在DeepSeek席卷金融圈之際，保險機構亦在加速行動。

近日，新華保險、人保財險、太平人壽等多家保險機構紛紛官宣接入DeepSeek模型，從賦能角度而言，提升效率、優化服務等是行業布局的主要邏輯。作為國產現象級大模型，DeepSeek為保險業數智化轉型的升級提速提供了燃料。記者從業內了解到，另有部分機構已在“內部學習和討論”“推進各條線應用計劃”，或是已經“悄聲”接入。

在保險行業數智化轉型的背景下，DeepSeek大模型依托于開源特性和低成本優勢正在為業內機構提供差異化賦能。頭部險企在前期技術投入與成效積累的基礎上實現進一步升級.中小機構則可借助其低成本訓練優勢，通過本地數據與大模型融合打造定制方案，突破技術成本壁壘。保險業對于DeepSeek的應用，或正在推動全行業數智化水平的提升，重劃基準線。

保險機構加速接入DeepSeek，覆蓋展業、理賠、投研等場景

伴隨著DeepSeek之風蔓延，保險業陸續入場。

新華保險率先官宣，借助新華e家App技術底層棧與互聯網的技術生態互通的優勢，在新華e家App成功接入DeepSeekR1、V3兩款模型產品，打造個人AI助理支持多個智能應用場景。

隨后，保險公司北大方正人壽、太平人壽、人保財險等，保險資管公司人保資產、太平資產等以及保險中介太極華保旗下保鏈客等機構紛紛官宣接入DeepSeek，在風起之際積極動作。同時，藍鯨新聞記者于業內了解，有機構已經“悄聲”內部測試并接入，亦有部分保險機構表示“正在內部學習與探討”“推進各條線應用計劃”等動作。

從落地方向來看，聚焦在展業場景，北大方正人壽在2月14日官宣上線基于DeepSeek大模型的智能展業助手“方靈”。 初期，“方靈”助手將解鎖“知識智能檢索”的基礎功能，作為E行銷智能助手，為代理人提供涵蓋保險基礎概念等內容的全方位解答。隨后將開啟知識訓練，并同步加強代理人使用AI智能工具的系統化培訓。

理賠環節，人保財險通過對DeepSeek模型精調支持自動化理賠質檢，準確提取理賠資料中的案件時效、損失部位等關鍵質檢信息。實現理賠人員智能陪練，實測智能問答，針對當前人員技能提出改進建議。

再如投研方面，人保資產表示近期完成DeepSeek R1大模型本地部署，并打造專屬交互應用，支持公司全員訪問。同時，探索DeepSeek與應用系統深度集成，實現智能研報場景。

太平資產亦于近日完成DeepSeek-R1大模型本地化部署，并實現國產化適配。通過本地化部署DeepSeek，能夠在要素提取、智能檢索、知識問答等領域，提供行業趨勢分析、本地數據解析等內容服務。并提出下階段將進一步深度挖掘模型能力，結合實際工作場景，逐步在投資、運營、風控等領域嘗試應用，借助先進的“AI”技術，推動資產管理向智能化、信息化方向發展。

借力DeepSeek開源、低成本特性，行業數智化升級提速

在當前的布局之外，各保險機構也提出了進一步的計劃。

比如，北大方正人壽提出，未來智能助手將致力于成為更多場景化的應用工具，將逐步上線“AI智能陪練”“核保助手”等，構建覆蓋業務前、中、后期的全鏈路支持體系；太平資產將進一步深度挖掘模型能力，結合實際工作場景，逐步在投資、運營、風控等領域嘗試應用，借助先進的“AI”技術，推動資產管理向智能化、信息化方向發展。

對于DeepSeek的應用，行業的期待寄于全鏈條的升級。DeepSeek對于可在哪些方向及場景實現對保險業的賦能給出了“官方”解答：包括智能客服與教育優化；核保與理賠自動化；數據驅動的產品設計與精算；客戶全生命周期管理；合規與運營效率提升；投資與資產管理；技術優勢與落地場景等維度。

