平安寿险AI销售助手月均支持22万代理人完成45万次客户服务，中国太保智能客经助理帮助5万业务员人均产能提升40%，中再产险账单智能处理平台单笔处理仅30秒——保险AI正在从概念验证走向规模化落地。清华大学五道口这份白皮书系统梳理了10余家保险机构和科技企业的AI实践，覆盖销售支持、智能核保、自动理赔、反欺诈、智慧审计全场景，为行业提供了可量化的成效参考与可复制的实施路径。
销售端AI应用——从“人海战术”到“智能驱动”
平安寿险AI销售助手：月均支持22万代理人
平安寿险AI销售助手聚焦垂域大模型深度赋能与智能体平台生态扩展，基于DeepSeek基座模型进行垂域优化，构建百万级寿险语料训练集。通过两阶段微调策略（领域术语对齐+DPO强化对话决策）和RAG动态知识增强（对接50万+实体结构化知识库），事实正确性提升至90%以上。双引擎合规框架将合规响应时效压缩至300ms以内，合规率由75%跃升至98%。月均支持22万名代理人完成超45万次客户服务，解答准确率超过95%。
中国太保智能客经助理：5万业务员人均产能提升40%
中国太保智能客经助理基于DeepSeek大模型推出，从启动到MVP上线仅用时2个月。打通千万级客户数据与几十万代理人历史成交经验，整合近4亿字拜访日志、上万个绩优案例，同时沉淀上千名讲师资源与10000+线上线下课程。上线后覆盖公司80%以上业务员，帮助5万多名业务员达到绩优水平，销售转化率提升100%、人均产能提升40%。
安联人寿AI智能营销：4大类智能体、9个场景
安联人寿与火山引擎合作，采用“大模型+智能体平台+知识库+多系统集成”技术路线，开发了问答、客服、培训、外呼4大类智能体、覆盖9个具体应用场景。智能客服意图识别准确率超过同类型产品15%，销售人员培训周期缩短3倍，客户咨询转人工率降低10%，客户满意度显著提升。
运营端AI应用——核保、理赔、反欺诈的智能化突破
平安产险智能出单与核保：时效提升80%、产能提升300%
平安产险依托跨模态语义理解技术和Multi-Agent自动编排能力，构建产险行业首个Multi-Agent协作集群系统。智能出单机器人实现端到端自动化出单，时效提升80%，从6分钟下降到1.2分钟。数字核保人通过GRPO结合搜索算法强化学习百万级历史询价单数据，自动提取投保标的、客户多维特征构建核保思维链，核保产能提升300%，风险拦截准确率从79%提升到95%。
中再寿险智能理赔助手：8个Agent协同，效率提升4倍
中再寿险采用“大模型+Agent集群”架构，将理赔全流程解构为单证分类、信息抽取、材料校验、病程梳理、药品适应症判断、责免事项分析、理算金额计算和理赔报告生成八个专业智能体。理赔材料分类准确率达98%，发票信息提取准确率达94%。建单信息录入由3-5分钟缩短至1分钟内，单案审核时长由30-60分钟缩短至10-15分钟。
中国大地保险AI医疗控费：理算时效提升40%
中国大地保险以药品、诊疗等权威医疗医保知识库为底层数据支撑，应用“AI模型+数据库+规则”构建智能医疗费用处理体系。通过AI单证自动分类、多模态大模型信息提取、数据清洗校正与规则引擎联动，实现医疗理赔扣费全自动化处理。试点上线后理算时效提升40%。
中华财险反欺诈智能助手：准确率90%以上
中华财险基于开源多模态大模型验证车险理赔图像反欺诈可行性，通过提炼业务专家思维链、结合微调和强化学习手段，训练理赔风控小尺寸垂类模型。Qwen2.5-VL-32B综合准确率90.82%，幻觉率仅0.1%-1.2%，经反欺诈专家人工验证案件整体识别可用率约93%。浙分试点上线后累计减损169万元。
后台AI应用——审计与财务的智能化转型
中国大地保险数字审计员：年处理250个项目
以审计数据集市为数据底座，结合RPA技术与大模型打造“数字审计员”。以Qwen2.5-1.5B为基座模型，通过高效微调与人类反馈强化学习技术推出“澄心明镜”审计专用大模型。已整合8大业务领域、沉淀超过20个高频业务模型，月均执行超300项审计指令，自动化覆盖约50%常规审计作业场景。数字审计员已覆盖公司全部三级机构及部分二级机构高管审计项目，年均处理约250个项目，支持超30个专项审计场景。
中再产险账单智能处理：30秒处理一笔
中再产险构建“大模型+工作流+专业工具”的技术集成范式，引入VLM（视觉-语言大模型）利用零样本文本识别和定位能力处理多种未知版式账单，采用多智能体与工作流范式实现流程化拆解。单笔账单平均处理时长缩短至约30秒，关键信息字段综合准确率稳定在85%以上，已实现对数百种不同版式账单的自动化处理，业务覆盖量已达年度账单处理总量一半以上。
