一、项目背景及目标

项目背景：当前保险行业面临数字化转型加速与市场利率下行双重挑战，客户需求日益多元，竞争日趋激烈。传统产品开发模式受困于信息碎片化、分析滞后及创新能力不足，难以适应快速变化的市场环境。为突破瓶颈，亟需通过智能化升级重塑产品核心竞争力。

项目目标：本项目旨在构建“智营保项目”，深度融合大数据与AI大模型技术，打造覆盖市场研究、研发、上线及运营的全生命周期智能化创新体系。通过实现智能搜集、分析与报备三大核心能力，解决数据整合与合规质检难题。项目目标是将市场响应周期缩短30%以上，显著提升产品创意转化效率，沉淀六大可复用结果库，最终增强企业创新实力，为行业数字化转型提供可复制范式。

二、创新点

本项目在建设与推广中实现了三项体系性创新：

一是构建了“感知-决策-交付”的智能闭环。深度融合大数据与AI大模型，建成覆盖产品全生命周期的自动化平台，实现从市场洞察到合规上线的端到端贯通，使核心流程效率提升15%-20%。

二是创立“AI创意+精算验证”双轮驱动模式。运用大模型快速生成产品创意与趋势报告，并同步结合精算模型进行实时风险验证，在激发创新活力的同时确保风险可控，显著提升了产品设计的精准度。

三是推行“研发即服务”的协同赋能机制。打破部门壁垒，将平台沉淀的条款库、知识库等核心能力开放给全公司前中后台团队，实现内部能力的高效共享与复用，推动企业从“工具应用”向“数字协同”的转型，构建了可持续发展的数字化工作新范式。

三、项目技术方案

智营保项目依托寿险现有核心系统平台，利用大模型数据洞察、推理、质检等能力，构建了智能搜集、分析、报备等能力的一站式服务平台。将行业以及公司内部不同端数据（如：代理人销售APP、客户服务APP等）以及需求信息进行整合和智能化归类，之后开展数据洞察、测算推演以及评测分析，报备阶段对报备材料进行自动生成、提炼和质检。最终产生公司内可复用的6大结果库，包括需求库、政策库、医养库等，最后通过智营保项目的网页或手机端、智能体等输出服务。整体方案设计图如下：

1、智能搜集：打造公司内部产品数据中心

整合公司多源头产品信息，实现多模态数据接入（PDF、海报等）、语义化提炼总结、动态更新机制；充分利用大模型的提取和归纳能力，进行数据分类和建立标签。实现数据的结构化存储。从而打造一个内部产品分析和服务的基础数据中心。

2、智能分析：大模型智能大脑

在分析阶段，利用大模型推理能力，建立产品基础样本模型，以产品数据中心的数据知识为基础，结合提示词工程等技术，可快速产出产品创意和开展精算经验分析数据分类等。同时可利用大数据的计算能力，对创意进行形态验证建模测算，输出产品趋势数据，最后再给到大模型进行评测，形成产品分析报告。进而可高效高质量完成各项产品分析任务。

3、智能报备：产品质检守门员

构建智能报备管理系统，实现三大功能：①模板自动化生成：根据产品类型自动匹配监管要求模板，减少80%重复录入工作；②合规规则引擎：内置上千条监管规则库，实现条款内容的实时校验；③版本智能比对：自动识别材料修改痕迹并生成差异报告，支持多人协作的版本管理；

四、运营情况

项目已全面推广至产品研发全生命周期，并延伸至销售、核保等全业务链条，赋能上万名作业人员。系统运行稳定，依托大模型与大数据双引擎，实现多源数据实时接入与智能处理。应用成效显著：新产品研发时长缩短15%，报备材料处理时效提升18%。平台不仅大幅降低重复劳动，更通过六大结果库实现知识共享，有效支撑了复杂市场环境下的高效产品创新与合规运营。

五、项目成效

1、效率提升量化成果

智营保项目的建设和应用，实现了产品研发周期的缩短，产品的提质增效，整体提效数据如下:

2、业务价值创造

①产品创新加速：新产品上市周期缩短，市场响应速度行业领先

②信息共享：平台打造的产品知识库，如条款知识库，不仅可以用于产品研发环节，还扩展应用到公司销售、核保、保全、续收等环节，实现公司内部产品信息的共享，赋能上万的作业人员或代理人。

3、内部反馈及行业影响

内部调研显示，获得产品团队认可，并反馈能够帮助其高效开展产品开发工作，并提升工作质量。

六、经验总结

本项目构建智营保项目，融合大数据与AI大模型，打造“智能搜集、分析、报备”全链路体系。通过多源数据整合建立六大结果库，利用大模型实现创意生成、精算推演及合规质检。推广经验：以场景驱动技术落地，将市场响应周期缩短30%以上，显著提升产品转化效率与合规水平，为行业数字化转型提供可复制范式。