来源:鑫智奖·2026第七届金融机构数智化转型优秀案例评选
获奖单位:中意财险
荣获奖项:大模型与智能体创新优秀案例奖
一、项目背景及目标
金融保险行业正处于数字化转型的关键阶段,但普遍面临三大瓶颈:传统核保流程高度依赖人工经验,资深核保员培养周期长,且不同人员核保标准难以统一,导致业务效率低下、风险把控不一致;办公场景系统割裂严重,员工需在考勤、OA、邮件等多个系统间频繁切换,流程繁琐耗时;合规审查工作量大、专业性强,人工审核不仅效率低,更易因疲劳产生遗漏,埋下合规隐患。
依托生成式人工智能技术的突破性发展,中意财险聚焦核保、办公、合规审查三大高频核心业务场景,启动企业级AI能力中台建设。项目明确三大目标:构建集知识库体系、智能体编排、系统集成于一体的AI中台;打造核保助手、办公助手、合同助手三大智能应用;实现业务流程智能化重构与效率跃升,形成行业领先的数字化能力。
二、创新点
1.场景创新
核保助手:覆盖企财险、雇主险、信用保证险三大险种,实现从风险识别到核保结论的全流程智能化,支持复杂商业险种的自动化处理。
办公助手:深度集成考勤与OA系统,构建智慧办公生态,覆盖请假审批、会议室预订、日程管理、费用报销等高频场景。
合同助手:支撑业务合同(保险条款、合作协议)及IT类合同(软件采购、技术服务)的日常合规审查,实现法律风险智能识别。
2.技术创新
大模型底座:采用DeepSeek-V3大语言模型处理复杂语义理解与推理任务,Qwen-VL视觉模型实现文档图像的智能识别与信息抽取,形成多模态AI能力。
知识库架构:创新构建"公用+私用"双层知识库框架——公用知识库存储行业通用规则、法律法规、标准条款,保障基础能力一致性;私用知识库承载企业内部核保政策、审批流程、合同模板,满足个性化业务需求。
智能体引擎:支持可视化流程编排(适用于标准化业务流程)与自主规划双模式(适用于复杂决策场景),兼顾灵活性与可控性。
3.模式创新
双模式交互:同时支持BPM系统集成(嵌入现有业务流程)与门户对话(独立AI助手界面)两种使用模式,适配不同用户习惯与业务场景。
分层容错机制:建立输入校验、过程监控、结果复核三层容错体系,关键业务环节保留人工确认节点,确保系统稳定运行与风险可控。
范式沉淀:形成从需求分析、知识构建、模型调优到上线运营的标准方法论,支撑规模化推广。
三、项目技术方案
1.技术架构四层设计
基础层:DeepSeek-V3大语言模型(负责文本理解、推理与生成)、Qwen-VL视觉模型(负责图像识别、文档解析)、向量数据库(支撑语义检索)。
能力层:知识库体系(公用知识库+私用知识库)、智能体编排引擎(支持可视化工作流设计与自主规划)、OCR识别引擎(多格式文档信息抽取)。
应用层:核保助手、办公助手、合同助手三大智能应用,封装为标准化API服务。
集成层:与BPM流程系统、OA办公系统、考勤系统、企业门户实现数据互通与单点登录。
2.业务模式闭环
核保助手:结构化核保要素与规则知识库→OCR自动抽取投保单、财务报表、现场查勘照片→多维度风险评估模型→核保结论输出(标准通过/人工复核/拒绝承保)。
办公助手:自然语言意图识别→流程规则校验(假期余额、会议室冲突等)→自动执行或生成待办(请假审批流转、会议室预订确认等)。
合同助手:合规要素知识库(法律条款、监管规定、公司制度)→自动化审核(条款完整性、风险点识别、合规性校验)→问题高亮定位与修改建议→结构化审查报告生成。
3.实施路径
构建覆盖典型业务场景的测试集,严格验证准确率、召回率等核心指标;建立分层容错机制保障稳定性;采用两周迭代的敏捷开发模式推进落地,确保业务需求快速响应。
四、运营情况
推广应用成效显著:核保助手已覆盖企财险、雇主险、信用保证险三大险种,日均处理核保任务数百件,支持BPM系统集成与门户对话双模式灵活接入;办公助手深度集成企业考勤与OA系统,服务全公司智慧办公场景,日均处理办公请求超千次;合同助手已成为业务及IT类合同合规审查的标配工具,审查周期大幅压缩。
系统运行稳定可靠:通过上千条测试用例严格验证核心功能指标,核保结论准确率达95%以上,合同风险检出率较人工提升40%;建立分层容错机制确保系统稳定运行,关键业务人工复核率控制在合理范围;持续优化知识库内容与智能体编排逻辑,月均迭代更新知识条目数百条。
五、项目成效
经济效益量化:内勤人员核保效率提升60%以上,简单案件实现"秒级"核保;办公流程响应时长从平均小时级缩短至分钟级;合规审查问题检出率较人工审核提升40%,漏检率显著降低。
社会效益深远:有效破解保险行业数字化转型瓶颈,推动AI技术在金融保险核心业务的深度赋能;形成可复制、可推广的行业落地范式,已为同业机构提供参考借鉴;全面提升保险服务效率与客户体验,助力行业高质量发展。
六、经验总结
建设经验:聚焦核保、办公、合规审查等高价值、高频次场景作为突破口;通过知识库体系、智能体编排、系统集成的三层架构实现能力复用;结合DeepSeek-V3、Qwen-VL等先进模型优势提升智能化水平;通过测试集验证与分层容错机制保障系统可靠性。
推广经验:双模式交付适配不同用户需求;知识库分层设计平衡标准化与个性化;基于实际运行数据持续迭代优化;沉淀可复制的建设方法论,支撑规模化推广与生态共建。
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