一、项目背景及目标

本项目由安联人寿打造，深度融合豆包、DeepSeek等国产领先大模型技术，构建统一智能知识引擎，创新搭建问答、客服、培训、外呼4大类智能体，落地产品咨询、核保咨询、智能陪练等9大核心应用场景，对接6大周边业务系统。项目实现7×24小时智能即时响应，复杂条款问答准确率达到95%，客户咨询转人功率降低10%，销售线上培训时效提升3倍，打造了保险行业大模型与智能体技术落地的标杆范式，实现从“业务数字化”到“决策智能化”的行业跃迁。

1.行业背景

2025年国家数据局、中国人民银行相继发布金融数据要素市场化配置、金融业全面数字化转型相关政策，明确要求以“数据+技术”双轮驱动金融服务智能化、场景化突破。保险行业作为金融核心板块，正面临传统服务模式效率低、精准度不足、服务体验同质化等痛点，生成式人工智能技术成为行业数智化转型的核心引擎。

2.企业痛点

安联人寿作为国内首家外资独资寿险公司，深耕中高端寿险市场多年，在业务发展中面临三大核心痛点：一是客户服务方面，传统FAQ式咨询响应慢、覆盖场景少，无法满足7×24小时全时段服务需求；二是销售端，新人培训周期长、话术不统一，经验难以快速复制，展业效率受限；三是运营端，资料查找、合规核验等重复性工作占比高，人工成本居高不下，业务流程亟待优化。

3.项目目标

深入贯彻《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》要求，以大模型与智能体技术为核心，打造覆盖客户服务、销售支持、内部运营的全链路数智化体系，实现三大目标：一是提升客户服务体验，实现全场景智能即时响应；二是赋能销售团队，标准化培训体系并提升展业效率；三是优化内部运营，降低人工成本并提升流程自动化水平，最终构建保险行业可复制、可推广的大模型应用生态。

二、创新点

1.技术创新：国产大模型深度融合，构建统一智能知识引擎

国内保险行业率先实现豆包、DeepSeek等国产大模型的融合应用，打造覆盖产品条款、核保规则、理赔流程、售后客服的统一智能知识引擎，采用存算分离架构实现海量数据秒级检索，结合大模型切片+文档生成问答策略，解决保险专业知识碎片化、查询效率低的行业痛点。

2.架构创新：4大智能体+9大场景+6大系统，全链路场景化落地

创新搭建问答类、客服类、培训类、外呼类4大类智能体，精准落地产品咨询、核保咨询、理赔咨询、智能陪练、智能外呼等9大核心业务场景，无缝对接代理人移动展业APP、客户微信自助服务、电话中心坐席系统等6大周边系统，实现智能体技术从“单点应用”到“全链路贯通”的突破，打造端到端的智能服务体系。

3.模式创新：线上线下融合，打造保险销售培训新范式

推出AI智能陪练系统，模拟犹豫型、细节型、预算敏感型等多类客户画像，实现销售话术的标准化训练+高拟真实战演练+实时个性化反馈，将传统线下集中培训模式升级为线上随时随地的沉浸式训练，解决保险销售培训“经验难复制、新人上手慢”的行业难题。

三、项目技术方案

1.整体技术架构

项目采用“底层云服务+中间大模型平台+上层智能体应用+终端业务系统”的四层架构，实现技术层与业务层的深度融合：

底层云服务：由第三方提供云服务器、云存储、网络安全等基础云服务，保障系统高可用、高并发、高安全；

大模型平台：集成豆包、DeepSeek等国产大模型，搭建多模型管理、推理服务、评估优化体系，提供大模型能力底座；

智能体应用层：基于大模型能力打造4大类智能体，通过提示词工程、插件服务、服务编排实现智能体的场景化定制；

终端业务系统层：对接代理人展业APP、客户微信端、网销平台、CRM系统等6大终端，实现智能体能力的全渠道触达。

2.核心技术实现

智能知识引擎构建：整合公司产品、核保、理赔、保全等官方权威数据，构建企业级标准知识库，采用知识图谱技术实现知识的结构化梳理，结合大模型的语义理解能力实现自然语言的精准问答；

智能体定制开发：通过可视化搭建工具实现4大类智能体的快速开发，内置超千个插件支持复杂工作流编排，实现智能外呼、智能陪练、智能质检等场景的定制化功能；

多终端适配集成：采用API接口、嵌入式开发等方式，实现智能体能力与现有业务系统的无缝对接，支持手机、电脑、微信、电话等多终端交互，保障用户体验的一致性；

运营监控与优化：搭建会话分析系统，对智能体回复时长、各环节耗时、客户满意度等指标进行实时监控，通过数据反馈持续优化大模型提示词和智能体工作流，实现系统的迭代升级。

