作者 | 金 旺

來源 | 至頂科技

保險理賠一直是保險公司運營成本最高、流程最復(fù)雜的環(huán)節(jié)之一。

在傳統(tǒng)模式下，保險理賠部一直是核心職能單元，它既連接客戶體驗，也直接牽動保險公司的運營效率和風(fēng)控能力，但由于它環(huán)節(jié)多、材料雜、規(guī)則多、人工參與度高，決定了理賠的智能化難度極高。當(dāng)前保險行業(yè)整體自動化率僅約40%，小額理賠案件處理需要1-3天，普通案件需要7-15天，復(fù)雜案件甚至長達(dá)30天以上，遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足客戶“閃送式”即時體驗的期待。

人工智能大模型技術(shù)的發(fā)展，尤其是智能體技術(shù)的成熟，為保險理賠的信息錄入、理賠判責(zé)、風(fēng)控欺詐帶來了提質(zhì)增效的新契機。

01 保險理賠的痛點與智能體的破局之道

從用戶報案到理賠結(jié)案，整個保險理賠往往要經(jīng)歷八個階段，分別是錄入、初審、風(fēng)控、調(diào)查、判責(zé)、定損理算、復(fù)核、結(jié)案，在這八個階段，人工操作往往會帶來四大問題。

第一，用戶報案需實時交互，且關(guān)鍵信息采集難度高。

車險接報案場景需在2–4分鐘內(nèi)準(zhǔn)確采集車牌號、事故時間、地點、責(zé)任歸屬、人傷物損狀態(tài)等十余項關(guān)鍵字段，且涉及大量非結(jié)構(gòu)化口語表達(dá)（如方言、模糊描述、情緒化語句等），對語音識別、意圖理解與對話邏輯的魯棒性提出極高要求，被業(yè)內(nèi)視為智能客服的“深水區(qū)”。

第二，信息錄入環(huán)節(jié)的效率低下。

由于病例、發(fā)票、檢查報告在國內(nèi)各省市醫(yī)院版式各異，客戶上傳的這些材料多樣性極高，加上手機拍攝的光線扭曲、遮擋、模糊等問題，目前傳統(tǒng)OCR識別準(zhǔn)確率依然只有40%左右。

一份非標(biāo)準(zhǔn)案件，理賠員往往需要耗費20-30分鐘進(jìn)行手動錄入，即便是熟練的理賠員，處理一份這樣的材料也需15-20分鐘。

第三，判責(zé)環(huán)節(jié)高度依賴專家經(jīng)驗。

保險條款動輒四五十頁，其中包含大量高維度語義描述（如外來的、突發(fā)的、非本意的、非疾病致使的傷害等），傳統(tǒng)判責(zé)依賴人工讀條款并配置規(guī)則引擎，這樣的規(guī)則引擎往往無法處理非結(jié)構(gòu)化邏輯，無法將這些高緯度語義描述抽象為簡單指標(biāo)，無法處理條款間隱含關(guān)聯(lián)、免責(zé)條款語義判斷，這就導(dǎo)致保險判責(zé)審核一致性差、效率低。

第四，風(fēng)控反欺詐漏洞巨大。

以車險為例，車險理賠的綜合賠付率長期維持在75%左右，其中20%源于欺詐，top 10的頭部保司每年因此損失的金額接近千億元。

基于傳統(tǒng)規(guī)則引擎、機器學(xué)習(xí)、異常檢測、知識圖譜等方法，欺詐線索可用率不足30%，大量非結(jié)構(gòu)化材料中的隱性因子（如不合理用藥、虛假報案痕跡）難以捕捉，依賴人工口口相傳的經(jīng)驗又無法固化，這些都為風(fēng)控欺詐提供了很好的土壤，為理賠環(huán)節(jié)準(zhǔn)確識別欺詐行為帶來了難度。

阿里云保險智能體基于千問系列大模型，參數(shù)規(guī)模覆蓋4B到235B，融合語言與視覺的VL模型，并結(jié)合通義點金在金融場景中的業(yè)務(wù)沉淀，以及阿里云金融通用智能體的能力積累，精準(zhǔn)切入這四大痛點，實現(xiàn)了從“輔助工具”到“核心生產(chǎn)力”的躍遷，這樣的能力躍遷具體到保險理賠現(xiàn)存的四大難題中表現(xiàn)為：

第一，基于通義曉蜜的全雙工實時語音交互技術(shù)，阿里云針對保險報案場景定制了對話智能體、多輪對話引擎、風(fēng)控校驗機制。此前，阿里云聯(lián)合大地財險打造了國內(nèi)首個“車險智能接報案坐席”，在2-4分鐘內(nèi)完成了車牌、事故時間、地點、責(zé)任歸屬等十余項關(guān)鍵字段采集，且用戶是通過自然對話完成報案。截至2月底，該坐席業(yè)務(wù)通過率接近91%，已有超43%的案件由智能機器人完成。

