每經(jīng)記者 袁園    每經(jīng)編輯 廖丹    

2025年初，國產(chǎn)開源大模型深度求索（DeepSeek）橫空出世，憑借其出色的自然語言處理、推理分析及數(shù)據(jù)處理能力，迅速在金融尤其是保險(xiǎn)領(lǐng)域引發(fā)應(yīng)用熱潮。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，新華保險(xiǎn)、陽光保險(xiǎn)、北大方正人壽、水滴公司等機(jī)構(gòu)已率先完成DeepSeek的接入，積極探索其在智能客服、精準(zhǔn)營(yíng)銷、核保理賠等多場(chǎng)景下的應(yīng)用。

在保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的背景下，DeepSeek大模型依托于開源特性和低成本優(yōu)勢(shì)正在為業(yè)內(nèi)機(jī)構(gòu)提供差異化賦能，也給保險(xiǎn)業(yè)的數(shù)智化發(fā)展帶來了更多暢想。那么，當(dāng)前保險(xiǎn)業(yè)的人工智能技術(shù)發(fā)展應(yīng)用的成效如何？DeepSeek的出現(xiàn)又會(huì)給保險(xiǎn)業(yè)帶來什么樣的改變？帶著這樣的疑問，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者專訪了陽光數(shù)智科技有限責(zé)任公司（以下簡(jiǎn)稱“陽光數(shù)科”）副總經(jīng)理顧青山。

其認(rèn)為，相較于Chat-GPT，DeepSeek的技術(shù)差異主要體現(xiàn)在三大方面，而這也將給產(chǎn)業(yè)及保險(xiǎn)行業(yè)帶來新的改變。作為從業(yè)機(jī)構(gòu)及從業(yè)者，需要以“開放而務(wù)實(shí)”的心態(tài)積極擁抱新技術(shù)——既保持對(duì)新技術(shù)的高度敏感，也要立足行業(yè)痛點(diǎn)積極尋找技術(shù)價(jià)值錨點(diǎn)。

陽光數(shù)科副總經(jīng)理顧青山 圖片來源：受訪者供圖

DeepSeek帶來三大改變

NBD：從技術(shù)層面來看，DeepSeek跟Chat-GPT的計(jì)算邏輯有什么不同？相較于OpenAI等人工智能2.0時(shí)代的應(yīng)用技術(shù)，DeepSeek能給產(chǎn)業(yè)及保險(xiǎn)業(yè)帶來什么樣的新改變？

顧青山：從技術(shù)視角看，DeepSeek與ChatGPT的差異主要體現(xiàn)在如下幾個(gè)方面：

一是DeepSeek-R1體驗(yàn)提升很大。R1的深度思考模式會(huì)展示詳細(xì)的思維鏈過程，這種“透明化推理”不僅能讓用戶獲得答案，還能讓用戶了解到AI的思考邏輯，甚至反向?qū)W習(xí)AI如何拆解復(fù)雜問題，這對(duì)于需要復(fù)雜推理的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景幫助很大，例如在做經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要拆解異常數(shù)據(jù)背后的邏輯，R1的推理過程可以提供非常有價(jià)值的線索。這是目前ChatGPT所不具備的。

二是DeepSeek的中文理解力更好。相較于ChatGPT-4o，DeepSeek針對(duì)中文市場(chǎng)進(jìn)行了深度優(yōu)化，它不僅在語言理解和生成方面表現(xiàn)卓越，還能更好地捕捉中文語境中的細(xì)微差別。

三是DeepSeek的開源優(yōu)勢(shì)。DeepSeek開源671B參數(shù)規(guī)模的R1和V3，其能力齊平甚至部分超越GPT-4o等模型。企業(yè)可以將DeepSeek開源模型進(jìn)行私有化部署，使得過去因數(shù)據(jù)隱私問題無法應(yīng)用外部大模型服務(wù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景可以得以應(yīng)用。

DeepSeek給產(chǎn)業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)帶來的新的改變，我認(rèn)為主要有以下幾點(diǎn)：

一是因DeepSeek私有化部署的可行，可以廣泛深入應(yīng)用于保險(xiǎn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，深度嵌入業(yè)務(wù)流程，融合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)保護(hù)能力進(jìn)一步夯實(shí)，這使得大模型的應(yīng)用落地可以更深入。