3.核心产品及应用

智能陪练系统：围绕产品讲解、异议处理、投保沟通三大场景，内置官方统一话术，提供模拟客户实战演练和实时反馈，实现销售培训的标准化、数字化；

智能营销平台：打造企业级随身标准答案库，支持核保、销售文案、合规质检等场景化自定义AI智能体，实现资料秒级查询、口径统一输出；

智能问答Chatbot：支持7×24小时在线交互，覆盖产品咨询、理赔指引、保全规则等全场景，为客户、销售、坐席提供统一的智能咨询服务；

智能外呼系统：面向C端用户实现售前产品推荐、售后服务提醒等智能触达，提升客户触达效率和精准度。

四、运营情况

1.推广应用范围

项目于2025年8月正式上线，已在安联人寿全国10家省级分公司及1家宁波中心支公司全面推广，覆盖全体销售团队、客服团队及数十万终端客户，实现线上线下全渠道、全场景的应用落地，成为公司日常运营和业务发展的核心数智化工具。

2.系统运行情况

系统上线后整体运行稳定，系统稳定运行率达99.99%，日均处理智能咨询请求超10000笔，智能培训日均使用人次超5000，智能外呼日均触达客户超3000人次，万级用户同时在线交互无卡顿，完全满足公司大规模商业应用的需求。

3.运营维护体系

建立“技术团队+业务团队”的联合运营维护体系，以保证7×24小时的技术支持；公司内部成立专项运营团队，负责知识库的更新迭代、智能体工作流的优化、运营数据的监控分析，实现技术与业务的协同运营，保障系统持续优化升级。

五、项目成效

1.经济效益

降低人工成本：智能客服替代部分人工咨询，客户咨询转人功率降低10%，每年节省客服人工成本数十万元；

提升业务效率：复杂条款及交易类操作问答响应准确率达到95%，提升50%，代理人培训时效提升3倍；

节约研发成本：依托火山引擎大模型平台，大幅降低大模型自主研发成本，豆包大模型价格较行业平均水平低96%以上，每年节省技术研发成本超百万元。

2.社会效益

提升客户体验：实现7×24小时全时段智能服务，客户咨询响应时间从小时级缩短至秒级，客户满意度提升20%，年度客户净推荐值（NPS）再创新高；

树立行业标杆：成为保险行业首家实现大模型与智能体全链路落地的外资保险公司，为行业数智化转型提供可复制、可推广的实践经验，推动保险行业从“业务数字化”向“决策智能化”跃迁；

助力数字金融发展：积极响应国家数字金融强国建设战略，以技术创新推动金融服务普惠化、智能化，为金融领域数据要素市场化配置提供实践案例，彰显外资保险企业在中国数字金融发展中的积极作用。

3.品牌价值提升

项目的成功落地进一步强化了安联人寿在中高端寿险市场的数智化品牌形象，成为行业内大模型与智能体技术应用的标杆企业，先后获得金融科技行业多家媒体报道，品牌影响力和行业认可度显著提升，为公司业务拓展奠定了坚实的品牌基础。

六、经验总结

1.坚持技术与业务深度融合，是大模型落地的核心关键

大模型与智能体技术的落地不能脱离业务实际，必须以解决企业核心业务痛点为出发点。本项目从客户服务、销售支持、内部运营三大核心业务场景出发，定制化开发智能体应用，实现技术层与业务层的深度融合，避免了“技术空转”，确保项目落地产生实际价值。

2.建立完善的运营维护体系，保障系统持续优化升级

大模型与智能体系统是一个持续迭代的生态，而非一次性的项目开发。项目上线后，建立技术与业务联合的运营维护体系，通过实时的运营数据监控和用户反馈，持续优化知识库、大模型提示词和智能体工作流，确保系统始终贴合业务发展需求，实现技术价值的持续释放。

3.注重标准化与个性化结合，打造可复制的应用体系

在项目建设过程中，先实现产品条款、销售话术、核保规则等核心内容的标准化，再基于不同业务场景实现智能体的个性化定制，既保障了公司业务的合规性和统一性，又能满足不同场景、不同用户的个性化需求，打造了可在全国分公司快速复制的大模型应用体系。

4.未来发展规划

基于本项目的成功落地，安联人寿将继续深化大模型与智能体技术的应用，重点布局数据智能体和AIGC领域：一是在对客端，打造一站式智能服务平台，整合智能咨询、保单管理、理赔申请等功能，实现理赔资料智能识别、金额自动核算；二是在对内端，开发核保理赔数字员工、智能分析数字员工、智能质检数字员工等，实现内部运营的全流程自动化；三是探索营销物料、办公素材的AIGC自动化生成，进一步提升公司数智化水平，打造保险行业数智化转型的持续标杆。