AI渗透保险业核心地带：六位行业领袖论机遇、成本与能力边界
这场圆桌或许是第七届“今日保·保险中介峰会”中AI话题浓度最高的一次深度对话。
主持人陈玮，历任众安科技CEO、泰康在线副总裁，长期深耕互联网保险、科技赋能与业务运营跨界领域。六位对话者分别来自互联网平台、保险集团、专业经纪机构及科技服务商等多元角色：
蚂蚁保智能服销部总经理江一舟
阳光保险集团支持中心数据科技部负责人姜辰
小雨伞保险经纪副总经理赵欢
梧桐树保险经纪副总经理李俊
元保集团联合创始人兼CTO王波
暖哇科技资深合伙人兼首席市场官沈鹤龄
他们聚焦“AI时代中介市场的再进化”，探讨的已非概念化的AI，而是AI如何嵌入保险中介运营的具体链条：产品筛选、风险评估、客户响应、赔案处理、质量管控、内容创作、客群运营，以及Agent协作所开启的更多可能性。
更为现实的追问随之涌现：AI是否创造了切实的效率提升？多大投入才算合理？大模型“幻觉”如何管控？数据壁垒怎样破除？当机器愈发拟人，保险中介最根基的信任与服务，究竟被增强还是削弱？
抛开技术狂热的外部想象，真正需要梳理的是真实业务场景、投入产出比与能力边界。对此，六位嘉宾的见解各有侧重，但一项共识日趋明朗：
AI并非万能咒语，也不仅是成本削减手段。
它正将保险中介推向更深层的竞争力比拼——谁能真正洞察客户，谁能积累专业数据资产，谁能将复杂产品阐释清晰、服务到位，谁方能在下一轮市场迭代中赢得一席之地。
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-Insurance Today-
实战检视：AI是否真正实现了提效？
主持人陈玮
当下AI应用讨论频繁，但核心问题在于：AI究竟催生了何种新业务形态？是否真正优化了运营效能？
六位嘉宾分别来自保险集团、中介渠道和科技服务商，覆盖ToA、ToB、ToC等多元场景。想先请各位结合实践谈谈：AI具体做了什么？成效如何？
江一舟
作为线上保险服务平台，蚂蚁保推进AI并非单纯为了压缩人力开支，而是寻求更优的用户问题解决方案。
蚂蚁保的核心客群为普通大众，对这类用户而言，真正专业且可触达的保险中介服务获取门槛颇高。而用户诉求往往很基础：这款产品优劣如何？是否契合我的需求？
然而在线上场景中，将这一问题阐释透彻并非易事。
蚂蚁保的AI探索首重“选品”。自五年前起，我们与保险机构联合打造“金选”服务，构建了一套可横向评估各赛道产品的标准化体系。它协助用户从海量产品中锁定更优选择，亦使筛选过程更为透明。
但即便具备五维评分与金选标识，用户仍未必能真正理解：缘何此产品更优，缘何它适配自身。
直至去年，我们运用推理式AI Agent技术，推出“保险快查”。用户可随时检索、查阅、比对产品，以通俗语言解析产品特性。若用户进一步提供家庭结构、预算区间、风险偏好等信息，AI还能实现更精准的匹配；针对复杂健康诉求、慢病管理等深度需求，亦可衔接AI+人工的顾问式服务，直至锁定适配产品。
AI并非魔法，它不会改变保险商业的本质。对服务大众的平台而言，核心仍在于解决用户痛点。但AI在语言生成、智能分发和个性化推荐方面的能力，使我们能将问题解决得更为彻底。
姜辰
阳光对科技的笃信与执着，自创立之初便植入企业基因。公司始终沿循科技路径构建系统与产品，多数核心系统均为自主开发并持续迭代。
阳光于2019年提出“一台机器和一群客户”的理念。我们认为，阳光本身就是一台服务客户的机器，人员负责训练机器、优化机器，并保持服务温度，再以这台机器覆盖客户从营销、产品到服务的全链条。
2023年，阳光发布“新阳光战略”，即科技阳光、价值阳光、知心阳光，其中“科技阳光”位列首位。至2025年，阳光全面推进All in AI，不仅是意识与文化层面的倡导，更从组织架构到机制建设全面落实。
去年，我们设立了机器人工程和数据工程两大战略工程，专项推动代理人辅助AI工具与智能客服机器人等项目。智能客服机器人去年已在生产环节全面部署，相较传统人工座席、线上化座席，人工工作量的智能替代率实现大幅提升。
后续，我们还将推进核赔、核保等保险核心价值流程的AI应用，相关项目已于今年三四月启动，目前原型已完成，期待正式上线后释放更大价值，加速新阳光战略落地。
赵欢
我的分享围绕内容、品牌与效率三个维度。
