步入2025年，很多事情仿佛都开启了加速度，来自中国的DeepSeek引发全世界追捧，电影《哪吒2之魔童闹海》迅速跻身世界影史前十……一切都在意料之外，似乎又在情理之中，懵懵懂懂中，人们投身新一轮科技热潮。
各行各业迅速本地化部署DeepSeek，通信业、汽车业、银行业、证券业……保险业也不遑多让，2月12日，新华保险官宣在“新华e家”App成功接入DeepSeekR1、V3两款模型产品，成为国内首个公开宣布部署DeepSeek的保险公司。其后，一发不可收拾，众安信科、北大方正人寿、平安好医生、人保财险、太平资管、人保资管等机构也纷纷宣布接入DeepSeek。
近年来，人工智能技术持续震撼世界，2024年春节后，慧保天下曾写作《开年第一王炸：Sora横空出世，数百万保险代理人或失业？》，然而短短一年时间过去，OpenAI的Sora已是明日黄花，来自浙江杭州的DeepSeek R1转而成为当红炸子鸡。
更重要的，面对快速进化的人工智能大模型，人们的心态也与以往有了明显不同： 忐忑又兴奋——或许这次真的有可能给保险行业带来颠覆性的影响。用OpenAI 首席执行官 Sam Altman的话说，就是 “奇点将至，不知身处何方（near the singularity；unclear which side）”。
这一次，人们忧虑的不仅仅是代理人，还有保险公司的中后台员工，乃至整个公司的运营流程、商业模式。近日，各企业、各地方政府都开始组织有关DeepSeek的深度学习，深圳更是宣布首批70名“AI公务员”正式上岗……
01
DeepSeek被称为“国运级科技创新”：以高效算法替代大量算力，打破算力封锁护城河，降低推理模型成本
DeepSeek，中文名“深度求索”，除与其他大模型一样具备处理自然语言、理解回答问题等基础功能外，还具备强大的推理能力，可以向用户展示逻辑思维链条。DeepSeek的爆火并非昙花一现，早在去年1月，其就发布了首个大模型DeepSeek-LLM，此后又密集上线Coder、Math、V2、Coder V2等多个大模型。同年12月，DeepSeek通过宣布开源新一代模型DeepSeek-V3，性能接近OpenAI的闭源模型GPT-4o，已在外网引发一轮热议。
作为一款由国内AI公司自主研发的大模型，DeepSeek之所以被称为“国运级科技创新”，并非是在底层技术领域产生了何等颠覆性成果，而是 其能够通过高效算法替代大量算力，大幅降低推理模型成本，进而降低对于算力芯片的硬件依赖，无形中为打破美国AI护城河的算力封锁提供了契机。相关论文显示，DeepSeek-V3模型总训练成本仅为557.6万美元，仅为Meta旗下Llama 3模型训练成本的1%。在某种程度上，DeepSeek或许为AI大模型产业的发展提供了除进行高成本算力堆叠外的另一种思路。
难能可贵的是，在保证高性能的同时，DeepSeek还宣布全面开源其AI大模型的代码与训练文档，其他行业可以在DeepSeek模型的基础上开发出针对特定行业的智能解决方案，如金融风险预测、医疗影像诊断等。
舆论的热议很快转化为市场的反馈，DeepSeek仅用半个月时间便同时登顶中美两国应用下载榜榜首，超过原先霸榜的ChatGPT。在日活量方面，QuestMobile数据显示，DeepSeek的日活量在2月1日突破3000万大关，成为史上最快突破3000万日活的APP。
02
取代保险代理人？DeepSeek可支持代理人从“销售向导”向“专家顾问”升级
AI技术的快速迭代与广泛应用，在提高生产率，带动新兴产业发展，推动传统产业转型升级的同时，也引发了一些行业的“失业焦虑”，AI能否彻底替代百万保险代理人无疑是近年来的热门话题。
长久以来，由于产品复杂性和信息不对称，保险产品的销售离不开代理人与客户进行一对一有温度的交流。引入人工智能，或许可以帮助险企减轻人力依赖。 早在2019年，中国太保就曾推出业内首款智能保险顾问产品“阿尔法保险”。而此次DeepSeek的出现，其强大的逻辑推理能力和语言文字处理能力，或许能助力保险公司进一步降低代理人依赖。
做个实验，笔者建立人设，向DeepSeek发问：“25岁男士，自媒体工作，请给我推荐两份商业健康险，保费不要太贵，做下对比”，要求帮助设计一份保险推荐。
