破解行业Skill建设 “缺、难、乱、慢”四大难题 复旦大学团队发布首个保险“龙虾”技能平台

中经记者 樊红敏 北京报道

4月27日，复旦大学经济学院教授许闲研究团队正式开源发布业内首个面向保险全生命周期的“龙虾”技能平台Insurance-Skills；同步发布基于539个公开技能（Skill）样本的测评报告《保险“龙虾”技能洞察报告》。

“龙虾”（AI智能体）是能够理解任务、调用工具、完成闭环的专业系统。Skill则是智能体的专业技能包——把核保规则、理赔流程、客服话术、合规口径封装成“即插即用”模块，让大模型真正进入保险业务开展工作。实际建设面临“缺、难、乱、慢”四大难题：真正贴合保险场景的高质量Skill数量缺乏；不知道场景化Skill如何设计、沉淀；同类Skill鱼龙混杂，难以快速判断优劣；即使找到可用能力，也缺乏统一、低门槛的集成方式。

许闲研究团队此次开源发布的Insurance-Skills致力于解决上述问题，面向保险场景，提供保险全生命周期、全业务环节的Skill汇集、梳理、解析与测评，支持快速部署、灵活扩展与生态共建。团队希望通过平台化、开源化、标准化的方式，把保险领域分散的能力沉淀为更易发现、更易比较、更易复用的Skill资产，推动保险行业从零散试点走向系统化能力建设。

同时，许闲团队还以全网保险强相关Skill为样本，通过全量搜集、质量评估与风险分析，厘清保险智能体Skill市场现状，形成国内首份《保险“龙虾”技能洞察报告》（以下简称“《报告》”），致力于破解行业“供给量大、落地困难、标准缺失”的核心痛点，填补保险领域智能体Skill标准化测评与风险治理的研究空白，为全行业构建相关建设规范、落地标准与安全防控体系提供权威数据支撑，推动保险AI智能体从概念验证迈向规模化、生产化、业务化落地。

《报告》核心洞察主要包括以下内容：

一是增量显著但有效供给有限：万级检索结果仅筛选出539个有效样本；2026年3月单月新增287个，市场快速放量。

二是场景高度集中：聚焦理赔、合规、风控、承保，合规审查内控（17.21%）、数据分析（12.28%）居前。

三是以辅助能力为主。71.5%为参考文档型，仅8.7%支持自主工具调用。

四是复用性极低：仅0.7%可独立运行，外部依赖强、跨机构迁移难度大。

五是安全风险集中：共1937条风险项，数据隐私泄露（569次）、合规监管（358次）、外部依赖（281次）为核心隐患。

六是质量短板清晰：综合均分7.73分，弱项在示例、章节覆盖、错误指导、版本跟踪。

（编辑：李晖 审核：何莎莎 校对：颜京宁）