DeepSeek宛如一把鑰匙，開啟保險行業智能化變革的大門。

　　當DeepSeek的浪潮涌來，正在努力進行數智化轉型升級的保險業自會努力擁抱新變革。

　　第一財經記者不完全統計發現，自2月初起，已有超過20家保險公司宣布部署或接入DeepSeek，另有多家保險資產公司、保險中介等公司亦表示已有相關應用。這樣爭先恐后地“官宣”在保險業內并不多見，足見保險業對于DeepSeek橫空出世的興奮。

　　“它宛如一把鑰匙，開啟保險行業智能化變革的大門，有望重塑保險生態，助力行業在未來市場競爭中破浪前行，實現飛躍式發展。”北京社科院研究員王鵬在近日的一篇題為《DeepSeek賦能保險行業：變革、優勢與未來展望》的撰文表示。

　　那險企目前都用DeepSeek來干些什么？和之前的大模型相比，DeepSeek對險企來說有什么不一樣？DeepSeek會替代保險代理人嗎？險企運用DeepSeek又會有何挑戰？帶著一連串的疑問，第一財經記者采訪了多位業內人士。

　　險企目前都用DeepSeek干些什么？

　　第一財經記者梳理了上述數十家保險公司對于DeepSeek的布局發現，目前DeepSeek在保險行業的應用場景可歸納為銷售智能化、客戶服務升級、內部運營提升、理賠提效、合規風控增質這幾大核心方向。

　　為銷售賦能是目前保險公司運用DeepSeek最為常見的場景。例如，大家人壽基于DeepSeek大模型升級“智能營銷助手”，可以通過精準客戶畫像，實時輸出定制化銷售策略，并內置產品特色介紹、核保標準顧問等模塊；又如北大方正人壽正式上線了基于DeepSeek大模型的智能展業助手——“方靈”，依托其自然語言處理與推理能力，旨在為代理人提供從基礎工具到全鏈路的智能助力。北大方正人壽人士對第一財經記者表示，自“方靈”上線以來，近50%的活動代理人已高頻使用，人均交互2.1次，達到初期預期。

　　在內部運營提升方面，亦有多家險企正在依托DeepSeek實現增效。例如太平人壽使用Deep Seek模型并依托前期積累打造了內勤AI助手。該助手具備深度理解對話、文檔及圖片的能力，能夠為內勤人員解決復雜問題提供高質量的方案，從而大幅提升工作效率。太平資產亦表示，通過本地化部署DeepSeek，能夠在要素提取、智能檢索、知識問答等領域，提供行業趨勢分析、本地數據解析等內容服務，助力員工更便捷地處理海量信息數據，提升工作效率。

　　客戶服務升級也是險企應用DeepSeek的重要場景之一，平安人壽近日就宣布已完成DeepSeek本地化部署，上線專為壽險打造的DeepSeek智能平臺，而客戶服務就是該智能平臺的三大核心場景落地應用之一。

　　而在理賠方面，多家險企表示DeepSeek的強大功能可以進一步提升理賠效率和質量。人保財險表示，目前通過模型精調已可支持自動化理賠質檢，準確提取理賠資料中的案件時效、損失部位等關鍵質檢信息，有針對性地指導理賠業務管控。

　　另外，在合規風控方面，亦有大家人壽、中華財險、人保資產等多家險企表示該領域是部署DeepSeek后的應用方向之一。

　　從目前保險業的布局來看，大多數險企在DeepSeek應用上的已有探索或未來計劃已橫跨多個場景。事實上，將DeepSeek融入公司的大模型底座所提升的并非單一場景下的處理能力，而是公司多個流程甚至全流程的效率和質量。

　　“通過深度融合DeepSeek等大模型技術，不僅能夠不斷優化現有業務流程，還能探索更多跨場景應用，如風險預測、精準營銷和客戶服務等，進一步提升全流程的智能化水平，打造高效、可信的數字運營體系。”太平人壽相關負責人在接受第一財經記者采訪時表示。

　　DeepSeek對險企來說有什么不一樣？

　　在DeepSeek橫空出世之前，保險業已在積極擁抱科技浪潮，布局各類大模型等AI工具。那和之前的大模型相比，DeepSeek對險企來說有什么不一樣？

　　上述太平人壽相關負責人對第一財經記者分析稱，DeepSeek的核心優勢在于深度推理與上下文理解。“傳統大模型往往側重于生成‘套路’語言，而DeepSeek通過強化推理能力，使得模型能夠更準確地分析業務文檔、提取關鍵信息，并給出更具洞察力的建議。這種優化使得模型在處理專業領域任務時，不僅能完成簡單的信息匹配，還能進行復雜邏輯判斷和情境推理。”

　　另外，該負責人認為，DeepSeek在應用中往往與企業內部定制的知識庫和專業數據緊密結合，充分利用領域知識來指導推理過程。這一機制確保了模型生成的答案更符合實際業務需求，減少了傳統大模型在泛化場景下可能出現的“胡言亂語”問題。同時，相比于一些依賴于簡單檢索增強生成（RAG）能力的方案，DeepSeek更注重對業務語境的深刻解讀，這使得它在面對涉及多層邏輯和專業術語的問題時，能夠提供更高質量的響應，在處理復雜業務場景時展現出更高的準確率和穩定性。

