用上一群AI小助理后 保险代理人不再甘当推销员

　　“我只需要给DeepSeek下指令，它就能给出相应的回复，帮助我进行工作，现在差不多只需要半天就能做完以前三天的工作。”一家大型保险公司保险代理人朱女士边说边向中国证券报记者展示她的AI小助理，除DeepSeek之外，还有文心一言、豆包、Kimi等大模型App。

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　　近日，保险行业加速布局DeepSeek，多家保险公司和保险资管公司已完成DeepSeek大模型本地化部署，涵盖销售支持、办公辅助、理赔质检等多种应用场景。与此同时，不少保险代理人在使用DeepSeek后纷纷分享了测评感受。

　　业内人士认为，DeepSeek等大模型作为辅助工具，能够提升工作效率，更多的是赋能而非取代保险代理人。不过，大模型等技术的发展将推动保险行业生态和代理人角色发生变化，保险代理人需要不断提升自身专业能力，向专业化、顾问化方向发展，从产品推销员转型为风险管理顾问。

　　保险代理人的新神器

　　当前，不少保险代理人通过文案、短视频等形式在社交平台进行保险知识科普、线上获客。朱女士就在小红书、视频号等平台运营着自己的账号。“有了DeepSeek之后，我会让它来写我的视频号文案，比平时自己写文案效率高了很多。我可以用节省下来的时间学习更多专业知识，专心维护高净值客户。”朱女士表示。

　　与朱女士类似，保险经纪人王女士经常在微信公众号上分享保险知识。“写文案前，我会用DeepSeek搜集资料，有时也会用DeepSeek取文章标题，或者给文案润色。”王女士坦言，“DeepSeek给出的答案为我提供了不少思路。”

　　记者在与多位保险业务员交流时了解到，除了撰写文案，为客户梳理保险产品、制定保险规划等，DeepSeek也能派上用场。在为客户做保险配置前先问问DeepSeek已成为不少保险业务员的习惯。

　　保险经纪人余先生在体验“用DeepSeek为刚出生的宝宝做保险规划”后说：“DeepSeek做的保险规划有值得肯定的地方，它考虑了不同险种、预算分配、投保顺序等，这些也是我们为客户做保险规划时重点关注的方向。”朱女士也曾试过用DeepSeek做保险规划，她认为，DeepSeek的回复大部分在理，能为自己制定保险规划提供一些思路和参考。

　　核保是购买保险时的一个重要环节，也有保险代理人对此进行测试。“综合来看，DeepSeek的分析逻辑不错。在它给出的方案基础上，结合自己的一些实践经验，代理人就能得出一个准确率较高的核保判断。”有保险代理人说。

　　保险机构加速布局

　　保险代理人对DeepSeek的使用是这项大模型技术在保险行业落地应用的缩影。当前，保险行业正加速布局DeepSeek，不少保险机构宣布已完成DeepSeek大模型本地化部署，也有部分保险机构表示，已成立专门项目组对DeepSeek加强研究。

　　新华保险表示，公司借助新华e家App技术底层栈与互联网的技术生态互通的优势，在新华e家App成功接入DeepSeek-R1、V3两款大模型产品，打造个人AI助理支持多个智能应用场景。人保财险表示，公司在保险业率先引入全尺寸DeepSeek大模型，基于国产算力设备完成私有化部署，将DeepSeek大模型能力融入公司大模型底座。太平人寿表示，已完成DeepSeek大模型本地化部署，使用该大模型并依托前期的深厚积累，快速打造了太平人寿AI助手。

　　大模型在保险行业的应用场景主要涵盖销售支持、办公辅助、理赔质检等。比如，新华保险表示，员工可利用个人AI助理进行日程管理、销售辅助支持等。人保财险表示，在私有化部署基础上，公司进一步针对重点领域、重点场景进行了DeepSeek大模型精调。目前已通过模型精调支持自动化理赔质检，准确提取理赔资料中的案件时效、损失部位等关键质检信息，有针对性地指导理赔业务管控；实现理赔人员智能陪练，实测智能问答，准确率优异，且能够针对当前人员技能提出改进建议，有效辅助基层理赔实现快速增员和能力提升。太平人寿表示，其AI助手具备深度理解对话、文档及图片的能力，能够为内勤人员解决复杂问题提供高质量方案。