二是DeepSeek私有化成本也相對(duì)更低，減輕了應(yīng)用成本壓力，投產(chǎn)比高，有更多的應(yīng)用可能。開源、能力更強(qiáng)的大模型拉低了技術(shù)的門檻，免費(fèi)開放的客戶端也激發(fā)了更多業(yè)務(wù)人員的熱情，從而可以在更多的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景涌現(xiàn)更多創(chuàng)新。

三是隨著DeepSeek深度思考、透明化推理的模式不斷增強(qiáng)，可以使大模型從過去簡(jiǎn)單的對(duì)話型應(yīng)用向深入保險(xiǎn)領(lǐng)域?qū)I(yè)場(chǎng)景應(yīng)用進(jìn)行轉(zhuǎn)變，比如在精算定價(jià)、風(fēng)控、理賠定損等核心保險(xiǎn)領(lǐng)域真正實(shí)現(xiàn)專家型機(jī)器人應(yīng)用。

NBD：對(duì)于DeepSeek，陽光保險(xiǎn)目前的態(tài)度如何？后期是否會(huì)有一些合作的動(dòng)作？

顧青山：陽光保險(xiǎn)始終秉持開放、創(chuàng)新的態(tài)度，高度重視人工智能技術(shù)在企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的實(shí)際應(yīng)用。2023年我們開始構(gòu)建了開放混合式大模型底座，建立覆蓋保險(xiǎn)核心能力的評(píng)測(cè)體系，并持續(xù)跟蹤全球領(lǐng)先的大模型，持續(xù)提升場(chǎng)景應(yīng)用能力。

在DeepSeek爆火出圈之前我們已經(jīng)在持續(xù)關(guān)注。在對(duì)DeepSeek-V2.5測(cè)評(píng)時(shí)我們發(fā)現(xiàn)相對(duì)于V2版本而言提升很大；去年12月DeepSeek-V3發(fā)布后，我們發(fā)現(xiàn)其在保險(xiǎn)場(chǎng)景的通用能力評(píng)測(cè)表現(xiàn)突出，隨即我們將之引入并在智能外呼場(chǎng)景進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證。今年2月初我們完成DeepSeek-R1模型API對(duì)接，并開放接口平臺(tái)和智能體平臺(tái)，為全科技條線提供開放性的應(yīng)用支持，在全員日常辦公場(chǎng)景全面推廣應(yīng)用，并在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景展開應(yīng)用場(chǎng)景全面探索。目前我們已經(jīng)完成了DeepSeek-R1模型私有化部署，還舉辦了一系列圍繞DeepSeek應(yīng)用的相關(guān)活動(dòng)，全面提升各條線員工數(shù)智應(yīng)用的意識(shí)和能力，激發(fā)各業(yè)務(wù)條線積極探索科技創(chuàng)新。我們相信，這種“技術(shù)敏捷驗(yàn)證+業(yè)務(wù)深度協(xié)同”的工作模式將進(jìn)一步加速AI在保險(xiǎn)行業(yè)的價(jià)值釋放。

機(jī)構(gòu)呈現(xiàn)分層格局

NBD：作為與技術(shù)結(jié)合較深的保險(xiǎn)業(yè)，對(duì)于新技術(shù)其實(shí)一直是積極擁抱的態(tài)度，在科技方面的投入也很大。據(jù)你觀察，當(dāng)前真正將人工智能應(yīng)用到具體業(yè)務(wù)并產(chǎn)生賦能價(jià)值的保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)有多少？

顧青山：目前，保險(xiǎn)行業(yè)對(duì)人工智能的應(yīng)用呈現(xiàn)出明顯的分層格局：頭部險(xiǎn)企大部分已形成規(guī)?；斯ぶ悄軕?yīng)用能力；中型險(xiǎn)企則大都處于重點(diǎn)場(chǎng)景試點(diǎn)階段；大量中小險(xiǎn)企停留在局部功能優(yōu)化的初級(jí)階段。

頭部險(xiǎn)企如平安、太保等，以及一直以來重視科技戰(zhàn)略的陽光保險(xiǎn)，都已建立了超百人人工智能團(tuán)隊(duì)，并在智能客服、理賠自動(dòng)化等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了人工智能應(yīng)用突破。這類險(xiǎn)企通過自建AI中臺(tái)，正逐步從單點(diǎn)突破轉(zhuǎn)向全流程智能化重構(gòu)。