部署并非一蹴而就，計劃也非空想。事實上，近年來保險機構集體推進數智化轉型，DeepSeek的落地使行業在自身積累的基礎上轉型升級進一步提速。

頭部機構在AI領域、大模型搭建方面投入積極，DeepSeek的開源特性與高性能為此類機構的積累成效提供更強大的底層支持和升級賦能。比如人保財險在2月18日官宣引入全尺寸DeepSeek大模型，基于國產算力設備完成私有化部署，將DeepSeek能力融入公司大模型底座，并基于前期人工智能技術探索中積累的保險業務數據集，構建DeepSeek大模型面向保險業務的專業服務能力。

對于中小保險機構而言，則受益于DeepSeek的低成本訓練和開源特性實現數智化水平的加速追趕，將本地數據與大模型結合，打造定制化模型，消弭一定的成本壁壘。整體來說，行業的數智化水平或有望通過DeepSeek的應用實現提升。

“相較于傳統AI，DeepSeek具有更強的數據處理能力和更高的智能化水平。它能夠更精準地分析和預測客戶需求，提供個性化的保險產品和服務。此外，DeepSeek的自學習能力使其在處理復雜保險案例時更加高效，能夠快速適應市場變化和客戶需求的多樣性。”圓心惠保智慧交付中心總經理蘭潔向記者分析道，而這些優勢使得DeepSeek在提升保險公司運營效率和客戶服務質量方面具有顯著優勢。

要提醒的是，蘭潔指出，“在部署DeepSeek的過程中，保險機構需要特別關注數據安全和隱私保護。這包括確保數據的加密存儲和傳輸，以及遵守相關的數據保護法規。此外，模型的應用需要經過嚴格的測試和驗證，以確保其準確性和可靠性。”

一線營銷人員與DeepSeek之辯：賦能還是取代？

不同于保險機構的大動作接入，一線保險營銷人員對于DeepSeek的“接入”更顯直接也更靈活。事實上，伴隨著AI成長、ChatGPT問世，關于人工智能是否會保險代理人的話題已爭論許久，而DeepSeek的出現，給這個話題再打上了一重問號。

“我曾使用DeepSeek結合客戶的個人情況出具保障建議和產品推薦，產出的內容中有比以往的AI生成更加詳細的部分，其思考過程的具體展示也利于提問者更加清晰地了解為何需要這些保障、不同產品類型的差異點”，來自頭部保險中介機構的保險經紀人方某向記者講述道，“但這只是銷售流程的第一步，客戶通常不知道該從哪些方面做進一步的比較，甚至可能基于AI相對‘普適’的推薦而盲目選擇產品。”

不可忽視的還有包括DeepSeek在內的AI模型存在的“幻覺”，需要用戶進行多源驗證和甄別，但面對具有高專業壁壘的保險產品、復雜的條款，這無疑給用戶增加了難度。

“保險銷售是人本位的行為，通常要建立在信任、理解的基礎上”，一位保險中介機構分公司業務負責人向記者提出，“且客戶需求多樣、保險條款復雜，專業的保險銷售人員要根據自己的經驗和對客戶及產品的全面了解來實現匹配、進行決策，這并非通過簡單搜索即能夠完成。”

“但幫助一定是大于威脅”，前述保險中介機構分公司業務負責人如是總結道。而無論是否構成威脅，擁抱DeepSeek已成為一線業務人員的共識。

從一線代理人的反饋來說，DeepSeek可以幫助其對客戶生成基礎的建議和方案，使其在此基礎上進行優化以提高效率；可以提出營銷建議、進行內容創作等，釋放基礎服務精力，將工作重心和展業模式進一步向提供專業風險保障方案傾斜。

正如AI的走向無法全然被預測，保險業將借力AI、借力DeepSeek實現怎樣的變化，也還等待時間回答。