智能体驱动保险新范式！2025行业白皮书核心：从被动理赔到全流程主动服务
自2023年以来，以大模型为代表的新一代人工智能技术持续演进，2024-2025年更是完成了从规模扩张到认知升级的关键跨越。阳光保险集团与对外经济贸易大学联合发布的《大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2025）》，系统勾勒出智能体驱动的保险新范式，为行业数字化转型提供了清晰的路线图。这份13万字的报告，既有技术前沿分析，又有国内外实践案例，核心要点如下：
一
行业变革核心：从“模型嵌入”到“智能体自主”
2025年保险行业的核心转变，是从“将模型嵌入单点场景”转向“让系统自主完成任务”。智能体（AI Agent）成为落地核心形态，它不仅能回答问题，更能围绕业务目标进行推理规划、调用工具执行操作、在反馈中持续校正，还能留痕关键过程以支持审计评估。
这一转变推动行业聚焦三类能力落地：
构建“事前识别预警-事中协同处置-事后复盘改进”的业务闭环，让风险管理从分散动作变为可持续流程体系； 打通数据、模型与流程，使智能嵌入承保、理赔、风控等关键链路，成为可重复调用的生产力； 在可信可控可审计的边界内，以统一指标衡量效果与风险，让应用可度量、可迭代、可推广。
保险与大模型天然适配，保险业务条款密集、规则严谨、流程复杂，对合规风控要求极高，而智能体恰好能满足“用得准、用得稳、说得清”的核心需求，推动行业从“被动理赔、事后补偿”向全流程管理转型。
二
大模型技术发展：四大突破重塑行业基础
（一）全球基础模型的能力跃迁
全球标杆基础模型实现三大核心突破：
推理能力革新，从“结果输出”到“过程可溯”，如GPT-5、Grok4等模型内置“思维链推理”，在核保等场景中能拆解推理链条，满足合规可解释性要求； 多模态融合从“模块拼接”到“原生协同”，Gemini 2.5 Pro等支持文本、图像、音视频混合输入推理，大幅拓展车险定损、健康险核保等场景应用； 效率成本优化，通过长上下文窗口和工程化创新，让大模型从“高端专属”走向“普惠可用”，中小险企也能承担部署成本。
（二）国产大模型的技术崛起
国产大模型呈现三大发展趋势：
从“被动应答”到“主动行动”，智能体能力成为新高地，豆包等模型在全球Agent任务评测中位居前列，达到国际先进水平； 从“技术跟跑”到“生态领跑”，开源战略构筑护城河，DeepSeek、通义千问等开源模型在多个关键任务上领先海外同类产品； 从“规模优先”到“效能为王”，通过MoE架构等创新优化效能比，API平均价格远低于海外模型，具备成本优势。
（三）算力基础设施的协同升级
全球算力产业聚焦GPU迭代与大模型深度协同，英伟达A100-H100-H200-L40s形成算力矩阵，搭配“私有集群-云端租赁-边缘节点”混合部署模式，缓解保险行业多模态数据处理滞后、运行成本高的痛点。国产AI芯片也实现跨越式发展，华为昇腾910B、沐曦曦云C600等产品性能对标国际主流，2025年国内市场份额预计突破50%，为保险行业提供自主可控的算力支撑。
（四）深度思考模式的四大突破
推理能力从链式思维到自洽性认知，MoE架构让模型能根据问题复杂度动态切换思考模式； 偏好对齐从RLHF到DPO/GRPO，实现机制级进化，让模型判断更贴合人类意图与规则； 多模态融合实现跨模态对齐与语义统一，统一编码器架构解决模态转换损耗问题； 认知增强从检索增强到自主认知引擎，通过效率优化、精准检索与复杂推理，推动模型从被动信息处理到主动认知创造。
三
智能体技术演进：从工具调用到自主协同
（一）AI Agent的核心架构
智能体架构由四大模块构成闭环：
大脑（规划决策）：大语言模型通过思维链、任务分解、自我反思三大技术，将抽象目标转化为具体行动计划； 工具（外部集成）：通过工具调用与RAG技术，连接外部数据库、监管接口等，解决静态知识滞后问题； 记忆（个性化支撑）：分为短期记忆（维护会话上下文）与长期记忆（存储用户偏好、历史数据），实现持续交互与个性化服务； 行动（决策执行）：将推理结果转化为实际业务操作，通过逻辑校验、跨模态证据对齐、人工审核触发等机制保障安全合规。
（二）多智能体系统的关键技术
面对复杂业务场景，多智能体系统通过分工协作实现“1+1>2”的效果：
协同协议：定义智能体间通信与协商机制，包括中心化、分布式、分层式三种架构，以及合作、竞争、谈判三类协商模式； 博弈与均衡：通过非零和博弈、重复博弈等机制，引导智能体在追求自身目标时实现系统全局最优； 系统涌现性：通过分布式感知、协同决策、动态适应，使系统展现出超越个体能力的集体智慧，在核保、理赔、客服等环节提升效率与精准度。
（三）强化学习与反馈驱动
强化学习推动智能体从“静态执行”到“动态成长”：