中型險(xiǎn)企多采用“自研+采購”的混合模式，重點(diǎn)突破智能客服、代理人賦能等場(chǎng)景。這類險(xiǎn)企更注重投入產(chǎn)出比，偏好見效快的解決方案。

中小險(xiǎn)企更傾向直接采用技術(shù)廠商的整合方案或者是第三方SaaS服務(wù)，但這種方式的定制化能力較為不足，可能會(huì)削弱人工智能的應(yīng)用效果。

NBD：當(dāng)前保險(xiǎn)領(lǐng)域人工智能技術(shù)介入最多的業(yè)務(wù)板塊是哪個(gè)領(lǐng)域？能否以具體業(yè)務(wù)為例，說明技術(shù)升級(jí)前后的差異點(diǎn)到底有何不同？

顧青山：自ChatGPT等生成式AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破以來，保險(xiǎn)行業(yè)迅速認(rèn)識(shí)到其潛在的巨大價(jià)值，并開始在全業(yè)務(wù)鏈條上進(jìn)行驗(yàn)證及應(yīng)用。陽光保險(xiǎn)實(shí)施了一系列技術(shù)更新迭代，在已有基礎(chǔ)上全面提升場(chǎng)景應(yīng)用效能。

以智能客服和保險(xiǎn)銷售溝通為例，相較于技術(shù)升級(jí)之前，使用生成式人工智能技術(shù)可以大幅提升機(jī)器人對(duì)話深入理解能力，更好地實(shí)現(xiàn)結(jié)合上下文理解的多輪對(duì)話，根據(jù)每個(gè)客戶的對(duì)話生成更生動(dòng)地回應(yīng)內(nèi)容并實(shí)現(xiàn)很多任務(wù)的智能化處理，問題解決程度更高，顯著提升客戶業(yè)務(wù)辦理的體驗(yàn)。以車險(xiǎn)報(bào)案場(chǎng)景為例，陽光保險(xiǎn)在95510客戶服務(wù)熱線部署的智能客服機(jī)器人能夠精準(zhǔn)識(shí)別不同地區(qū)客戶說出的出險(xiǎn)車牌號(hào)、出險(xiǎn)地址等關(guān)鍵信息，相關(guān)自動(dòng)化流程極大縮短了客戶的等待時(shí)間，為客戶帶來更好的體驗(yàn)。

NBD：從2023年的ChatGPT到現(xiàn)在的DeepSeek，中間其實(shí)僅間隔了不到兩年，新一輪技術(shù)的快速推廣，對(duì)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的科技團(tuán)隊(duì)會(huì)帶來怎樣的影響？保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)又該如何調(diào)整團(tuán)隊(duì)布局或研究方向以應(yīng)對(duì)DeepSeek帶來的改變？

顧青山：當(dāng)前全球科技發(fā)展瞬息萬變，尤其是以DeepSeek為代表的新一代AI技術(shù)的興起，正在重塑各個(gè)行業(yè)價(jià)值鏈。對(duì)于保險(xiǎn)科技團(tuán)隊(duì)而言，這種變革既帶來效率躍升的機(jī)遇，也面臨著能力重塑的挑戰(zhàn)。隨著代碼生成等大模型應(yīng)用的普及，科技團(tuán)隊(duì)大幅提升工作效率，但對(duì)基礎(chǔ)開發(fā)能力的需求進(jìn)一步下降。同樣的，技術(shù)的快速更新?lián)Q代，在給科技團(tuán)隊(duì)、科技人員提供了更多的學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)機(jī)會(huì)的同時(shí)，對(duì)保險(xiǎn)科技團(tuán)隊(duì)的學(xué)習(xí)能力、應(yīng)用能力帶來挑戰(zhàn)。

我認(rèn)為，下一階段，保險(xiǎn)科技團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)在快速學(xué)習(xí)跨領(lǐng)域知識(shí)技能、快速掌握前沿技術(shù)、既懂保險(xiǎn)業(yè)務(wù)又懂技術(shù)且結(jié)合具體場(chǎng)景快速應(yīng)用新技術(shù)等方面構(gòu)建未來核心競(jìng)爭(zhēng)力，以適應(yīng)科技的快速發(fā)展，并充分利用先進(jìn)的技術(shù)助力保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展。

