在金融保险行业快速发展的当下，AI技术正成为推动变革的关键力量。众安在线日前发布的2024年全年业绩报告显示，AI赋能在各生态业务中成果显著：意健险理赔材料智能识别通过率提升至90%，最快15秒即可完成结案。汽车生态下的视频理赔申报服务引入AI技术，视频报案平均用时仅100秒。

作为众安战略投资的科技输出主体，众安信科在AI领域的探索与实践备受瞩目。众安信科CEO郁锋在近日的分享中，深入剖析了AI在金融保险行业的发展轨迹、应用成果，以及应对落地难题的策略等，为行业发展提供了新思路。

01

AI驱动金融保险变革历程

郁锋认为，AI在金融行业的发展经历了三个重要阶段。最初的“自动化”阶段，主要依靠规则驱动，实现了部分业务环节的无人或少人操作，提升了基础业务效率。随后进入“数字化”阶段，非生成式AI凭借深度学习技术，开始理解业务，在投保过程中的沟通问答方面发挥了重要作用。而如今，大模型驱动的“智能化”阶段已然来临，AI具备了自我学习和创造能力，在金融领域的地位从“锦上添花”转变为“不可或缺”，不仅重新定义了行业服务标准与体验，还逐渐从单纯的“替代人力”迈向“创造新价值”的新阶段。

在保险行业，虽然目前AI应用整体还不够深入，但郁锋预测，随着场景的不断成熟，未来1到2年内，有望涌现出更多能够创造新价值的AI应用。众安信科在这方面已经积累了丰富的实践经验，在保险行业的多个场景中成功落地智能体。例如，智能外呼的语义识别准确率高达98%，每100通电话仅约2通需要人工介入；在合规检查中，AI仅用半小时就能完成人工3天的工作量，大大提高了工作效率和质量。

02

解析AI落地破局关键

然而，众安信科在向业务伙伴赋能AI应用成果时发现，许多公司面临业务需求多样化、AI难以高效落地的挑战。针对这一情况，郁锋提出了一套切实可行的解决方案。首先，要打好数据基础，积累大量优质业务数据，如对话语料、场景问答库等，为AI提供充足的“养分”。其次，企业需要适合自身业务的专属模型。再者，利用垂直领域的专业知识，确保AI输出内容的安全与准确。最后，精心打磨提示工程，引导模型在特定场景下给出更精准、更符合业务需求的回答。众安信科还为客户提供“咨询+实施”的全套服务，助力企业完成从0到1的AI升级。

在模型训练方面，郁锋指出，DeepSeek使大模型训练成本大幅下降，让更多企业有机会参与到模型训练和优化中。但当前行业存在两种常见模式：一种是使用通用模型，但往往出现“削足适履”的情况；另一种是从头自研模型，然而成本过高。众安信科则另辟蹊径，专注解决AI落地的“最后一公里”问题，不是去构建新的通用大模型，而是基于业务实战积累，将大模型“组装”成符合业务需求的形态，实现“大厂的成本，专家的精度”。这也是众安信科区别于其他厂商的关键优势：专注于“中间层攻坚”，深耕行业专属模型和业务逻辑的精调，既掌握技术的前沿极限，又深刻理解业务的刚性需求。

03

众安信科AI战略转型升级

郁锋表示，众安信科一直坚持一个简单的理念：用科技驱动业务，做最好的业务赋能者。去年，众安信科完成了全面拥抱AI的战略转型升级，主要体现在两个层面：软件AI化和业务AI化。软件AI化让传统科技软件变得更智能、使用门槛更低、可用性更强。业务AI化则是众安信科更核心的发力方向：基于对保险业务的深度理解，用AI把行业Know-how落地，开发智能核保、智能审计、智能质检、智能客服等AI应用，真正帮客户解决业务痛点、省成本、提效率。

现在，众安信科的服务已经从保险拓展到银行等泛金融行业，甚至泛零售、消费品领域。虽然不同行业的业务逻辑有所不同，但底层技术是相通的。众安信科正在将保险领域验证成功的最佳实践，与跨行业积累的深度专业知识相结合，为更多业务伙伴和B端客户提供可复用的智能化解决方案，助力企业实现AI转型升级。

此外，众安信科积极与战略级合作伙伴成立AI联合实验室。郁锋表示，希望通过这种强强联合的方式，实现1+1＞2的效果，共享研究成果，为行业数智化转型赋能。未来，众安信科会继续坚持"科技+服务"双轮驱动的发展路径，成为保险、银行以及零售行业客户数智化转型路上最可靠的同行者。