當(dāng)DeepSeek的浪潮涌來，正在努力進(jìn)行數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級的保險業(yè)自會努力擁抱新變革。

第一財(cái)經(jīng)記者不完全統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，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(chǎn)公司、保險中介等公司亦表示已有相關(guān)應(yīng)用。這樣爭先恐后地“官宣”在保險業(yè)內(nèi)并不多見，足見保險業(yè)對于DeepSeek橫空出世的興奮。

“它宛如一把鑰匙，開啟保險行業(yè)智能化變革的大門，有望重塑保險生態(tài)，助力行業(yè)在未來市場競爭中破浪前行，實(shí)現(xiàn)飛躍式發(fā)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(yè)：變革、優(yōu)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(yùn)用DeepSeek又會有何挑戰(zhàn)？帶著一連串的疑問，第一財(cái)經(jīng)記者采訪了多位業(yè)內(nèi)人士。

險企目前都用DeepSeek干些什么？

第一財(cái)經(jīng)記者梳理了上述數(shù)十家保險公司對于DeepSeek的布局發(fā)現(xiàn)，目前DeepSeek在保險行業(yè)的應(yīng)用場景可歸納為銷售智能化、客戶服務(wù)升級、內(nèi)部運(yùn)營提升、理賠提效、合規(guī)風(fēng)控增質(zhì)這幾大核心方向。

為銷售賦能是目前保險公司運(yùn)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(zhǔn)客戶畫像，實(shí)時輸出定制化銷售策略，并內(nèi)置產(chǎn)品特色介紹、核保標(biāo)準(zhǔn)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(yè)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(chǔ)工具到全鏈路的智能助力。北大方正人壽人士對第一財(cái)經(jīng)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(dá)到初期預(yù)期。

在內(nèi)部運(yùn)營提升方面，亦有多家險企正在依托DeepSeek實(shí)現(xiàn)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(nèi)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?yàn)閮?nèi)勤人員解決復(fù)雜問題提供高質(zhì)量的方案，從而大幅提升工作效率。太平資產(chǎn)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(lǐng)域，提供行業(yè)趨勢分析、本地?cái)?shù)據(jù)解析等內(nèi)容服務(wù)，助力員工更便捷地處理海量信息數(shù)據(jù)，提升工作效率。

客戶服務(wù)升級也是險企應(yīng)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(wù)就是該智能平臺的三大核心場景落地應(yīng)用之一。

而在理賠方面，多家險企表示DeepSeek的強(qiáng)大功能可以進(jìn)一步提升理賠效率和質(zhì)量。人保財(cái)險表示，目前通過模型精調(diào)已可支持自動化理賠質(zhì)檢，準(zhǔn)確提取理賠資料中的案件時效、損失部位等關(guān)鍵質(zhì)檢信息，有針對性地指導(dǎo)理賠業(yè)務(wù)管控。

另外，在合規(guī)風(fēng)控方面，亦有大家人壽、中華財(cái)險、人保資產(chǎn)等多家險企表示該領(lǐng)域是部署DeepSeek后的應(yīng)用方向之一。

從目前保險業(yè)的布局來看，大多數(shù)險企在DeepSeek應(yīng)用上的已有探索或未來計(jì)劃已橫跨多個場景。事實(shí)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(zhì)量。

“通過深度融合DeepSeek等大模型技術(shù)，不僅能夠不斷優(yōu)化現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程，還能探索更多跨場景應(yīng)用，如風(fēng)險預(yù)測、精準(zhǔn)營銷和客戶服務(wù)等，進(jìn)一步提升全流程的智能化水平，打造高效、可信的數(shù)字運(yùn)營體系。”太平人壽相關(guān)負(fù)責(zé)人在接受第一財(cái)經(jīng)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(yè)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(guān)負(fù)責(zé)人對第一財(cái)經(jīng)記者分析稱，DeepSeek的核心優(yōu)勢在于深度推理與上下文理解。“傳統(tǒng)大模型往往側(cè)重于生成‘套路’語言，而DeepSeek通過強(qiáng)化推理能力，使得模型能夠更準(zhǔn)確地分析業(yè)務(wù)文檔、提取關(guān)鍵信息，并給出更具洞察力的建議。這種優(yōu)化使得模型在處理專業(yè)領(lǐng)域任務(wù)時，不僅能完成簡單的信息匹配，還能進(jìn)行復(fù)雜邏輯判斷和情境推理。”

另外，該負(fù)責(zé)人認(rèn)為，DeepSeek在應(yīng)用中往往與企業(yè)內(nèi)部定制的知識庫和專業(yè)數(shù)據(jù)緊密結(jié)合，充分利用領(lǐng)域知識來指導(dǎo)推理過程。這一機(jī)制確保了模型生成的答案更符合實(shí)際業(yè)務(wù)需求，減少了傳統(tǒng)大模型在泛化場景下可能出現(xiàn)的“胡言亂語”問題。同時，相比于一些依賴于簡單檢索增強(qiáng)生成（RAG）能力的方案，DeepSeek更注重對業(yè)務(wù)語境的深刻解讀，這使得它在面對涉及多層邏輯和專業(yè)術(shù)語的問題時，能夠提供更高質(zhì)量的響應(yīng)，在處理復(fù)雜業(yè)務(wù)場景時展現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。

