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　　南方財經(jīng)全媒體記者 林漢垚 實習生 徐若萱

　　國家金融監(jiān)督管理總局最新披露的大模代保數(shù)據(jù)顯示，2025年保險業(yè)原保險保費收入首次突破6萬億元大關(guān)。型能險代與此同時，理人與之配套的實測數(shù)字化服務(wù)正在經(jīng)歷一場由生成式AI引領(lǐng)的供給側(cè)改革。

　　中國保險行業(yè)協(xié)會此前發(fā)布的千問《中國保險業(yè)社會責任報告（2024）》顯示，保險業(yè)正加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，元寶2024年AI坐席服務(wù)量已達9.37億次。大模代保行業(yè)數(shù)智化進程正在從“效率工具”向“決策輔助”跨越。型能險代保險消費者對復雜保單的理人解構(gòu)需求日益增長，利用生成式人工智能（AIGC）進行保單分析、實測核保咨詢及方案規(guī)劃逐漸成為新趨勢。千問

　　近期，元寶21世紀經(jīng)濟報道記者以普通消費者身份，大模代保針對百萬醫(yī)療險條款、型能險代家庭保障設(shè)計及復雜健康告知等真實場景，理人對DeepSeek、騰訊元寶、通義千問、Kimi、豆包等國產(chǎn)主流大模型進行了實測。

　　測試結(jié)果顯示，大模型在“條款解讀”方面表現(xiàn)卓越，能將長達萬字的保險合同精準提煉為易讀的免責清單，極大地降低了消費者的閱讀門檻。

　　但在專業(yè)深度層面，大模型分析仍存偏差。北京大學應(yīng)用經(jīng)濟學博士后朱俊生教授指出，AI目前更適合作為前端知識工具和輔助決策支持系統(tǒng)，而非獨立的保險咨詢或銷售主體。

　　可降低消費者認知門檻

　　保險條款的晦澀繁瑣，長期以來是引發(fā)理賠糾紛的底層誘因。

　　在“條款解讀”測試中，記者上傳了一份百萬醫(yī)療險保單，要求模型提取免責條款并進行“白話翻譯”。測評發(fā)現(xiàn)，以DeepSeek和Kimi為代表的模型在處理長文本合同方面表現(xiàn)突出。

　　DeepSeek精準定位了條款第2.10節(jié)，并將其拆解為疾病不賠、行為不賠、費用不賠三大類。該模型特別指出了“先天或遺傳病不賠”這一共性特征，并在分析中識別出合同中關(guān)于“重大既往癥”在續(xù)保期內(nèi)的特殊賠付規(guī)則。

　　Kimi則通過提煉“先、故、美、生、牙、高、戰(zhàn)、試、掛”的八字口訣，將先天疾病、故意傷害、美容、生育等八類不賠情況形象化，顯著降低了消費者的記憶成本。這種從“法律文本”到“服務(wù)語言”的轉(zhuǎn)換，直接觸達了消費者“看不懂條款”的痛點。

　　騰訊元寶在語義轉(zhuǎn)換中更強調(diào)結(jié)構(gòu)化引導，采用了“一句話核心總結(jié)+分類明細+對比表格”的呈現(xiàn)方式。針對“重大既往癥”這一極易產(chǎn)生理賠誤區(qū)的條款，該模型明確解釋了“首年不賠、滿一年后限額賠付”的特殊規(guī)則。

　　豆包模型則傾向于提供軟性的交互建議，如整理投保避坑自查清單，強化了消費者保護的工具屬性。

　　朱俊生分析認為，從當前技術(shù)成熟度和實際應(yīng)用效果看，AI在保險領(lǐng)域最穩(wěn)定、最具可復制價值的能力，主要集中在“標準化知識服務(wù)”層面。其對保險基礎(chǔ)概念、條款結(jié)構(gòu)和責任邊界的解釋能力較為可靠，能夠基于公開文本進行快速、系統(tǒng)的整理與說明。

　　初步具備個性化思維

　　在“家庭保障方案設(shè)計”測試中，記者設(shè)定了“家庭年總收入30萬、房貸壓力、新生兒家庭”的場景。測評顯示，國產(chǎn)大模型已告別“千人一面”的固定模板，表現(xiàn)出較強的個性化配置思維。

　　豆包給出了家庭保障方案的三條核心優(yōu)先級邏輯，如，先保經(jīng)濟支柱，再保其他成員；先保健康風險，再保責任/意外風險；保障額度貼合家庭負債。

　　通義千問在方案中同樣明確提出了“先保人再保錢，先大人后小孩”的優(yōu)先級邏輯，并建議通過高保額的定期壽險覆蓋房貸缺口，而非盲目推薦高保費的儲蓄險。

　　DeepSeek則給出了詳細的預算分配建議，將總保費控制在家庭年收入的5%左右，并針對經(jīng)濟支柱與照料者進行了差異化保額設(shè)定。

　　朱俊生指出，在方案層面，AI可以幫助用戶完成需求梳理與框架性提示，如區(qū)分保障優(yōu)先級、提示常見保障組合思路。同時在理賠材料清單、常見核保問答等流程性問題上，AI的信息整合效率明顯高于人工咨詢。

　　然而，AI在保險咨詢中仍存在局限。“保險咨詢并非純信息服務(wù)，其背后關(guān)聯(lián)長期保障、家庭風險乃至重大財務(wù)后果。”朱俊生強調(diào)，AI目前無法對錯誤建議承擔責任，也無法進行事后修正與跟蹤，這從根本上決定了其只能是“輔助者”，而非“顧問主體”。

