（来源：六安新闻网）

转自：六安新闻网

　　在 AI技术重塑行业格局的浪潮中，高投入、重资产的转型路径曾让许多中小险企望而却步。鼎诚人寿以“轻量架构、精准适配、业务导向”为核心，仅投入极小成本便完成了从AI技术基座搭建到企业知识库构建、再到多业务场景落地。这一实践为资源有限的中小险企，探索出一条低成本、高效率、可复制的AI应用新路径。

　　技术破局：轻量级架构支撑AI能力快速落地

　　面对中小险企“资源有限、注重实效”的普遍诉求，鼎诚人寿摒弃了重资产投入模式，选择以“开源整合+私有化部署+快速迭代”为主线，构建贴合自身需求的轻量级AI底座。

　　在算力与模型层，采用混合 AI云架构，整合自有实体机、私有云与公有云资源，以低成本算力投入满足基本业务需求。模型层面兼容商用大模型、开源模型及垂直领域模型，通过管理平台实现多模型统一调度，并搭配使用Ollama、Xinference、 XLLM 等开源工具链完成部署，在控制成本的同时保障了系统的灵活性与扩展性。在平台层面，采用开源框架并进行二次开发，补齐用户、角色和权限管理能力，并结合其现有架构进行模块化扩展。

　　研发组织上，鼎诚人寿创新式采用跨部门“攻坚小组”模式，打破部门墙，将技术与业务进行深度融合。小组聚焦混合云架构的AI技术方案落地、企业级知识库的建设以及最新AI技术和大模型验证。从 2025 年 3 月启动AI私有化部署，到 8

　　月企业级知识库落地，再到10 月多场景智能体上线投入使用，仅用8个月便完成技术框架搭建到场景落地的全流程，充分体现了攻坚小组的敏捷性和高效执行力。

　　场景深耕：智能体矩阵赋能全业务链路

　　鼎诚人寿的AI研发始终以“业务价值”为核心锚点，以提升员工工作效率和用户体验为目标，围绕业务人员、内勤员工的核心工作场景，构建了覆盖办公、业务、服务、数据的四大智能体矩阵，实现技术与业务的深度融合。作为AI应用的关键载体，AI智能体相关应用已渗透至业务全流程——从知识库智能体的知识复用，到 AI语音助手的高效交互，再到智能问数的数据驱动，正持续重塑保险服务的效率与体验边界。

　　1.办公智能体 “AI 小鼎 ”：重构内部协同效率

　　面向员工的“AI 小鼎”构建 PC 端与APP端双端协同体系： PC 端集成企业级知识库与AI 工具，覆盖AI写作、办公协同等多元场景，实现多任务场景的一站式处理；APP端主打语音交互，“通过自然语言指令直达”功能可快速响应投保咨询、移动办公、业务查询等高频需求，显著提升服务与协作效率。

　　2.垂直业务智能体： 精准匹配专业需求

　　针对财务、HR、运营等岗位的专业场景需求，鼎诚人寿打造场景化垂直业务智能体，以制度查询与解读为核心能力赋能岗位工作：财务助手专注差旅报销标准、费用核算规则等财务制度的精准解读，为员工提供合规依据；HR 助手聚焦解答年假、病假等人事政策及制度，高效响应碎片化咨询；运营助手覆盖投保、核保、理赔、保全等核心业务场景的制度查询，为前线

　　业务人员与内勤人员工提供权威、精准的业务依据支撑。

　　3.客服服务智能体： 提升客户交互体验

　　在客户服务领域，智能体体系聚焦“效率+温度”：智能客服机器人支持 7×24 小时响应咨询、辅助理赔报案等，将服务时效从“小时级”提升至“秒级”；客服智能质检加码服务流程标准化；客服数字人通过多媒体方式，为智能服务交互注入情感温度，降低客户使用门槛。

　　4.数据智能体 “智能问数”：推动数据驱动决策

　　“智能问数”打破传统数据查询的技术壁垒，用户通过自然语言提问，即可自动完成数据筛选、统计与可视化，生成辅助决策的报告并支持智能预测。这让业务人员也能实现“数据自助分析”，推动决策模式从经验导向转向数据驱动。

　　范式启示： 中小险企AI 应用的适配路径

　　鼎诚人寿的实践表明，中小险企的AI应用无需追求“大而全”，而应立足“资源适配、场景聚焦、价值速显”，通过精准的技术选型、轻量的团队配置和业务导向的场景落地，构建符合自身特点的AI 能力。

　　从投入产出看，鼎诚人寿以极小成本的投入实现了业务链路的AI覆盖，远低于行业平均成本，完成了“技术落地-业务提效-价值闭环” 的正向循环体系构建，强有力的支撑了公司的高质量业务发展。

　　展望未来，鼎诚人寿将继续深化AI场景落地，优化模型精度与迭代效率，推动AI 与业务全流程的融合。这一实践也向行业发出清晰信号：在AI技术日益成熟的今天，中小险企凭借“务

　　实、聚焦、高效”的策略，同样能够突破资源制约，实现高质量的数智化转型。

免责声明：本内容为广告，相关素材由广告主提供，广告主对本广告内容的真实性负责。本网发布目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责，广告内容仅供读者参考。