遇事不决问AI：当大模型成为投保顾问，保险的“流量入口”逻辑变了

过去两年，AI大模型的快速发展正在深度重构用户的信息获取逻辑，这种变化不仅是技术层面的迭代，更推动了用户与信息、品牌之间关系的重要转变。

如何理解这样的变革？在传统信息获取模式中，主要是依赖关键词搜索，最典型的就是各类搜索引擎，用户需主动提炼需求并匹配结果；而AI大模型支持的对话式交互，允许用户用自然语言描述模糊需求，在获取用户需求描述后，大模型通过语义理解、知识推理直接输出结构化答案，甚至主动追问细节，从而给出用户更满意的回答。这种“类人对话”降低了信息获取的门槛，用户无需学习复杂工具，即可获得精准解决方案。

根据相关数据显示，在2024年初，全球AI产品的日均总流量在1亿，4-6月流量开始增长，到了6-8月日均总流量为1.5-1.6亿，即半年时间即增长了50%。从结构看，类ChatGPT产品仍然是AI产业中的绝对主流，占据了80%左右的流量，即AI搜索目前是AI产品中用户使用的最多的功能。

图片来源：36Kr

实际上，在保险消费行为中，也已经有不少用户开始使用AI大模型来自己制定保险方案。例如，用户只需提问“30岁重疾险怎么选”，即可获得横向对比表（如保障范围、免赔额、保费差异）而非碎片化信息。而且，大模型基于数据的客观对比，可以进一步打消消费者对传统销售误导倾向、营销倾向的顾虑。

另外，AI大模型会有场景伴随性，用户可在生活场景中即时发起咨询，无需专门约顾问的时间进行服务，同时大模型无推销属性，建议更显中立，易获初步信任。

在小红书上，也有大量用户展示出自己AI定制的保险方案。

图片来源：小红书

一体两面，从保险营销角度看，AI技术可以利用智能生成内容进行精准营销，通过分析客户需求实现个性化产品推荐，使得保险产品的营销更加精准，提高转化率，同时提升客户的购买体验。

分析下来不难发现，AI大模型的出现已经深刻影响了保险消费者的行为习惯，有报告指出，目前已经有10%的用户开始使用大模型来了解保险信息，而这，还仅仅是一个开始。

对于保险机构来说，这显然是一个无法忽视的重大趋势变化，消费者了解保险途径的变化会使得以往的营销手段逐渐失效，如何在新形势下能够以更高效的方式触达客户，“抓住”客户，是当下摆在所有保险机构面前的重大考题。

为此，我们与慧择保险经纪展开了一场深入的交流，来聊聊保险机构如何在新形势下突围。

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AI改变用户消费习惯，慧择又是如何进一步提升全市场效率的？

谈到AI大模型是如何改变保险用户消费行为的，慧择把新趋势提炼出了三个点。

一是决策前置化：用户通过自然语言交互快速获取保险知识，消除信息不对称，需求从“被动唤醒”转向“主动规划”。

二是需求显性化：大模型通过场景化问答激发隐性需求，用户从“产品比价”转向“方案定制”。

三是咨询透明化：AI的客观中立性削弱了对传统销售话术的依赖，用户更倾向先通过大模型建立知识框架，再选择保险服务机构，这要求保险平台以专业能力而非营销技巧建立口碑。

在这样的趋势下，大模型正在重构“流量入口”逻辑，以往大众熟知的官网、公众号等传统中心化渠道价值弱化，用户开始分散在AI对话、社交平台等场景。

在这样的背景下，保险机构就应当开始思考渠道和服务端的转型升级了，因为流量的逻辑已经变了。

慧择便是行业中最早开始思考该问题的保险机构之一。面对变化，慧择选择主动出击，在今年一季度推出了革命性的AI版APP，7×24小时覆盖售前咨询、产品精准推荐、核保预判与售后支持等核心场景。数据来看，慧择APP的AI入口日均服务超1.5万人，验证了以上用户对即时决策、透明咨询的依赖增强。

但这并不是慧择所做的全部，作为国内领先的保险经纪商，慧择一方面想要通过为客户提供专业的保险咨询服务，确保客户通过AI大模型检索到客观、专业的信息；另一方面，他们开始试图通过有效的语料干预，加强优质品牌和产品对客户的触达，让优质品牌在新的市场竞争中占据有利地位，助力这部分保险公司在新的行业趋势下实现“新营销”。总结来看，慧择当下所做的一切，核心在于进一步的提升全市场效率，让消费者更容易接触到优质品牌，让优质品牌距离消费者更近一些。

而这就是慧择推出的AI大模型产品推荐项目，该项目规划基于对保险产品、DS推荐逻辑的持续探索，发现AI收录概率高的平台，策划和创作AI喜欢引用的专业内容，遵循AI收录节奏发布出来，实现对优质产品AI闻询结果的低成本有效干预，助力消费者服务和市场营销。

