作者 | 金   旺

來自工信部的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2025年我國人工智能企業(yè)數(shù)量超過6000家，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)突破1.2萬億元。

人工智能已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，成為各行業(yè)提質(zhì)增效不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)。

保險(xiǎn)行業(yè)作為一個(gè)信息密集型、人力密集型行業(yè)，在過往這些年里，尤其是在產(chǎn)品條款編寫、檢驗(yàn)、報(bào)備和系統(tǒng)對接環(huán)節(jié)，長期高度依賴人工操作，這樣的傳統(tǒng)操作模式在監(jiān)管環(huán)境日趨嚴(yán)格之下，暴露出了諸多結(jié)構(gòu)性問題。

這時(shí)，AI的出現(xiàn)和成熟，可以為保險(xiǎn)行業(yè)降低合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)、提升效率和擴(kuò)展性，將保險(xiǎn)行業(yè)從“人海戰(zhàn)術(shù)”轉(zhuǎn)向“AI驅(qū)動(dòng)”提供了一種新的可能，“規(guī)則驅(qū)動(dòng) + 智能體協(xié)同 + 工作流閉環(huán)”的模式，推動(dòng)保險(xiǎn)產(chǎn)品開發(fā)從人工依賴逐漸走向智能化、自動(dòng)化。

01 保險(xiǎn)產(chǎn)品開發(fā)的“三大挑戰(zhàn)”

作為金融服務(wù)業(yè)的重要分支，保險(xiǎn)行業(yè)長久以來高度依賴人工操作，尤其是在產(chǎn)品條款的編寫、備案、核驗(yàn)和系統(tǒng)對接環(huán)節(jié)，在監(jiān)管環(huán)境日趨嚴(yán)格的背景下，這種傳統(tǒng)保險(xiǎn)產(chǎn)品開發(fā)模式正在面臨著“三大挑戰(zhàn)”。

挑戰(zhàn)一，持續(xù)升級的監(jiān)管壓力。

過去兩年里，國家金融監(jiān)管總局多次發(fā)文，強(qiáng)調(diào)保險(xiǎn)公司的條款備案必須遵守“報(bào)行合一”原則，特別是2024年1117號函，要求所有財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品通過“智能檢核系統(tǒng)”報(bào)送。這涉及超過600條規(guī)則檢查，以及三張明細(xì)要素表的上傳，導(dǎo)致報(bào)備難度大幅增加。

人工操作下，產(chǎn)品經(jīng)理需要手動(dòng)梳理?xiàng)l款、校驗(yàn)邏輯一致性、提取關(guān)鍵要素，這不僅耗時(shí)長，還易因人為疏忽引發(fā)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。例如，一條邏輯矛盾的條款可能導(dǎo)致整個(gè)產(chǎn)品備案失敗，進(jìn)而延誤上市時(shí)間，造成經(jīng)濟(jì)損失。

挑戰(zhàn)二，大量人工帶來的效率低下。

傳統(tǒng)保險(xiǎn)產(chǎn)品開發(fā)方式主要有兩種：

一是建設(shè)產(chǎn)品工廠，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)化后利用規(guī)則引擎校驗(yàn)，但這仍需大量人工介入，對從業(yè)者的專業(yè)能力要求極高；

二是純?nèi)斯つＪ剑壳昂芏啾ｋU(xiǎn)公司甚至尚未實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)化，只能通過增加人力來提升保險(xiǎn)產(chǎn)品開發(fā)效率。

這樣的保險(xiǎn)產(chǎn)品開發(fā)，在處理復(fù)雜條款時(shí)，往往依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和記憶，容易出現(xiàn)瓶頸，特別是在高峰期，如新產(chǎn)品開發(fā)季，人工團(tuán)隊(duì)往往超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，導(dǎo)致開發(fā)周期延長，從初稿到上線可能需數(shù)周甚至數(shù)月。

此外，培訓(xùn)專業(yè)人才帶來的高人力成本，也在侵蝕著企業(yè)的利潤空間，而由人工主導(dǎo)的條款備案導(dǎo)致的錯(cuò)誤回退問題，進(jìn)一步放大了產(chǎn)品開發(fā)成本。

挑戰(zhàn)三是，研發(fā)的產(chǎn)品擴(kuò)展性和適應(yīng)性差。

監(jiān)管規(guī)則頻頻更新，傳統(tǒng)人工模式難以實(shí)時(shí)跟進(jìn)。例如當(dāng)新規(guī)要求調(diào)整保險(xiǎn)責(zé)任或限額條款時(shí)，人工需逐一修改和校驗(yàn)，缺乏系統(tǒng)性支持。這不僅阻礙產(chǎn)品創(chuàng)新，還可能導(dǎo)致企業(yè)錯(cuò)失市場機(jī)會(huì)。