首要是内容。未来，AI生成内容将愈发逼近真人表达，并在用户理解产品、形成决策过程中发挥作用。
其次是品牌。我们期望在内容与营销层面应用AI，如视频制作、文案撰写、海报设计等，实现品牌内容的高效产出与一致性管控，同时降低创意成本。
第三是效率，也是目前感知最显著的部分。我们“磐石1.0系统”主要承担AI资源搭建、能力应用、测试与自检功能。基于该系统，我们开发了AI质检、经纪费配置和核保等工具。
以往质检主要依赖人工抽检，如今AI质检效率提升显著。经纪费配置方面，原先配置一款产品协议需约30分钟，AI项目上线后3分钟即可完成。
核保提效更为突出。过去一单核保，即便快速处理也需30分钟，且需3至4名核保员轮值。推出“手小保”AI智能体后，用户仅需上传体检报告或病历，AI即可判断是否触及健告、是否可智能核保、是否需转人工。从我们的观察来看，90%的客户通过AI核保即可完成投保。
目前，我们已将保全规则、理赔规则、QA等内容纳入“手小保”智能体，使其不仅能做核保咨询，亦可进行产品咨询和销售咨询。核保内勤方面，AI能将用户上传病历提炼为约50字的核心摘要，辅助核保员判断，效率提升至以往的约六倍。
综合来看，AI应用中我们对效率提升的感知最为强烈。
李俊
我们是天然在流量巨头与保险集团夹缝中成长的企业，诸多应用初衷源于生存需求。中介“报行合一”这两年，我们基本没有裁员，坚持以人为本，AI应用更多是伴随业务增长和扩展而推进，以增效为目标，极少直接进行人员调整。
目前看，我们大致经历三个阶段：从去年到今年，属于营销辅助阶段；从今年到明年，将迈入营销委托阶段，即AI直接参与的阶段；到2027年，可能进入智能体经济时代。若全球存在800亿个Agent，那么在经代、银保、个险之外，或将涌现真正的Agent渠道。
我们的AI辅助主要聚焦于获客、销售和服务领域。比如获客AI，最初是为经纪人打造数字化IP平台。随后我们发现，并非所有人都适合成为IP，但这一平台可进一步升级为内容资产化管理平台。
一款复杂产品背后，可能对应海量客群、场景、消费意图和表达方式。若无AI参与，难以实现规模化内容生产。AI真正带来的变革，是让内容生产形成工程化体系：从选题策划、内容创作，到数字人、内容生成、发布，再到销售侧由经纪人推送客户，最终评估阅读效果与销售转化，形成完整闭环。内容由此开始资产化，而非零散物料。
在团财业务中，我们现有60万至70万团险客户，团险客服仅十余人，但通过人工客服与AI协同，已能覆盖数十万团体客户。基于经纪人与客户长期沟通沉淀的数据，我们还打造了“凤鸣”销售辅助决策系统，助力数字经纪人洞察客户行业与需求，生成方案，并辅助新人加速成长。
未来，我们更看重Agent协作。经纪人背后可由多个Agent辅助，涵盖客户洞察、行动建议、合规响应、方案生成、客户任务和客户运营等。一位经纪人，背后相当于配备了一组数字化团队。
但无论AI如何演进，信任建立必须依赖人，温度陪伴必须依赖人，责任兜底也必须依赖人。这是我们从今年到明年希望突破的方向。
同时，主流平台均在向Agent开放，豆包、千问等通用Agent，本身即代表了从注意力流量向意图流量的转变。
2023年以前，常规搜索仅能覆盖客户真实搜索意图的约20%至30%。如今，AI搜索对真实意图的覆盖可达70%至80%。未来，Agent不仅能服务人，亦能服务Agent，这将催生新的商业机遇。
王波
元保是一家具备AI基因的企业，目前研发人员占比约70%，AI人才占比超10%。自创立之初，我们便持续关注并投入AI技术，从早期BERT到如今的RAG、Agent、多模态大模型，基本伴随本轮AI技术演进一路走来。过去几年，我们在AI应用上主要聚焦两件事。
一是提升组织效率。目前，我们已将AI应用于数据分析、合同审核、保险产品录入、条款解析等多个内部场景，通过Agent协助员工处理大量重复性工作。
二是服务用户，以AI为核心引擎驱动保险服务持续升级。比如在客服领域，元保于2020年即上线智能服务机器人，当时主要基于BERT模型提升基础问答能力。随着大模型时代来临，我们发现AI具备了理解复杂语义和用户真实意图的能力。无论是意图识别准确率，还是多轮对话体验、用户满意度，均实现明显提升。
