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DeepSeek会抢保险人饭碗吗?!人保、新华、太平等多家险企接入模型…

  • 2025年02月20日
  • 23:51
  • 来源:
  • 作者:公众号险企高参

来源:险企高参

近期,DeepSeek席卷全球,保险机构亦加速部署。据《险企高参》不完全统计,春节以来,已有12家保险机构或子公司接入或部署了DeepSeek模型。
2月7日,新华保险通过“新华e家”App接入DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型。实现个人AI助理支持日程管理、群发信息、保险销售方案初步生成等。
2月10日,人保资产完成DeepSeek-R1本地部署,探索投研场景智能生成研报。
2月13日,众安保险通过众安信科,全面接入DeepSeek,用于智能质检、外呼优化等。
2月17日,人保财险完成尺寸DeepSeek模型私有化部署。应用到内化至风控、客服系统,并探索营销流程智能化。
2月18日,太平人寿完成DeepSeek本地化部署,打造了“太平人寿AI助手”(内测)。支持复杂对话理解、文档/图片处理,应用于内部咨询、方案生成等场景。太平再保险(中国)完成本地化部署DeepSeek,支持核保与风险评估。
2月19日,慧择保险经纪官宣全平台(官网、APP等)接入DeepSeek-R1模型,直接服务于保险消费者。水滴亦宣布正式接入DeepSeek,完善保险大模型生态战略。
此外,北大方正人寿、太极华保、太平资管、人保资管等已宣布接入。
保险公司部署DeepSeek,旨在提升内部效率,如合规咨询、知识库调用、文档自动化处理、优化客户服务以及加强风险控制、核保核赔数据分析、合规审查支持等。多数机构倾向于使用国产算力进行本地化部署,以确保数据隐私和合规性。中小险企正利用低成本的DeepSeek技术突破传统渠道限制,优化培训流程。
时过境迁,中国LLM大模型变天了。
从技术特点、成本效益到行业适用性,DeepSeek 的部署与过往使用的其他大模型(如GPT-4、Llama系列或垂直领域模型)的明显差异集中在价格。据媒体报道,深度求索使用英伟达H800 GPU在两个月内训练出了DeepSeek-V3,仅花费约558万美元。其训练费用相比GPT-4o等大模型要少得多。Open AI CEO山姆·奥特曼曾表示,GPT-4o的训练成本大约1亿美元,未来训练大模型的成本将高于10亿美元。尚未完成训练的GPT-5大模型,为时约半年的一轮训练就消耗了大约5亿美元。
此外,灵活性也是其一大特点。DeepSeek支持全私有化、混合云、公有云调优等多种部署模式,相比之下,大多数闭源模型仅支持API调用。最后,在数据合规性方面,DeepSeek作为国产算力,支持本地化部署,确保数据不出域,而使用海外服务则可能面临合规风险。
保险行业格局,将迎来巨变。
《险企高参》注意到,已接入或部署deepseek的保险公司基本都是头部机构,中小型保险公司数量较少,行业格局或将重构。
中小险企在技术能力、数据储备、初期投入、合规风险和商业策略方面面临挑战。在技术能力与数据储备方面存在短板。与头部险企相比,它们的IT架构尚未升级至AI实验室水平,缺乏关键基础设施如向量数据库和分布式训练框架。同时,中小险企面临数据质量问题,客户数据维度单一,不足以支持复杂模型训练。
投入上,DeepSeek技术初期投入存在隐性成本壁垒,包括硬件和人才两方面。硬件方面,尽管硬件门槛不高,但私有化部署需要适配国产芯片,对保费规模较小的公司构成压力。人才方面,DeepSeek需要定制化Prompt工程和RAG优化,但中小险企技术团队人数不足,难以支撑模型迭代。
合规上,监管严格和容错空间小使它们对新技术持观望态度。商业策略上,中小险企专注于细分市场,通用大模型的效益可能并不明显,需要特定场景适配。
如此,带来的后果可能会让行业格局产生变化,头部公司通过实现全链条智能化,市占率进一步提升。而未能有效应用AI的机构可能被迫退出市场。
新技术的诞生,对保险代理人而言究竟是利是弊?
不可否认,新技术的应用,会对现存岗位产生冲击。保险代理人数量从高峰期912万降至不足300万,随着LLM大模型的部署,代理人进一步下降也不是不可能。
虽然,基层代理人数量锐减,但高净值客户经理、复杂风险顾问等高阶岗位需求上升。部分保险机构的代理人已从"销售保单"转向全生命周期风险管理。
保险代理人要想脱颖而出,构建自身的差异化优势,或是长期坚持下去的道路之一。例如,打造AI无法复制的"人格化信任",通过定期家访、子女教育规划咨询等线下互动建立非结构化信任网络;在中小城市,代理人与医院、汽车4S店等地,完成区域资源整合,提供AI无法实现的线下快速响应的服务;最后是成为"人机协作指挥官",掌握指令技能,精准调动DeepSeek等工具生成客户风险分析报告等。
就短期来看,保险代理人还有“合规防火墙”杀招,为他们提供缓冲时间。根据《保险销售行为管理办法》第二十六条规定,订立保险合同时,保险公司及受其委托及与其合作的保险中介机构、保险销售人员应当对免除或者减轻保险人责任的条款,以足以引起投保人注意的文字、字体、符号或者其他明显标志作出提示,并对有关免除保险人责任条款的概念、内容及其法律后果以书面或者口头形式向投保人作出明确的、常人能够理解的解释说明。这意味着关键条款的解释必须由具备相应资质的保险销售人员完成,AI 无法替代人工进行此类解释。
历史经验表明,技术颠覆总会重塑而非消灭岗位——19世纪蒸汽机没有让船夫消失,但催生了轮机长这个更高价值的工种。保险代理人的进化方向已然清晰。
技术终会重新定义工作,而非消灭工作。
DeepSeek等AI大模型的部署可能会对保险公司的中后台岗位产生影响,但这种影响更偏向“岗位职能的升级与重构”而非简单的“岗位替代”。
就精算岗位和财务岗位而言,或许将从“计算执行”到“策略验证”的范式迭代。DeepSeek冲击的核心领域是数据处理自动化和模型迭代加速,主旨是加速常规计算、核算流程。而精算师和财务却拥有不可替代的壁垒——“监管合规权威”。
此外,打通精算、投资、运营部门的数据孤岛,构建企业级数智中台,亦是岗位进化方向,例如建立跨学科知识壁垒、开发符合监管沙盒要求的AI精算验证框架、从核算管理转向战略财务BP,深度参与产品定价、资本规划等方向。
简言之,精算师的核心价值或将从“计算能力”转向“计算伦理”,财务负责人则可能从“账房先生”进化为“企业神经系统架构师”。主动拥抱人机协同的从业者,将成为保险业“数智化再平衡”时代的最大赢家。

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