当DeepSeek的浪潮到来时，正在努力进行数字化和升级的保险业将努力接受新的变化。
第一天《财务日报》的记者发现，自2月初以来，有20多家保险公司宣布了部署或访问DeepSeek，许多其他保险资产公司，保险中介机构和其他公司也表示，它们具有相关申请。这种“官方公告”在保险业很少见，这表明了保险业对DeepSeek的出现兴奋。
“这就像一个关键，为保险行业的智能转型打开了大门，并有望重塑保险生态系统，帮助行业突破波浪并在未来的市场竞争中实现飞跃。”北京社会科学学院的研究员王彭在最近的一篇文章中说，“赋予保险业的能力：变化，优势和未来前景”。
那么，保险公司目前正在使用DeepSeek？与以前的大型型号相比，保险公司的DeepSeek有什么区别？ DeepSeek会取代保险代理商吗？保险公司必须使用DeepSeek有哪些挑战？提出了一系列问题，第一位财务记者采访了许多行业内部人士。
保险公司目前使用DeepSeek做什么？
第一批财务日报的一名记者整理了上面数十家保险公司的DeepSeek布局，并发现保险行业中DeepSeek的当前应用程序场景可以汇总到销售情报，客户服务升级，内部运营改进，索赔效率改善以及合规风险控制质量质量质量改善的核心方向。
增强销售能力是保险公司使用DeepSeek的最常见情况。例如，JIA人寿保险根据DeepSeek Big Model升级了“智能营销助理”。它可以通过准确的客户肖像实时输出定制的销售策略，以及内置模块，例如产品功能介绍，承保标准顾问和其他模块；例如，北京大学创始人人寿保险正式基于DeepSeek Big Model -“ Fang Ling”正式推出了智能行业发展助理，该助理依靠其自然语言处理和推理能力，以向代理提供从基本工具到完整链接的智能帮助。北京大学创始人人寿保险的一位人士告诉第一名财务记者，自“ Fang Ling”推出以来，近50％的活动代理商经常使用它，人均2.1互动，满足了最初的期望。
在内部运营改善方面，许多保险公司都依靠DeepSeek来提高效率。例如，Taiping人寿保险使用了深度寻求模型，并依靠早期积累来创建内部AI助手。助手有能力深入了解对话，文件和图片，并可以为内部员工提供高质量的解决方案来解决复杂的问题，从而大大提高工作效率。 Taiping Asset还表示，通过本地部署DeepSeek，它可以提供行业趋势分析，本地数据分析和其他内容服务，例如提取因素提取，智能检索和知识问题和答案，从而帮助员工更方便地处理大量信息数据并提高工作效率。
客户服务升级也是保险公司应用DeepSeek的重要方案之一。 Ping最近宣布，它已经完成了DeepSeek的当地部署，并推出了专门为人寿保险设计的DeepSeek智能平台。客户服务是此智能平台的三个核心方案之一。
在索赔和解方面，许多保险公司表示，DeepSeek的强大功能可以进一步提高索赔和解的效率和质量。 PICC财产保险表示，它现在可以通过模型调整来支持自动索赔质量检查，准确提取诸如案例时间限制和索赔信息中的损失零件之类的关键质量检查信息，并以目标方式指导索赔索赔。
此外，就合规性和风险控制而言，许多保险公司（例如Dali人寿保险，中国财产保险和PICC Asset）表示，该领域是DeepSeek部署后的申请指示之一。
从保险行业的当前布局来看，大多数保险公司都探索了多种情况下的DeepSeek应用程序的未来计划。实际上，将DeepSeek集成到公司的大规模模型基础上并不能提高单个情况下的处理能力，而是多个流程甚至公司整个过程的效率和质量。
“通过深入整合诸如DeepSeek之类的大型模型，我们不仅可以不断地优化现有的业务流程，而且可以探索更多的跨群体应用程序，例如风险预测，精确的营销和客户服务，进一步提高整个流程的智能水平并创建有效且可信赖的数字操作系统。”一个负责人寿保险的相关人员在接受《第一天财务日报》的记者采访时说。
对于保险公司的DeepSeek有什么区别？
在DeepSeek出现之前，保险业正在积极拥抱技术浪潮，并制定了各种AI工具，例如大型模型。因此，与以前的大型模型相比，保险公司的DeepSeek有什么区别？
上述有关嘲讽人寿保险的相关人员分析了第一位财务记者，即DeepSeek的核心优势在于深刻的推理和上下文理解。 “传统的大型模型通常专注于生成'常规'语言，而DeepSeek则可以增强其推论能力，使模型能够更准确地分析业务文档，提取关键信息并提供更有见地的建议。这种优化使模型不仅可以在与专业领域打交道时完成匹配的简单信息，还可以使复杂的逻辑判断和情境推理和情境理性。”
