DeepSeek在保險行業引發了新一輪AI應用的熱潮。連日來，多家保險公司紛紛宣布接入DeepSeek大模型，并落地相關應用場景。泰康集團宣布“支付+服務+投資”三大核心板塊業務均接入DeepSeek，其中，泰康在線已將DeepSeek應用于營銷獲客、核保和客服等各個環節，并產生了立竿見影的成果，其AI智能服務官“智慧小茹”已覆蓋超2萬名乳腺癌客戶，并為客戶提供了數十萬次健康咨詢解答，使客戶群活躍率由15%提升至40%，客戶響應時長由3分鐘縮短至20秒。

眾多保險公司都在緊鑼密鼓推進DeepSeek在業務場景上的落地。新華保險宣布新華e家App成功接入DeepSeek-R1、V3兩款模型產品，打造個人AI助理，支持多個智能應用場景，而太平人壽、人保財險也宣布接入DeepSeek，在營銷獲客、理賠質檢等方面幫助提升效率。

保險公司為什么紛紛“跑步入場”？

金融行業因為高度依賴數據分析和風險管理，被認為是應用AI積極性最高的幾個行業之一，其中，保險行業又具備勞動力密集型的特征，在營銷獲客、客戶服務、理賠等各個環節有大量文件處理和事務性工作，是AI應用的天然“沃土”。在大模型出現之前，保險行業已經有很成熟的AI規模化應用場景，例如在保單錄入、理賠處理等場景，用OCR+NLP技術結合可以快速提取合同和文檔的關鍵信息，極大提高處理效率。

以DeepSeek為代表的大模型是一種“加強版AI”，以其更強的通用性和適應性，進一步提升了AI應用的效率和解決問題的能力，正在給保險行業帶來巨變。泰康在線認為，DeepSeek等前沿大模型的引入標志著保險業從勞動密集型向智能化的結構性轉變，其核心機遇體現在三個維度：效率重構、風控升維和體驗革命。例如，大模型的多模態數據處理能力打破了傳統精算的數據邊界，通過整合醫療記錄、行為數據、物聯網信息等非結構化數據源，構建動態風險畫像，使定價模型從靜態概率計算轉向實時風險評估。

本質上，DeepSeek正在催化保險業完成從“規模經濟”到“數據智能經濟”的范式遷移，其核心價值在于將保險公司從“風險轉移中介”轉變為“風險管理服務商”。

以往新技術的引入可能只是在局部層面改善某個環節的效率，大模型帶來的是整體范式的革命，可能直接影響到產業競合格局。對于保險公司而言，誰掌握了大模型，誰就掌握了先進生產力，這也是保險公司紛紛“跑步入場”的原因。

技術落地仍有門檻需要跨越

雖然大模型的價值顯而易見，但是如同所有新技術在行業落地中會遇到的問題一樣，碎片化的IT系統、異構數據、復雜或者個性化的業務場景，將是大模型應用需要跨越的門檻。要更好地應用AI和大模型技術，保險公司還是要打好數字化基本功，破除數據孤島、提高數據質量，同時把業務流程全面數字化，讓業務流和IT流有機融合，解決掉IT和業務“兩張皮”的問題，這樣才能避免科技的應用是為應用而應用。

科技最近幾年在保險行業是熱點中的熱點，也是各個市場主體提升競爭力的不二法寶。但是，不少保險公司在應用新技術上流于形式，最終雖然趕上了時髦，卻沒有真正讓技術發揮應有的效用。泰康在線認為，科技要更實際、更貼近業務，并有的放矢。

此外，對于保險行業來說，由于涉及大量客戶的敏感數據，因此數據安全一直都是數字化變革中一個最高優先級問題。相比于GPT、LLaMA等境外公司的大語言模型，DeepSeek的本土背景以及開源屬性都讓這一模型的應用部署更為容易，不過，大模型部署和應用中如果缺乏相應的網絡安全配置和管理機制，容易帶來大面積的安全風險。近日，國家網絡安全通報中心發布的《關于大模型工具Ollama存在安全風險的情況通報 》顯示，多數用戶使用Ollama私有化部署且未修改默認配置，存在數據泄露、算力盜取、服務中斷等安全風險。

2024年12月27日金融監管總局正式發布了《銀行保險機構數據安全管理辦法》，該辦法的出臺為金融機構在數據安全管理方面提供了明確的規范和指引。泰康在線持續高度重視數據安全管理，針對人工智能的新情況，已規劃人工智能管理方案，通過事前報備、事中評估、事后跟蹤的全生命周期，管控人工智能應用的立項、研發以及上線運營。

DeepSeek在保險行業應用前景如何？

行業人士普遍對于DeepSeek在保險領域的落地應用持樂觀態度。北京社科院的研究員王鵬指出：“DeepSeek如同一把鑰匙，開啟了保險行業智能化轉型的新大門，預計將重塑整個行業生態，幫助其在未來的市場競爭中脫穎而出，實現突破性的發展。”

雖然有若干現實困難，但整體的技術進步會讓全行業以更低成本獲得以前不能解決的技術難題的突破進展。泰康在線副總經理陳瑋表示：“金融行業的落地實踐會篩選出投入產出效果最適合大語言模型的場景和需求。技術和場景兩者的結合，配合已有的專屬領域智能算法應用，會最終催生出人工智能在保險行業的繁榮”。

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