仅仅60秒的思考，DeepSeek就通过分析推理笔者的年龄、职业以及健康险的种类、保费、保障范围、续保条件等要素，为笔者生成了一份详细的保险产品推荐， 若不考虑推荐产品内容，只从逻辑推理和保障建议方面来看，DeepSeek已经展现出了一个合格保险代理人该有的素质。
逻辑思维链条：DeepSeek展示自己如何思考
正式回答：通过表格更加直观地对比展示不同产品特点
通过展示逻辑思维链条，DeepSeek不仅能帮助用户重新审视、厘清自己的需求与问题，还能够展现出其他大多数AI模型所没有的人文关怀，让冷冰冰的机器产生了温度，具备了一些人情味。
当然，这并不意味着DeepSeek能够完全取代保险代理人， 目前来看，DeepSeek的专业更多体现在逻辑推理方面，其仍然面临大模型的“幻觉长城”问题。在具体内容方面， 由于保险产品条款复杂、专业术语繁多，DeepSeek难以形成有效甄别，可能会传达错误信息，甚至造成谬误。
作为强大的信息搜集整理工具，在经过保险公司本地化部署后，DeepSeek或许可以赋能保险公司提供更精确的产品服务，比如预测风险、精准定位管理营销与客群关系、提升核保效率等等。另一方面，DeepSeek也考验着保险代理人的展业思维，倒逼保险代理人从“销售向导”向“专家顾问”升级。
03
取代险企中后台员工？本地部署深入数据治理，DeepSeek加速保险公司中后台价值洗牌
与以往的大模型不同，此次DeepSeek的低价、高性能，让人们更充分的意识到了人工智能技术对于整个保险行业所可能带来的颠覆性影响，其对于保险从业者的影响也将是全方位的，不仅仅是前台的代理人，中后台员工也将难以避免。深圳市已经宣布首批“AI 公务员”上岗，“AI员工”还会缺席吗？
随着DeepSeek的开源，未来一定有更多与DeepSeek同样性能的AI大模型被引入险企内部，成为数字员工，参与公司运营。尽管目前这些数字员工的定位是助手，但 随着技术的发展，数字员工由助手“晋升”为公司智囊，进入公司决策层，发挥战略定位甚至对外投资关键角色，似乎只是时间问题。
此前，已有多家险企的数字员工上岗就业。比如渤海人寿的“海诺”与“如菲”，是保险业首对数字人孪生姐妹花；中国太保的“探险家”，是全国首个专注于三农领域的保险AI数字人，为农民提供防灾减损专业播报与个性化保险方案；中意人寿的数字员工“小E”，其不仅可以在客户节时大力讲解相关业务板块内容，还在内部工作时起到会议主持、资讯播报等作用……
而随着数字员工职能的升级，AI大模型早晚要为保险公司解决一些人力难以解决的问题，比如数据治理。作为数据密集型行业，保险公司涉及范围广泛、场景丰富、牵连众多，从产品设计到分销、承保、定价、管理、理赔等各个环节，均涉及大量个人敏感信息，数据管理情况复杂。此外还面临数据泄露风险，比如健康险定价模型可能泄露遗传信息，UBI车险可能会暴露用户行踪。
DeepSeek的开源优势所带来的本地化部署，或许能帮助保险公司在保证数据相对安全的情况下借助第三方平台进行数据治理。通过本地化部署，保险公司可以将DeepSeek的大模型安装到公司内部计算机网络，全程自主运维，不依赖外部网络或云服务，降低传输或云端存储过程中的数据泄露和丢失风险。
另外，保险公司还可以对DeepSeek模型进行定制，按照公司特性和需求调整模型参数、训练私有数据集、融入行业术语以及导入企业内部知识库等。
04
搅乱保险市场格局？“普惠AI”DeepSeek，给中小险企入局人工智能、弯道超车创造机遇
当前，拥抱数智化已是保险业的集体共识，而数智化升级也在深刻重构行业生态。DeepSeek的横空出世，或许将显著地改变保险业的市场格局。
在DeepSeek出世之前，保险公司使用AI大模型可以说是在烧钱，由于AI基础设施硬性投入和持续运维隐性成本过大，以及动辄千万美元的预训练成本，无论是自研还是使用第三方大模型，均使得缺人又缺钱的中小险企只能浅尝辄止，只有少数大型险企有实力深度布局。
此前，就有部分大型险企试水了AI大模型，如阳光保险于2023年推出的保险垂直大模型开放平台“阳光正言GPT”，中国人保于同年推出自研的“数智灵犀—人保大模型”。
