欢迎体验得助产品
手机号码
欢迎注册得助智能
注册成功
已为您开启免费试用，全部功能任您体验
扫码添加专属客服，即时为您提供服务
注册尚未完成
现在离开将导致注册失败确定要退出吗？
填写时间过长
页面已停止响应
请在30分钟内完成填写
登录成功
请选择您感兴趣的产品
得助大模型平台
模型训练平台
一站式服务简化大模型训推评全流程
智能体平台
高效、低成本构建大模型企业级应用
知识管理
财富助手
为财富顾问提供一站式智能问答服务
知识助手
组合式AI打造大模型企业知识助手
智能客服
全媒体呼叫中心
全渠道全媒体、一站式AI+呼叫中心
语音机器人
外呼大模型加持，听得准确说得自然
文本机器人
即时文本对话，自研知识引擎
智能陪练
大模型拟真，千人千面沉浸式AI对练
智能运营
音视频服务平台
全场景自研AI+RTC实时音视频服务
OCR识别
高精度、高安全的图文检测识别服务
智能RPA
AI+RPA深度融合，赋能企业自动化
多模态防伪
全链路生物数据核验，守卫安全防线
多模态质检
大模型赋能合规，金融级多模态质检
对话式BI
自然语言交互，可视化智能分析数据
企业出海
全媒体呼叫中心(海外版)
企业跨语种无界沟通，赢占国际市场
文本机器人(海外版)
多语言国际服务，跨时区沟通无障碍
语音机器人(海外版)
多语言智能交互助力全球营销与服务
智能质检(海外版)
大模型赋能国际企业多模态质检服务
智能营销
企微SCRM
智能营销服引擎，高效转化私域流量
营销平台
打通营销全链路，赋能企业增速业务
企业直播
打造超低延迟、超稳定的直播平台
其他
通用人力外包
为企业提供多场景、高质量专业服务
线路
安全稳定、应用多场景的线路服务
描述具体需求(选填)
欢迎微信扫码咨询
中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-10-07 11:00:00
作者：zijia
阅读量：147
文章目录
在保险行业，数字化转型是当下的重要课题。从业务运营到风险管控，从客户服务到合规经营，每一个环节都面临着效率与质量的双重挑战。而AI大模型的出现，为保险企业带来了新的突破口，尤其在运营自动化、智能风控、智能客服与合规这些关键领域，正逐步展现出强大的赋能能力。
保险业务的后台运营涉及大量繁琐、重复的工作，比如保单录入、数据核对、理赔材料初审等。这些工作不仅耗费大量人力，而且效率低下，容易出现人为错误。以保单录入为例，人工逐字逐句输入信息，速度慢且可能因疲劳等因素导致信息录入错误，进而影响后续业务流程。同时，大量的人力投入也使得企业的人力成本居高不下，挤压了企业在创新等方面的投入空间。
保险行业面临着多样化的风险，包括欺诈风险、信用风险等。传统的风控手段主要依赖人工审核和简单的规则引擎，难以应对复杂多变的风险场景。比如欺诈检测，一些欺诈行为具有很强的隐蔽性和伪装性，人工审核很难及时发现，往往是在损失已经造成后才察觉，给企业带来不小的经济损失。而且，随着业务规模的扩大，风险数据呈爆炸式增长，传统风控方式在处理海量数据时力不从心，风险识别的滞后性问题愈发突出。
保险客户的咨询需求多种多样，从产品咨询到理赔进度查询等。人工客服受限于工作时间和个人精力，在高峰期往往难以快速响应客户需求，导致客户等待时间长，体验不佳。另外，不同客服人员的专业水平参差不齐，可能会出现对客户问题解答不准确、不全面的情况，影响客户对企业的满意度和信任度。
保险行业受到严格的监管，合规经营是企业的生命线。但合规涉及的领域广、规则多，人工进行合规检查不仅效率低，还容易出现遗漏。比如在保单条款设置、理赔流程等方面，一旦出现合规问题，企业可能面临监管处罚，损害企业声誉。同时，监管政策也在不断更新，企业需要及时调整合规策略，人工跟踪和适应政策变化难度较大。
AI大模型在保险后台运营领域的渗透率达到78%，成为应用最成熟的领域。借助大模型的自然语言处理、图像识别等能力，保险企业可以实现业务流程的自动化和智能化升级。以保单处理为例，大模型能够快速识别保单中的关键信息，自动完成录入、核对等工作，相比人工，速度提升数倍，且准确率更高。
对于理赔材料，大模型可以自动审核材料的完整性和合规性，筛选出符合要求的理赔申请，将人工从大量重复性的初审工作中解放出来，让他们可以专注于更复杂的理赔调查等工作。这样一来，不仅运营效率大幅提升，人力成本也能得到有效控制。
在风险管理领域，AI大模型的应用也十分广泛，风险管控和欺诈检测的渗透率均达到56%。大模型能够整合保险企业的海量数据，包括客户信息、历史理赔数据、行业风险数据等，通过大数据分析和机器学习技术，构建精准的风险识别模型。
