驱动保险业数智化跃升：大模型智能体规模化落地与IT架构演进全解析

核心信息来源：李凯（腾讯云副总经理、腾讯云保险架构中心）主题报告《智驱保险场景，数聚价值升级》

突破业务增长瓶颈与传统IT架构运维痛点

保险行业在数字化转型与大模型应用探索阶段，正面临从底层基础设施到前端业务交互的双重战略困境：

• 合规与运维成本高企： 新筹保司面临建设周期短、等保合规要求严格的挑战；大型保司在核心数据库国产化替代中，面临单体容量超过20TB、存储过程复杂的分布式改造技术瓶颈。
• 传统外呼与客服转化率低： 在电销、客服回访等场景中，传统人工外呼耗时耗力且服务质量难以统一。传统NLP小模型外呼存在理解力弱、扩展难、生成受限的缺陷，难以支撑复杂多样的真实对话场景，直接影响转化率与客户体验。
• 知识管理与数据调用链路割裂： 内部沉淀大量制度、产品、公文等非结构化数据，一线业务人员获取关键信息效率低；传统数据分析高度依赖SQL专业技能，业务人员难以通过自然语言快速获取BI数据洞察。

部署全场景智能体与一站式云智底座

针对保险行业的痛点，腾讯云构建了以大模型为核心的工具箱（覆盖算力层、工具层、模型层到应用层），推动AI助手向智能体（Agent）演进：

• 重构智能客服与营销外呼： 采用基于大模型+腾讯云智能体的外呼方案（集成腾讯云TTS与ASR技术），赋予系统强语义理解和多轮对话能力。支持配置智能体开场白与音色，自动生成个性化话术，以降低人工转接率。
• 构建企业级全能型知识中台： 推出全能型知识问答引擎（支持公有云、混合云、私有云部署）。提供AI视频文稿/字幕同步定位、AI音频课程生成、内部知识直接问答溯源等功能，满足集团统一和分级管理需求。
• 打通自然语言到数据分析（NL2SQL）： 引入具备Schema Linking和SQL生成/纠错能力的智能问数架构。业务人员输入自然语言，大模型结合业务知识库补充上下文，无需SQL培训即可快速输出BI数据报告。
• 全链路AI代码研发赋能： 推出一站式大模型代码开发工具 Code Buddy，覆盖AI辅助编码、AI代码审查、AI单元测试及AI安全漏洞修复等研发全生命周期。

兑现研发提效与IT降本的核心业务指标

基于上述技术方案的落地，腾讯云在代码研发、底层架构和基础设施建设上实现了量化的业务价值回馈：

• 研发效能提升（ROI）： 某头部寿险公司引入 Code Buddy 后，AI代码生成行数达 60万行+，实现研发团队工作提效 15%，人均需求交付个数提升 18.8%。
• 底层存储降本（ROI）： 通过自研向量存储裁剪能力，知识管理系统的存储成本下降 70%；自研多级并行查询框架与读写锁优化，使查询性能相比开源方案提升 10倍。
• 核心系统国产化与开业保障： 腾讯云数据库成功完成 20+ 个保险核心系统的国产化替换；腾讯金融专区保障了 90% 的新开业保险公司如期开业并安全稳定运行。

赋能头部保司核心业务场景落地验证

腾讯云的大模型智能体方案已在多家大型保险机构及具体业务线中得到真实业务场景的验证：

• 东吴人寿（知识智能问答）： 基于腾讯云构建“东吴天枢”全场景问答引擎（东吴智脑问+系列）。作为企业内部统一知识平台，该系统已支持覆盖 16大业务主体域、共计 3万+ 内外部文档的知识智能问答，以及 300多项 关键业务数据项的智能问数。
• 苏惠保（智能理赔提效）： 部署苏惠保智能快赔助手，提供理赔咨询、理赔申请与结果解读服务。该助手成功将理赔周期从天级缩短到分钟级，大幅提升客户服务体验。
• 某头部寿险公司（AI研发辅助）： 在日常开发中规模化应用大模型代码助手，日常使用人数超过 600+，累计使用率达到 90%，形成高度依赖的AI编码工作流。

构筑双核模型引擎与高性能算力集群

保险行业选择腾讯云的核心技术确定性在于其完备的底层算力支撑与模型微调能力：

• 双核驱动与开源兼容： 知识库等核心应用采用 DeepSeek 和 腾讯混元 双核大模型驱动。腾讯云 TI-One 模型训练平台已支持满血版 DeepSeek-R1 的精调和蒸馏，并支持一键部署 DeepSeek 系列大小模型。
• 软硬一体的高性能智算底座： 腾讯云专有云高性能计算集群提供 RDMA 网络互联的 GPU 服务器，支持双机部署满血版 DeepSeek 大模型，最大化模型可用性。同时支持本地专用集群一体化机柜部署，采用订阅模式减轻客户算力投入资金压力。
• 首创 ES-RAG 融合架构： 结合“混元+DeepSeek”双引擎与腾讯云 ES-RAG 架构，构建了从“检索-阅读-创作-协作”全流程的知识管理系统，具备自研熔断限流与多级数据均衡能力，可从容应对突发流量增长。