对于中小险企来说，如果能借助AI大模型提高经营效率，那么就能弥合部分与大型险企之间人力和财力上的差距。有险企负责人此前接受媒体采访时表示：“大模型的投入主要来自两个部分，一个是算力的投入，另一个是技术团队的投入……通过AI大模型，保险公司的费用在理想情况下可以被压缩99%。如果保险公司可以掌握这项技术，那节约出来的费用可以投入到更好的客户服务和定价更低的产品上。”
打下了算力成本，通过开源降低外部接入成本， 以高性能和低成本优势被市场热捧的DeepSeek或许将成为接下来一段时间内行业中小险企数智化转型升级的重要抓手。DeepSeek官网显示，DeepSeek V3模型的调用价格为每百万输入tokens（词元）2元，每百万输出tokens8元。而GPT-4o模型的调用价格则分别为2.5美元和10美元。
05
奇点将至：不要高估AI的短期影响，也不要低估AI的长期影响
伴随DeepSeek所激发的忐忑与兴奋的心情，焦虑也开始更多出现，未来究竟会怎样：代理人会不会失业，险企用工会否大幅减少，当资源向掌握更多高科技的少数人手中进一步集中，市场会怎样，社会会怎样，你我会怎样？奇点将至，没人能给出确切答案。
对于保险业及其从业者而言，在这样一个不确定的时代，或许最重要就是“以变应万变”，保持敏锐，保持进取，避免为时代车轮所碾压。还须注意到，保险业务涉及范围广泛且关乎国计民生，保险公司天生具有风险厌恶基因和系统稳定性焦虑。因此在面对数智化转型中不成熟的第三方技术平台时， 保险业的复杂环境就决定了AI技术在保险业的应用是一个比较漫长的过程。
与银行、券商、基金等金融机构大规模对接DeepSeek的盛况不同，保险业此轮接入DeepSeek的动作姗姗来迟。 截至笔者写稿，已有新华保险、人保财险、众安信科、平安好医生、北大方正人寿等部分保险公司宣布接入DeepSeek。
不过从长远来看，AI技术对于经济社会的影响注定是全局性的。在为国家科技实现重大跃升欢欣鼓舞的同时，对于后续的很多治理问题，也应该尽早地提到台面上来。
步入2025年，很多事情仿佛都开启了加速度，来自中国的DeepSeek引发全世界追捧，电影《哪吒2之魔童闹海》迅速跻身世界影史前十……一切都在意料之外，似乎又在情理之中，懵懵懂懂中，人们投身新一轮科技热潮。
各行各业迅速本地化部署DeepSeek，通信业、汽车业、银行业、证券业……保险业也不遑多让，2月12日，新华保险官宣在“新华e家”App成功接入DeepSeekR1、V3两款模型产品，成为国内首个公开宣布部署DeepSeek的保险公司。其后，一发不可收拾，众安信科、北大方正人寿、平安好医生、人保财险、太平资管、人保资管等机构也纷纷宣布接入DeepSeek。
近年来，人工智能技术持续震撼世界，2024年春节后，慧保天下曾写作《开年第一王炸：Sora横空出世，数百万保险代理人或失业？》，然而短短一年时间过去，OpenAI的Sora已是明日黄花，来自浙江杭州的DeepSeek R1转而成为当红炸子鸡。
更重要的，面对快速进化的人工智能大模型，人们的心态也与以往有了明显不同： 忐忑又兴奋——或许这次真的有可能给保险行业带来颠覆性的影响。用OpenAI 首席执行官 Sam Altman的话说，就是 “奇点将至，不知身处何方（near the singularity；unclear which side）”。
这一次，人们忧虑的不仅仅是代理人，还有保险公司的中后台员工，乃至整个公司的运营流程、商业模式。近日，各企业、各地方政府都开始组织有关DeepSeek的深度学习，深圳更是宣布首批70名“AI公务员”正式上岗……
01
DeepSeek被称为“国运级科技创新”：以高效算法替代大量算力，打破算力封锁护城河，降低推理模型成本
DeepSeek，中文名“深度求索”，除与其他大模型一样具备处理自然语言、理解回答问题等基础功能外，还具备强大的推理能力，可以向用户展示逻辑思维链条。DeepSeek的爆火并非昙花一现，早在去年1月，其就发布了首个大模型DeepSeek-LLM，此后又密集上线Coder、Math、V2、Coder V2等多个大模型。同年12月，DeepSeek通过宣布开源新一代模型DeepSeek-V3，性能接近OpenAI的闭源模型GPT-4o，已在外网引发一轮热议。