以欺诈检测为例，大模型可以从海量的理赔案例中学习欺诈行为的特征和模式，当有新的理赔申请时，能够快速识别出潜在的欺诈迹象，如异常的理赔频率、不合理的理赔金额等，并及时发出预警，帮助企业提前采取措施，降低欺诈风险。在信用风险方面，大模型可以对客户的信用状况进行多维度分析，更准确地评估客户的信用风险，为保险产品的定价和核保提供科学依据。
AI大模型在保险客户服务领域的应用率为44%，主要体现在智能客服、智能核保等前台服务的快速渗透。智能客服借助大模型的语义理解能力，能够准确把握客户的咨询意图，快速给出专业、准确的回答。无论是产品咨询，还是理赔进度查询，智能客服都能7×24小时在线响应，解决了人工客服在时间和精力上的限制。
而且，大模型可以不断学习客户的历史咨询数据，优化回答内容，提升服务的个性化和精准度。在智能核保方面，大模型能够快速分析客户提交的核保材料，结合保险产品的核保规则，自动给出核保结论，加快核保流程，提升客户的投保体验。
虽然目前AI大模型在保险合规领域的应用率仅为22%，处于起步阶段，但发展潜力巨大。大模型可以对保险企业的各类业务文档、流程等进行智能分析，自动检测是否符合监管要求。
比如，在保单条款生成过程中，大模型可以对照最新的监管政策，检查条款是否存在违规内容；在理赔流程中，监测流程是否符合合规规范。同时，大模型能够实时跟踪监管政策的变化，及时为企业提供合规建议，帮助企业快速调整业务策略，适应监管要求，降低合规风险。
目前，AI大模型在保险行业的应用已经取得了一定成效，但仍有很大的发展空间。在运营自动化方面，未来可以进一步拓展自动化的业务场景，实现全流程的智能化运营；智能风控领域，需要持续优化风险模型，提高对新型风险的识别能力；智能客服要不断提升服务的人性化和情感化水平，增强客户的交互体验；合规领域则需要加大技术研发和应用力度，推动合规管理向智能化、自动化转变。
中关村科金得助智能风控系统免费预约演示
对于保险企业来说，要积极拥抱AI大模型技术。首先，要做好数据治理工作，确保数据的质量和完整性，为大模型的应用提供坚实的数据基础。其次，加强与AI技术提供商的合作，根据自身业务需求，定制化开发AI大模型应用方案。同时，要注重人才培养，打造既懂保险业务又懂AI技术的复合型人才队伍，保障AI大模型在企业内部的顺利应用和持续优化。只有这样，保险企业才能充分发挥AI大模型的优势，在运营、风控、客服与合规等方面实现突破，提升企业的核心竞争力，在激烈的市场竞争中占据有利地位。
在当今风云变幻的金融世界里，银行就像在惊涛骇浪中航行的巨轮，而风险则如隐藏在暗处的礁石，随时可能给银行带来致命一击。从信用风险到市场风险，从操作风险到流动性风险，每一种风险都可能让银行的经营陷入困境。对于银行从业者来说，如何有效识别、评估和控制这些风险，成为了保障银行稳健发展的关键所在。这时候，银行智能风控就如同一位经验丰富的“舵手”，为银行保驾护航，驶向安全的彼岸。
在当今复杂多变的金融环境中，银行面临着前所未有的风险挑战。从信贷业务中的信用风险，到支付环节的欺诈风险，每一个风险点都可能对银行的稳健运营造成重大影响。据相关数据显示，近年来金融行业的欺诈损失持续攀升，传统风控手段在应对新型风险时显得捉襟见肘。在这样的背景下，银行智能风控成为了银行提升竞争力、保障资产安全的关键所在。本文将深入剖析银行智能风控的重要性，并着重介绍中关村科金得助智能风控这一领先解决方案如何助力银行应对风险挑战。
从传统信贷业务的信用违约，到新兴金融科技领域的欺诈风险，稍有不慎便可能使企业陷入困境。金融交易数据呈指数级增长，风险的复杂性和隐蔽性也与日俱增。在此背景下，一套行之有效的风控解决方案成为金融企业的迫切刚需，大模型智能风控解决方案—“数据+模型+场景”三位一体，正如同破晓的曙光为金融企业照亮前行的方向。
在金融行业不断变革的当下，银行从业者面临着前所未有的挑战，据相关数据显示，近年来金融欺诈案件频发，给银行带来了巨大的损失。在这样的大背景下，寻求创新的解决方案，提升银行的风险管理能力和运营效率，成为了银行从业者的当务之急。中关村科金得助智能风控平台提供解决方案为银行从业者带来了新的希望和机遇。
中关村科金得助智能风控是基于数据技术和银行风控业务场景的风险监控和管理决策体系，即运用大数据平台的计算分析能力、机器学习模型的复杂数据结构化能力等，结合银行业务目标和信息技术发展规划来应用于信贷风控、反洗钱、交易反欺诈等场景。
大数据风控体系突破传统局限，数据更广、决策更智能，中关村科金得助智能风控大模型技术精准升级银行风控能力，解决规则简单、模型局限、数据孤岛等痛点，实现从信贷审批到实时监控的全流程智能化。
选型指南 
精选案例
相关产品推荐
热门文章
专题推荐
