有点慌：客户已经在用DeepSeek给自己做保险方案了，我们怎么办？

保观 | 聚焦保险创新

最近有个话题在医疗圈引起了广泛的讨论：用DeepSeek看病真的靠谱吗？

与此相关爆出了不少新闻。比如，有患者问过DeepSeek后对医生的治疗方案提出了质疑，气得医生又查了一遍指南，才发现指南更新了......

也有医生表示，每天会遇到很多病人拿着DeepSeek来咨询。

“遇事不决问DeepSeek”正在成为越来越多人的生活方式，医疗圈发生的事也在保险圈上演着。我们发现一些反应很快的客户已经在用DeepSeek了解保险知识，或者给自己做保险规划。

虽然这还没有成为普遍现象，用DeepSeek做方案也还存在很多问题，但一叶知秋，消费者行为的变化说明，业内之前担心的业务员部分功能被AI替代的情况很真实地发生了。

很多改变是悄无声息地发生的，但影响深刻。随着越来越多的客户尝试“自助式”、“半自助式”的保险消费，我们也要调整与客户相处、为客户服务的方式，要更快地自我进化。

与此同时，不管产品的实际销售渠道是什么，互联网营销都在变得前所未有的重要。

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DeepSeek成保险军师：

客户都在咨询哪些问题？

从我们统计的案例来看，客户主要用DeepSeek解决四类保险相关问题：怎么给孩子买保险；怎么给父母买保险；个人理财规划、退休养老；被推荐或者已经购买了某些保险产品后仍然有疑问，需要通过DeepSeek确认。

这些也是保险消费过程中的常见问题。例如，网友A有一个10个月大的女儿，一直在关注保险，在女儿一岁前买好了关键保险。但是保险公司和产品太多了，为了确认自己的选择有没有问题，网友A向DeepSeek询问：新生儿需要买哪些保险？

DeepSeek首先介绍了一些常见的保险类型，包括少儿医保、商业医疗保险、重疾险、意外险、教育金保险、终身寿险（可选）。随后，DeepSeek提出了购买建议，建议优先顺序为少儿医保>商业医疗险>重疾险>意外险>教育金保险。DeepSeek还建议根据需求购买，而且要尽早购买。

网友A继续询问：新生儿重疾险推荐哪一款？DeepSeek推荐了几款市场上口碑较好的重疾险产品供参考：平安少儿平安福、中国人寿少儿国寿福、泰康乐安康、友邦保险全佑一生、华夏常青树（少儿版）。

DeepSeek的答复让她确认了自己的选择没有错，买保险的顺序对了，她感到很满意。

做理财规划也是DeepSeek应用的常见场景，在这个过程中，保险作为一项重要的金融工具总是免不了被提及。

例如，网友B有700万现金流资产可用于投资，家庭年消费35万，想实现理财收入能够cover消费。网友输入了当前资产配置情况，问DeepSeek如何配置资产可以实现目标？

DeepSeek首先对这位网友的当前资产配置进行了诊断，指出核心矛盾是“低风险资产占比过高拉低整体收益，中高风险资产结构需优化”。

第二步，DeepSeek根据网友的目标--年化收益率5%～6%，重新制定了资产配置方案。第三步，DeepSeek给出了具体操作建议，包括低风险层优化（从当前的245万降到70万），中高风险层重构，增配收益增强工具，以及保险功能强化。其中，保险配置的调整包括暂停现金价值低的部分理财险缴费，保留45万现有保单；同时新增增额寿，用35万投保第一梯队产品，长期复利接近3.5%。

最后，DeepSeek对调整后的方案进行了收益测算，预计700万元本金可产生年收益37万。

这位网友代表了一类很典型的需求：已经有一定资产，考虑提前退休，需要进行综合规划。对于他们来说，可选的金融产品选项很多，虽然没有要求一定要配置保险，但DeepSeek生成的方案中，保险基本都是不可或缺的。

DeepSeek建议她优先配置健康类保险，包括医疗保险和意外险；再补充养老与经济保障，包括养老保险、寿险或终身寿险；需要谨慎选择的其他险种有重疾险、防癌险。最后，DeepSeek还提供了一些投保建议与注意事项。

除了这些计划买保险的客户需要提前做一些了解外，还有一些用户在通过DeepSeek确认被推荐或者已经购买的产品。

再举个例子，网友C向DeepSeek提出了一个很具体的问题：平安双子星，尊享e生2025版，蓝医保好医好药版，哪个在DRG医疗改革上有优势，性价比高，比较推荐的？显然，这位网友对保险的了解更深入一些，已经做了不少功课。