环境反馈与奖励函数设计，将商业目标量化为模型可理解的奖励信号，平衡短期业绩与长期价值； 核心算法从传统RL演进至LLM-RL，大模型作为策略网络或奖励函数，大幅提升学习效率与适配性； 构建“数字孪生+人类反馈”的智能飞轮，在虚拟环境中安全训练，通过人类专家反馈注入专业知识，形成“训练-反馈-迭代-部署”的闭环。
四
智能体赋能保险行业：国内外案例的实践路径
（一） 国内标杆案例
国内头部险企已实现多场景落地：
阳光保险：构建混合大模型技术底座，推出智能写作、费差管理、理赔管理等多款机器人，覆盖办公效率、业务运营、风险管控三大领域； 中国人保：“数智灵犀”大模型采用“通用基座+垂直专属”架构，在客服、理赔、核保等领域实现条款解读、自动化质检等功能； 中国平安：AI消保智能体、理赔AI审核等项目，实现投诉处理时效提升35%、简单医疗案件免人工审核率63%； 泰康人寿：“泰小保”机器人接入DeepSeek-R1模型，为银行理财经理提供产品解读、计划书生成、营销话术支持等服务； 互联网平台：蚂蚁保险“蚁小保”、腾讯微保智能客服体系，实现保险方案配置、陪伴式理赔等全流程服务。
（二）国际典型实践
国际险企聚焦全价值链赋能：
安联集团：推出Insurance Copilot理赔协作系统、BRIAN核保助手等，显著缩短理赔周期与核保信息检索时间； 瑞士再保险：ClaimsGenAI理赔分析系统识别追偿机会，Life Guide Scout核保助手实现秒级响应； 安盛集团：Risk Engineering Copilot提升风险评估效率，BETSIE 2.0理赔分诊系统缩短处理时间； 慕尼黑再保险：REALYTIX ZERO CoPilot加速产品设计，aiSure™产品为AI模型风险提供保障； 宏利金融：部署40多个AI智能体用例，覆盖销售、承保、客服等环节，全球75%以上员工已使用AI工具。
这些案例均遵循“平台底座+场景牵引+指标驱动”的工程方法，证明智能体在提升效率、优化体验、控制风险等方面的显著价值。
五
标准治理与未来展望：构建可信可控保险新生态
（一） 标准对齐与安全治理
1、政策制度框架
我国已形成以“数据-算法-算力”为核心的体系化制度框架：
数据要素治理制度化，《数据安全法》《个人信息保护法》等明确数据处理边界； 算法监管体系完善，《生成式人工智能服务管理暂行办法》确立分类分级监管模式； 算力基础设施有制度保障，《算力基础设施高质量发展行动计划》推动资源统筹布局。
2、行业应用规范
保险行业LLMs应用需遵循四大场景规范：
销售营销场景：禁止误导行为，落实个人信息保护与风险提示，实现销售行为可回溯； 产品开发场景：确保数据来源合规，规范精算假设与模型验证，保障产品设计符合监管要求； 理赔风控场景：遵守理赔时效要求，确保决策透明，建立人工复核与申诉机制； 客户服务场景：清晰标识AI身份，建立无缝转人工机制，保障信息准确与数据安全。
3、风险应对策略
针对智能体应用的技术风险（数据泄露、算法偏差等）与行业风险（合规冲突、伦理失范等），需构建“行为监管+风险治理”的双重防线：
强化智能体行为监管，建立实时审计、动态合规引擎、沙盒演练机制； 完善风险治理体系，构建分层治理架构，采用隐私增强技术与可解释AI； 加强文化与能力建设，开展全员AI伦理培训，建立客户参与机制。
（二） 行业演进方向与未来挑战
1、两大演进方向
国内大模型驱动：以合规为锚、本土融合为核心、行业普惠为目标，推动服务深化，形成“大险企引领生态、中小险企填补细分”的均衡格局； 国外大模型驱动：依托技术领先、全球协同、多模态融合优势，推动生态突破，构建全球化综合风险服务生态。
2、 核心挑战与应对建议
行业面临五大挑战：算力资源约束、模型精准性与适配性矛盾、合规与技术实现冲突、传统模式与智能转型博弈、跨境协同壁垒。应对建议包括：
构建多元技术体系，采用混合算力架构，研发定制化算法，强化数据安全防护； 搭建行业协同生态，成立创新联盟，共享数据资源，培养复合型人才； 完善政策支撑保障，落实税收优惠与财政补贴，构建沙盒监管模式，推动算力网络建设。
最终展望
智能体将持续迈向自主协同、跨域融合与具身智能，在可信可控可审计的边界内，推动保险服务从“出了事再赔”升级为“事前预警、事中干预、事后复盘”的全流程主动式服务。未来，保险行业将从“科技赋能”迈向“科技引领”，人机协创的“超级团队”将成为组织形态主流——人类聚焦创造性、战略性工作，智能体承担标准化、流程化任务，共同构建更具韧性、温度与普惠性的保险新未来。
这份白皮书不仅是行业“共同语言”，更是可操作的路线图。随着技术持续迭代与生态不断完善，智能体驱动的保险新范式将加速落地，为行业高质量发展注入持久动力。
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