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【央视新闻客户端】
当前，保险业加速数字化与智能化转型已经成为行业共识。科技已成为提升运营效率、推动服务创新与强化风险管理的核心引擎。在产品开发、渠道拓展与风控体系建设等关键领域，科技应用正从传统辅助工具向生产力核心升级。以大模型、智能体和云算力等前沿技术为代表的新一轮科技浪潮，推动行业从规模驱动向能力驱动模式迈进。
三年深耕，智见未来。日前，阳光保险汇聚行业力量，激发创新动能，联合对外经济贸易大学正式发布《大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2025）》（以下简称《白皮书》）。这是阳光保险集团连续第三年发布该系列白皮书。
白皮书指出，2024年至2025年是人工智能技术从单纯的规模扩张向认知升级跨越的关键时期。随着以AIAgent智能体为代表的“认知—行动闭环”技术日趋成熟，保险业正经历生产方式、运营逻辑与服务范式的深刻变革。
本次发布的《白皮书》全面梳理了全球及国产基础模型的技术演进，系统阐释了智能体从工具调用到自主协同的技术谱系，并结合十余家国内外险企的实战案例，深入剖析了技术在核保、理赔、风控及营销等核心环节的落地路径。
《白皮书》认为，在可信、可控、可审计的治理边界内，大模型技术将加速推动保险业从“被动理赔、事后补偿”的传统逻辑，逐步迈向覆盖事前、事中与事后的全流程管理，并由此孕育出“智能体驱动的保险新范式”。
一、升级技术底座，从大模型走向智能体集群
《白皮书》回顾了过去两年的技术发展路径。如果说2023年行业完成了对大模型技术的初步认知对齐，2024年实现了工程化部署，那么2025年则标志着“智能体”成为绝对主角。
技术层面的突破集中在推理能力的架构级迭代。以OpenAI的o系列、谷歌Gemini以及国内的DeepSeek为代表的新一代模型，通过内置“思维链”推理机制，改变了以往模型仅输出结果的模式。现在的模型在生成答案前，会自动搭建解题路径并完成内部验证。
在保险场景中，这一机制让复杂的核保决策变得更为透明。例如，在处理健康险核保时，模型能够自动拆解“病史关联性分析→治疗方案评估→未来风险预测→条款适配验证”的推理链条，不仅提升了结论的准确性，还满足了金融行业对合规性与可解释性的严苛要求。
多模态技术的融合也不再是简单的模块拼接，而是实现了原生协同，解决了传统流程中信息割裂的痛点。新一代模型采用统一编码器架构，能够同时处理文本、图像、音频和视频数据。在车险定损环节，系统可以同步解析事故现场视频、定损照片和报案语音，从视频中提取碰撞角度和车速，与照片中的损伤细节比对，并结合语音情绪特征判断陈述真实性。
算力基础设施的演进为上述应用提供了保障。国产AI芯片在软硬件协同上取得突破，虽然在单点性能上与国际顶尖水平仍有差异，但在系统级集群能力上已具备支撑工业级大模型训练的基础。而多智能体系统的应用，则模拟了人类社会的分工协作。在复杂的理赔案件中，负责图像识别的智能体、负责条款审核的智能体以及负责反欺诈识别的智能体可以协同工作，通过“合作”或“博弈”机制，共同输出最优决策。
二、深耕业务场景，打通认知与行动闭环
《白皮书》通过多维度的实战案例，展示了智能体技术如何渗透保险价值链，实现从单点提效到全链路重塑的跨越。
在产品与营销端，行业已广泛应用嵌入式智能体，能够在数秒内基于客户家庭画像生成涵盖保障与费率的个性化方案。多智能体协同的“销售助手”实现了内容生成、专业咨询与合规审核的闭环作业。
核保与定价环节正经历从静态规则向动态画像的演进。阳光保险依托大模型底座与海量历史核保案例，实现了疾病承保概率的秒级运算与可视化呈现，大幅缩短了决策周期。在新能源车险领域，基于实时运行数据的动态定价模式正在落地，推动保费与风险的精准匹配。
理赔服务的智能化成效尤为显著。针对医疗险中耗时最长的剔费环节，行业已构建出“数字劳动力”，在病历理解与条款匹配上的审核一致率可达96%。基于OCR与医疗知识库的智能控费系统，实现了医疗票据的自动分类与合规审查。在再保险领域，智能体应用已能将复杂的合约起草时间从数小时压缩至分钟级，极大提升了运营效率。
在运营风控方面，阳光保险部署的费差管理与“风险透视”机器人，实现了财务数据的多维可视化与异常线索的自主发现。行业内还涌现出资产管理智能体，协同完成核算自动化与异常监控，大幅提升了资金运营的排错效能。
国际市场同样加速布局，再保险机构利用智能体识别理赔异常与追偿机会，英国市场则通过智能核保助手大幅缩减了资料检索时间。
三、强化安全治理，确立人机协作新准则
随着技术应用的深入，安全与治理成为不可回避的议题。《白皮书》专门设立章节讨论标准对齐与安全治理，明确指出要构建“可信、可控、可审计”的生态系统。
在政策层面，我国已形成以“数据-算法-算力”为核心的制度框架。《生成式人工智能服务管理暂行办法》确立了分类分级监管原则，为保险业内部研发应用提供指引。《白皮书》强调，保险机构在应用大模型时，必须严格遵循业务规范。
例如，在销售场景中，系统必须建立产品与客户的精准匹配机制，严禁通过算法进行销售误导；在理赔场景中，大模型的决策必须具备透明度，对于拒赔等关键决定，必须保留人工复核与申诉通道，避免“黑箱决策”损害消费者权益。
针对大模型可能带来的幻觉、数据泄露及算法歧视风险，《白皮书》提出了“以行为监管为盾、风险治理为矛”的应对策略。建议保险机构设立专门的AI治理委员会，建立实时行为审计机制，对关键决策节点实施全链路日志追踪。例如，在车险定价中，系统需实时检测是否存在地域歧视；在健康险核保中，需防止社交媒体行为等非传统数据所导致的算法偏见。
此外，《白皮书》还特别提到“人机协作”原则，即AI负责分析与建议，最终的复杂决策权仍应掌握在人类专家手中。
展望未来，《白皮书》认为保险行业将迎来价值逻辑的根本性重构。传统的保险模式是“事后经济补偿”，而智能体驱动的新范式将转向“事前预警、事中介入、事后复盘”的全流程主动式服务。
《白皮书》呼吁，全行业应坚持长期主义，汇聚算力、数据与生态之力。未来的保险机构组织形态将演变为人机协创的“超级团队”：人类专家从繁琐的操作性任务中解放出来，专注于复杂方案定制与情感维系；而AI智能体则作为基础设施，全天候承担标准化、数据密集型的日常工作。这种融合将推动保险业从“科技赋能”走向“科技引领”，在高质量发展的时代命题中，构建起更具韧性、更富温度的保险服务体系。
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