AI人工智能赋能保险行业应用

AI人工智能赋能保险行业应用不只补概念，更关注人工智能通用概述、人工智能基础认知在真实场景里的判断和取舍

0.5天 服务营销
授课讲师： 韩文峰 · 财富管理实战专家
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课程大纲

第一章 人工智能通用概述

一、人工智能基础认知
  • 什么事人工智能，大模型
  • AGI ANI，神经网络
  • 国内外主流人工智能App对比
二、AI 工具生态
  • 1. 国内主流 AI 工具适配分析
  • DeepSeek：逻辑推理强（适合核保风险评估、理赔欺诈识别）
  • 豆包：交互体验优（适合生成客户沟通话术、投诉应对模板）
  • Kimi：长文本处理快（适合解析病历、条款比对、批量保单信息提取）
  • 2. 提示词涉及逻辑
  • 3. 知识库应用
  • 4. 其他应用：智能体、私有化部署
三、保险 AI 应用成熟度图谱
  • 基础层：智能问答、文本识别（已广泛应用）
  • 进阶层：风险预测、自动核保（逐步落地）
  • 未来层：全流程自动化、个性化服务生成（探索中）

第二章 各岗位 AI 实际应用

一、客户服务代表岗位
  • 1. 核心应用场景
  • 智能问答辅助：实时调取保单信息，自动生成标准化回复
  • 服务质量优化：语音转文字分析客户情绪，生成沟通改进建议
  • 2. 工具推荐
  • 豆包：生成差异化沟通话术（如针对老年人 / 年轻人的表达调整）
  • 腾讯元宝：自动汇总客户咨询高频问题，形成知识库
  • 3. 案例演练
二、核保岗岗位
  • 梳理二、核保岗岗位的适用场景、输入输出和使用边界
  • 资料自动审核：AI 快速识别健康告知与病历的矛盾点（如未提及既往症）
  • 风险等级预判：基于大数据生成核保建议（如加费 / 除外责任）
  • 规则库更新：自动匹配最新核保政策，提示人工复核特殊
  • 拆解二、核保岗岗位的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • DeepSeek：复杂财务 / 健康数据的逻辑校验
  • Kimi：快速解析体检报告、病历等长文本资料
  • 输出二、核保岗岗位应用清单、质量检查表和迭代计划
三、理赔岗岗位
  • 梳理三、理赔岗岗位的适用场景、输入输出和使用边界
  • 理赔资料预审：自动检查缺失材料（如病历完整性、事故证明有效性）
  • 欺诈风险识别：通过数据比对发现可疑线索（如短期内多次投保理赔）
  • 赔付金额测算：根据条款自动计算赔付比例，提示免责条款适用情况
  • 拆解三、理赔岗岗位的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • DeepSeek：理赔逻辑校验与金额测算
  • Ima知识库
  • 输出三、理赔岗岗位应用清单、质量检查表和迭代计划
四、保全岗岗位
  • 梳理四、保全岗岗位的适用场景、输入输出和使用边界
  • 简单业务自动化：自动处理地址变更、受益人修改等标准化操作
  • 资料合规校验：识别申请文件中的涂改、签名不一致等风险
  • 批量业务处理：AI 批量更新保单信息（如利率调整后的保费计算）
  • 拆解四、保全岗岗位的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • Kimi：批量处理保单变更文件的信息提取
  • DeepSeek：复杂保全业务（如保单贷款）的规则校验
  • 输出四、保全岗岗位应用清单、质量检查表和迭代计划
  • 场景：客户提交受益人变更申请，用 AI 检查材料完整性及合规性

第三章 AI 赋能客户沟通技巧

一、智能话术生成体系
  • 1. 话术设计公式
  • 结构：「共情 + 专业解答 + 行动指引」
  • 2. 岗位适配话术模板
  • 客户服务：保单查询 / 续期提醒话术
  • 理赔岗：拒付 / 部分赔付沟通话术
二、投诉处理 AI 辅助策略
  • 1. 投诉分类与应对逻辑
  • 分级响应：按紧急程度推送处理优先级（如群体性投诉→立即响应）
  • 2. 实战案例演练
  • 第四课 AI保险知识库-问题不求人
  • 一分钟生成个性化销售话术
  • AI金融专家
  • AI 财税专家
  • AI 生成30个常见异议处理话术
  • 第五课 AI专业赋能-方案设计与PPT制作
  • 智能KYC引擎：客户数据自动生成需求分析报告

适合对象

保险行业内勤人员

课程定位与主要问题

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作，训练会围绕关键问题完成一轮方法校准

核心收益

  • 对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
  • 围绕人工智能通用概述明确判断口径和处理优先级
  • 用人工智能基础认知安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
  • 带走什么事人工智能，大模型相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

随着人工智能技术渗透保险行业，传统代理人面临三大挑战：客户获取效率低、专业产能瓶颈、团队管理成本高。本课程聚焦AI在保险行业的实战应用，帮助保险行业各内勤岗位及管理者构建智能化展业系统，实现产能突破与效率升级

课程时间

0.5天

授课方式

讲授、案例、演练

课程内容重点

01人工智能通用概述
02人工智能基础认知
03什么事人工智能，大模型
04AGI ANI，神经网络
05国内外主流人工智能App对比

讲师介绍

韩文峰 讲师头像

韩文峰

财富管理实战专家

韩文峰，财富管理实战专家，CFA持证人。14年金融实战经验，曾任基金经理、财富总监。专注资产配置、保险营销及理财技能提升，累计授课近百场，辅导学员过万人，兼具深厚理论功底与一线营销实战成果

银行保险证券财富管理基金
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课程差异说明

本课程页面围绕《AI人工智能赋能保险行业应用》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

保险行业内勤人员。

学习这门课可以获得什么收益？

对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景；围绕人工智能通用概述明确判断口径和处理优先级。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按0.5天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用讲授+案例+演练，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配