　　而之前困擾險企的成本問題，也是DeepSeek的顯著優勢。該負責人稱，以往大模型參數量大、效果一般，私有化部署成本高。DeepSeek通過高質量訓練數據和蒸餾技術，有效提升了模型性能，即使參數量較小，也能滿足一般需求，為私有化部署提供了條件，降低了成本。

　　成本的降低也使得DeepSeek對于中小險企更加“友好”。因此，在此輪險企部署DeepSeek的“官宣”潮中，也不乏中小險企的身影。

　　“DeepSeek可采用輕量化部署，降低對硬件算力的需求，適合中小企業部署，相比傳統超大模型更具成本效益。”上述北大方正人壽人士稱，“同時，開源策略讓DeepSeek允許保險公司根據自身需要選擇所需的數據規格，使用自有的業務數據進行私有化訓練，提升智能化水平。”

　　是賦能還是取代？

　　隨著DeepSeek的影響力逐漸加大，越來越多的保險代理人第一時間“嘗鮮”這項工具。在各類社交媒體上，“我問DeepSeek如何買保險”“Deep Seek給出的保險配置建議靠譜嗎？”之類的話題層不出窮。而隨著DeepSeek生成的一份份在業內看來詳細且有一定專業性的保險規劃，數量已然大幅減少的保險代理人到底是被賦能還是會被取代再次成為行業熱議的話題。

　　“人工智能并非取代，而是賦能。”上述北大方正人壽人士對第一財經記者表示。該人士認為，AI并非替代專業，而是強化專業。目前AI的作用是將代理人從重復性事務中解放，使其更專注于高價值服務與客戶關系深耕。通過模擬實戰場景與即時反饋，AI工具可系統性提升代理人產品解讀、需求挖掘等核心能力，打造“專業+科技”復合型隊伍。

　　顯然對于險企來說，DeepSeek等AI工具的使用現階段并不是要取代代理人隊伍，而是推動代理人從“銷售執行者”向“專業顧問+資源整合者”轉型，人工智能扮演的是強大隊伍、提升服務品質的核心引擎角色。

　　“我一點不慌。”面對第一財經記者提出的是否擔心被DeepSeek取代的問題，某壽險公司代理人李芳（化名）表示。盡管她承認在第一次看到DeepSeek生成的保險規劃確實有被“驚艷”到，但是她認為，DeepSeek暫時還是無法取代自己和客戶“面對面”的效果。“DeepSeek確實有其優勢，但相對而言還是提供較為標準化的答案，而且是在客戶已經有較為明確的需求情況下。它所生成的答案和如何提問也有關系。但保險代理人可以根據客戶的具體情況、不同想法或是顧慮提供更為精準的方案，有時聊著聊著也可以挖掘一些客戶之前并沒有意識到的需求。而且，代理人可以提供長期的、有人情味的以及主動的增值服務和理賠服務，甚至有些可能和客戶相處成了朋友，這些DeepSeek如何實現？”

　　也有業內人士表示，DeepSeek或許會讓代理人隊伍繼續“洗牌”，淘汰一些專業能力不足的代理人或者簡單的銷售者，而高素質的顧問型人才不會輕易被取代。

　　有何挑戰？

　　盡管DeepSeek能力強大，但關于AI“胡言亂語”的通病以及客戶隱私、數據安全等問題對于包括險企在內的應用者仍是需要應對的挑戰。

　　上述北大方正人壽人士對此回應第一財經記者稱，在應用層面減少DeepSeek可能出現的“胡言亂語”影響，場景選擇至關重要。對于準確性要求不高的通用場景，可以優先使用大模型的標準能力；而在嚴肅且非通用的場景中，則需要通過構建和優化領域知識庫，持續提升回復的準確性和可靠性。而針對數據隱私與安全問題，不同場景應匹配合適的大模型部署方式。若應用不涉及公司或客戶敏感數據，可采用大模型SaaS服務，以降低運維成本并提升模型可用性；而對于高度專業化的非通用場景，建議采用私有化部署方式，以確保數據安全和業務合規性。此外，在應用前端需嚴格控制用戶使用授權、權限，并在交互過程中對敏感詞匯進行脫敏和過濾，進一步強化安全防護措施。

　　上述太平人壽相關負責人則表示，嚴格的文檔權限管理策略，流程化的安全掃描機制等管理流程上的風控點，也是保障數據內容安全性的必備要素。

　　王鵬建議稱，鑒于DeepSeek等人工智能在保險行業的廣泛應用，建立統一的行業標準迫在眉睫：一方面制定關于數據使用的規范；另一方面，針對DeepSeek的模型評估、性能監測等也應出臺相應標準。同時，保險行業必須強化人才建設，要培養既懂保險業務又懂人工智能技術的復合型人才。另外，DeepSeek未來可與區塊鏈等技術深度融合，由此增強數據的安全性與可信度。

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責任編輯：曹睿潼