拥抱AI， 助力打造保险理赔新模式
徐沛/理赔与消保管理部总经理
人工智能正以革新姿态重塑行业生态格局。在这一技术革命浪潮中，我们亟需紧跟时代步伐，坚持“站在四个源头”，将智能势能转化为经营动能，通过深度融合人工智能通用技术底座与企业运营管理体系，将人工智能核心能力植入关键业务场景。目前，人工智能在金融行业已经发挥出运营效率提升、智能客户服务和智能风险控制三大核心功能，未来如与公司更多理赔服务场景融合，定将释放更为可观的价值空间。
一、运营效率提升：打造全链路智能引擎
针对财险理赔业务链条长、场景多，专业人员训练周期长、培养成本高的特点，依托人工智能技术加持，我们可以进一步突破人工依赖、响应滞后、信息孤岛等瓶颈，构建“智能引导-智慧调度-标准作业”的闭环运营体系。
（一）智能引导赋能标准化作业
在公司已初步构建的线上化理赔流程中，我们可以利用人工智能的数据处理优势，将全产品线理赔规则、历史案例、风控标准转化为结构化的知识图谱，形成理赔作业的引导提升嵌入到理赔系统中，通过系统辅
助理赔作业，提升理赔作业标准化程度。例如，在车险查勘环节推送事故场景判定模型，实时引导查勘员完成标准化取证工作。同时，还可以建立覆盖理赔全流程的智能质检系统，将案件处理的时效要求、质量要求转化为质检规则，实现异常预警与实时纠偏，及时提示理赔人员，确保理赔服务标准落地。
（二）智慧调度优化资源配置
目前，公司理赔查勘调度、赔案分流完全依靠人工团队或简易的系统规则判断，通过人工智能技术，我们可以搭建AI工具更好驱动对公司资源的动态调配，在这一平台上整合全国查勘人员位置、专业资质、运力负荷等数据，形成可视化“资源热力图”,实现查勘力量分钟级动态调配。当客户报案后，由“算法”基于案件复杂度、客户等级、时效要求，将案件自动分配至人工团队或自助处理通道；当出现重大灾害时，应急响应机制可自动触发，优先调配资源保障灾区服务供给。
（三）智能审核突破效率边界
人工智能还能进一步激发集约化中台（理赔作业中心）的专业价值，在目前已形成的集约化审核平台上，可以融合OCR识别、图像解析与语义理解技术，打造AI赋能的审核中枢。一方面，通过持续建设标准化案
件模型算法，降低标准化案件中人工审核介入程度，提高复杂案件可投入的专业人力；另一方面，通过机器学习持续分析历史赔付数据与客户反馈，动态优化审核阈值与流程节点，自主完成部分审核规则的迭代升级。
二、智能理赔服务：重塑客户价值体验
人工智能与理赔工作的融合，不仅限于效率的提升，更应聚焦构建“速度与温度”并重的理赔服务体系。未来，AI的应用可以突破传统理赔“报案-审核-赔付”的被动模式，以客户生命周期管理为核心，打造与客户更为贴近的理赔服务价值链。
（一）理赔服务需求预判
在理赔服务入口，通过AI技术可以精准识别客户需求，预测客户的“个性化”理赔需求。比如构建客户风险画像系统，整合承保数据、第三方行为数据，提供差异化和智能化的信息协助，提升理赔服务的效率、效果和客户满意度。在电话报案、线上咨询等交互场景中，实时分析语音，对焦虑客户自动升级服务、优先服务，将客户负面情绪迅速化解。
（二）全触点无感服务体验
在理赔服务的过程中，可以在华安保险公众号内为客户搭建移动端“智能理赔客服”，基于客户地理位置、事故类型、历史偏好等数据，在报案时自动推送个性化理赔服务方案。例如，事故发生时自动生成个性化服务方案，推送就近合作网点、快处中心等，形成“一站式”服务矩阵，构建“报案即服务”的生态闭环。同步建立案件全流程可视化系统，消除客户对理赔服务的“黑箱”感知。
（三）争议化解与信任重建
理赔争议是影响客户体验的重要因素，AI技术能够帮助我们的理赔人员快速应对，精准制定理赔争议解决方案。例如将AI技术与理赔系统、投诉系统结合，整合法律法规库、历史判例库、条款知识库构建智能调解中枢，在争议初期自动生成多元化的解决方案，辅助理赔人员制定最优争议化解策略。同时，在投诉系统内由AI实时分析投诉工单、客户评价等数据，自动识别服务短板并触发改进流程。
三、智能风险控制：构筑动态理赔风控体系
在保险理赔领域，风险控制是保障公司稳健运营的关键。依托人工智能技术也可以将风控能力从单点审核向全流程渗透，构建起“数据感知-智能预警-主动干预”三级防御网络，推动理赔风控管理从成本中心向价值创造中心转型。
（一）构筑智能化反欺诈防御网
在保险理赔反欺诈方面，可以通过AI进一步赋能公司的理赔反欺诈系统“无间盾”，在人工智能技术加持下建立整合多源数据，形成智能化的反欺诈模型，对高风险案件实施多层次特征检测，如运用图像识别技术，判断车辆损伤是否与事故描述相符；借助文本挖掘技术，对理赔申请材料进行语义分析，通过接入更多行业平台、第三方数据，形成更为精准、高效的反欺诈防御网络。
（二）建立多维风险评估模型
在人工智能的帮助下，我们还能够将赔案沉淀的大量理赔数据与公司承保数据、行业数据、政务信息等进行整合，构建多维风险特征库。通过深度挖掘和分析，加快识别风险效率，为风险评估提供更准确的依据。同时，通过对不同地区、不同行业的理赔数据进行挖掘，还能识别出高风险区域和行业特征，为产品定价和风控策略提供有力支持，确保产品和理赔服务始终与市场匹配，提高市场竞争力。
（三）风险减量服务产品化
风险减量也将是未来AI融合的重点，通过重塑保险理赔服务边界，为客户提供定制化风险管理服务。例如，在车险领域，可与智驾系统、导航应用供应商深度协同，通过驾驶数据与事故数据结合，构建“驾驶行为矫正-风险预警-损失防控”三位一体的主动风险管理服务体系；在财产险领域，为客户提供智能化检测设备、气象检测服务，异常数据触发预警，并主动派出理赔人员上门提供防灾服务，实现从“灾后理赔”到“灾前防御”的跨越。
在数智化转型的浪潮中，人工智能正以前所未有的速度重塑各领域的运行规则，DeepSeek等大模型加速了传统企业向数智化转型的速度。在这场转型的大潮中，我们必须清醒认识到，既要积极拥抱人工智能带来的变革，更要将算法与企业基因深度融合，构建“技术创新-业务迭代”的双向赋能机制，方能使数智化转型真正转化为核心竞争力。可以说，AI为企业发展提供了助力，但并非是绝对的灵丹妙药，而应成为我们不竭的驱动力，帮助我们更专注回归保险本源，践行“保险姓保”的初心，在智能技术与专业能力之间找到最佳平衡点，才能在技术革命中把握发展主动权。