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【央视新闻客户端】
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南方财经全媒体记者 林汉垚 实习生 徐若萱
国家金融监督管理总局最新披露的数据显示，2025年保险业原保险保费收入首次突破6万亿元大关 。与此同时 ，与之配套的数字化服务正在经历一场由生成式AI引领的供给侧改革。
中国保险行业协会此前发布的《中国保险业社会责任报告（2024）》显示 ，保险业正加快数字化转型，2024年AI坐席服务量已达9.37亿次 。行业数智化进程正在从“效率工具”向“决策辅助 ”跨越 。保险消费者对复杂保单的解构需求日益增长 ，利用生成式人工智能（AIGC）进行保单分析、核保咨询及方案规划逐渐成为新趋势。
近期 ，21世纪经济报道记者以普通消费者身份，针对百万医疗险条款、家庭保障设计及复杂健康告知等真实场景 ，对DeepSeek 、腾讯元宝 、通义千问、Kimi 、豆包等国产主流大模型进行了实测。
测试结果显示 ，大模型在“条款解读 ”方面表现卓越，能将长达万字的保险合同精准提炼为易读的免责清单 ，极大地降低了消费者的阅读门槛 。
但在专业深度层面 ，大模型分析仍存偏差 。北京大学应用经济学博士后朱俊生教授指出，AI目前更适合作为前端知识工具和辅助决策支持系统，而非独立的保险咨询或销售主体。
可降低消费者认知门槛
保险条款的晦涩繁琐 ，长期以来是引发理赔纠纷的底层诱因 。
在“条款解读”测试中 ，记者上传了一份百万医疗险保单，要求模型提取免责条款并进行“白话翻译 ” 。测评发现 ，以DeepSeek和Kimi为代表的模型在处理长文本合同方面表现突出。
DeepSeek精准定位了条款第2.10节 ，并将其拆解为疾病不赔 、行为不赔、费用不赔三大类 。该模型特别指出了“先天或遗传病不赔 ”这一共性特征，并在分析中识别出合同中关于“重大既往症”在续保期内的特殊赔付规则 。
Kimi则通过提炼“先 、故 、美、生 、牙 、高、战 、试 、挂 ”的八字口诀 ，将先天疾病、故意伤害、美容 、生育等八类不赔情况形象化 ，显著降低了消费者的记忆成本。这种从“法律文本 ”到“服务语言”的转换，直接触达了消费者“看不懂条款 ”的痛点 。
腾讯元宝在语义转换中更强调结构化引导 ，采用了“一句话核心总结+分类明细+对比表格 ”的呈现方式 。针对“重大既往症”这一极易产生理赔误区的条款 ，该模型明确解释了“首年不赔 、满一年后限额赔付”的特殊规则。
豆包模型则倾向于提供软性的交互建议，如整理投保避坑自查清单 ，强化了消费者保护的工具属性 。
朱俊生分析认为 ，从当前技术成熟度和实际应用效果看，AI在保险领域最稳定、最具可复制价值的能力，主要集中在“标准化知识服务 ”层面 。其对保险基础概念 、条款结构和责任边界的解释能力较为可靠 ，能够基于公开文本进行快速 、系统的整理与说明。
初步具备个性化思维
在“家庭保障方案设计 ”测试中 ，记者设定了“家庭年总收入30万、房贷压力 、新生儿家庭”的场景。测评显示，国产大模型已告别“千人一面 ”的固定模板 ，表现出较强的个性化配置思维 。
豆包给出了家庭保障方案的三条核心优先级逻辑 ，如，先保经济支柱 ，再保其他成员；先保健康风险 ，再保责任/意外风险；保障额度贴合家庭负债 。
通义千问在方案中同样明确提出了“先保人再保钱，先大人后小孩 ”的优先级逻辑 ，并建议通过高保额的定期寿险覆盖房贷缺口 ，而非盲目推荐高保费的储蓄险。
DeepSeek则给出了详细的预算分配建议，将总保费控制在家庭年收入的5%左右 ，并针对经济支柱与照料者进行了差异化保额设定 。
朱俊生指出 ，在方案层
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