具，而是能主动理解业务目标、规划并执行复杂任务、嵌入核心业务流程的“生产力”。
深度分析：四大核心支柱构建保险智能新生态
本白皮书的内容架构清晰地呈现了支撑这场变革的四大支柱：
一、 技术基石：从“通用智能”到“行业认知”的深度对齐
全球与国产大模型的“双向进化”：
开源生态领跑：以DeepSeek-V3/R1为代表，通过极致的性价比（如MoE架构）和卓越的推理能力，构建了强大的开发者生态，为保险业提供了自主可控、成本友好的技术选项。
智能体能力突破：豆包（Doubao）等模型在智能体任务评测中全球领先，标志着国产模型在“行动智能”（任务规划与工具调用）上取得关键进展。
全栈技术闭环：以华为昇腾910B、沐曦曦云C600为代表的国产AI芯片崛起，配合国产大模型，正构建从底层算力到上层应用的完整信创体系，保障了保险核心业务系统的安全与自主。
全球模型（如GPT-5， Gemini 2.5 Pro）：其核心突破在于深度推理能力（如思维链CoT）和原生多模态融合，实现了从“黑盒输出”到“过程可溯”的决策升级，这恰好满足了保险业对决策合规性与可解释性的刚性需求。同时，长上下文窗口（如100万tokens）和成本下降，使得处理复杂保单、海量理赔资料成为可能。
国产模型（如DeepSeek， 豆包， 通义千问）：呈现出三条清晰路径：
智能体（Agent）技术的“系统工程化”：白皮书将智能体分解为大脑（LLM规划）、工具（API调用）、记忆（向量数据库）、行动（决策执行与验证） 的闭环架构。其演进方向是多智能体系统（Multi-Agent System） ，通过分工、协商、博弈实现复杂保险任务（如全流程理赔）的协同处理，并借助强化学习（RL）与反馈机制实现动态演化与自我优化。
二、 场景赋能：从“单点提效”到“全链路重塑”的价值实现
白皮书通过大量国内外案例（第三章）证实，智能体已深入保险价值链各环节，价值创造逻辑发生根本改变：
营销与销售：从“广撒网”转向“精准顾问”。智能体能基于客户画像与实时对话，进行需求挖掘、个性化方案推荐与智能陪练（如平安“AI销售助手”、泰康“泰小保”），实现从“产品推销”到“风险管理顾问”的转变。
核保与定价：从“规则驱动”转向“动态评估”。通过融合多源数据（体检报告、可穿戴设备、驾驶行为等），智能体实现更精细的风险画像与实时定价（如UBI车险），从事后风险定价走向事中风险干预。
理赔与服务：从“被动响应”转向“主动服务”。智能体实现“零接触”自动化理赔（如平安“智能理赔一体化平台”简单案件自动化率超90%），并能主动进行风险预警（如灾害预警）、健康管理，构建“事前预防-事中干预-事后补偿”的全周期服务。
运营与风控：从“人工稽核”转向“智能透视”。通过多智能体协同，实现自动化的合规审查（如阳光保险“风险透视管理机器人”）、反欺诈识别和运营风险预警，将风控嵌入业务流程。
三、 实施路径：从“技术试点”到“平台化、工程化”落地
白皮书指出，成功的智能体应用绝非简单的模型调用，而是需要系统工程方法：
平台底座先行：头部险企（如阳光保险、中国太保）均构建了统一的大模型服务平台（MaaS）或智能体孵化平台，实现算力、模型、工具链的统一管理，降低应用开发门槛。
场景与指标驱动：强调以明确的业务价值（如理赔时效缩短、核保通过率提升）为牵引，而非为技术而技术。案例表明，聚焦高价值、可量化的场景是成功关键。
“人在回路（Human-in-the-loop）”与渐进式替代：在核保、复杂理赔等关键决策环节，普遍采用“AI预处理+人工复核”模式，确保可控性与准确性，未来再逐步扩大自动化范围。
四、 治理护航：构建“可信、可控、可审计”的稳健体系
面对大模型“幻觉”、数据安全、算法偏见等风险，白皮书专章（第四章）论述了治理框架的必要性：
政策与标准：国内以《生成式人工智能服务管理暂行办法》及系列国家标准（如GB/T 45288系列大模型标准）为核心，国际对标NIST AI RMF、ISO/IEC 42001等，形成了覆盖数据、算法、算力、安全、治理的体系化要求。
行业特殊要求：保险业需额外关注销售适当性、理赔公平性、数据隐私（尤其是健康数据）、模型可解释性（对拒保、拒赔需有合理解释）以及责任界定（智能体决策失误的责任归属）等挑战。
技术应对：通过检索增强生成（RAG） 确保答案来源可靠；建立安全护栏和审计追踪机制；在奖励函数设计中嵌入合规与伦理约束（如反歧视、公平性）。
总结与展望
本白皮书清晰地指出，2025年保险业的智能化已进入 “智能体驱动”的深水区。其成功不再取决于单一技术的先进性，而是技术突破、场景融合、工程化能力与安全治理四者的协同。
未来趋势研判：
多智能体协作成为常态：跨部门、跨流程的智能体网络将重构保险公司的组织与运营模式。
“边缘智能+云边协同”：在车险查勘、农险定损等场景，边缘计算设备与云端大模型协同，实现实时响应与数据隐私保护。
从“风险补偿”到“风险减量”：智能体通过与物联网（IoT）、具身智能（如机器人、无人机）结合，实现从灾后理赔到灾前预警、事中干预的主动风险管理。
人机协同新范式：人类员工角色将向“设计者、监督者、情感连接者”升级，与智能体形成“超级团队”，共同提供有温度、高价值的保险服务。
总而言之，这份白皮书不仅是一份技术报告，更是一份保险业面向智能化未来的战略路线图。它标志着保险行业正利用大模型与智能体技术，从根本上重塑其价值主张——从传统、被动的经济补偿者，转型为主动、智能、全域的风险管理伙伴。
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