在這三大挑戰(zhàn)的制約下，保險(xiǎn)行業(yè)產(chǎn)品研發(fā)面臨著巨大壓力，如何借助新技術(shù)來提質(zhì)增效，一直都是這一行業(yè)面臨的重要課題，而人工智能技術(shù)的普及，智能體的成熟，讓阿里云為保險(xiǎn)行業(yè)找到了這一問題的答案。

在近日的《模力時(shí)刻-智能保險(xiǎn)產(chǎn)品助手》直播中，我們看到，阿里云智能產(chǎn)品助手Agent的引入，正在從條款編寫到結(jié)構(gòu)化對接保司系統(tǒng)的完整流程輔助產(chǎn)品經(jīng)理重構(gòu)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程，解決上述三大痛點(diǎn)。

02 引入工作流，四步換引擎

在保險(xiǎn)產(chǎn)品開發(fā)過程中，不同部門關(guān)心的問題各不相同，保險(xiǎn)部門要求樣本數(shù)據(jù)要有樣本參考、可快速調(diào)整、符合監(jiān)管要求，理賠部門要求產(chǎn)品條款與索賠內(nèi)容能對應(yīng)、可解釋執(zhí)行無歧義，精算部門要求費(fèi)率因子明確、可計(jì)算、可從歷史數(shù)據(jù)中溯源，技術(shù)部門又要求結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可拆解、擁有可執(zhí)行的系統(tǒng)規(guī)則。

保險(xiǎn)公司各部門提出的這些各不相同的要求，是保險(xiǎn)產(chǎn)品研發(fā)要面對的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。

阿里云智能保險(xiǎn)產(chǎn)品助手技術(shù)方案核心目標(biāo)正是通過大模型、工程化、文檔智能等技術(shù)組合拳，實(shí)現(xiàn)從編寫到結(jié)構(gòu)化對接保司系統(tǒng)的完整流程，具體來看，分為以下四步：

第一步，條款編寫。

業(yè)務(wù)人員在前端發(fā)起需求后，系統(tǒng)會(huì)調(diào)用融合了模板庫、歷史條款、釋義庫等的“多源驅(qū)動(dòng)”引擎，由“路由智能體”將任務(wù)分拆并分發(fā)給多個(gè)并行工作的“專家Agent”（如語義提取、費(fèi)率檢查等）進(jìn)行處理，最終生成的文本經(jīng)過工程化預(yù)處理和格式轉(zhuǎn)換，形成一份標(biāo)準(zhǔn)、可用的文檔交付給用戶。

在使用阿里云智能保險(xiǎn)產(chǎn)品助手進(jìn)行條款編寫時(shí)，通過手動(dòng)配置險(xiǎn)種、公司名稱、地域名稱、險(xiǎn)種屬性、標(biāo)的等參數(shù)，并上標(biāo)準(zhǔn)條款和政府文件后，稍許等待，就可以按照標(biāo)準(zhǔn)條款進(jìn)行生成保險(xiǎn)產(chǎn)品文件。

這樣看似簡單的操作，背后的工作流實(shí)則極為復(fù)雜，據(jù)阿里云技術(shù)專家介紹，基于阿里云百煉平臺(tái)，這一demo分為HTML轉(zhuǎn)換、費(fèi)率規(guī)章編寫、條款編寫三個(gè)部分，三個(gè)部分均引入了大模型，其中關(guān)鍵的條款編寫又涉及字段獲取、條款章節(jié)拆解、內(nèi)容合成、完整條款輸出等諸多環(huán)節(jié)。

第二步，條款規(guī)則核驗(yàn)。

從“業(yè)務(wù)專家”輸入規(guī)則到系統(tǒng)自動(dòng)核驗(yàn)并輸出結(jié)果，共分為兩條主線：

第一條主線是規(guī)則構(gòu)建與管理，業(yè)務(wù)專家將監(jiān)管要求和公司內(nèi)部規(guī)范梳理為工程規(guī)則、語義規(guī)則、融合規(guī)則三類核心規(guī)則，這些規(guī)則經(jīng)過測試后存入“規(guī)則庫”并支持持續(xù)運(yùn)營和動(dòng)態(tài)更新；

