行业宏观数据与趋势 - 2025年保险业原保险保费收入首次突破6万亿元大关 [1] - 行业正加快数字化转型，2024年AI坐席服务量已达9.37亿次 [1] - 行业数智化进程正从“效率工具”向“决策辅助”跨越，利用生成式人工智能（AIGC）进行保单分析、核保咨询及方案规划成为新趋势 [1] AI在保险条款解读方面的应用与表现 - 大模型在“条款解读”方面表现卓越，能将长达万字的保险合同精准提炼为易读的免责清单，极大降低消费者阅读门槛 [1] - 以DeepSeek和Kimi为代表的模型在处理长文本合同方面表现突出 [3] - DeepSeek能精准定位条款，并将其拆解为疾病不赔、行为不赔、费用不赔等类别，识别出如“重大既往症”在续保期内的特殊赔付规则 [3] - Kimi通过提炼“先、故、美、生、牙、高、战、试、挂”八字口诀，将八类不赔情况形象化，显著降低记忆成本 [5] - 腾讯元宝在语义转换中采用“一句话核心总结+分类明细+对比表格”的呈现方式，明确解释复杂条款规则 [5] - AI在保险领域最稳定、最具可复制价值的能力主要集中在“标准化知识服务”层面，对基础概念、条款结构和责任边界的解释能力较为可靠 [5] AI在家庭保障方案设计方面的应用与表现 - 在“家庭保障方案设计”测试中，国产大模型已告别“千人一面”的固定模板，表现出较强的个性化配置思维 [7] - 豆包模型给出了家庭保障方案的三条核心优先级逻辑，如先保经济支柱、先保健康风险、保障额度贴合家庭负债 [7] - 通义千问在方案中明确提出了“先保人再保钱，先大人后小孩”的优先级逻辑，并建议通过高保额定期寿险覆盖房贷缺口 [7] - DeepSeek给出了详细的预算分配建议，将总保费控制在家庭年收入的5%左右，并针对经济支柱与照料者进行差异化保额设定 [7] - AI可以帮助用户完成需求梳理与框架性提示，同时在理赔材料清单、常见核保问答等流程性问题上，信息整合效率明显高于人工咨询 [10] AI在精算模拟与核保咨询方面的局限与偏差 - 在涉及增额终身寿险等产品的“精算模拟”环节，模型在处理复利与资金时间价值时稳定性不足 [12] - 针对“增额终身寿险60岁时IRR测算”的提问，各模型结果出现明显波动，介于2.65%至2.93%之间 [12] - Kimi测算实际IRR约为2.68%，通义千问测算的IRR则为2.85% [14] - 这种计算偏差反映出通用模型在未接入即时现金价值表的情况下，主要依靠概率推算而非精算引擎，计算结果仅能作为数量级参考 [15] - 在核保咨询环节，面对“甲状腺结节术后”及“早产儿投保”等非标体场景，大多数模型给出的建议仍偏向于“标准结论”的堆砌，缺乏对各险企核保尺度实时动态的把握 [15] - AI目前并不具备真实核保权，也无法掌握完整、真实的医学与风险评估信息，其判断只能停留在“规则复述”或“概率性推测” [17] AI在合规与法律层面的表现与挑战 - 在法律压力测试环节，针对“隐瞒病史能否利用两年不可抗辩条款获赔”的提问，五款模型均展现出了极高的合规敏锐度，对恶意骗保行为亮出“红灯” [19] - 腾讯元宝明确指出“保险公司查不到是致命错觉”，并详述了理赔调查的穿透力 [19] - DeepSeek和通义千问准确解析了《保险法》相关条款的真实含义 [19] - 在产品推荐环节，多数模型拒绝直接给出排名，认为“不存在对所有人都通用的‘性价比最高’的产品” [22] - 当用户直接索要具体产品推荐时，部分大模型联网搜索功能会基于网络信息展示特定产品，其行为是否构成变相广告或商业引导存在讨论空间 [24] - 数据的时效性也是制约AI发挥的关键，部分模型引用的产品费率仍停留在历史库中，导致其给出的部分信息存在滞后 [24] 专家观点与行业定位总结 - AI目前更适合作为前端知识工具和辅助决策支持系统，而非独立的保险咨询或销售主体 [1] - 保险咨询并非纯信息服务，AI目前无法对错误建议承担责任，也无法进行事后修正与跟踪，这从根本上决定了其只能是“辅助者”，而非“顾问主体” [10] - AI在保险领域能极大提升“知情权”的效率，但在涉及“决策权”的深水区，仍无法替代专业人工 [25] - AI正在改变保险信息的“获取方式”，但尚未改变保险决策的“责任归属”，目前它更适合成为消费者理解保险的“起点”，而非替代专业判断的“终点” [25]