我们亦将AI赋能人工客服场景。例如，我们上线的人工客服“通话小结”功能，即利用AI总结提炼客服与客户的对话内容，使后续服务人员能快速准确掌握与历史沟通情况。今年，我们又打通了用户反馈、小程序行为、企业微信沟通记录等多维数据，帮助我们更完整地理解用户需求，并持续优化服务流程。同时，我们还在开展情绪识别、方言识别等AI基础技术研究，通过大模型应用持续提升服务水平与服务效率。
理赔环节，我们将多模态AI能力应用于全流程服务。目前，元保智能理赔体系已形成由事件整理Agent、核责Agent、用户顾问Agent协同运转的服务链路，可实现由AI完成理赔材料整理、赔付核实初审和赔付结果沟通，使理赔更加简便、透明、高效。
沈鹤龄
暖哇科技的AI实践可分为三个阶段。
1.0阶段，从2018年成立至2022年，我们主要深耕健康险。此阶段，我们通过一线实操经验，洞察了健康险运营中高复杂度、高成本的行业痛点。当时我们拥有数百人的理赔作业团队、线上客户服务和经营团队。那是典型的人力密集型阶段，即便科技公司也需通过“堆人”保障端到端运营效果。
2.0阶段，自2023年起，我们全面投入AI建设。相较第一阶段，在业务规模增长5至6倍的前提下，业务团队并未线性扩张。我们将健康险中最难、最依赖人力的环节交由科技，在部分环节实现全流程AI替代，亦逐步孵化出AI核心产品，在不扩张人力的条件下，实现产能跃升。
例如，AI智能体驱动的精准触达，带动产能有效提升36.4%；在理赔端，我们“罗布泊”AI理赔最高实现85%案件全流程自动审核，结案时间亦大幅缩短；在风控端，赔付率显著下降，部分业务场景赔付率降低12至33个百分点。2025年，暖哇科技处理的理赔审核案件达530万件，较2024年同期增长43.2%。
3.0阶段，我们希望将已应用和打磨成熟的AI能力，以更加标准化、模块化的方式，向保险公司和中介市场输出。
当下大家都在探讨一个课题：如何将“零和博弈”转化为“正和博弈”。我认为，AI是实现要素变革、推动正和博弈的关键变量。
产能提升、理赔成本和赔付率下降等，均是从“零和博弈”中释放出的、可供三方共同分配的增量价值。这也是我们希望在AI时代助力行业破局的方向。
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-Insurance Today-
深入核心地带：保险AI绕不开的可信与交互
主持人：陈玮
AI技术持续演进。真正稳健落地，离不开底层数据训练；同时，生成式大模型本身存在“幻觉”等固有问题。蚂蚁保是原生数字化平台，亦是AI应用的标杆案例。想请一舟分享，在AI应用过程中，蚂蚁保遭遇了哪些困难与挑战？
江一舟
蚂蚁保作为线上保险平台，优势在于效率高、覆盖广；但挑战同样明显，我们缺乏线下高品质服务的陪伴感与信任感。
我分享两个挑战与判断。
第一，专业可信。保险非普通消费品，关乎风险与长期承诺，如何做到“言之可信、行之负责”？
一方面，可信AI的背后，需要扎实、长期、精细的投入。保险数字化相较电商等领域仍显薄弱，保险数据需以统一、清晰、可解释的维度进行结构化处理。在蚂蚁保背后，仍有大量专家从事保险数字化工作，这些是AI训练的重要基础，缺失这些根基，保险AI难以真正做好。
另一方面，AI更像是专业能力的放大器，而非专业责任的替代者。蚂蚁保目前采用AI+人工的服销模式，AI帮我们读取材料、匹配规则、识别风险、解释条款，但复杂判断和最终责任，仍由平台+专业人工承担。
第二，AI时代，线上保险中介有机会将“交互”这件事重新做好。
我始终认为，保险无论销售还是服务，本质上都是交互的艺术。线下为何长期保有优势？因为线下存在天然的交互场域。可与用户坐下来慢慢聊、细细问、徐徐解释，提供长程服务。
但互联网保险尚未完全破解这一难题。我们实现了信息透明、产品丰富、价格可比、效率提升，却也流失了一部分个性化交互。如何在线上还原接近线下的高品质交互场景，是我们正在努力探索的方向。
例如，蚁小保会像顾问般引导，展开多轮长程对话，亦在构建多模态音视频交互能力等。唯有当用户需求被更充分地理解，保险服务和销售才会变得更加自然。
3
-Insurance Today-
未来布局：AI越拟人，越要回归人本
主持人陈玮
最后，请六位嘉宾谈谈，关于AI在各自公司及保险行业的应用，未来有何规划与判断。
沈鹤龄
我们的目标，是成为中国乃至亚洲市场领先的AI科技企业。
