每經記者｜涂穎浩    每經編輯｜廖丹    

當前，以“龍蝦”為代表的AI智能體（Agent）熱潮席卷各行各業(yè)，一場由技術驅動的行業(yè)變革正在發(fā)生，傳統(tǒng)人工主導的作業(yè)體系被逐步重構，人機協(xié)同、效率倍增的新運營時代已在眼前。

“人工智能正在重塑保險業(yè)全新運營范式，尤其像‘龍蝦’這樣的AI智能體興起后，行業(yè)原有運營模式或將迎來根本性變革?！?某保險機構高管近日在接受《每日經濟新聞》記者（以下簡稱每經記者）采訪時稱，保險業(yè)傳統(tǒng)業(yè)務多依賴多人分工協(xié)同作業(yè)，而隨著智能體技術成熟，未來將形成人為主導、AI承接大部分標準化流程的全新格局。

這種行業(yè)生產關系的深度重構，正率先在核保、核賠、合規(guī)、風控等核心業(yè)務場景加速落地?！侗ｋU“龍蝦”技能洞察報告》（以下簡稱《報告》）顯示，當前保險領域 Skill（智能體技能）的市場供給正明顯提速，業(yè)務重心高度集中于兩核業(yè)務與風險合規(guī)等規(guī)則密集、材料量大、審核頻次高、專業(yè)口徑要求嚴格的關鍵場景。

保險業(yè)“龍蝦”技能全景圖初步呈現(xiàn)

當前，大模型技術正推動保險行業(yè)從“對話交互”向“業(yè)務賦能”深度轉型，以“AI智能體+智能體技能”為核心的應用模式在保險領域蓬勃興起，成為行業(yè)智能化升級的核心引擎。

所謂Skill，簡言之，就是給AI智能體提前裝好的“專業(yè)技能包”，把業(yè)務知識、操作流程、合規(guī)要求打包成可直接調用的模塊，讓AI遇到同類任務時不用從頭學習，直接按標準流程高效完成。

對于天然具有強專業(yè)性、強流程性和強合規(guī)性的保險行業(yè)而言，僅靠通用模型的能力往往難以穩(wěn)定適配真實業(yè)務場景，因而Skill的意義尤其突出——能夠把條款理解、監(jiān)管要求、核保邏輯、理賠規(guī)則、審查口徑等垂域經驗沉淀為可調用的能力，從而顯著增強智能體在專業(yè)深度、輸出穩(wěn)定性和場景適配性上的表現(xiàn)。

復旦大學經濟學院許閑教授研究團隊近日發(fā)布的《報告》顯示，基于539個公開Skill樣本的測評結果，進入2026年后，保險相關能力組件正在快速進入集中發(fā)布和持續(xù)更新階段。從業(yè)務職能分布看，兩核業(yè)務和風險合規(guī)是主要業(yè)務場景。其中，理賠類智能體技能占比13.65%，監(jiān)管與合規(guī)類占比13.54%，風險管理類占比13.00%，明顯高于財務、戰(zhàn)略和人力等支持性業(yè)務職能。

圖片來源：《保險“龍蝦”技能洞察報告》

從保險種類看，專用于非壽險類Skill的有193個，壽險類僅52個，通用型Skill數(shù)量達到298個，占絕對多數(shù)，說明大量供給仍停留在“適用于保險行業(yè)一般場景”的寬泛設計。

圖片來源：《保險“龍蝦”技能洞察報告》

在業(yè)內人士看來，AI在非壽險領域的應用場景更豐富。上述險企高管舉例稱，以車險經營為例，在限費限速限折的大前提下，如何科學下達預算指標、合理配置車險資源，已是行業(yè)重要課題。預算制定需綜合考量分支機構銷售能力、業(yè)務結構、保單成本、區(qū)域新車銷量等多重因素。

“目前不少分支機構在編制預算時，多憑經驗主觀判斷、順勢推進業(yè)務，缺乏精細化測算，在業(yè)務類型、團隊分工、家用車與商用車、新車與二手車的布局選擇上，缺少量化依據(jù)?！痹谄淇磥?，此類多維度、高復雜度的預算最優(yōu)求解，依靠人工推演難度極大，未來借助AI整合各類影響因子，可實現(xiàn)精準預算測算與資源最優(yōu)配置，將大幅提升財險機構經營效率。

兩核、風控等核心運營環(huán)節(jié)變革已至

針對保險行業(yè)復雜、高價值且依賴信任的特性，AI正賦能代理人體系，覆蓋獲客、觸達、溝通轉化全流程，成為代理人的專業(yè)銷售助手。

“在AI賦能代理人方面，我們的終極目標是能夠用機器直接代替人去與客戶交互銷售，在這個過程當中，圍繞代理人的入職、培訓、管理全流程做嘗試和探索。”上述險企高管表示，AI平權在代理人平均水平的提升方面是明確的——通過將專業(yè)能力與智能資源標準化、規(guī)模化復制，普通銷售人員也能獲得績優(yōu)人員的銷售技巧與專業(yè)能力，為業(yè)務增長提供有力支撐。

在運營端，兩核業(yè)務與風險合規(guī)是AI應用落地主要集中的領域。上述《報告》對此認為，當前的Skill相對集中在保險鏈條上智能體應用更成熟、結構化知識提煉更充分的業(yè)務環(huán)節(jié)。上述兩類場景天然依賴條款核對、資料整理、問題識別和報告生成，最適合通過Skill形式沉淀為可復用模板。

“相較之下，財務、戰(zhàn)略、人力等職能雖然也能受益于智能體，但其需求往往更碎片化，且與機構內部流程耦合更深，因此在公開市場上尚未形成主流供給?！薄秷蟾妗贩Q。

這一數(shù)據(jù)結論，也與保險業(yè)高層對AI技術驅動行業(yè)變革路徑的普遍判斷一致。中國平安集團首席技術官（CTO）兼平安科技總經理王曉航表示，隨著智能體從咨詢服務向任務執(zhí)行、主動打理演進，AI正快速賦能并提效大量運營崗位與流程，推動行業(yè)加速向算力密集型轉變。尤其在風險管理、減損及保險“兩核”等核心環(huán)節(jié)，新技術可實現(xiàn)更精準的產品匹配與客戶篩選，將全鏈路風險管控前置至銷售經營環(huán)節(jié)，構成行業(yè)重要變革。

從頭部險企實踐來看，智能理賠、智能風控幫助公司顯著降本提效。如在健康險理賠場景下，中國太保重構人機協(xié)同作業(yè)模式，搭建智能理賠工作流。2025年前9個月，智能理賠項目月均審核理賠案件超8萬件，審核一致率96%，累計增益減損超3798萬元，顯著降低運營與賠付成本。從AI風控成效來看，2025年，中國平安產險反欺詐智能化理賠攔截減損105.1億元，連續(xù)三年減損超百億元。

《報告》還顯示，細分到業(yè)務子職能，合規(guī)審查與內部控制、數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能顯著領先，其后是風險評估與核保決定、理賠審核與理算。這表明保險Skill的核心價值短期內更多體現(xiàn)在“幫助專業(yè)人員更快完成判斷準備和材料加工”，而不是直接替代復雜業(yè)務決策本身。

有保險業(yè)內人士表示，在智能理賠落地中，業(yè)務團隊的深度參與不可或缺。除了協(xié)助提煉審核邏輯、標注關鍵場景，業(yè)務團隊還積極參與對大模型輸出結果的校驗與異常案例分析，形成“應用—反饋—優(yōu)化”的閉環(huán)機制。

封面圖片來源：每經媒資庫