DeepSeek宛如一把钥匙，开启保险行业智能化变革的大门。

　　当DeepSeek的浪潮涌来，正在努力进行数智化转型升级的保险业自会努力拥抱新变革。

　　第一财经记者不完全统计发现，自2月初起，已有超过20家保险公司宣布部署或接入DeepSeek，另有多家保险资产公司、保险中介等公司亦表示已有相关应用。这样争先恐后地“官宣”在保险业内并不多见，足见保险业对于DeepSeek横空出世的兴奋。

　　“它宛如一把钥匙，开启保险行业智能化变革的大门，有望重塑保险生态，助力行业在未来市场竞争中破浪前行，实现飞跃式发展。”北京社科院研究员王鹏在近日的一篇题为《DeepSeek赋能保险行业：变革、优势与未来展望》的撰文表示。

　　那险企目前都用DeepSeek来干些什么？和之前的大模型相比，DeepSeek对险企来说有什么不一样？DeepSeek会替代保险代理人吗？险企运用DeepSeek又会有何挑战？带着一连串的疑问，第一财经记者采访了多位业内人士。

　　险企目前都用DeepSeek干些什么？

　　第一财经记者梳理了上述数十家保险公司对于DeepSeek的布局发现，目前DeepSeek在保险行业的应用场景可归纳为销售智能化、客户服务升级、内部运营提升、理赔提效、合规风控增质这几大核心方向。

　　为销售赋能是目前保险公司运用DeepSeek最为常见的场景。例如，大家人寿基于DeepSeek大模型升级“智能营销助手”，可以通过精准客户画像，实时输出定制化销售策略，并内置产品特色介绍、核保标准顾问等模块；又如北大方正人寿正式上线了基于DeepSeek大模型的智能展业助手——“方灵”，依托其自然语言处理与推理能力，旨在为代理人提供从基础工具到全链路的智能助力。北大方正人寿人士对第一财经记者表示，自“方灵”上线以来，近50%的活动代理人已高频使用，人均交互2.1次，达到初期预期。

　　在内部运营提升方面，亦有多家险企正在依托DeepSeek实现增效。例如太平人寿使用Deep Seek模型并依托前期积累打造了内勤AI助手。该助手具备深度理解对话、文档及图片的能力，能够为内勤人员解决复杂问题提供高质量的方案，从而大幅提升工作效率。太平资产亦表示，通过本地化部署DeepSeek，能够在要素提取、智能检索、知识问答等领域，提供行业趋势分析、本地数据解析等内容服务，助力员工更便捷地处理海量信息数据，提升工作效率。

　　客户服务升级也是险企应用DeepSeek的重要场景之一，平安人寿近日就宣布已完成DeepSeek本地化部署，上线专为寿险打造的DeepSeek智能平台，而客户服务就是该智能平台的三大核心场景落地应用之一。

　　而在理赔方面，多家险企表示DeepSeek的强大功能可以进一步提升理赔效率和质量。人保财险表示，目前通过模型精调已可支持自动化理赔质检，准确提取理赔资料中的案件时效、损失部位等关键质检信息，有针对性地指导理赔业务管控。

　　另外，在合规风控方面，亦有大家人寿、中华财险、人保资产等多家险企表示该领域是部署DeepSeek后的应用方向之一。

　　从目前保险业的布局来看，大多数险企在DeepSeek应用上的已有探索或未来计划已横跨多个场景。事实上，将DeepSeek融入公司的大模型底座所提升的并非单一场景下的处理能力，而是公司多个流程甚至全流程的效率和质量。

　　“通过深度融合DeepSeek等大模型技术，不仅能够不断优化现有业务流程，还能探索更多跨场景应用，如风险预测、精准营销和客户服务等，进一步提升全流程的智能化水平，打造高效、可信的数字运营体系。”太平人寿相关负责人在接受第一财经记者采访时表示。

　　DeepSeek对险企来说有什么不一样？

　　在DeepSeek横空出世之前，保险业已在积极拥抱科技浪潮，布局各类大模型等AI工具。那和之前的大模型相比，DeepSeek对险企来说有什么不一样？

　　上述太平人寿相关负责人对第一财经记者分析称，DeepSeek的核心优势在于深度推理与上下文理解。“传统大模型往往侧重于生成‘套路’语言，而DeepSeek通过强化推理能力，使得模型能够更准确地分析业务文档、提取关键信息，并给出更具洞察力的建议。这种优化使得模型在处理专业领域任务时，不仅能完成简单的信息匹配，还能进行复杂逻辑判断和情境推理。”

　　另外，该负责人认为，DeepSeek在应用中往往与企业内部定制的知识库和专业数据紧密结合，充分利用领域知识来指导推理过程。这一机制确保了模型生成的答案更符合实际业务需求，减少了传统大模型在泛化场景下可能出现的“胡言乱语”问题。同时，相比于一些依赖于简单检索增强生成（RAG）能力的方案，DeepSeek更注重对业务语境的深刻解读，这使得它在面对涉及多层逻辑和专业术语的问题时，能够提供更高质量的响应，在处理复杂业务场景时展现出更高的准确率和稳定性。