而之前困擾險企的成本問題，也是DeepSeek的顯著優(yōu)勢。該負(fù)責(zé)人稱，以往大模型參數(shù)量大、效果一般，私有化部署成本高。DeepSeek通過高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和蒸餾技術(shù)，有效提升了模型性能，即使參數(shù)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(yè)部署，相比傳統(tǒng)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(jù)自身需要選擇所需的數(shù)據(jù)規(guī)格，使用自有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行私有化訓(xùn)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(xiàng)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(yè)內(nèi)看來詳細(xì)且有一定專業(yè)性的保險規(guī)劃，數(shù)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(yè)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(cái)經(jīng)記者表示。該人士認(rèn)為，AI并非替代專業(yè)，而是強(qiáng)化專業(yè)。目前AI的作用是將代理人從重復(fù)性事務(wù)中解放，使其更專注于高價值服務(wù)與客戶關(guān)系深耕。通過模擬實(shí)戰(zhàn)場景與即時反饋，AI工具可系統(tǒng)性提升代理人產(chǎn)品解讀、需求挖掘等核心能力，打造“專業(yè)+科技”復(fù)合型隊(duì)伍。

顯然對于險企來說，DeepSeek等AI工具的使用現(xiàn)階段并不是要取代代理人隊(duì)伍，而是推動代理人從“銷售執(zhí)行者”向“專業(yè)顧問+資源整合者”轉(zhuǎn)型，人工智能扮演的是強(qiáng)大隊(duì)伍、提升服務(wù)品質(zhì)的核心引擎角色。

“我一點(diǎn)不慌。”面對第一財(cái)經(jīng)記者提出的是否擔(dān)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(rèn)在第一次看到DeepSeek生成的保險規(guī)劃確實(shí)有被“驚艷”到，但是她認(rèn)為，DeepSeek暫時還是無法取代自己和客戶“面對面”的效果。“DeepSeek確實(shí)有其優(yōu)勢，但相對而言還是提供較為標(biāo)準(zhǔn)化的答案，而且是在客戶已經(jīng)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(guān)系。但保險代理人可以根據(jù)客戶的具體情況、不同想法或是顧慮提供更為精準(zhǔn)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(wù)和理賠服務(wù)，甚至有些可能和客戶相處成了朋友，這些DeepSeek如何實(shí)現(xiàn)？”

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

有何挑戰(zhàn)？

盡管DeepSeek能力強(qiáng)大，但關(guān)于AI“胡言亂語”的通病以及客戶隱私、數(shù)據(jù)安全等問題對于包括險企在內(nèi)的應(yīng)用者仍是需要應(yīng)對的挑戰(zhàn)。

上述北大方正人壽人士對此回應(yīng)第一財(cái)經(jīng)記者稱，在應(yīng)用層面減少DeepSeek可能出現(xiàn)的“胡言亂語”影響，場景選擇至關(guān)重要。對于準(zhǔn)確性要求不高的通用場景，可以優(yōu)先使用大模型的標(biāo)準(zhǔn)能力；而在嚴(yán)肅且非通用的場景中，則需要通過構(gòu)建和優(yōu)化領(lǐng)域知識庫，持續(xù)提升回復(fù)的準(zhǔn)確性和可靠性。而針對數(shù)據(jù)隱私與安全問題，不同場景應(yīng)匹配合適的大模型部署方式。若應(yīng)用不涉及公司或客戶敏感數(shù)據(jù)，可采用大模型SaaS服務(wù)，以降低運(yùn)維成本并提升模型可用性；而對于高度專業(yè)化的非通用場景，建議采用私有化部署方式，以確保數(shù)據(jù)安全和業(yè)務(wù)合規(guī)性。此外，在應(yīng)用前端需嚴(yán)格控制用戶使用授權(quán)、權(quán)限，并在交互過程中對敏感詞匯進(jìn)行脫敏和過濾，進(jìn)一步強(qiáng)化安全防護(hù)措施。

上述太平人壽相關(guān)負(fù)責(zé)人則表示，嚴(yán)格的文檔權(quán)限管理策略，流程化的安全掃描機(jī)制等管理流程上的風(fēng)控點(diǎn)，也是保障數(shù)據(jù)內(nèi)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(yè)的廣泛應(yīng)用，建立統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)迫在眉睫：一方面制定關(guān)于數(shù)據(jù)使用的規(guī)范；另一方面，針對DeepSeek的模型評估、性能監(jiān)測等也應(yīng)出臺相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)。同時，保險行業(yè)必須強(qiáng)化人才建設(shè)，要培養(yǎng)既懂保險業(yè)務(wù)又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。另外，DeepSeek未來可與區(qū)塊鏈等技術(shù)深度融合，由此增強(qiáng)數(shù)據(jù)的安全性與可信度。