第二條主線是文檔核驗(yàn)執(zhí)行，當(dāng)一份保險(xiǎn)條款或精算報(bào)告上傳后，系統(tǒng)首先通過文檔智能服務(wù)將其解析為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后規(guī)則執(zhí)行引擎會(huì)調(diào)用規(guī)則拆分模塊，將復(fù)雜的規(guī)則分解，并分別交由腳本引擎和規(guī)則核驗(yàn)?zāi)K進(jìn)行并行計(jì)算，所有核驗(yàn)結(jié)果最終合并后會(huì)生成詳細(xì)核驗(yàn)結(jié)果。

在使用阿里云智能保險(xiǎn)產(chǎn)品助手進(jìn)行條款規(guī)則校驗(yàn)時(shí)，上傳了標(biāo)的、文本、數(shù)據(jù)、段落等存在錯(cuò)誤的保險(xiǎn)產(chǎn)品條款后，稍許等待，就可以識別出條款中不規(guī)范的符號（例如中英文符號混用）、錯(cuò)別字、不涉及的規(guī)則進(jìn)行了準(zhǔn)確無誤的識別。

在這個(gè)工作流搭建過程中，分為報(bào)備規(guī)則、其他普通規(guī)則兩類規(guī)則分別進(jìn)行格式處理后，將規(guī)則拆成一套可參數(shù)化的規(guī)則模板作為提示詞給大模型，實(shí)現(xiàn)“規(guī)則動(dòng)態(tài)配置”。同時(shí)補(bǔ)充規(guī)則詳情作為約束、補(bǔ)充思維鏈和專業(yè)知識一起給大模型。這樣，規(guī)則校驗(yàn)完全由配置驅(qū)動(dòng)，可以支持規(guī)則的增刪改。

第三步，監(jiān)管要素表生成。

監(jiān)管要素表生成目的是通過系統(tǒng)能自動(dòng)輸出一份符合監(jiān)管要求的標(biāo)準(zhǔn)化要素表，徹底告別人工摘抄和錄入的低效與高風(fēng)險(xiǎn)，整個(gè)流程又分為文件解析與拆解、章節(jié)提取與校驗(yàn)、要素表生成與導(dǎo)出三步。

這其中，保證各種格式的文檔解析質(zhì)量是難點(diǎn)，為了解決這一難題，阿里云對文檔智能技術(shù)進(jìn)行了深度應(yīng)用和工程化封裝。具體來看，阿里云的文檔智能產(chǎn)品背后是高效的異步處理流水線，并集成了多模態(tài)文檔識別引擎、多模態(tài)文檔理解引擎，可以輕松應(yīng)對PDF、圖片、Office文檔、網(wǎng)頁，甚至Markdown等多種格式。

在使用阿里云智能保險(xiǎn)產(chǎn)品助手進(jìn)行監(jiān)管要素表生成時(shí)，在上傳測試條款后，經(jīng)過條款解讀、結(jié)構(gòu)化處理，就可以根據(jù)名稱、投保人、章節(jié)名稱等要求，生成完全符合報(bào)備監(jiān)管要求的要素表。

第四步，條款結(jié)構(gòu)化解讀。

條款結(jié)構(gòu)化解讀是要將非結(jié)構(gòu)化保險(xiǎn)條款轉(zhuǎn)化為下游系統(tǒng)可消費(fèi)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（例如“責(zé)任”、“限額”、“免賠”、“標(biāo)的類型”等），是打通“人腦”與“系統(tǒng)”的關(guān)鍵。

阿里云采用“大模型+工程化后處理”混合架構(gòu)，先調(diào)用阿里云文檔智能服務(wù)進(jìn)行前端解析，再基于Qwen大模型進(jìn)行字段抽取與碼值匹配，結(jié)合預(yù)定義的險(xiǎn)種規(guī)則模板（如責(zé)任、限額、免賠等Schema）進(jìn)行約束和碼值映射表對模型輸出做一致性校驗(yàn)與修正，最終結(jié)果經(jīng)RPC接口同步寫入核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，完成端到端自動(dòng)化。

從直播演示中可以看到，在使用阿里云智能保險(xiǎn)產(chǎn)品助手進(jìn)行條款結(jié)構(gòu)化解讀時(shí)，在上傳保險(xiǎn)產(chǎn)品條款后，稍許等待，就可以按照保司要求將所有字段通過大模型完全解讀出來，并通相應(yīng)參數(shù)匹配到系統(tǒng)中，就完成了整個(gè)保險(xiǎn)產(chǎn)品的閉環(huán)設(shè)計(jì)。