　　而之前困扰险企的成本问题，也是DeepSeek的显著优势。该负责人称，以往大模型参数量大、效果一般，私有化部署成本高。DeepSeek通过高质量训练数据和蒸馏技术，有效提升了模型性能，即使参数量较小，也能满足一般需求，为私有化部署提供了条件，降低了成本。

　　成本的降低也使得DeepSeek对于中小险企更加“友好”。因此，在此轮险企部署DeepSeek的“官宣”潮中，也不乏中小险企的身影。

　　“DeepSeek可采用轻量化部署，降低对硬件算力的需求，适合中小企业部署，相比传统超大模型更具成本效益。”上述北大方正人寿人士称，“同时，开源策略让DeepSeek允许保险公司根据自身需要选择所需的数据规格，使用自有的业务数据进行私有化训练，提升智能化水平。”

　　是赋能还是取代？

　　随着DeepSeek的影响力逐渐加大，越来越多的保险代理人第一时间“尝鲜”这项工具。在各类社交媒体上，“我问DeepSeek如何买保险”“Deep Seek给出的保险配置建议靠谱吗？”之类的话题层不出穷。而随着DeepSeek生成的一份份在业内看来详细且有一定专业性的保险规划，数量已然大幅减少的保险代理人到底是被赋能还是会被取代再次成为行业热议的话题。

　　“人工智能并非取代，而是赋能。”上述北大方正人寿人士对第一财经记者表示。该人士认为，AI并非替代专业，而是强化专业。目前AI的作用是将代理人从重复性事务中解放，使其更专注于高价值服务与客户关系深耕。通过模拟实战场景与即时反馈，AI工具可系统性提升代理人产品解读、需求挖掘等核心能力，打造“专业+科技”复合型队伍。

　　显然对于险企来说，DeepSeek等AI工具的使用现阶段并不是要取代代理人队伍，而是推动代理人从“销售执行者”向“专业顾问+资源整合者”转型，人工智能扮演的是强大队伍、提升服务品质的核心引擎角色。

　　“我一点不慌。”面对第一财经记者提出的是否担心被DeepSeek取代的问题，某寿险公司代理人李芳（化名）表示。尽管她承认在第一次看到DeepSeek生成的保险规划确实有被“惊艳”到，但是她认为，DeepSeek暂时还是无法取代自己和客户“面对面”的效果。“DeepSeek确实有其优势，但相对而言还是提供较为标准化的答案，而且是在客户已经有较为明确的需求情况下。它所生成的答案和如何提问也有关系。但保险代理人可以根据客户的具体情况、不同想法或是顾虑提供更为精准的方案，有时聊着聊着也可以挖掘一些客户之前并没有意识到的需求。而且，代理人可以提供长期的、有人情味的以及主动的增值服务和理赔服务，甚至有些可能和客户相处成了朋友，这些DeepSeek如何实现？”

　　也有业内人士表示，DeepSeek或许会让代理人队伍继续“洗牌”，淘汰一些专业能力不足的代理人或者简单的销售者，而高素质的顾问型人才不会轻易被取代。

　　有何挑战？

　　尽管DeepSeek能力强大，但关于AI“胡言乱语”的通病以及客户隐私、数据安全等问题对于包括险企在内的应用者仍是需要应对的挑战。

　　上述北大方正人寿人士对此回应第一财经记者称，在应用层面减少DeepSeek可能出现的“胡言乱语”影响，场景选择至关重要。对于准确性要求不高的通用场景，可以优先使用大模型的标准能力；而在严肃且非通用的场景中，则需要通过构建和优化领域知识库，持续提升回复的准确性和可靠性。而针对数据隐私与安全问题，不同场景应匹配合适的大模型部署方式。若应用不涉及公司或客户敏感数据，可采用大模型SaaS服务，以降低运维成本并提升模型可用性；而对于高度专业化的非通用场景，建议采用私有化部署方式，以确保数据安全和业务合规性。此外，在应用前端需严格控制用户使用授权、权限，并在交互过程中对敏感词汇进行脱敏和过滤，进一步强化安全防护措施。

　　上述太平人寿相关负责人则表示，严格的文档权限管理策略，流程化的安全扫描机制等管理流程上的风控点，也是保障数据内容安全性的必备要素。

　　王鹏建议称，鉴于DeepSeek等人工智能在保险行业的广泛应用，建立统一的行业标准迫在眉睫：一方面制定关于数据使用的规范；另一方面，针对DeepSeek的模型评估、性能监测等也应出台相应标准。同时，保险行业必须强化人才建设，要培养既懂保险业务又懂人工智能技术的复合型人才。另外，DeepSeek未来可与区块链等技术深度融合，由此增强数据的安全性与可信度。