暖哇科技参与阿里云金融AI联盟大会，共议未来AI智能体

4月2日，暖哇科技CEO卢旻受邀参加阿里云金融AI联盟大会。会议聚焦于金融超级智能体的新应用模式，汇聚了多家金融科技企业，共同探讨AI在金融领域的实施路径与未来形态。在《ALL IN AI——金融软件的未来》先锋对话中，卢旻分享了保险行业在通用智能体实际应用、技术架构演进以及行业面临的核心挑战方面的见解。

大会上，阿里云正式揭幕全新“金融AI联盟”，暖哇科技作为成员单位之一，与百家生态伙伴共同启动“超级智能体计划”，推动金融行业进入AI驱动的新阶段。

“金融AI联盟”前身为“金融核心先锋联盟”，由阿里云于2020年发起，长期致力于推动金融核心系统的自主可控进程，助力行业向数智金融与开放金融转型。

目前，暖哇科技已在保险用户经营、理赔、风控等核心环节，基于垂直模型与多智能体AI架构与产品，以及自建的业内最大规模保险与医学专业知识库之一，形成了面向保险复杂业务场景的AI应用体系。截至2025年，暖哇科技累计服务超过100家保险公司，覆盖国内保费规模前十中的九家机构。此次加入金融AI联盟，暖哇科技将继续输出可信、可控、可靠的保险AI产品，夯实保险AI基础，推动行业数智化升级。

在《ALL IN AI——金融软件的未来》先锋对话中，卢旻结合实践，对智能体从“能用”到“可用、好用”的关键问题进行了深入分析。

在通用智能体实践方面，“养龙虾”成为近期热议话题。卢旻表示，公司鼓励自下而上的探索，已有不少同事尝试。以龙虾为代表的通用智能体在产品原型搭建阶段显著提升了效率，但真正的挑战在于真实交付后的系统复杂度和细节打磨。

以暖哇科技较为成熟的全托管语音智能体（Voice Agent）为例，该智能体不仅能够完成自动语音通话、联系方式添加及用户异议处理，还可在对话停滞时主动推进流程，直至实现业务闭环。通过持续优化，其在对话策略、流程编排及异常处理等方面不断改进，使整体交互更加稳定、自然。技术层面，引入“长期记忆”机制，智能体能够在多轮交互中持续理解用户关切，避免对话割裂，从而在真实业务场景中显著提升体验与效率。

关于AI智能体的未来形态，卢旻用一个直观的比喻进行说明：“Agent更像是对业务结果负责的‘数字员工’，而Skill则是其背后的装备与知识能力。”在暖哇科技的实践中，通过Agent与Skill的分工协同，保证灵活性的同时满足不同业务场景与目标。团队形成的专业认知是Agent数量不宜盲目扩张。每次运行都会消耗算力资源，将传统系统完成的能力交由Agent处理会带来不必要的成本压力。相比之下，将成熟能力沉淀为Skill，由Agent按需调用，通常更高效且可持续。

基于此思路，暖哇科技持续打磨“阿拉莫斯”AI用户经营、“罗布泊”AI理赔、智能风控“天鉴”三大核心产品，已在中国及海外多家代表险企的具体业务中落地。承保端，AI核保智能体支持自动化、高精度的核保决策；理赔端，AI理赔智能体可完成影像分类、病历抽取、责任匹配、理算及风控等关键任务，整体准确率已超过人工水平，推动理赔流程向自动化与标准化演进；风控端，系统能够实时识别异常行为及潜在欺诈，提升赔付安全性与合规能力。

卢旻谈到，在实际落地过程中，难点繁杂且往往隐藏在“看不见的地方”，这考验团队系统性拆解和解决问题的能力。比如Skill的沉淀与复用就是一项极具挑战的任务。当系统表现不佳时，需要及时判断问题出在模型、Agent策略还是知识体系。若缺乏方法论支撑，容易陷入低效循环。为此，暖哇科技建立了基于推理的评测与分析机制，对问题进行结构化拆解，推动迭代从“经验驱动”走向“可分析、可验证”。以理赔“错案理解Agent”为例，系统会对错案进行推理分析，识别错误类型并给出优化建议，经专家确认后再反向驱动逻辑更新，从而持续完善知识体系。

卢旻更倾向于把AI看作是一项需要不断投入的工程能力，而非一次性的技术更替。在分享最后，他强调企业应跳出局部优化思维，围绕业务本质做长期决策。当前AI技术正处于爆发期，只顾眼下的局部优化就像是刻舟求剑，很多技术方案很快就会过时，沦为沉没成本。技术越频繁更迭，越应该思考业务中那些“不会变”的本质，这些才是值得用AI持续深耕的关键所在。暖哇科技将持续在AI保险科技领域深耕与探索，打破技术与业务的壁垒，让科技能力在保险行业持续沉淀与释放价值。