首先，近期暖哇科技持续拓展海外业务，已进入中国香港、新加坡、中东等市场。客观而言，当下是极佳的窗口期，中国AI科技产品在海外认可度颇高。近期，我们已签约多家大型跨国保险公司，围绕AI核保、AI理赔、AI营销等项目，协助其推进数字化转型。可以看到，中国AI科技企业有机会将成熟产品和经验输出全球市场，参与国际保险行业数字化进程。
第二，在国内保险市场大量人力密集型环节，均有机会被AI重新定义。暖哇科技希望与大家共同研发具备长期核心竞争力的科技产品，为行业带来正和博弈，而非零和博弈。
第三，组织机制与人才体系亦是决定AI成败的关键变量。真正优质的AI产品，绝非仅由算法工程师驱动，而是由卓越的产品经理“一号位”引领。保险行业有大量成本结构可通过AI重塑，这是一片广阔的蓝海，但关键在于找到优秀的“一号位”，以创业精神和企业家精神推动变革。
王波
我有两点看法。
一是保险AI将从“通用能力竞争”走向“场景能力竞争”。当下的大模型已具备很强的通用理解与生成能力，但对于保险这类专业性强、容错率低的行业，仅靠通用模型远远不够。未来真正的竞争力，不在于谁拥有更大的模型，而在于谁能将模型与行业知识、业务流程和真实场景深度融合。未来场景化将愈发重要，无论客服、理赔还是运营环节，都需构建专属知识库，将保险知识、医学知识、医院信息、报销规则等专业内容与AI能力结合。
二是AI将使我们更好地服务用户。过去，诸多服务依赖人工经验和有限精力；未来，AI可帮助我们更快理解用户需求、更精准匹配服务方案、更及时响应用户问题。保险本质上是经营信任的行业。AI改变的是保险机构的运营和服务方式，但不会改变“以用户为中心”的行业本质。我相信未来的保险服务，不是人与AI谁替代谁，而是人的专业能力与AI的智能能力协同创造价值。唯有如此，我们才能真正将保险服务做得更专业、更普惠、更有温度。
李俊
去年年底，我们曾思考一个问题：公司是否应彻底转型为科技型企业，保险经纪只是顺带为之？
但到今年年初，我们仍将品牌口号定为“用心传递保险温度”。做了一年以上AI之后，我们反而想通了：复杂决策产品，最终仍需人的参与。AI越来越像人，人就应该更回归人本。
人的价值，在于建立信任，在于长期、有温度的陪伴，亦在于责任的担当和兜底。这些事，AI暂时还无法从法律和体系层面解决，必须由人来承担。未来，要将经纪人和整个服务体系，打造成超级主播、超级经纪人、超级服务载体。
作为管理者，最难的是投入决策、节奏判断和壁垒判断。对信息中介而言，AI投入至少要满足三点：一是能产生实质财务结果，或明显提升效率；二是有利于公司从信息中介走向信任中介，增强客户对公司和经纪人的信任；三是要厘清自身的壁垒究竟何在。
若仅将核保、理赔等能力全部做成AI Skills，最终可能被更大的AI生态吞噬。我们现在想明白的是，真正有价值的，是与客户互动形成的私有数据，以及内容资产化的平台。这些与客户真实接触的数据，才是最宝贵的资产。
赵欢
我们深耕健康险已久，一直在思考一个问题：当下的保险产品，大多是让用户去适配一款产品的条款、费率和核保规则。无论用户身体状况如何，都要进入既定规则，要么加费，要么除外，要么拒保。
但用户的身体状况今明可能不同。未来，能否基于千人千面的逻辑，打造一款真正基于AI的产品？它能够匹配用户动态变化的健康状况、差异化核保规则和差异化费率，从而满足用户持续演变的身体需求和保障需求。
姜辰
我最后给出三点提示。
第一，基于AI新基础设施做体系设计，从原型到生产，真的不是一回事，这是最大的瓶颈。
第二，是做“流程+AI”，还是做“AI+流程”，两者也不是一回事。流程+AI更多是工具，目的是提升效率、优化品质、控制风险；AI+流程，则意味着新岗位、新业务形态的设计。
第三，是人才。AI原生企业，或者正在做AI转型的企业，到底需要什么样的人，现在还没有标准答案，需要大家继续思考。
江一舟
最后，我想分享蚂蚁保总裁冠华常说的一句话：我们正在从卖保险进入买保险的新时代。
市场依然广阔，用户需求依然丰富，我们相信，AI不会削弱保险中介的价值，反而会推动保险中介从交易连接者，进化为更可信赖的专业服务者。
AI的到来，一定会让行业变得更好，我们希望与金融保险机构及蚂蚁保一起，共建真正有价值、更具差异化的好产品和好服务。
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