此外，负责人认为，DeepSeek通常与公司的定制知识库和专业数据紧密整合，并充分利用域知识来指导推理过程。这种机制可确保模型产生的答案更符合实际的业务需求，并减少在传统大型模型的广义场景中可能出现的“胡说八道”问题。同时，与一些依靠简单检索增强发电（RAG）功能的解决方案相比，DeepSeek更加关注对业务环境的深刻解释，这使其在面对涉及多层逻辑和专业术语的问题时可以提供更高质量的响应，并在处理复杂的商业情况时表现出更高的准确性和稳定性。
困扰保险公司的成本问题也是DeepSeek的重要优势。负责人说，过去，大型模型具有较大的参数和平均结果，私有化部署的成本很高。 DeepSeek通过高质量的培训数据和蒸馏技术有效地提高了模型性能。即使参数很小，它也可以满足一般需求，为私有化部署提供条件并降低成本。
成本的降低也使DeepSeek对中小型保险公司更加“友好”。因此，在对保险公司对DeepSeek部署的“官方公告”中，也有中小型保险公司。
“ DeepSeek可以采用轻量级部署来降低对硬件计算能力的需求，并且适合中小型企业进行部署，并且比传统的超级大型模型更具成本效益。”北京大学创始人人寿保险的上述人员说：“与此同时，开源策略允许DeepSeek允许保险公司根据自己的需求选择所需的数据规格，使用自己的业务数据进行私有化培训，并提高情报水平。”
是授权还是替代？
随着DeepSeek的影响力逐渐增加，越来越多的保险代理人正在尽快“品尝”此工具。在各种社交媒体上，诸如“我问DeepSeek如何购买保险”和“ Deep Seek Seek可靠给出的保险配置建议？”之类的主题？无尽。随着DeepSeek制定的详细和专业保险计划，数量大幅下降的保险代理人是否会被授权或更换，这再次成为行业中的热门话题。
“人工智能不是替代者，而是授权。”北京大学创始人人寿保险的上述人士告诉第一名财务记者。该人认为，AI不是替代专业的人，而是一个密集的专业。 AI的当前作用是使代理人摆脱重复交易，并使他们更加专注于高价值服务和客户关系。通过模拟实际战斗场景和即时反馈，AI工具可以系统地改善代理产品解释和需求采矿的核心能力，并创建一个“专业 +技术”复合团队。
显然，对于保险公司而言，当前使用AI工具（例如DeepSeek）不是要取代代理团队，而是促进代理商从“销售执行者”转换为“专业顾问 +资源集成商”。人工智能在强大的团队中扮演着核心引擎的角色，并提高了服务质量。
“我一点都不恐慌。”人寿保险公司的经纪人Li Fang（化名）说，面对第一位财务记者是否担心被DeepSeek取代的问题。尽管她承认，DeepSeek产生的保险计划确实是“令人惊叹的”，当她第一次看到DeepSeek产生时，她认为DeepSeek仍无法取代她自己和客户暂时的“面对面”效果。 “ DeepSeek确实具有其优势，但是它仍然提供相对标准化的答案，而当客户已经有明确的需求。它产生的答案也与如何提出问题有关。但是，保险代理人可以根据客户的特定情况，不同的想法或疑虑提供更准确的解决方案，有时甚至可以聊天时，他们也可以提供一些要求，而这些聊天也不会有事实，并且有效地实现了前所未有的经验，并且有效的是。服务，有些甚至可能与客户成为朋友。”
一些行业内部人士还说，DeepSeek可能会允许代理团队继续“改组”，并消除一些具有足够专业能力或简单卖家的代理商，而高质量的咨询才能将无法轻易更换。
有什么挑战？
尽管具有很强的功能，但AI“胡说八道”，客户隐私和数据安全的常见问题仍然是用户（包括保险公司）需要满足的挑战。
上述北京大学创始人人寿保险对第一本财务每日记者的这份报告做出了回应，称在申请级别，场景选择至关重要。对于具有较低精度要求的一般场景，可以首先使用大型模型的标准功能。在严重和非共同的情况下，有必要通过构建和优化域知识库来不断提高响应的准确性和可靠性。为了响应数据隐私和安全问题，不同的方案应与适当的大规模部署方法匹配。如果该应用程序不涉及公司或客户敏感数据，则可以使用大型模型SaaS服务来降低操作和维护成本并提高模型可用性；对于高度专业化的非共同场景，建议采用一种私有化的部署方法来确保数据安全和业务合规性。此外，必须严格控制用户的使用授权和权限在应用程序的前端进行控制，并且必须在交互过程中脱敏和过滤敏感的单词，以进一步加强安全保护措施。
负责嘲笑人寿保险的相关人员说，严格的文件许可管理策略，基于过程的安全扫描机制和管理流程中的其他风险控制点也是确保数据内容安全性的重要要素。
Wang Peng建议，鉴于人工智能（例如DeepSeek在保险行业）的广泛应用，迫切需要建立统一的行业标准：一方面，有必要为数据使用制定标准；另一方面，应发布相应的标准，以进行模型评估，绩效监控等。同时，保险业必须加强人才建设，并培养了解保险业务和人工智能技术的复合人才。此外，将来可以将DeepSeek与区块链和其他技术深入集成，从而提高数据的安全性和信誉。