针对这个问题，DeepSeek首先从几个核心维度入手进行了对比，对比项包括：保证续保期、外购药报销、特需医疗覆盖、质子重离子治疗、续保稳定性、保费（30岁有社保）等。第二步，DeepSeek围绕DRG医改下消费者关心的几个核心问题--外购药覆盖能力、续保稳定性、特需医疗与灵活就医、理赔门槛--进行了这三款产品的优势分析。

综合下来，DeepSeek的结论是优先推荐蓝医保好医好药版，灵活优选尊享e生2025版，特定场景补充选平安双子星2025版。

看了DeepSeek的推荐，有人表示，“觉得适合买蓝医保”。也许一些专业人士会认为，根据DeepSeek的结果做决策有点草率，但还是要承认，有些客户确实会受到影响。

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DeepSeek生成方案的不足之处：

产品库陈旧是主要问题

DeepSeek生成的规划方案、保险建议可以直接拿来用吗？至少目前还不能让人完全放心。客户向DeepSeek进行保险咨询，主要面临三类问题。

第一个问题是有点过时的产品库。在我们看到的案例里，对于DeepSeek的方案很常见的评价是思路可以参考，但产品有些过时了。DeepSeek的数据截止到2023年10月，历史数据无法反应最新市场变化。而在此后一年多的时间里，保险产品发生了不小的变化，有些产品进行了升级，还有的产品已经下架。因此，DeepSeek在具体产品推荐方面还有失偏颇。

关于产品库的问题还有一点需要注意。DeepSeek这样的大模型的训练、应用是基于互联网上的信息，基于这一点，DeepSeek掌握的大量保险产品信息其实是线上渠道的产品。而保险的分销渠道很丰富，除了互联网保险，还有个险、银保、专业中介等渠道，有些渠道的产品在网上的信息较少，这个因素也会影响DeepSeek的产品推荐。很多用户对于通过哪个渠道买保险并没有明显的偏好，对他们来说，最重要的是能选到合适的产品。而DeepSeek的这一局限性显然无法满足一些客户希望得到全面、客观信息的需求。（当然，人工渠道基本上也做不到这一点）

不过，产品库的更新还是有解决方案的，不至于成为DeepSeek应用中“卡脖子”的地方。

第二个问题在于对客户需求的挖掘。客户向DeepSeek做保险咨询的过程更多的是“一问一答”的形式，很多咨询在一轮对话后就结束了。

大部分客户毕竟不是保险专业人士，虽然他们萌生了一些保险意识和需求，也比任何人都了解自己的各种信息，但在很多关键信息方面，客户是没有主动“交待”的意识的，这会导致很多深层次的需求、真正需要解决的问题没有被发现，进而使得DeepSeek提供的方案一眼看上去很经验，但实际上并不够精准。

在专业一点的保险销售中，需要业务员帮助客户透过表面，理清楚真正的需求，这个过程中需要双方的多轮交互，尤其需要业务员主动提问，挖掘出很多客户自己都没有意识到的信息。除了这些专业的沟通外，常常还需要业务员提供一些情绪价值。这些是DeepSeek目前比较弱的。

第三，DeepSeek无法为客户提供后续的服务。这一点也是不能忽视的，服务一直是保险经营的一大难点。虽然保险公司已经提供了线上理赔等服务路径，流程比之前方便、标准很多，但一般客户还是很容易遇到各种问题，需要人工协助。更别说理赔结果会充满各种异议，中间要经历很多拉扯，显然，这也不是AI擅长的领域。

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“自助式”保险规划背后，还是信任问题

虽然通过DeepSeek做保险咨询还是不能落地，但我们还是要考虑一下：为什么这些客户会首先想到向DeepSeek做咨询，而不是找一个人类业务员？

从消费者行为来看，经过长期的市场教育以及各种现实场景的激发，很多客户已经有了主动购买保险的意识。进入消费环节后，现代消费者更倾向于主动获取信息，而不是被动接受推荐。他们不仅爱研究，而且会研究，DeepSeek可以随时随地为客户提供保险知识和产品信息，更高效地满足了客户自主学习和规划的需求。对于保险小白来说，通过简单的交互就能了解保险的基本概念、产品类型和配置逻辑，非常方便。

