在DeepSeek席卷金融圈之际，保险机构亦在加速行动。
近日，新华保险、人保财险、太平人寿等多家保险机构纷纷官宣接入DeepSeek模型，从赋能角度而言，提升效率、优化服务等是行业布局的主要逻辑。作为国产现象级大模型，DeepSeek为保险业数智化转型的升级提速提供了燃料。记者从业内了解到，另有部分机构已在内部学习和讨论推进各条线应用计划，或是已经悄声接入。
在保险行业数智化转型的背景下，DeepSeek大模型依托于开源特性和低成本优势正在为业内机构提供差异化赋能。头部险企在前期技术投入与成效积累的基础上实现进一步升级.中小机构则可借助其低成本训练优势，通过本地数据与大模型融合打造定制方案，突破技术成本壁垒。保险业对于DeepSeek的应用，或正在推动全行业数智化水平的提升，重划基准线。
保险机构加速接入DeepSeek，覆盖展业、理赔、投研等场景
伴随着DeepSeek之风蔓延，保险业陆续入场。
新华保险率先官宣，借助新华e家App技术底层栈与互联网的技术生态互通的优势，在新华e家App成功接入DeepSeekR1、V3两款模型产品，打造个人AI助理支持多个智能应用场景。
随后，保险公司北大方正人寿、太平人寿、人保财险等，保险资管公司人保资产、太平资产等以及保险中介太极华保旗下保链客等机构纷纷官宣接入DeepSeek，在风起之际积极动作。同时，蓝鲸新闻记者于业内了解，有机构已经悄声内部测试并接入，亦有部分保险机构表示正在内部学习与探讨推进各条线应用计划等动作。
从落地方向来看，聚焦在展业场景，北大方正人寿在2月14日官宣上线基于DeepSeek大模型的智能展业助手方灵。初期，方灵助手将解锁知识智能检索的基础功能，作为E行销智能助手，为代理人提供涵盖保险基础概念等内容的全方位解答。随后将开启知识训练，并同步加强代理人使用AI智能工具的系统化培训。
理赔环节，人保财险通过对DeepSeek模型精调支持自动化理赔质检，准确提取理赔资料中的案件时效、损失部位等关键质检信息。实现理赔人员智能陪练，实测智能问答，针对当前人员技能提出改进建议。
再如投研方面，人保资产表示近期完成DeepSeek R1大模型本地部署，并打造专属交互应用，支持公司全员访问。同时，探索DeepSeek与应用系统深度集成，实现智能研报场景。
太平资产亦于近日完成DeepSeek-R1大模型本地化部署，并实现国产化适配。通过本地化部署DeepSeek，能够在要素提取、智能检索、知识问答等领域，提供行业趋势分析、本地数据解析等内容服务。并提出下阶段将进一步深度挖掘模型能力，结合实际工作场景，逐步在投资、运营、风控等领域尝试应用，借助先进的AI技术，推动资产管理向智能化、信息化方向发展。
借力DeepSeek开源、低成本特性，行业数智化升级提速
在当前的布局之外，各保险机构也提出了进一步的计划。
比如，北大方正人寿提出，未来智能助手将致力于成为更多场景化的应用工具，将逐步上线AI智能陪练核保助手等，构建覆盖业务前、中、后期的全链路支持体系；太平资产将进一步深度挖掘模型能力，结合实际工作场景，逐步在投资、运营、风控等领域尝试应用，借助先进的AI技术，推动资产管理向智能化、信息化方向发展。
对于DeepSeek的应用，行业的期待寄于全链条的升级。DeepSeek对于可在哪些方向及场景实现对保险业的赋能给出了官方解答:包括智能客服与教育优化；核保与理赔自动化；数据驱动的产品设计与精算；客户全生命周期管理；合规与运营效率提升；投资与资产管理；技术优势与落地场景等维度。
部署并非一蹴而就，计划也非空想。事实上，近年来保险机构集体推进数智化转型，DeepSeek的落地使行业在自身积累的基础上转型升级进一步提速。
头部机构在AI领域、大模型搭建方面投入积极，DeepSeek的开源特性与高性能为此类机构的积累成效提供更强大的底层支持和升级赋能。比如人保财险在2月18日官宣引入全尺寸DeepSeek大模型，基于国产算力设备完成私有化部署，将DeepSeek能力融入公司大模型底座，并基于前期人工智能技术探索中积累的保险业务数据集，构建DeepSeek大模型面向保险业务的专业服务能力。
对于中小保险机构而言，则受益于DeepSeek的低成本训练和开源特性实现数智化水平的加速追赶，将本地数据与大模型结合，打造定制化模型，消弭一定的成本壁垒。整体来说，行业的数智化水平或有望通过DeepSeek的应用实现提升。
相较于传统AI，DeepSeek具有更强的数据处理能力和更高的智能化水平。它能够更精准地分析和预测客户需求，提供个性化的保险产品和服务。此外，DeepSeek的自学习能力使其在处理复杂保险案例时更加高效，能够快速适应市场变化和客户需求的多样性。圆心惠保智慧交付中心总经理兰洁向记者分析道，而这些优势使得DeepSeek在提升保险公司运营效率和客户服务质量方面具有显著优势。
要提醒的是，兰洁指出，在部署DeepSeek的过程中，保险机构需要特别关注数据安全和隐私保护。这包括确保数据的加密存储和传输，以及遵守相关的数据保护法规。此外，模型的应用需要经过严格的测试和验证，以确保其准确性和可靠性。
一线营销人员与DeepSeek之辩:赋能还是取代？
不同于保险机构的大动作接入，一线保险营销人员对于DeepSeek的接入更显直接也更灵活。事实上，伴随着AI成长、ChatGPT问世，关于人工智能是否会保险代理人的话题已争论许久，而DeepSeek的出现，给这个话题再打上了一重问号。
我曾使用DeepSeek结合客户的个人情况出具保障建议和产品推荐，产出的内容中有比以往的AI生成更加详细的部分，其思考过程的具体展示也利于提问者更加清晰地了解为何需要这些保障、不同产品类型的差异点，来自头部保险中介机构的保险经纪人方某向记者讲述道，但这只是销售流程的第一步，客户通常不知道该从哪些方面做进一步的比较，甚至可能基于AI相对lsquo;普适rsquo;的推荐而盲目选择产品。
不可忽视的还有包括DeepSeek在内的AI模型存在的幻觉，需要用户进行多源验证和甄别，但面对具有高专业壁垒的保险产品、复杂的条款，这无疑给用户增加了难度。
保险销售是人本位的行为，通常要建立在信任、理解的基础上，一位保险中介机构分公司业务负责人向记者提出，且客户需求多样、保险条款复杂，专业的保险销售人员要根据自己的经验和对客户及产品的全面了解来实现匹配、进行决策，这并非通过简单搜索即能够完成。
但帮助一定是大于威胁，前述保险中介机构分公司业务负责人如是总结道。而无论是否构成威胁，拥抱DeepSeek已成为一线业务人员的共识。
从一线代理人的反馈来说，DeepSeek可以帮助其对客户生成基础的建议和方案，使其在此基础上进行优化以提高效率；可以提出营销建议、进行内容创作等，释放基础服务精力，将工作重心和展业模式进一步向提供专业风险保障方案倾斜。
正如AI的走向无法全然被预测，保险业将借力AI、借力DeepSeek实现怎样的变化，也还等待时间回答。
