课程背景
在金融保险业界数智化和智能化转型的浪潮下，具身智能技艺正渐次运用于买方服务、隐患将控、理赔处理等等核心业务情境。可是，技艺队伍仍面临资料处理复杂、多系统协同效率低、业务和模型融合难度大等等挑战。本课以
"业界运用和前沿技艺融合" 为核心，锁住 DeepSeek 以及配套 AI 抓手在保险业务中的落地实践，借助拆解保险货品规划、智能理赔、反欺诈拆解、买方画像构筑等等典型差事，提供 "抓手 + 金融情境 + 跨技艺实例" 的实战教学。参训者将掌握怎样将大语言模型和具身智能系统结合，拉升业务建模效率、精进人机协同流程，达成技艺赋能和业务革新的双向突破。
课程收益
·
领会生成式
AI和具身智能在保险业务中的融合价值，掌握其在智能客服机器人，理赔定损视觉系统、动态隐患评核等等情境的运用推演。
·
熟练运用
DeepSeek 完成保险业务建模、资料清洗、规则脚本生成、报告自动生成等等技艺差事。
·
能够独立规划基于
DeepSeek 的保险业务链路自动化方案，如自动化理赔报告生成、多源资料对账、货品条款比对等等。
·
掌握
DeepSeek 和金融资料系统（如SQL资料库、Python拆解环境、BI看板）的融合办法，达成保险资料从采集到决策的全链路提速。
·
将重复性高、规则明晰的技艺差事（如测试用例生成、接口文档撰写、资料标注指令生成）交由
AI 完成，释放技艺队伍锁住于算法精进和系统集成。
课程大纲
第
1 章：DeepSeek 和具身智能在保险科技中的融合路径
1. AI 抓手对保险科技队伍的核心价值
o 技艺端：加速算法原型验证、自动化资料标注和模型报告生成；
o 业务端：拉升理赔响应速度、增强买方交互体验、降低营运隐患。
2.
面向保险资料安全的
AI 抓手选型
o
秘塔
AI：处理保险买方隐私资料、内部精算模型时的安全型 AI 抓手；
o
私有化模型
+ 提示词工程：在合规前提下达成买方意图识别和保单推荐。
3. DeepSeek 不同模型在保险情境的适配打法
o R1 模型：适用于保险条款拆解、常见QA生成、日志拆解等等日常差事；
o V3 模型：支持精算还原代码生成、多模态理赔资料处理、可视化脚本编写。
4. DeepSeek 开发保险业务原型抓手
o 理赔材料自动归类抓手：根据影像资料类型（如车损照片，医疗单据）自动分类并触发后续流程；
o 保险货品比对程序：输入用户诉求，自动输出不同货品的保障范围和价格对比表；
o
反欺诈规则生成器：基于历史欺诈实例，生成隐患规则推演（
SQL或者Python脚本）；
o
买方意图识别接口：将
DeepSeek 接入客服对话系统，从实践看，实时识别保险咨询意图并推荐应答打法。
第
2 章：DeepSeek 辅助保险货品和技艺方案规划
1.
保险情境
PPT和文档智能生成
o
自动生成
"智能定损货品发布会PPT"，输出"多模态融合技艺""实时视频理赔"等等核心卖点；
o
规划器自动适配
"平安橙"品牌色，统一资料图表风格（如理赔时效对比，欺诈识别准确率）。
2. DeepSeek 辅助技艺白皮书和项目方案构思
o
核心主题
1："基于具身智能的车险实地查勘机器人技艺架构"
§ 输出视觉感知模块、人机交互推演、和后端核赔系统对接方案。
o
核心主题
2："AI 驱动的健康险买方全生命周期管控"
§ 构筑从投保建议到理赔服务的智能闭环，嵌入健康行为反馈制度。
3.
融合专精抓手拉升技艺文档输出效率
o
对接
WPS 灵犀：调用平安模板迅速生成"技艺评审报告""项目立项书"；
o
采用
Kimi-AI 拆解长技艺文档（如保险业界智能准则），提炼呈报要点。
第
3 章：DeepSeek 赋能保险资料智能处理和模型开发
1.
保险资料清洗和拆解实战
o 自动识别理赔资料异常（如重复索赔、地域聚集隐患）；
o 拆解买方行为资料，提取投保偏好和离职预警信号。
2. DeepSeek 编写资料处理脚本和模型辅助代码
o
情境
1：自动编写 SQL，从多表中提取"高隐患买方画像"特征；
o
情境
2：生成 Python 脚本，达成对保险文本资料（如投诉内容）的情感拆解和主题聚类；
o
情境
3：编写可视化代码，绘制"理赔周期分布图""货品销量热力图"。
3.
构筑保险专用资料拆解抓手链
o
开发
HTML 抓手达成"多分支机构业绩资料一键合并"；
o
生成自动化报表，具体来看，动态展示
"理赔率变化趋势""渠道销售效能"。
4.
生成保险业务可视化看板
o
核心看板
1："实时理赔看板"——展示各地区理赔数量，平均处理时长、欺诈嫌疑案件；
o
核心看板
2："智能保险货品看板"——动态监控货品销量、用户满意度、理赔发生率。
第
4 章：前沿技艺融合实例——当具身智能遇见 DeepSeek
1.
实例一：车险查勘机器人的多模态差事调度
o
采用
DeepSeek 拆解实地语音指令 + 视觉识别车辆损伤部位；
o 输出准则化的查勘报告并同步至理赔系统。
2.
实例二：健康险中的虚拟健康助理
o
基于
DeepSeek 构筑对话推演，带出用户完成健康资料填报；
o 结合穿戴装置资料，生成个性化保险建议报告。
3.
实例三：反欺诈联合建模中的特征工程加速
o
利用
DeepSeek 生成特征提取脚本，拉升建模效率；
o 自动输出欺诈规则解释文档，辅助风控评审。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|赵保恒老师
适合谁听
具身智能研发队伍：负责保险情境机器人、视觉系统、语音交互模块开发的技艺人员。 资料科学和机器智能岗：从事买方画像、隐患预测、理赔反欺诈等等模型构筑和精进的专精人员。 保险货品和技艺融合岗：负责将AI本领嵌入保险货品规划的业务技艺主力。 理赔和风控技艺队伍：运用计算机视觉、自然语言处理等等技艺达成自动化理赔和隐患将控的工程师。 金融科技研发管控岗：统筹技艺路线。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。