保险很复杂，DeepSeek的建议会让客户感觉至少有了一个“锚”。很多客户虽然有需求，但对于自己究竟需要什么保险、有哪些可选择的范围还是很不确定的。通过与DeepSeek对话他们可以获得初步的方向，不那么迷茫。在DeepSeek这里获得初步建议，再与业务员深入沟通，由于有了参照物，客户的决策压力也降低了。

除了不熟悉保险领域外，换个角度来看，一些客户选择DeepSeek作为保险咨询的第一站，反映出了他们对常规销售渠道和销售模式的不信任。

在很多人的印象里，保险销售的“推销感”过强，业务员更关注自己的业绩而非客户需求。同时，客户往往会感到存在很多信息不对称，担心被业务员误导或者隐瞒了关键信息。

与此相对的是，大部分人对这些可以与人类交互的AI有个天然的印象：客观、直接。虽然每个大模型工具的能力有差异，有的大模型并没有那么聪明，但一般人相信，至少这些基于算法、数据的机器不会说谎，没有感情、没有立场，不像人类业务员有自己的利益。

当然，大模型的能力也是通过各种互联网上的语料“喂”出来的，生成的答案追根溯源还是来自于我们日常看到的各种信息，但对于一般用户来说，对AI的结果一一进行确认既不现实也没必要。大部分人对于AI的答案默认是中立客观的，没有利益导向。作为其中翘楚的DeepSeek在公众的一致认可中已然“封神”，更是被赋予了前所未有的权威性。

在这种情况下，DeepSeek咨询的自主性、无压力体验，以及透明化和“客观性”满足了客户的很多需求。这些需求的核心就是“信任”，这个长期困扰行业的问题，可能会通过DeepSeek找到新的解决方案。

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当客户“遇事不决DeepSeek”，

我们还怎么做销售？

未来会有更多客户向DeepSeek咨询保险吗？如果DeepSeek能比较顺利地发展下去的话，我们认为答案是“会的”。或者出现了比DeepSeek更好用的AI工具，用户会迁移到新工具上，这些都是有可能的。具体的工具不重要，重要的是更加“民主化”的AI有很大的潜力影响消费者行为，进而引起营销逻辑、营销模式的调整。

客户拿着DeepSeek的方案来咨询买保险的方式对销售方而言还是有一些好处的。在自助式学习的过程中，客户对保险产品、基础知识有了一定的了解，能够更清晰地表达自己的需求和偏好，可以省去传统销售流程中的一些环节。

在DeepSeek的辅助下，客户对保险公司、业务员的专业性要求会更高，对服务质量、效率也会有更高的期待。这对于专业能力强、服务好的从业者来说也是件好事。

不过大家更关心的还是消费者行为变化给我们带来的挑战。

提高专业度、改善服务这些关键问题不用多说，需要注意的是，DeepSeek会给客户造成“先入为主”的影响，客户从中获得信息中难免有一些不准确之处，为了纠正这些偏差，业务员可能要花不少功夫。

保险公司的代理人受到的冲击可能会更大一些，因为一个通用的DeepSeek往往会推荐不同保司的产品，对于只能代理一家公司产品的业务员来说，要引导、说服客户的难度会更大一点。

不过这也提醒我们，过去通过信息差赚钱的方式会越来越没有市场，我们要重新审视客户，调整与客户沟通、相处的方式，直面他们的需求，并给出有效的解决方案。业务员的定位要从“销售员”逐渐转型为“顾问”，从“产品专家”升级为“风险管理专家”，从“关系营销”转向“价值营销”。

另一方面，不管是保险公司、经纪公司还是业务员个人，都要非常重视线上与线下渠道的整合，构建全渠道营销与服务体系。

越来越多的用户通过DeepSeek等工具获取信息，而DeepSeek通过抓取和分析全网信息生成答案，这意味着一家企业的线上信息更全面、更优质，就更有可能被DeepSeek捕捉并推荐给用户。随着DeepSeek和其他AI搜索渗透率的提高，我们要适应新的营销方式。

最后：DeepSeek不会取代保险业务员，但它会通过各种方式改变传统的销售模式。有意识的客户已经在用DeepSeek给自己做规划，或者验证业务员做的方案和自己买的产品，这些行为在一些专业人士看来并不靠谱，但这一波“信息平权”正在重塑各方的话语权，我们不能忽视这一点。

怎样顺势而为呢？除了适应新的规则，最根本的还是要回到保险业务的本质，真正满足客户需求。只有这样，企业和业务员才能在新背景下找到自己的价值定位，通过技术赋能实现与客户的双赢。

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