第二，通過多模態(tài)VL模型+醫(yī)療知識庫（ICD10、藥品庫、耗材庫等），阿里云保險智能體將錄入準(zhǔn)確率從40%大幅提升到95%，將影像分類與信息抽取實現(xiàn)了高度自動化；

第三，借助大模型語義理解與專家經(jīng)驗結(jié)合，阿里云理賠智能體構(gòu)建了可執(zhí)行判責(zé)邏輯，突破了規(guī)則引擎的語義盲區(qū)，實現(xiàn)了融合判責(zé)準(zhǔn)確率95%+；

第四，采用多維異常檢測+知識圖譜+思維鏈（COT）推理，甚至通過“大模型教小模型”的蒸餾方法，風(fēng)控線索可用率得到了極大的提升，欺詐識別可用率從現(xiàn)有的30%提升到70%以上，為保司帶來了巨額減損效果。

正是這一系列智能體的引入，讓保險理賠從“人海戰(zhàn)術(shù)”轉(zhuǎn)向“數(shù)字人協(xié)同”，大模型驅(qū)動數(shù)字專家協(xié)同共審，構(gòu)建了從報案到結(jié)案的端到端智能閉環(huán)，從而讓客戶體驗、運營成本、風(fēng)控能力實現(xiàn)質(zhì)的變革。

02 保險智能理賠，解構(gòu)Agent三項核心能力

阿里云保險智能理賠方案依托阿里開源的AgentScope智能體開發(fā)框架和ms-swift大模型高效微調(diào)框架，搭建了一整套基于AI Agent與行業(yè)知識的融合體系，面向保險理賠服務(wù)構(gòu)建了理賠錄入、責(zé)任判定、反欺詐風(fēng)險識別三項核心能力，并基于此形成了感知-認(rèn)知-決策-行動閉環(huán)。

值得注意的是，阿里云保險智能理賠方案基于人機協(xié)同模式，既引入了智能體高效處理理賠流程，又保留了人工快審?fù)ǖ�，確保合規(guī)可解釋。

首先，在理賠錄入環(huán)節(jié)，通過多模態(tài)大模型、專業(yè)領(lǐng)域知識、智能體協(xié)同應(yīng)用解決人工翻頁錄入難題，實現(xiàn)入口智能化。

在這個過程中，客戶通過報案智能體上傳諸如理賠申請書、病歷、檢查報告、發(fā)票等材料，系統(tǒng)自動檢查材料的清晰度、完整性、無反光、無遮擋，經(jīng)過檢查的材料會進(jìn)入理賠錄入智能處理流水線：

第一步，影像分類（業(yè)務(wù)表單、病歷材料、醫(yī)療發(fā)票等），針對每一類影響特定抽取結(jié)構(gòu)化字段；

第二步，關(guān)鍵信息結(jié)構(gòu)化抽取，在錄入階段必須收集的賠案層、事件層、票據(jù)層的字段和隱性必要字段進(jìn)行抽��；

第三步，標(biāo)準(zhǔn)化，基于疾病映射ICD10、藥品匹配國家醫(yī)藥庫、費用清單標(biāo)準(zhǔn)化等規(guī)則，完成標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)則對碼；

第四步，錄入質(zhì)檢，將所有抽取信息匯總成標(biāo)準(zhǔn)理賠單據(jù)基于完整性、交叉驗證、置信度標(biāo)記進(jìn)行錄入質(zhì)檢，并最終一鍵生成標(biāo)準(zhǔn)理賠單。

基于這一套智能化處理流程，傳統(tǒng)需要15-20分鐘手動錄入的信息可以壓縮至秒級，處理非標(biāo)版式、手寫、模糊材料能力大幅提升，并就隱性必要字段進(jìn)行了提前抽取，為后續(xù)判責(zé)與風(fēng)控提供高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

針對意外醫(yī)療案件，僅需幾步即可完成全量信息提取與理賠單生成。

其次，在理賠判責(zé)環(huán)節(jié)，引入智能核責(zé)助手，通過大模型負(fù)責(zé)定性判斷、傳統(tǒng)模型負(fù)責(zé)定量校驗的語義+邏輯雙引擎，提升判責(zé)全面性和可靠性。

在這個過程中，只需要輸入已結(jié)構(gòu)化的理賠單與保單條款，智能體就會自動解析條款生成審核點，通過兩種執(zhí)行模式——Workflow（人工/模型預(yù)設(shè)規(guī)則+推理模型逐條判斷）或Agentic（模型自主規(guī)劃工具調(diào)用、深度搜索隱性規(guī)則，最終輸出判責(zé)結(jié)論、依據(jù)、補充材料建議（如補充骨密度檢測報告以排除病理性骨折）。

基于這樣的智能核責(zé)助手，過往需要人工拆解數(shù)百條規(guī)則、依賴專家經(jīng)驗的流程，現(xiàn)在可以通過模型輔助生成執(zhí)行，隱性語義（如意外傷害的定義）也可以準(zhǔn)確判斷，可解釋性強，決策過程透明合規(guī)，大幅縮短審核時效，提升了理賠判責(zé)的一致性。

