36氪认可保险AI场景落地 暖哇科技深耕核心业务智能化

这份认可的背后，是暖哇科技多年扎根保险核心业务场景，实现AI技术深度渗透与价值落地的厚积薄发。当行业普遍还停留在"概念先行、工具赋能"的阶段时，暖哇科技已经走出了一条独特的价值交付之路——对保险场景的深度理解，对AI落地的成熟方法论，坚持以结果为导向的价值主张，让保险AI从抽象的概念变成了可衡量、可验证的业务成果。

在本次评选中，36氪及专业评审团重点关注能够真实解决产业痛点、具备可量化商业价值并实现规模化应用的AI实践，旨在发掘推动AI深入产业场景的标杆案例。

正是这样的评选标准，让暖哇科技从众多参选企业中脱颖而出。作为长期深耕保险行业的AI科技企业，暖哇科技持续聚焦承保、理赔与风控等核心场景，推动AI在保险业务中的系统性落地。通过融合通用大模型、自研保险垂直模型、多智能体AI系统与行业专识库，公司构建起覆盖底层能力、业务产品到场景应用的完整AI能力体系，推动保险核心业务从"流程数字化"迈向"经营智能化"。

依托对保险业务逻辑、医学知识体系及风控规则的长期积累，以及持续的AI研发投入，暖哇科技已在多个核心能力上实现规模化应用：在承保环节，智能承保体系覆盖客户识别、风险评估、自动核保与产品匹配等全流程能力，助力保险公司实现由经验驱动向数据驱动的转型，交叉销售转化率最高提升65%；在理赔环节，AI自动化审核率最高达到85%，大模型审核准确率提升至98%，显著提升处理效率与一致性；在风控体系方面，通过贯穿核保、理赔与运营全链路的智能风控能力，实现风险的实时识别、动态评估与前置干预，持续提升整体风险管理效率与运营精细化水平。

聚焦保险行业AI化，

深入健康险核心场景

保险行业本身具备高复杂度、高专业性与强风控属性，而健康险作为其中最复杂的业务形态之一，长期面临"数据密集、专业密集与人工依赖"的结构性挑战。

承保端审核过程长期依赖人工经验，效率与风险控制难以兼顾；理赔端大量非结构化信息，责任厘定涉及医学及保险多领域交叉判断，复杂案件往往需要多轮人工审核，整体周期较长、成本较高；传统风控体系依赖静态规则难以动态响应，保险逆选择、欺诈、及过度医疗等风险持续存在。

尽管行业数字化水平持续提升，但在核心业务环节中，真正实现自动化决策与智能协同的比例仍然有限，大量流程仍依赖人工处理，效率、成本与用户体验之间的平衡依然存在压力。

随着技术能力与产品化能力不断成熟，健康险行业正从规模扩张阶段，逐步迈向精细化经营阶段。在国家持续推动"人工智能+"行动与保险数字化转型的背景下，AI技术在智能承保、智能理赔与风险管理等核心场景中的应用不断深化，并逐步成为行业基础能力之一。

当前保险企业面临的核心问题，已不再是"是否完成数字化"，而是如何通过AI打通数据、理解业务并重构流程，实现从"人工驱动"向"智能驱动"的系统性转变。

覆盖底层到应用层的AI能力体系，

构建保险智能化底座

暖哇科技认为，AI在保险行业的真正落地，并不取决于单一模型能力，而在于是否能够构建"底层能力 + 行业知识 + 业务应用"一体化的智能体系。

基于这一思路，公司围绕垂直大模型、行业专识库与多智能体AI系统，构建覆盖保险全链路的AI能力底座。

在底层模型能力上，通过融合通用大模型与保险及医疗垂直模型，强化AI对保险条款、医学术语、经脱敏后的病例等复杂非结构化信息的理解与推理能力，使系统具备在专业场景中的稳定分析与决策能力。

在行业知识层面，持续沉淀保险领域知识资产，将保险条款、医学知识、历史理赔经验、风控规则与审核经验系统化、结构化，形成可复用、可追溯的行业知识库，为AI决策提供长期稳定支撑。

在智能协同层面，通过多智能体架构，将条款解析、医学审核、风险评估、责任厘定与欺诈识别等能力模块化，并由多个智能体协同完成复杂业务流程处理，实现从"单点自动化"向"流程级自动化"的升级。

基于该AI能力底座，暖哇科技已形成覆盖AI承保、AI理赔与智能风控的三大核心解决方案体系，并创新采用"Result-as-a-Service（成果即服务）"商业模式，按实际创造的业务价值收费，为可衡量、可验证的业务结果负责。目前，公司方案已在多类健康险及商业保险场景中实现规模化落地，并完成海外市场本地化应用拓展。

作为产业AI落地的标杆样本，暖哇科技的实践不仅验证了AI在保险核心场景中的价值创造能力，更重新定义了保险AI的价值标准——懂行业、懂场景、懂业务，能够提供确定性业务结果的核心生产力，也为金融行业数字化转型提供了一条可复制、可规模化的智能化升级路径。