大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2025）——智能体驱动的保险新范式_143页_4mb

《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》（2025）总结

核心内容概述

《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》（2025）聚焦“智能体驱动的保险新范式”，全面分析了大模型技术在保险行业的应用现状、发展趋势及落地实践。白皮书指出，大模型技术已从规模扩张走向认知升级，保险行业正通过智能体技术实现从“被动理赔”向“全流程主动管理”的转型。通过技术与业务的深度融合，大模型正在推动保险业从信息化迈向智能化，从“工具叠加”迈向“业务原生”。

主要观点

• 智能体成为核心形态：智能体不仅具备回答问题的能力，还能围绕业务目标进行推理、规划、执行，并在反馈中持续优化，成为保险业务流程中不可或缺的一环。
• 业务闭环与流程优化：保险行业正在构建“事前识别与预警—事中协同处置—事后复盘改进”的闭环，使风险管理从分散动作走向流程化、可持续运行。
• 技术与业务融合：大模型正逐步嵌入承保、理赔、风控、客服、投研等关键链路，成为可重复调用的生产力，推动保险业务流程智能化。
• 治理框架构建：保险行业需在可信、可控、可审计的治理边界内，通过统一指标衡量效果与风险，实现技术应用的可度量、可迭代与可推广。
• 国产大模型崛起：国产大模型在技术突破、开源生态与垂直应用上展现出独特优势，通过架构优化、成本控制与场景适配，实现了与国际领先模型的接轨。
• 算力基础设施优化：国产AI芯片与算力基础设施协同发展，提升了保险行业在数据处理、模型训练与推理部署上的效率与成本效益。
• 具身智能推动保险保障创新：具身智能在感知、决策与执行层面的突破，为保险产品在医疗、农业等领域的精准服务与风险管控提供了新思路。
• 行业生态协同：保险行业需加强与科技企业、高校及研究机构的合作，构建开放、协同、可持续的AI生态，推动大模型技术的广泛应用。

关键信息

1. 大模型技术发展

• 推理能力升级：2025年大模型的核心突破在于推理架构的重构，从“结果输出”转向“过程可溯”，提升了决策的透明性与可解释性。
• 多模态融合：通过统一编码器架构，实现文本、图像、音视频等多模态数据的深度协同，显著提升了复杂场景的处理能力。
• 效率与成本优化：大模型在长上下文处理、知识蒸馏与混合精度训练等方面的创新，大幅降低了推理成本，推动了技术的普惠化应用。
• 全球算力部署：英伟达等芯片厂商的算力升级，结合“私有集群—云租赁—边缘节点”的混合部署模式，为保险行业的多模态数据处理与实时响应提供了支撑。

2. 国产大模型与算力生态

• 技术突破：DeepSeek、豆包、通义千问等国产大模型在推理能力、代码生成、多模态理解等领域表现突出，部分模型在国际评测中领先。
• 算力生态构建：国产AI芯片如华为昇腾910B、寒武纪思元590、沐曦曦云C600等，通过7nm工艺与Chiplet技术，提升了算力密度与能效。
• 成本优势显著：国产大模型API价格平均仅为3.88元/百万Tokens，远低于海外模型的20.46元/百万Tokens，为保险行业提供了更具性价比的技术选择。
• 生态协同：国产模型通过开源战略与生态构建，增强了技术的可用性与可扩展性，推动了保险行业的自主可控发展。

3. 智能体技术与应用

• 智能体能力：智能体通过感知、决策与执行闭环，实现了从“认知”到“行动”的能力跃迁，为保险业务的自动化与智能化提供了基础。
• 多智能体协同：多智能体系统通过分工、博弈与系统涌现性，提升了复杂任务的处理能力与协同效率。
• 强化学习与反馈驱动：通过强化学习与反馈机制，智能体能够实现动态演化，适应不断变化的保险业务环境。

4. 保险行业的应用案例

• 国内案例：阳光保险、中国人保、中国人寿、中国平安等头部企业已实现智能体在客服、核保、理赔、风控等环节的广泛应用。
• 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积极采用智能体技术，提升服务效率与风险管理能力。
• 具身智能应用：在农业保险等场景中，具身智能技术通过边缘节点实现精准数据采集与实时响应，提升了保险服务的智能化水平。

5. 治理与安全挑战

• 数据安全：保险行业需建立数据安全机制，确保模型在处理敏感信息时的合规性与安全性。
• 算法公平与可解释性：模型需具备可解释性与算法公平性，以增强用户信任与监管合规。
• 责任界定与第三方评估：在智能体应用中，需明确责任边界，通过第三方评估确保模型的可靠性与可审计性。

结构化总结

1. 技术演进趋势

• 从规模扩张到认知升级：大模型技术不再单纯追求参数量，而是注重推理能力、多模态融合与架构优化。
• 从工具调用到自主协同：智能体技术正在推动保险业务从“工具叠加”向“业务原生”转变，实现自动化与智能化。
• 从通用模型到垂直应用：国产大模型通过精准适配保险场景，提升了在核保、理赔、风控等环节的应用效果。

2. 行业应用现状

• 智能体赋能核心业务：智能体在客服、核保、理赔、风控等环节实现了显著提升，减少了人工干预，提高了处理效率。
• 具身智能推动服务升级：在农业保险等场景中，具身智能技术通过边缘节点实现了精准数据采集与实时响应，提升了服务的智能化水平。
• 算力与模型协同部署：通过混合部署模式，保险行业实现了从云端训练到边缘推理的全链路算力支撑，提升了业务处理能力。

3. 未来挑战与建议

• 技术与业务融合：保险行业需加强技术与业务的深度融合，推动智能体技术在更多场景中的应用。
• 治理框架完善：构建统一的治理标准，确保模型的可信、可控与可审计，是实现技术落地的关键。
• 生态协作与人才储备：保险行业需加强与科技企业、高校及研究机构的合作，构建开放、协同的AI生态，同时加强人才培养，应对技术变革带来的挑战。

4. 行业展望

• 智能体驱动新范式：智能体技术将推动保险行业迈向“全流程主动服务”模式，实现从“事后补偿”到“事前预警”的转变。
• 技术普惠化：国产大模型与算力基础设施的协同发展，将推动保险行业的技术普及与应用深化。
• 生态共建与协同创新：保险行业需与科技企业、政府及研究机构共同构建AI生态，推动技术的可持续发展与应用落地。

总结

《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》（2025）全面分析了大模型技术在保险行业的应用现状、发展趋势与挑战，强调了智能体技术在保险业务流程中的核心作用。通过技术与业务的深度融合，保险行业正逐步实现从“被动理赔”向“主动风控”转型，推动服务与管理的智能化升级。未来，随着技术的持续演进与生态的不断完善，保险行业将迎来更加广阔的发展空间与创新机遇。