作为一款由国内AI公司自主研发的大模型，DeepSeek之所以被称为“国运级科技创新”，并非是在底层技术领域产生了何等颠覆性成果，而是 其能够通过高效算法替代大量算力，大幅降低推理模型成本，进而降低对于算力芯片的硬件依赖，无形中为打破美国AI护城河的算力封锁提供了契机。相关论文显示，DeepSeek-V3模型总训练成本仅为557.6万美元，仅为Meta旗下Llama 3模型训练成本的1%。在某种程度上，DeepSeek或许为AI大模型产业的发展提供了除进行高成本算力堆叠外的另一种思路。
难能可贵的是，在保证高性能的同时，DeepSeek还宣布全面开源其AI大模型的代码与训练文档，其他行业可以在DeepSeek模型的基础上开发出针对特定行业的智能解决方案，如金融风险预测、医疗影像诊断等。
舆论的热议很快转化为市场的反馈，DeepSeek仅用半个月时间便同时登顶中美两国应用下载榜榜首，超过原先霸榜的ChatGPT。在日活量方面，QuestMobile数据显示，DeepSeek的日活量在2月1日突破3000万大关，成为史上最快突破3000万日活的APP。
02
取代保险代理人？DeepSeek可支持代理人从“销售向导”向“专家顾问”升级
AI技术的快速迭代与广泛应用，在提高生产率，带动新兴产业发展，推动传统产业转型升级的同时，也引发了一些行业的“失业焦虑”，AI能否彻底替代百万保险代理人无疑是近年来的热门话题。
长久以来，由于产品复杂性和信息不对称，保险产品的销售离不开代理人与客户进行一对一有温度的交流。引入人工智能，或许可以帮助险企减轻人力依赖。 早在2019年，中国太保就曾推出业内首款智能保险顾问产品“阿尔法保险”。而此次DeepSeek的出现，其强大的逻辑推理能力和语言文字处理能力，或许能助力保险公司进一步降低代理人依赖。
做个实验，笔者建立人设，向DeepSeek发问：“25岁男士，自媒体工作，请给我推荐两份商业健康险，保费不要太贵，做下对比”，要求帮助设计一份保险推荐。
仅仅60秒的思考，DeepSeek就通过分析推理笔者的年龄、职业以及健康险的种类、保费、保障范围、续保条件等要素，为笔者生成了一份详细的保险产品推荐， 若不考虑推荐产品内容，只从逻辑推理和保障建议方面来看，DeepSeek已经展现出了一个合格保险代理人该有的素质。
逻辑思维链条：DeepSeek展示自己如何思考
正式回答：通过表格更加直观地对比展示不同产品特点
通过展示逻辑思维链条，DeepSeek不仅能帮助用户重新审视、厘清自己的需求与问题，还能够展现出其他大多数AI模型所没有的人文关怀，让冷冰冰的机器产生了温度，具备了一些人情味。
当然，这并不意味着DeepSeek能够完全取代保险代理人， 目前来看，DeepSeek的专业更多体现在逻辑推理方面，其仍然面临大模型的“幻觉长城”问题。在具体内容方面， 由于保险产品条款复杂、专业术语繁多，DeepSeek难以形成有效甄别，可能会传达错误信息，甚至造成谬误。
作为强大的信息搜集整理工具，在经过保险公司本地化部署后，DeepSeek或许可以赋能保险公司提供更精确的产品服务，比如预测风险、精准定位管理营销与客群关系、提升核保效率等等。另一方面，DeepSeek也考验着保险代理人的展业思维，倒逼保险代理人从“销售向导”向“专家顾问”升级。
03
取代险企中后台员工？本地部署深入数据治理，DeepSeek加速保险公司中后台价值洗牌
与以往的大模型不同，此次DeepSeek的低价、高性能，让人们更充分的意识到了人工智能技术对于整个保险行业所可能带来的颠覆性影响，其对于保险从业者的影响也将是全方位的，不仅仅是前台的代理人，中后台员工也将难以避免。深圳市已经宣布首批“AI 公务员”上岗，“AI员工”还会缺席吗？
随着DeepSeek的开源，未来一定有更多与DeepSeek同样性能的AI大模型被引入险企内部，成为数字员工，参与公司运营。尽管目前这些数字员工的定位是助手，但 随着技术的发展，数字员工由助手“晋升”为公司智囊，进入公司决策层，发挥战略定位甚至对外投资关键角色，似乎只是时间问题。