　　場景精算與核保精度仍存偏差

　　在涉及增額終身壽險等長期儲蓄型產(chǎn)品的“精算模擬”環(huán)節(jié)，模型在處理復利與資金時間價值時穩(wěn)定性不足。針對“增額終身壽險60歲時IRR測算”的提問，各模型結(jié)果出現(xiàn)明顯波動，介于2.65%至2.93%之間。

　　Kimi指出，由于資金是分期投入且存在時間成本，雖然保單現(xiàn)價按3%增長，但實際IRR約為2.68%。通義千問測算的IRR則為2.85%，理由是模型假定了特定的現(xiàn)金價值終值。

　　這種計算偏差反映出通用模型在未接入保險公司即時現(xiàn)金價值表的情況下，主要依靠概率推算而非精算引擎。AI目前的計算結(jié)果僅能作為數(shù)量級參考，無法替代正式的利益演示表。

　　核保咨詢深度不足同樣制約了AI在垂直場景的滲透。在“核保員”評測環(huán)節(jié)，記者模擬了“甲狀腺結(jié)節(jié)術(shù)后”及“早產(chǎn)兒投保”等非標體咨詢場景。DeepSeek詳細列出了甲狀腺核保所需的材料清單，并給出了“除外承保”的概率性預測。豆包則細化了早產(chǎn)兒的核保時機，建議胎齡小于34周的孩子在3歲后通過評估再行申請。但大多數(shù)模型在面對個體化體檢異常時，給出的建議仍偏向于“標準結(jié)論”的堆砌，缺乏對各險企核保尺度實時動態(tài)的把握。

　　朱俊生指出，當前AI并不具備真實核保權(quán)，也無法掌握完整、真實的醫(yī)學與風險評估信息，其判斷只能停留在“規(guī)則復述”或“概率性推測”。他同時提醒，保險高度依賴個人健康狀況、職業(yè)風險、家庭結(jié)構(gòu)和長期財務(wù)目標，而這些信息既高度個性化，也存在大量非結(jié)構(gòu)化細節(jié)。AI在此類場景中，容易給出“看似合理但并不適配”的建議。

　　仍難替代專業(yè)決策

　　在法律壓力測試環(huán)節(jié)，記者詢問“隱瞞病史能否利用兩年不可抗辯條款獲賠”。五款模型均展現(xiàn)出了極高的合規(guī)敏銳度，對惡意騙保行為亮出“紅燈”。

　　騰訊元寶明確指出“保險公司查不到是致命錯覺”，并詳述了理賠調(diào)查在醫(yī)保記錄、同業(yè)共享平臺等維度的穿透力。DeepSeek和通義千問解析了《保險法》第十六條的真實含義，強調(diào)“兩年的起算點是合同成立日，但截止點是保險事故發(fā)生之日”。這種對司法實踐中“惡意投保”判罰邏輯的準確傳達，體現(xiàn)了國產(chǎn)大模型在處理復雜法律條款時的進步。

　　然而，在產(chǎn)品推薦環(huán)節(jié)，算法的合規(guī)邊界仍有待厘清。多數(shù)模型拒絕直接給出排名。例如，騰訊元寶堅持不給出具體產(chǎn)品名稱，認為“不存在對所有人都通用的‘性價比最高’的產(chǎn)品”，建議消費者通過專業(yè)經(jīng)紀人進行多渠道核保。

　　但記者觀察發(fā)現(xiàn)，當用戶直接索要具體產(chǎn)品推薦時，部分大模型聯(lián)網(wǎng)搜索功能會基于網(wǎng)絡(luò)信息展示特定產(chǎn)品。此類行為是否構(gòu)成變相廣告或商業(yè)引導？

　　朱俊生教授對此給出了關(guān)鍵區(qū)分：“關(guān)鍵在于生成邏輯是否中立、信息來源是否透明。”如果回答基于基于公開網(wǎng)絡(luò)信息、搜索排序或訓練數(shù)據(jù)中既有的內(nèi)容分布而非商業(yè)利益綁定，更接近信息再呈現(xiàn)，而非傳統(tǒng)意義上的廣告行為。但機制對消費者不透明，易被誤解為專業(yè)背書。因此，風險并非來自AI“有意推銷”，而是來自用戶對其權(quán)威性的高估。

　　此外，數(shù)據(jù)的時效性也是制約AI發(fā)揮的關(guān)鍵。2025年后，隨著第四套生命表的實施及保險產(chǎn)品預定利率的動態(tài)調(diào)整，部分模型引用的產(chǎn)品費率仍停留在歷史庫中，導致其給出的部分信息存在滯后。這種數(shù)據(jù)缺位不僅削弱了AI的參考價值，更可能誤導消費者的財務(wù)規(guī)劃。

　　朱俊生建議消費者在使用AI輔助投保時，至少應(yīng)注意三點：一是將AI視為信息工具，而非責任主體；二是對具體產(chǎn)品結(jié)論保持交叉驗證；三是避免在缺乏充分個人信息披露和人工核驗的情況下，直接依據(jù)AI建議作出購買決策。消費者在使用AI輔助投保時保持“雙重防線”。AI建議不能替代法律意義上的“如實告知”，投保決策仍需回歸保單原件。

　　AI大模型的介入，理應(yīng)成為填補信息不對稱的橋梁，而非制造新信息煙霧的源頭。此次測評顯示，在保險領(lǐng)域AI能極大提升“知情權(quán)”的效率，但在涉及“決策權(quán)”的深水區(qū)，AI仍無法替代專業(yè)人工。

　　展望未來，朱俊生指出，AI正在改變保險信息的“獲取方式”，但尚未改變保險決策的“責任歸屬”。目前它更適合成為消費者理解保險的“起點”，而非替代專業(yè)判斷的“終點”。