　　部分保险资管机构也已进行DeepSeek大模型本地化部署。比如，人保资产表示，公司近日成功完成DeepSeek-R1大模型本地化部署，并打造专属交互应用，支持公司全员访问。同时，探索DeepSeek大模型与应用系统深度集成，实现智能研报场景。太平资产表示，近日成功完成DeepSeek-R1大模型本地化部署，能够在要素提取、智能检索、知识问答等领域，提供行业趋势分析、本地数据解析等内容服务。

　　在多场景赋能保险行业

　　业内人士认为，DeepSeek等大模型技术的应用不仅将改变保险代理人的工作方式，也将推动保险行业生态发生变革。

　　“DeepSeek等大模型技术在多个领域具有显著的赋能作用。”北京排排网保险代理有限公司总经理杨帆认为，在承保领域，大模型能够通过深度学习和数据分析，更准确地评估风险，制定个性化的保险方案；在理赔领域，大模型可以自动化处理理赔申请，提高理赔速度和准确性，减少人为错误；在投研领域，这些技术能够分析大量市场数据，为投资决策提供有力支持。此外，大模型还能在客户服务、产品开发和市场营销等方面为保险机构带来创新思路和解决方案，提升其业务竞争力。

　　对外经贸大学保险学院教授王国军认为，对于保险公司来说，DeepSeek等大模型技术的应用，有助于优化流程、减少人工操作，提高整体运营效率、降低运营成本，同时大模型可以基于大数据进行分析，有助于提高决策的科学性。保险公司可以利用大模型进行数据分析，开发出新型保险产品，推动产品创新。

　　业内人士认为，DeepSeek等大模型技术的应用还将重构保险行业生态。当前，不少大型保险公司在数字化转型方面有一定积累，部分公司此前通过与外部合作等方式打造大模型。大型保险公司通过本地化部署DeepSeek大模型，为进一步推进人工智能赋能业务打下基础。

　　对中小保险公司来说，此前大模型的研发和使用成本较高，在一定程度上限制了中小保险公司对大模型的应用。与其他大模型相比，DeepSeek大模型的开源特性与低成本训练降低了技术门槛，中小保险公司可通过定制化模型提升竞争力，有助于其提升运营效率、优化客户体验、推动业务增长。

　　需注意防范相关风险

　　在大模型使用过程中，数据安全与隐私保护等问题备受关注。业内人士表示，新技术的应用在带来便利的同时，也需注意防范相关风险，保险机构应在科技创新和风险管控之间做好平衡。

　　“保险机构需要注意用户的数据安全与隐私问题，避免技术依赖、模型偏差、算法缺陷与误判等风险。”北京市京师律师事务所律师卢鼎亮表示，保险机构在使用大模型技术时，应当注意数据的准确性、完整性和一致性；加强数据安全防护，采用加密、访问控制、数据备份等技术手段，防范数据安全风险；需要定期对大模型进行评估和验证，监测模型的性能和偏差，及时调整和优化模型。在使用大模型时，还应当确保其应用符合相关法律法规，避免法律纠纷；需要遵循保险监管机构的要求，确保合规运营。

　　“DeepSeek等大模型技术的应用，会否取代一线保险代理人”引发业界讨论。多位业内人士认为，DeepSeek更多地将承担代理人助理的角色，而非是替代者。尽管DeepSeek能够帮助处理一些工作，但在提供个性化建议、应对复杂需求等方面，保险代理人仍具有不可替代的优势。

　　从多位一线保险代理人使用反馈来看，尽管DeepSeek能为制定保险规划提供一些信息和思路，但目前DeepSeek回复的部分内容还不够及时，比如其推荐的预定利率较高的保险产品已下架。

　　业内人士表示，AI在提升保险代理人工作效率的同时，也对保险代理人的能力提出了新要求，保险代理人需要不断学习和适应新技术，提升数据分析能力、对新技术工具的使用能力等。同时，保险代理人需要不断提升专业能力，从传统的产品销售角色转向专家顾问角色，在技术变革中保持自身竞争力。