DeepSeek來勢洶洶 百萬保險大軍怎么辦?
界面新聞記者 | 呂文琦
春節過后,孩子過年收的壓歲錢該如何理財?不少保險公司客戶經理趁勢推廣儲蓄保險產品。而橫空出世的DeepSeek又為保險銷售插上科技的翅膀。
從ChatGPT引領的大模型浪潮到DeepSeek爆火,AI大模型的影響力正以驚人的速度在各個領域蔓延,尤其是在數據密集的保險行業,AI正掀起一場前所未有的變革風暴。
智能化浪潮對于保險業究竟是機會還是挑戰?是敵人還是朋友?
助手與敵人
針對用壓歲錢理財這一問題,DeepSeek首先給出配置思路:保障優先、儲蓄為輔以及長期主義。
這一思路獲得了一些資深保險代理人的認可?!癉eepSeek能夠意識到保障產品在配置中的重要性非常難得,許多保險代理人和客戶的保險意識都沒有到這個水平,還會沿襲先買儲蓄險‘理財’,忽略健康險的老路?!蹦澈腺Y險企團隊長張越向界面新聞表示。
而在界面新聞線下詢問保險代理人時,獲得的答案多聚焦在儲蓄險和教育金上,少有人問及健康險是否已購買。
在配置上,DeepSeek將基礎保障分為四大類:少兒醫保、百萬醫療、重疾險和意外險,并分別給出選擇原因。
在實操階段,除了如何分配金額,DeepSeek還給出了注意事項,包括選擇含“投保人豁免”的產品(如家長身故/重疾,后續保費免繳,保單仍有效);避免“全家桶”保險;先大人,后孩子。
“這些建議非常中肯且專業,在不少保險銷售進行產品推薦時,可能會忽略。有了DeepSeek做提醒,給客戶做的方案會更全面。”張越表示。
但到了具體的產品推薦時,DeepSeek回復的部分內容存在一定滯后性,比如其推薦的預定利率3.5%的儲蓄險產品早已下架。
DeepSeek的爆火在業內又一次引發了“AI取代保險代理人”的討論。其實早在ChatGPT出現時,對于這一問題的討論就不絕于耳,不過因為彼時ChatGPT保險數據的缺乏,談及取代為時尚早。而DeepSeek在信息搜索、深度思考方面的進步,使得AI的沖擊更具可能。
不過在DeepSeek看來,它與人類保險代理人有顯著區別。
DeepSeek認為,自己在信息整合與對比、風險提示與邏輯分析和知識普及與教育上具有優勢。但無銷售屬性,無法處理人類的感情需求,比如對家庭責任的情感共鳴,也無法處理復雜案例。
DeepSeek定位自己與代理人間為互補關系,是“工具型助手”??梢苑謸A咨詢工作,使代理人更專注于高價值服務,如方案定制、關系維護等。
不過在應用AI工具時,也當注意技術的局限。AI投資人王博洋向界面新聞表示,生成式AI在垂直領域的應用仍存在準確性問題,“雖然生成式AI可以適應各種查詢,但在連續的對話中可能會缺乏一致性。另外,生成式AI在回答問題時可能生成出預料之外的回答。上一代判別式AI盡管能力有限,但它能清晰地知道自己能力的邊界,而生成式AI則存在幻覺(hallucination),會給出錯誤的答案,需要提問者自己再進行篩選判別。
邁向普惠
多家保險機構已開始將DeepSeek人工智能技術應用于實際業務中。
近日,新華保險宣布在新華e家App成功接入DeepSeekR1、V3兩款模型產品,打造個人AI助理支持多個智能應用場景。員工可利用接口進行日程管理、群發收集等工作,也可以初步提供保險銷售方案。
泰康在線向界面新聞介紹,AI技術的發展正在重塑整個行業格局,泰康在線也在持續應用AI技術革新客戶服務。為該公司乳腺癌復發險定制的AI智能服務官智慧小茹,已覆蓋超2萬名乳腺癌客戶,并為客戶提供了數十萬次健康咨詢解答,使客戶群活躍率由15%提升至40%,客戶響應時長由3分鐘縮短至20秒。
對于中小型企業,DeepSeek的推出也讓技術更加普惠。
險律科技聯合創始人彭桓向界面新聞表示,作為一家專注于“保險+法律+科技”的AI應用初創企業,DeepSeek大模型的技術突破,恰好解決了技術驅動型創業公司的核心痛點——如何在有限的算力與資金下實現深度智能化。
“以前傳統大模型需要高昂的硬件投入,單次訓練成本動輒百萬級,這對初創企業幾乎不可承受。我們最新發布的AI保險風控系統v3.0模型架構參數量級剛過億,能在低算力成本下達成56%的自動化決策率。但是如果想進一步提高自動化率,就必須搭建十億、百億級別參數的模型,對于初創公司來說,ROI(投資回報率)不值得。而基于DeepSeek MoE架構的第四代智能風控系統已進入研發階段,預計在合理算力成本下,新模型有希望能實現70%的自動化率,進一步提升公司的市場競爭力和技術護城河。”
對于未來,彭桓認為,DeepSeek通過“算法效率”替代“算力軍備競賽”,打破了資源壟斷,標志著人工智能進入“普惠智能化”新階段。AI將從全流程自動化、智能風控升級和客戶體驗重構深度重塑保險業,推動行業邁向降本增效、智能風控和卓越客戶體驗的新范式。
泰康保險集團副總裁、泰康在線總經理李朝暉指出,數字金融領域將加速大模型規?;瘧玫穆涞?,“數據+算法”賦能場景更加多元,多模態能力、金融行業領域專屬大模型以及更多場景的應用都將得到快速發展,推動數字金融生態體系變革。
“展望2025年,金融科技將步入一個更加務實、更貼合業務、更關注風險的全新階段,在多種技術的協同驅動和監管政策的有力引導下,金融科技將推動行業走出持續改善、繁榮發展的第二曲線?!崩畛瘯煴硎尽?/p>
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