近期，以DeepSeek为代表的国产大模型以优异的性能迅速火爆，掀起了一波AI推广热潮，保险业也先后有数十家公司相继接入DeepSeek，宣示着保险业的AI时代悄然到来。

值得注意的是，与两年前ChatGPT引发的AI热潮不同，此次中小保险公司参与的热情明显更为高涨。其原因在于DeepSeek不仅开源，还通过高效算法替代大量算力，大幅降低了推理模型成本，让AI大模型对中小保险公司而言第一次变得“触手可及”。而中小保险公司能否抓住这次AI大模型应用的新机遇来突破自身发展瓶颈，决定了其未来发展的前景乃至成败。

AI对中小保险公司意味着什么

个人认为，当前中小公司对于AI时代仍然存在一些认知偏差和误解，因而有必要加以明晰。

AI带来的不只是降本增效的加速推进，更是组织的变革与重构。AI不仅是推动降本增效的利器，也会推动公司组织体系的改造。实际上，现有的保险公司组织架构和管理体系是基于常规的人力资源能力与效率现状而设置的，然而在AI大模型融入保险公司的管理体系后，其对人力资源潜能的全面释放、对数据信息的开放式管理、对组织协同模式和运行模式的颠覆式改造，都要求保险公司要对其现有的组织架构进行彻底的变革与重构。

AI带来的不只是效率的提升，更是经营逻辑和理念的根本转变。当前中小险企普遍更关注AI大模型提高经营效率的强大功能，然而随着AI在公司经营中的应用走向深入，从动态分析客户需求、精准化个性化产品设计、智能理赔、智能营销到精准化风控管理、精准化资负匹配和偿付能力管理，再到智能量化资产交易，其对公司的基础经营逻辑的颠覆性改造将会逐步展现，并最终推动公司经营理念实现根本转变。

AI带来的不仅是便利性的提高，更是市场关系和营销逻辑的改变。中小公司普遍看到了通过AI工具能够为营销员提供一揽子自动化辅助支持从而极大地提升了营销的效率。但却忽略了客户同样可以借助AI技术实现对保险产品的精准评估和市场比较，从而打通产品与用户之间的信息隔膜。这意味着过去从C端到B端市场关系转变为C端－AI再到AI－B端，即未来的保险营销极有可能是站在不同视角的AI工具的博弈，这意味着未来的保险营销逻辑将发生根本改变。

AI不仅是能力效率提升机制，更是平权机制。过去，大公司具备能力优势，而中小公司则具有效率优势，从而达成相对平衡。但AI引入后，中小公司可以借助其提升能力，从而实现了对大公司的能力平权；但同时大公司亦可借助其提升效率，又实现了对中小公司的效率平权；而消费者更是借助AI打破信息隔膜，实现了对保险公司的信息平权。中小公司不能只关注了能力平权的机遇，而忽视了效率平权和信息平权的挑战。

中小保险公司应该怎么做

中小保险公司应当从以下几个方面入手，应对AI时代的到来：

一是要科学规划、分步推进。中小保险公司资源、资金和能力有限，加之当前AI很多技术方向还未明确，因而中小公司推动AI应用一定要根据自身实际和发展规划，科学规划算力，合理选择技术路径，依据各职能板块对AI应用的需求强度以及AI技术在不同板块的成熟度，结合投入回报率分析，分阶段推动，从而让有限的算力物尽其用。

二是借助AI推进特色产品服务供给。中小保险公司需立足自身优势领域和区域，借助AI模型分析客户需求，快速开发个性化、定制化保险产品和服务；通过大数据分析不同客户群体的风险偏好，动态调整产品策略，缩短新产品开发周期；同时利用AI技术优化理赔流程，提升理赔效率和透明度，借助AI客服提供24小时服务，快速响应客户咨询和需求，优化保单管理流程，缩小与大公司在服务上的差距。

三是推动新型市场关系下新营销模式构建。中小保险公司要结合不同渠道特点，推动AI的全场景、全流程应用；利用AI强大的数据分析和自主学习能力，既要实现精准获客引流、需求分析、产品精准匹配、营销方案制定的一揽子智能化营销辅助支持，又要实现从培训、人员管理、业务管理、佣金管理、合规管理的智能化服务管理，全力打造系统化、流程化、智能化的营销赋能管理服务体系，推动适应AI时代的新型市场关系的新营销模式的构建。

四是借助AI分析辅助决策，打造特色资金运用能力。中小保险公司要结合公司整体战略以及自身优势，积极推动AI技术在投资板块的深度应用，利用机器学习分析市场数据，预测利率走势和资产收益，动态调整投资组合；积极推动AI大模型在量化交易等方向进行重点应用实践；通过算法模型优化久期匹配，缓解利率下行导致的压力，科学做好资负匹配。

五是AI带动公司组织重构，全面提升经营管理效能。中小保险公司要结合AI应用的场景，推动数据的分层开放式管理和组织体系的扁平化重构，带动沟通及协同模式的转变，培育形成高效协同的企业文化，全面提升经营管理效率。要加大对AI技术人才的引进和培养力度，提升员工的数据素养和AI应用能力。

六是将AI与风控体系相融合，全面提升公司风险管理能力。中小保险公司要依托大模型的多模态数据处理能力，利用医疗数据、行为数据等非结构化数据源，构建动态风险画像，定制差异化保费方案，提升核保精准度，降低长期负债风险，将保险公司从“风险转移中介”转变为“风险管理服务商”。结合偿付能力管理、资负匹配等场景，构建AI风险评估模型，实现智能化动态风险监测及实时管控。

把握好几个关键点

中小公司推动AI应用需要把握好几个关键点，包括：

1．不必高估AI当前的作用

虽然AI是当前及今后的大趋势，但目前AI对于保险公司的作用也不宜过度夸大。AI虽然有无限应用可能，但目前尚不完善，因而AI只是工具不是神，无法帮助中小公司解决所有问题，中小公司长期稳健发展，从根本上靠的依然是遵循规律科学经营。

2．要合理平衡成本与效能

中小公司财务承受能力有限，必须根据自身战略定位和需求的迫切性科学确定AI应用目标，合理规划AI部署范围和规模，在满足自身需要的同时，合理控制成本，避免一味追求All　in　AI和本地化部署，让成本失控。

3．做好数据安全管理

本地部署AI大模型成本很高，加之升级不便导致模型性能降低，因此中小公司只能采用线上化部署，但这样虽然能够实现性能成本最优，却存在数据安全隐患，因此中小公司部署AI过程中，必须高度重视并加强数据安全管理，尤其要确保客户数据的合规使用。

4．做好AI与人力的合理分工

要充分认识到当前的AI尚不完善，人力依然具有一定优势以及不可替代性。因此必须明确AI的工具定位，充分发掘AI与人力各自的优势，把AI的高效、准确、逻辑严密以及无疲劳等优点与人力的灵活、独立、责任承担以及情感交流等优点结合起来，在AI部署的过程中，对两者进行科学合理的分工。

5．要注意管控合规风险

AI技术的应用需符合监管要求，特别是在风险评估、模型可解释性和数据使用合规性方面。中小保险公司需关注监管与合规要求，建立严格的管理体系，并遵循相应的监管规则，确保AI应用依法合规。

6．切勿高估自身能力，积极借力

中小公司自身AI专业技术能力和经验不足，因而切不可高估自身的能力选择独立开发部署，以免失败。应当主动与AI部署专业机构开展合作，借助其专业力量和实施经验，高效地完成部署并持续更新完善。