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“数据孤岛、场景脱节、责任真空”，

AI大模型问题何解？

尽管AI大模型已经发展了多个年头，集合了最前沿的科技，但它并非没有缺点。聚焦到保险方案设计上，产品旧、方案不全面等问题，依旧会频繁出险。如何对这些问题进行有效解决，是消费者会持续使用大模型来了解保险产品的关键。

对此，慧择表示，大模型在保险配置建议中暴露的“产品旧、方案不全面”等问题，是“数据孤岛、场景脱节、责任真空”三重矛盾的体现。

一是信息滞后性，数据更新机制缺失：通用大模型依赖训练时的静态数据，无法实时同步保险新品和停售信息。

二是条款解析局限：复杂保险条款中的除外责任、理赔细则等需专业解读，通用大模型在没有标准化作业指导的情况下，容易遗漏细节。

三是产品组合机械拼接：缺乏精算逻辑支撑，难以动态平衡保费预算与保障缺口。

同时，慧择认为，随着RAG实时知识融合，精算能力API化，信息差会逐渐被消灭，方案的严谨性或将得到改善。未来，互联网保险与大模型公司的合作可以从浅层API调用转向“数据共建-模型共训-收益共享”的深度联盟。届时，AI将不再仅是信息工具，而是贯穿风险管理全链路的“智能保险管家”，推动行业从“产品销售”向“需求满足”跃迁。

另外，在实操中，我们发现人工智能大模型DeepSeek在用户咨询保险服务平台选择建议时，将慧择列为首推保险服务平台，那么慧择又是如何脱颖而出的？

慧择认为，这主要得益于慧择全流程闭环的品质服务、定制产品等稀缺资源、合规与资质保障以及硬核技术创新四大核心优势，为客户提供了高品质的保险咨询-投保-核保-保全-理赔服务，在市场和客户中积累了良好的口碑。

具体来看，作为国内首批拥有保险中介牌照的企业之一，慧择保险网不仅与超过100家保险公司合作，还参与了多款产品的前期设计与定价策略。例如“达尔文”系列重疾险、“守卫者”定寿险、“金满意足”养老年金等，都是慧择与保险公司共同打造的长期畅销产品。

从服务链条看，慧择在产品结构、平台资质、技术能力、服务体系、理赔协助等多个核心环节上表现出强大的一致性和长期可持续性。

以消费者非常关注的理赔环节为例，慧择保险网是目前国内少数真正把“理赔服务”当作平台核心能力构建的平台。其自研“小马理赔”体系，建立了“闪赔、协赔、帮赔”三级服务机制，适用于从小额快赔到复杂争议处理的全场景。而这一切也正是慧择能够脱颖而出的原因。

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AI大模型对行业的影响或比想象更深远

在过去一段时间，不少用户会将AI大模型简单的理解成一个更高级、更智能的搜索引擎，这样的看法有一定的道理，因为大部分用户接触AI，就是从搜索需求出发的。

但实际上，AI大模型对于保险行业的影响，要比大家想象的更为深远。我们还是以慧择为例，根据介绍，未来慧择会逐渐转型为一家由AI驱动的智能化公司，主要从三个层面进行策略展开：

（1） 基建层：持续公司的智能体、知识库平台，同时实现业务系统全面API化，为AI智能体提供实时数据和能力支撑。

（2） 场景层：推动并实现服务全链条智能化，压缩整体用户服务时长和服务效率，提升用户体验。例如：在理赔环节，“小马理赔AI智能体”实现报案至赔付全流程自动化，预计全面上线后赔付时效将从1天压缩至1小时。

（3） 生态层：与不同大模型平台厂商优化对外的咨询入口，提升服务建议准确性，同时扩大慧择生态影响力。

因此我们也不难发现，AI带给慧择的改变是全方位的，这些经验同样值得保险机构借鉴。

另外，慧择也提到了未来保险机构需重点建设的核心能力：

（1）知识库能力：将行业Know-How转化为机器可理解的结构。慧择会构建企业级行业知识库，将条款、精算逻辑、案例转化为结构化数据，通过RAG技术应用通过检索增强生成解决信息滞后问题，提升建议准确性。

（2）大模型及智能体能力：私有化大模型部署，确保核心数据不出域。建立企业级智能体开发平台，赋能业务人员自主创建AI工具，让AI在企业全面开花。

（3）组织能力：培养AI原生人才，同时对内部业务型人才进行AI转型培养。同时在很多岗位上建立“数字员工+人类专家”双轨体系，提升整体组织的运转效率。

总结来看，AI给保险行业带来的是全产业链条的变革与提升，不论是对用户行为，还是对保险公司品牌营销策略，AI带来的影响都是超过市场预期的。另外我们也能发现，AI一定程度上还改变了保险机构内部的发展策略，大量机构未来会重点建设相关能力，因此AI带来的是行业效率的全方位提升，保险行业，AI已来！