建議循序漸進(jìn)制定大模型策略

NBD：近兩年人工智能技術(shù)發(fā)展很快，每次新技術(shù)出來都給市場(chǎng)帶來巨大影響。身處日新月異的時(shí)代，保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)或保險(xiǎn)從業(yè)者該抱著什么樣的心態(tài)去看待新技術(shù)？未來3～5年，大模型還將給保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)帶來哪些可預(yù)見的改變？

顧青山：保險(xiǎn)從業(yè)者需以“開放而務(wù)實(shí)”的心態(tài)積極擁抱新技術(shù)——既保持對(duì)新技術(shù)的高度敏感，也要立足行業(yè)痛點(diǎn)積極尋找技術(shù)價(jià)值錨點(diǎn)。

我認(rèn)為，大模型本身不是顛覆行業(yè)的“魔法棒”，而是需與業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度融合的生產(chǎn)力工具。

在未來三到五年間，大模型技術(shù)可能將在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)領(lǐng)域引發(fā)一場(chǎng)深刻的變革：一是更有效地提升客戶服務(wù)體驗(yàn)。通過構(gòu)建全天候的智能客服體系，能夠7×24小時(shí)不間斷地提供理賠咨詢、條款解讀等一系列服務(wù)，極大地提升了客戶體驗(yàn)和服務(wù)效率。

二是全面提升經(jīng)營(yíng)管理效率和產(chǎn)能。以智能核保為例，通過引入多模態(tài)大模型，迅速解析包括醫(yī)療報(bào)告、影像資料在內(nèi)的各類復(fù)雜文件，從而實(shí)現(xiàn)秒級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，大幅提升核保效率。

三是全面強(qiáng)化風(fēng)控能力。大模型將推動(dòng)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)風(fēng)控能力實(shí)現(xiàn)多維升級(jí)。例如通過整合醫(yī)療影像、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、社交媒體等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)畫像，實(shí)現(xiàn)承保風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)評(píng)估。

此外，在制定大模型應(yīng)用策略時(shí)，建議遵循“循序漸進(jìn)”的基本原則，即依照AI就緒度逐步實(shí)施，從“普及應(yīng)用”階段穩(wěn)步過渡到“核心建設(shè)”階段，并最終邁向“前沿探索”階段。這一策略旨在確保技術(shù)有效落地的同時(shí)，最大程度地發(fā)揮大模型在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中的潛力。

在“普及應(yīng)用”階段，聚焦于那些能夠迅速提升工作效率、降低成本的通用型AI應(yīng)用，例如文書助理、自動(dòng)編程工具、知識(shí)搜索系統(tǒng)等。這些應(yīng)用通?；诔墒斓募夹g(shù)框架，易于部署且能夠快速見效，不僅提升了工作效率，也為后續(xù)的核心建設(shè)和前沿探索奠定基礎(chǔ)。

在“核心建設(shè)”階段將大模型技術(shù)深度融入保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的核心流程中，打造具有行業(yè)特色的AI應(yīng)用。例如，我們自主研發(fā)的壽險(xiǎn)銷售機(jī)器人可以基于用戶畫像和行為數(shù)據(jù)，提供個(gè)性化的產(chǎn)品推薦和購買建議，提升銷售轉(zhuǎn)化率；車險(xiǎn)銷售機(jī)器人則能夠自動(dòng)化處理車險(xiǎn)報(bào)價(jià)、投保、理賠等全流程，提高客戶滿意度；客服機(jī)器人則能夠24小時(shí)不間斷地提供咨詢服務(wù)，解決客戶的疑問和問題。這些核心應(yīng)用不僅提升了業(yè)務(wù)效率，也增強(qiáng)了保險(xiǎn)公司的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

最后，在“前沿探索”階段，嘗試那些具有顛覆潛力的AI應(yīng)用，推動(dòng)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新與發(fā)展。例如，我們正在積極推動(dòng)經(jīng)營(yíng)管理機(jī)器人的打造，利用大模型的推理能力，對(duì)保險(xiǎn)公司的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，為管理者提供經(jīng)營(yíng)決策支持；投研助手機(jī)器人則能夠整合市場(chǎng)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)報(bào)告等信息，為投資經(jīng)理提供智能化的投資策略建議；醫(yī)療健康機(jī)器人則可以結(jié)合醫(yī)療數(shù)據(jù)和用戶健康信息，提供個(gè)性化的健康管理服務(wù)。

封面圖片來源：視覺中國-VCG41N1472123004