如何設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)知識庫是這一階段關(guān)鍵難點(diǎn)，隨著保險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展，條款要素?cái)?shù)據(jù)的標(biāo)的、風(fēng)險(xiǎn)類型、機(jī)構(gòu)等都會(huì)變化，定期或?qū)崟r(shí)更新知識庫中的文檔，以確保在進(jìn)行信息檢索和匹配時(shí)依據(jù)的是最新數(shù)據(jù)就極為重要，阿里云智能保險(xiǎn)產(chǎn)品助手會(huì)對業(yè)務(wù)系統(tǒng)已有的標(biāo)的庫、風(fēng)險(xiǎn)庫等數(shù)據(jù)定時(shí)更新，將這些最新數(shù)據(jù)生成Excel并上傳到RDS數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫通過MCP或API服務(wù)將數(shù)據(jù)傳送到百煉平臺(tái)并進(jìn)行知識庫數(shù)據(jù)更新。

此外，阿里云增加失敗任務(wù)通過釘釘自動(dòng)提示的人工校驗(yàn)機(jī)制，以此實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)業(yè)務(wù)閉環(huán)。

經(jīng)過這四步，阿里云保險(xiǎn)條款智能助手就實(shí)現(xiàn)了保險(xiǎn)產(chǎn)品研發(fā)流程的全面智能化升級，多Agent、工作流將保險(xiǎn)條款研發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行了全方位打通，保險(xiǎn)產(chǎn)品研發(fā)效率由此得到了極大的提升。

03 智能體驅(qū)動(dòng)，保險(xiǎn)行業(yè)升級

2026年是智能體大規(guī)模落地的一年，也是智能體深入各行業(yè)開始解決實(shí)際問題的一年，來自德勤中國調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，以人工智能為代表的顛覆性技術(shù)、動(dòng)態(tài)演變的市場格局與持續(xù)升級的客戶期望，正驅(qū)動(dòng)全球保險(xiǎn)行業(yè)迎來前所未有的轉(zhuǎn)型，這其中，生成式AI與代理式AI已成為推動(dòng)保險(xiǎn)行業(yè)邁入發(fā)展新階段的核心動(dòng)力。

作為國內(nèi)人工智能領(lǐng)域領(lǐng)軍企業(yè)，來自O(shè)mdia統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，阿里云在2025年上半年以35.8%占比位列中國AI云市場第一，市場份額高于2到4名的總和，與此同時(shí)，阿里云在過往這一年里不斷推動(dòng)大模型、智能體在企業(yè)應(yīng)用落地。

阿里云官方曾就保險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，給出了三種針對性開發(fā)范式，分別是適用于當(dāng)前多數(shù)企業(yè)實(shí)踐基礎(chǔ)模式的「知識庫+通用大模型」模式，適用于核保核賠等邏輯推理要求高場景的「Muti-Agent+推理模型」模式，以及保險(xiǎn)企業(yè)未來發(fā)展的方向——「企業(yè)專屬模型服務(wù)業(yè)務(wù)流程」模式。

在這次直播中，我們看到了阿里云智能保險(xiǎn)產(chǎn)品助手的應(yīng)用實(shí)踐，從應(yīng)用結(jié)果來看，在保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)起草階段，智能體的引入避免了對于產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗(yàn)的強(qiáng)依賴、減輕了產(chǎn)品經(jīng)理的工作量，在審核階段，通過智能體分流大部分審核任務(wù)，避免了人工審查易出錯(cuò)，在報(bào)備階段，通過智能體提取條款要素、費(fèi)率規(guī)章、精算報(bào)告并生成Excel表，大幅降低了監(jiān)管回退率，在配置和上架階段，通過大模型自動(dòng)解析條款內(nèi)容并直接對接產(chǎn)品配置系統(tǒng)，省去了業(yè)務(wù)人員解讀、拆解配置表工作，只需在系統(tǒng)中核校后推進(jìn)產(chǎn)品上線流程。

基于智能體驅(qū)動(dòng)，阿里云正在推動(dòng)保險(xiǎn)行業(yè)智能升級，為保險(xiǎn)行業(yè)產(chǎn)品研發(fā)帶來百倍提效，這樣的產(chǎn)業(yè)升級，在2026年將會(huì)繼續(xù)加速。

接下來，阿里云將繼續(xù)進(jìn)行《模力時(shí)刻》系列直播，進(jìn)一步深入更多核心場景，下一期將會(huì)在3月10日直播中針對保險(xiǎn)理賠、反欺詐場景，通過真實(shí)場景案例演示，展現(xiàn)其智能體的真實(shí)提效能力。