人力与技术双赢：理赔行业的普遍增益 – realnews.my 马来西亚新闻经济科技旅游娱乐体育生活

## 最大化人员和技术的回报：理赔行业的普遍收益

引言

随着技术的不断进步，理赔行业正面临着从传统的人力密集型向智能驱动型的转变。这种转变不仅提高了效率，还为企业带来了降本增效的机会。DeepSeek算法作为一种革命性的技术，通过其高效的算法和低成本的开源特性，正在重塑保险行业的生态。以下报告将详细分析如何在理赔行业中最大化人员和技术的回报，并探讨DeepSeek算法在这一过程中的作用。

1. 技术应用与效率提升

DeepSeek算法的优势

– 低成本高效: DeepSeek算法通过高效算法替代大量算力，大幅降低了推理模型成本，进而降低了对算力芯片的硬件依赖。相比Meta的Llama 3，其训练成本仅为1%，调用价格更是低至GPT-4o的1/5左右[1][2]。
– 开源生态: DeepSeek的开源特性使得更多企业能够接触到先进的AI技术，尤其是对于中小保险机构来说，这为他们提供了与巨头同台竞技的机会[1][2]。

应用场景

– 销售支持: DeepSeek在销售支持方面可以提供智能导购、实时交互等功能，提升客户体验[1][2]。
– 核保理赔: 通过自动化理赔质检，关键信息提取准确率超90%，大大提高了理赔效率[1][2]。
– 代理人培训: 基于DeepSeek的智能陪练系统可以辅助员工能力提升，缩短新人培训周期[1][2]。

2. 人员与技术的协同

从人力替代到价值升级

– AI处理广度，人类掌控深度: AI可以处理标准化的咨询和方案设计，而人类则专注于复杂的理赔争议解决和高净值客户服务[1][2]。
– 代理人角色转变: 代理人从“产品销售者”转向“风险规划顾问”，利用数据分析结果提供个性化服务[1][2]。

提升数字化能力

– 学习新技术: 代理人需要积极学习新技术，提升数字化能力，以应对AI带来的挑战[1][2]。
– 数据安全意识: 加强数据安全意识，确保客户信息的安全性[1][2]。

3. 中小险企的机遇

弯道超车

– 成本优势: DeepSeek的低成本特性使得中小险企能够与巨头同台竞技，实现弯道超车[1][2]。
– 定制化开发: 中小机构可以通过定制化开发，在健康管理、UBI车险等细分领域实现差异化竞争[1][2]。

智能风控系统

– 自动化率提升: 基于DeepSeek MoE架构的智能风控系统预计可以实现70%的自动化率[1][2]。

结论

DeepSeek算法在理赔行业的应用不仅提高了效率，还为企业带来了降本增效的机会。通过技术与人员的协同，保险公司可以从销售端、营运端提升服务质量，降低成本。同时，DeepSeek的开源生态为中小险企提供了与巨头同台竞技的机会，实现弯道超车。未来，理赔行业将继续向智能驱动型转变，DeepSeek算法将在这一过程中发挥重要作用。

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