保险行业 AI 大模型助手产品-保险代理人提供了一个强大的支持工具

随着人工智能技术的快速发展，大模型正加速保险行业的智能化转型。保险业作为人力密集和数据密集的行业，特别适合通过大模型来革新客服、营销和理赔等场景。本案例中的保险AI大模型助手，主要聚焦于保险营销，提供智能问答、产品信息检索、产品数据计算等功能，极大提升保险代理人的工作效率，并优化客户服务体验。技术上，该助手基于开源LLM模型并进行微调，通过RAG架构集成保险知识库来提升问答的准确性和专业性。产品可以以侧边栏的形式嵌入企业微信等通讯软件，为代理人在客户沟通中提供边聊边查的实时辅助，有效整合“人工+大模型”的合作模式，降低合规风险，实现降本增效的商业价值。

随着保险市场竞争的加剧和互联网保险平台的兴起，传统保险企业面临提升客户服务的迫切需求，这对保险代理人提出了从“产品销售”向“客户专家”的角色转变，要求他们不仅要精通产品销售，还需掌握核保、理赔等业务，以适应客户的多样化和个性化需求。保险AI大模型助手应运而生，旨在通过提升代理人的专业能力和服务水平，实现个性化客户服务、优化沟通与销售策略、提供售后支持和效率提升。这些工具通过自动化处理常规查询和事务，同时提供培训、风险评估、产品推荐和多渠道互动支持，助力代理人有效管理客户关系和确保销售合规，以增强客户体验和推动业绩增长。大模型技术的深入应用不仅优化了保险业务流程，也增强了对业务针对性和安全性的考虑。垂直大模型比通用大模型更有价值，对业务的针对性更强。出于安全性考虑，大模型应用应先内后外，优先应用于内部各类管理场景，谨慎应用于对外客户场景。

保险AI大模型助手通过整合尖端的大模型技术和专业的保险知识库，为保险代理人提供了一个强大的支持工具，以提高服务效率和专业水平。这款助手利用从公开数据中微调的保险专用大模型，结合LLM+RAG的检索架构，为保险代理提供定制化问答服务，从而确保信息的准确性和响应速度。

主要能力

保险AI大模型助手集成了先进的LLM大模型技术，使用公开的保险数据进行特定的微调训练，以增强对保险产品、条款和市场动态的理解。此外，通过 LLM+RAG架构嵌入外部保险知识库数据，助手能够提供高度定制化的问答服务。助手还扩展了多项功能，包括常见保险知识问答、保险产品信息检索、保险数据计算器、沟通记录总结和待办事项生成，通过指令优化确保精确执行特定保险场景任务。 技术创新点

1.基于公开保险知识数据微调的保险大模型：特别针对保险行业需求进行定制化训练，优化对保险产品和条款的理解;

2.基于ES+Milvus的LLM+RAG混合检索架构：结合了文本搜索的精准度与生成模型的应答灵活性，有效提升信息检索的准确性和响应速度;

3.保险场景特定任务指令优化：针对产品推荐、产品比对等保险特定任务进行了指令优化，提高操作的精准性和效率;

实施效果

保险AI大模型助手已成功嵌入超过百款保险产品，并支持自动解读保险条款，能够针对涉及产品条款和年金计算等复杂问题进行实时响应。通过保险AI大模型助手的应用，可以实现以下效益：

• 工作效率提升：客户需求响应时间降低，日触达客户数增加，客户信息和需求收集准确率和覆盖率提升，帮助保险代理人更高效地处理客户需求，提升服务质量;

• 培训成本降低：专业知识学习时间减少，客户异议问题处理方式培训成本下降，保险代理人可以更快速地掌握所需知识和技能，降低培训成本，助力了增员;

• 管理成本减少：管理者检查顾问工作情况的时间大幅降低，保险代理人的工作更加高效，管理成本得到有效控制;

综合来看，保险AI大模型助手的应用不仅提升了工作效率、降低了培训和管理成本，还帮助保险公司更好地满足客户需求，提升了整体运营效率和服务质量。

应用落地情况

保险AI大模型助手在保险代理人与客户沟通中的广泛应用，提供实时问答支持和资料查询功能，简化了代理人查询产品资料的流程，减少了沟通次数，提升了客户服务效率和质量，增强了客户体验和满意度。这些创新技术和功能的实施，显著提升了代理人的工作效率和专业能力，有效支持了保险企业在竞争激烈的市场中保持竞争优势。

保险AI大模型助手的推广和应用带来了显著的经济和社会效益。

• 在经济效益上：降低了操作成本，提高了工作效率，增加了潜在收益；

• 社会效益上：提高了客户满意度和服务质量，增强了客户忠诚度和信任感；商业模式采用私有化部署的产品收费机制，为保险公司提供定制化服务，确保了模型的广泛应用和市场竞争力。在应用推广方面，已在互联网保险经纪公司实施，支持数百名保险代理人的日常工作，推动了智能保险服务的标准化和普及。这些成就展示了AI技术在保险行业的实用价值，也为其他行业的应用提供了借鉴。