2025年开年，国产大模型DeepSeek以“算法突破算力封锁”的标签席卷全行业。而在保险行业，据了解，目前已有人保财险、新华保险、太平人寿、众安信科、平安好医生、北大方正人寿等多家保险机构，上线了DeepSeek大模型并落地应用场景，这场由AI驱动的行业变革正加速重构保险生态。
普华永道中国金融业管理咨询合伙人周瑾对21世纪经济报道记者表示，相较于之前的大模型，DeepSeek利用其在算法上的独特优势，在应用成本上有了极大的改善，国内外各大科技巨头也都积极拥抱并在自家产品和平台上部署，国内企业一直以来对科技的应用是快速响应的，尤其在当前环境下，大模型应用可以迅速带来降本增效的收益。
太平人寿表示，2024年下半年，太平人寿已试点运用AI大模型赋能运营服务，助力一线柜面人员提升服务效能。此次引入DeepSeek模型，是太平人寿加快数字金融发展，增强智能化服务能力的重要一步。
技术突破：低成本开源撬动行业智能化
DeepSeek蜚声海内外源于其算法效率革命，通过高效算法替代大量算力，大幅降低了推理模型成本，进而降低对于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〔输入 0.5 元（缓存命中）/2 元（缓存未命中）每百万tokens，输出8元每百万tokens〕。
从目前的落地情况来看，DeepSeek在保险行业的应用场景主要包括销售支持、核保理赔、代理人培训等方面。例如，人保财险通过本地化部署实现理赔质检自动化，关键信息提取准确率超90%，并推出智能陪练系统辅助员工能力提升；太平人寿上线AI助手，深度融入营销、后援等核心环节，推动服务响应效率提升40%；慧择则宣布在app全面接入deepseek直面消费者，通过满血版deepseek R1平台可实现智能导购、7*24小时实时交互、多轮对话自行训练等一系列功能。
平安健康相关负责人表示，“平安医博通”多模态大模型、“平安医家人”医生工作台基础上，现已完成DeepSeek部署及部分场景应用验证。通过将DeepSeek的先进AI技术与平安好医生原有的AI系统相结合，将有助于平台提供更加精准的健康咨询和疾病诊断服务，并有望在医疗数据分析和患者管理方面实现质的飞跃。
值得注意的是，开源生态也催生了一些行业级创新：新华保险基于DeepSeek-R1/V3打造个人AI助理，支持销售方案生成与风控管理；东吴人寿则构建疾病特征关联模型，实现健康险个性化定价。
复旦大学保险应用创新研究院院长陈诗一表示，近期多家保司相继接入DeepSeek这一举动，是保险公司积极拥抱数字化、智能化转型的最新证据。金融行业中，特别是保险业本身数字化程度高、业务场景复杂多样，特别适合数字化、智能化的大模型技术的推广应用。短期内，DeepSeek可以从销售端、营运端为保险公司业务赋能，提升销售服务质量，降低营运成本。而从长期来看，有望在保险更多业务领域，如新产品创新、风险洞察等方面带来更多颠覆性的机会。
格局重塑：中小险企的弯道超车机遇
DeepSeek的开源生态与低成本训练特性，正在为中小险企创造前所未有的“逆袭”机遇。过去，AI大模型的算力军备竞赛让资源有限的中小机构望而却步——阳光保险等头部企业自研大模型的投入动辄千万美元，而DeepSeek打破了“算力=竞争力”的旧规则，这种“普惠AI”特性让中小险企首次获得与巨头同台竞技的机会。
北大方正人寿推出的智能展业助手“方灵”便是典型例证，该工具基于DeepSeek的自然语言处理能力，覆盖法规解读、产品对比等代理人高频需求，将新人培训周期缩短30%，甚至能实时解析监管新规，有效弥补了中小险企法务资源不足的短板。
在车险领域，DeepSeek 能结合驾驶行为、事故记录、出行习惯等数据，对不同客户实行动态定价。例如，安全驾驶记录良好的用户可享受更优惠的保费，而高风险驾驶者的费率则相应上调。
这种技术普惠带来的不仅是效率提升，更重塑了竞争逻辑，据险律科技联合创始人彭桓介绍，其公司基于DeepSeek MoE架构的第四代智能风控系统已进入研发阶段，预计在合理算力成本下，新模型有希望能实现70%的自动化率。
据了解，一些中小机构同样通过定制化开发，以实现在健康管理、UBI车险等细分领域差异化竞争，如某公司借助疾病特征模型就将健康险保费误差率控制在3%以内。
业内人士认为，deepseek模型的高性价比，以及同步开源，使得先进AI技术对于更多企业有了可及性，尤其对于科技投资预算较为有限的中小保险机构来说，deepseek为这些机构带来了弯道超车的机会。
场景重构：从“人力替代”到“价值升级”
《2024 中国保险中介市场生态白皮书》（下称《白皮书》）对 35 家保险机构的营销员进行调查，结果显示 2024 年约 66% 的保险营销员认为 AI 对保险营销工作冲击较大或很大。AI 在标准化方案生成、资料整理等重复性工作中的降本增效能力，正重塑行业人力结构。
对于保险代理人如何更好地借助人工智能技术赋能自身发展，中央财经大学刘春生副教授刘春生表示，代理人应积极学习新技术，提升数字化能力，学会与智能工具协作，加强数据安全意识，并利用数据分析结果提供个性化服务，以应对挑战并借势而进。
例如，某头部中介机构经纪人通过DeepSeek生成保障建议时发现，AI虽能展示详细推导逻辑，但客户仍需专业解读条款差异与适配性。这印证了行业共识——AI替代的是流程而非价值，代理人正从“产品销售者”转向“风险规划顾问”。而客户决策依赖经验判断与信任建立，这是算法难以复制的核心竞争力。
某一线代理人表示，他们目前已形成深度应用范式：利用DeepSeek完成80%基础方案设计，腾出精力聚焦高净值客户服务。如虚拟助手处理标准化咨询，人工则专注复杂理赔争议解决，形成“AI处理广度，人类掌控深度”的协作模式。
周瑾表示，新兴科技应用，肯定会对现有的岗位和工作内容产生影响。总体而言，规则清晰且确定和频率高度重复的工作，最容易被科技取代。所以在大数据和大模型的应用中，对数据的清洗，对规则的提炼，对流程的统一，都是标准化的过程，目的也是更好地发挥科技的作用。
在这场技术革命中，保险业正经历从“人力密集型”向“智能驱动型”的跃迁。正如OpenAI CEO Sam Altman所言，“奇点将至”——而DeepSeek或许正是中国保险业触摸未来的一把钥匙。
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