在反欺詐風(fēng)險識別環(huán)節(jié)，通過多維感知和知識固化，基于大模型構(gòu)建反欺詐技術(shù)鏈路，解決欺詐線索挖掘難點。

在這個過程中，阿里云構(gòu)建了五層反欺詐技術(shù)架構(gòu)來重構(gòu)反欺詐技術(shù)鏈路，其中，大模型基于錄入材料進(jìn)行多維度異常檢測，隨后提取風(fēng)險因子（跨案件關(guān)聯(lián)、時間序列趨勢、空間分布）、構(gòu)建知識圖譜，并基于兩種范式——多Agent提示詞推理（直接利用模型醫(yī)學(xué)常識判斷不合理用藥、傷情不匹配等）或“大模型教小模型”蒸餾（歷史數(shù)據(jù)+專家結(jié)論生成COT思維鏈，訓(xùn)練輕量小模型）進(jìn)行識別，最終輸出風(fēng)險評分、風(fēng)險大類/小類分析、處置建議（暫緩審核、補充材料、重點取證）。

阿里云基于大模型構(gòu)建的反欺詐技術(shù)鏈路，大大提升了可發(fā)現(xiàn)率，隱性欺詐（如配偶同類理賠、偽造現(xiàn)場痕跡、過度醫(yī)療）可以得到主動識別，從而為保險公司挽回千億規(guī)模的保費損失。

基于真實意外醫(yī)療與車險案例，操作界面簡潔，僅需上傳材料、選擇條款即可一鍵流轉(zhuǎn)，充分體現(xiàn)了低代碼Agent平臺的易用性。

03 保險行業(yè)迎來數(shù)智理賠時代

2026年，多模態(tài)融合、128K上下文標(biāo)配已經(jīng)成為大模型能力的標(biāo)配，算力成本也已經(jīng)下降到每百萬百萬token僅0.11美元、成本下降了99%以上，以及Agent平臺與工程化生態(tài)的成熟，保險行業(yè)正從知識庫+客服淺層應(yīng)用，加速邁向核心業(yè)務(wù)全鏈路滲透。

阿里云保險智能理賠方案基于人機協(xié)同閉環(huán)+可解釋推理，既保留了人工兜底，又激發(fā)了隱性規(guī)則發(fā)現(xiàn)，推動產(chǎn)品定制化與精準(zhǔn)定價，實際上，阿里云保險智能理賠方案已經(jīng)在人保、中華、國壽財已經(jīng)有不同程度的落地應(yīng)用，驗證了智能體的規(guī)模價值。

在這個過程中，通過智能體的引入，保險公司可以在8個理賠環(huán)節(jié)部署8個數(shù)字人協(xié)同作業(yè)，由此將帶來理賠時效從天級壓縮至分鐘級，運營成本大幅降低，風(fēng)險損失的實質(zhì)性下降。

從行業(yè)演進(jìn)路徑看，金融行業(yè)的智能化升級，也正在從“項目式落地”轉(zhuǎn)向“平臺化復(fù)用”，單一場景的能力驗證只是起點，真正的競爭力在于能否形成跨場景遷移的通用能力。阿里云新金融行業(yè)負(fù)責(zé)人表示：“以通用智能體為代表的新一代Agent架構(gòu)體系正在重塑金融行業(yè)應(yīng)用，阿里云基于行業(yè)沉淀形成的金融通用智能體框架從早期的‘思考-行動’模式，進(jìn)化為具備深度推理、自我修正、多模態(tài)和長程規(guī)劃能力的完整架構(gòu)�！边@也意味著，未來金融行業(yè)不僅會在單點場景中引入Agent，更會逐步走向通用智能體框架驅(qū)動下的產(chǎn)品化落地。

在人工智能時代，智能體的引入已不再是保險公司的錦上添花之舉，而是推動提質(zhì)增效、減損增利的核心驅(qū)動力。對整個行業(yè)而言，這標(biāo)志著保險正從傳統(tǒng)的經(jīng)驗驅(qū)動，全面邁向“數(shù)據(jù)+智能”驅(qū)動的新階段。

2026年，隨著大模型技術(shù)進(jìn)入應(yīng)用深化期，理賠作為保險價值鏈中最具復(fù)雜性與高成本的環(huán)節(jié)，正成為AI Agent落地最深入、價值轉(zhuǎn)化最顯著的核心場景之一，無疑是保險公司智能化轉(zhuǎn)型中最值得戰(zhàn)略投入的關(guān)鍵戰(zhàn)場。

接下來，阿里云將繼續(xù)進(jìn)行《模力時刻》系列直播，進(jìn)一步深入更多核心場景，下一期將會在4月底直播中針對金融通用智能體場景，通過真實場景案例演示，展現(xiàn)智能體的真實應(yīng)用價值。