大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2025）_143页_4mb

《大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2025）》总结

核心内容

本白皮书系统分析了2025年大模型技术在保险行业的深度应用与演进，提出“智能体驱动的保险新范式”作为行业发展的新方向。该范式强调从“被动理赔、事后补偿”转向“事前预警、事中干预、事后复盘”的全流程管理，推动保险业务从信息化迈向智能化。

主要观点

• 技术演进：大模型技术从规模扩张迈向认知升级，具备推理增强、偏好对齐、多模态统一、具身智能等关键能力。
• 智能体技术：智能体不再仅限于回答问题，而是具备推理与规划能力，实现自主协同与动态演化，成为保险业务流程中的关键角色。
• 场景融合：大模型与智能体技术在保险核心业务如客服、核保、理赔、风控、投研、营销等环节实现深度融合，推动业务流程优化与组织能力升级。
• 治理框架：保险行业需构建可信、可控、可审计的治理体系，以应对AI带来的合规、安全、责任界定等新挑战。
• 生态构建：国产大模型与AI芯片的协同发展，推动保险行业实现技术自主与生态创新，为保险数字化转型提供坚实基础。

关键信息

1. 大模型技术发展

• 推理能力：新一代大模型具备“类人深度思考过程”，支持逻辑透明与可解释性，提升核保、理赔等场景的决策质量。
• 多模态融合：模型可统一处理文本、图像、音视频等信息，显著提升复杂场景的处理能力。
• 成本优化：国产大模型通过架构创新实现“小而精”部署，显著降低推理成本，提高性价比。

2. 智能体技术演进

• 智能体能力：智能体可完成从任务规划到执行验证的闭环，成为保险业务中的“主动执行者”。
• 多智能体协同：通过分工、博弈与智能协同，提升复杂任务的处理效率。
• 强化学习：反馈驱动与强化学习技术使智能体具备动态成长能力，优化业务流程。

3. 保险场景应用案例

• 国内案例：阳光保险、中国人保、中国人寿、中国平安、泰康人寿等公司已成功应用大模型与智能体技术。
• 国际案例：安联集团、瑞士再保险、安盛集团等国际保险企业也在探索AI技术的深度应用。
• 农业险应用：通过边缘算力节点，实现农业险从“被动理赔”向“主动风控+精准服务”转型。

4. 标准与治理

• 政策与标准：国家出台相关政策，推动“数据-算法-算力”一体化治理框架。
• 治理要点：包括数据安全、算法公平、可解释性、可审计性、责任界定及第三方评估。
• 行业挑战：面临技术风险、合规问题、伦理争议等挑战，需构建多维治理体系。

5. 未来趋势与建议

• 技术趋势：智能体驱动、多模态融合、具身智能将成为保险行业发展的主要方向。
• 生态协同：保险行业需与科技企业、高校、研究机构协同，推动技术创新与落地。
• 实践建议：建议从算力体系、算法定制、数据合规、行业协同等维度推动大模型应用的可持续发展。

技术与行业融合路径

• 平台底座：构建统一平台，支撑大模型与智能体的集成与部署。
• 场景牵引：以具体业务场景为驱动，实现智能体的高效应用。
• 指标驱动：通过统一指标体系，衡量应用效果与风险，实现可评估、可复制的落地路径。

国产大模型与算力发展

• 技术突破：DeepSeek、豆包、通义千问等国产大模型在多个领域实现突破。
• 算力生态：国产AI芯片如华为昇腾、寒武纪思元、沐曦曦云等，实现性能与成本的双重突破。
• 市场趋势：国产芯片市场份额预计在2025年突破50%，形成“可用-好用-必用”的良性循环。

保险行业转型方向

• 智能化升级：从“工具叠加”转向“业务原生”，推动保险流程智能化。
• 服务深化：以技术赋能为核心，提升服务精度与效率。
• 生态共建：通过技术协同与政策联动，推动保险与AI的深度融合。

挑战与应对策略

• 数据孤岛：需要推动数据整合与标准化，提升AI模型训练质量。
• 算力成本：通过优化架构与资源调度，实现算力成本的有效控制。
• 人才与文化：加强AI人才培养，缓解员工对技术替代的担忧。
• 监管与合规：构建符合行业特性的治理框架，提升技术应用的合规性。

结语

本白皮书旨在为保险行业提供一份“共同语言”和“路线图”，推动AI技术在保险领域的深度应用与可持续发展。通过技术导向与产业导向相结合，构建从数据到模型、从智能体到业务流、从效果评估到治理审计的全链路闭环，助力保险行业迈向“科技引领”的新时代。