AI在保险业：核保精准定价到AI图片定损3秒出结果
AI 在保险业的应用分核保和理赔两个核心环节。核保：以前核保员看年龄、职业、健康状况决定保费。现在 AI 模型分析几百个维度——体检数据、就医记录、生活习惯（运动手环数据）、基因检测（如果有）。保费更精准，高风险的人保费高，低风险的人保费低。但这也引发争议——是不是基因不好的人就该多交钱？这跟保险"大数法则互助"的初衷矛盾。
理赔：以前出险后人工查勘定损，车险要等查勘员到现场拍照。现在车险用 AI 图片定损——拍几张车损照片，AI 3 秒出定损结果和赔偿金额。人保、平安已经全面部署。健康险用 AI 审核病历和发票，自动判定是否在保障范围。简单案件从 3 天缩到 10 分钟。
反欺诈：AI 模型分析理赔模式，识别异常。同一人多次小额理赔、修理厂跟车主串通骗保、虚假病历。AI 反欺诈系统一年为保险行业减少赔付几十亿。
https://www.metk.cn/img/posts/ai_insurance.jpg 不错 支持一个了 这种场景其实更依赖工程化，模型只是其中一环。想问下上线之后效果有回落吗？ 提示词工程能解决一部分，但解决不了根本的领域知识问题。想问下上线之后效果有回落吗？ 冷启动阶段最难，没有历史数据就没法做效果对比。 真正的成本在维护，模型换代太快，跟进要持续投人。想问下上线之后效果有回落吗？ 有几个坑提醒下，接口一变整套流程都得跟着改，最好提前做抽象层。有对比过同类的其他方案吗？ 延迟和成本这两项是硬指标，演示好看但扛不住量。 冷启动阶段最难，没有历史数据就没法做效果对比。你们的延迟和成本大概什么水平？ 这个方向迭代速度太快，今年的结论明年可能就变了。想请教下你们实际用下来最不满意的是什么？