此前，已有多家险企的数字员工上岗就业。比如渤海人寿的“海诺”与“如菲”，是保险业首对数字人孪生姐妹花；中国太保的“探险家”，是全国首个专注于三农领域的保险AI数字人，为农民提供防灾减损专业播报与个性化保险方案；中意人寿的数字员工“小E”，其不仅可以在客户节时大力讲解相关业务板块内容，还在内部工作时起到会议主持、资讯播报等作用……
而随着数字员工职能的升级，AI大模型早晚要为保险公司解决一些人力难以解决的问题，比如数据治理。作为数据密集型行业，保险公司涉及范围广泛、场景丰富、牵连众多，从产品设计到分销、承保、定价、管理、理赔等各个环节，均涉及大量个人敏感信息，数据管理情况复杂。此外还面临数据泄露风险，比如健康险定价模型可能泄露遗传信息，UBI车险可能会暴露用户行踪。
DeepSeek的开源优势所带来的本地化部署，或许能帮助保险公司在保证数据相对安全的情况下借助第三方平台进行数据治理。通过本地化部署，保险公司可以将DeepSeek的大模型安装到公司内部计算机网络，全程自主运维，不依赖外部网络或云服务，降低传输或云端存储过程中的数据泄露和丢失风险。
另外，保险公司还可以对DeepSeek模型进行定制，按照公司特性和需求调整模型参数、训练私有数据集、融入行业术语以及导入企业内部知识库等。
04
搅乱保险市场格局？“普惠AI”DeepSeek，给中小险企入局人工智能、弯道超车创造机遇
当前，拥抱数智化已是保险业的集体共识，而数智化升级也在深刻重构行业生态。DeepSeek的横空出世，或许将显著地改变保险业的市场格局。
在DeepSeek出世之前，保险公司使用AI大模型可以说是在烧钱，由于AI基础设施硬性投入和持续运维隐性成本过大，以及动辄千万美元的预训练成本，无论是自研还是使用第三方大模型，均使得缺人又缺钱的中小险企只能浅尝辄止，只有少数大型险企有实力深度布局。
此前，就有部分大型险企试水了AI大模型，如阳光保险于2023年推出的保险垂直大模型开放平台“阳光正言GPT”，中国人保于同年推出自研的“数智灵犀—人保大模型”。
对于中小险企来说，如果能借助AI大模型提高经营效率，那么就能弥合部分与大型险企之间人力和财力上的差距。有险企负责人此前接受媒体采访时表示：“大模型的投入主要来自两个部分，一个是算力的投入，另一个是技术团队的投入……通过AI大模型，保险公司的费用在理想情况下可以被压缩99%。如果保险公司可以掌握这项技术，那节约出来的费用可以投入到更好的客户服务和定价更低的产品上。”
打下了算力成本，通过开源降低外部接入成本， 以高性能和低成本优势被市场热捧的DeepSeek或许将成为接下来一段时间内行业中小险企数智化转型升级的重要抓手。DeepSeek官网显示，DeepSeek V3模型的调用价格为每百万输入tokens（词元）2元，每百万输出tokens8元。而GPT-4o模型的调用价格则分别为2.5美元和10美元。
05
奇点将至：不要高估AI的短期影响，也不要低估AI的长期影响
伴随DeepSeek所激发的忐忑与兴奋的心情，焦虑也开始更多出现，未来究竟会怎样：代理人会不会失业，险企用工会否大幅减少，当资源向掌握更多高科技的少数人手中进一步集中，市场会怎样，社会会怎样，你我会怎样？奇点将至，没人能给出确切答案。
对于保险业及其从业者而言，在这样一个不确定的时代，或许最重要就是“以变应万变”，保持敏锐，保持进取，避免为时代车轮所碾压。还须注意到，保险业务涉及范围广泛且关乎国计民生，保险公司天生具有风险厌恶基因和系统稳定性焦虑。因此在面对数智化转型中不成熟的第三方技术平台时， 保险业的复杂环境就决定了AI技术在保险业的应用是一个比较漫长的过程。
与银行、券商、基金等金融机构大规模对接DeepSeek的盛况不同，保险业此轮接入DeepSeek的动作姗姗来迟。 截至笔者写稿，已有新华保险、人保财险、众安信科、平安好医生、北大方正人寿等部分保险公司宣布接入DeepSeek。
不过从长远来看，AI技术对于经济社会的影响注定是全局性的。在为国家科技实现重大跃升欢欣鼓舞的同时，对于后续的很多治理问题，也应该尽早地提到台面上来。
