AI核保密码：解锁保险效率革命的瑞士军刀

第一章：

DeepSeek基础操作和效率拉升入门

1.1 迅速上手：从零到一的DeepSeek操作指南

Ÿ 注册和登录：网页端和APP端注册流程（手机号、邮箱，第三方登录）

Ÿ 界面导航：核心功能区（对话输入，模型切换、文件上传入口）的布局拆解

Ÿ 对话基础招数：怎样用自然语言提问（防止复杂提示词，直接描述诉求）

Ÿ 文件上传功能：支持格式（PDF/Excel/图片）以及操作步骤

Ÿ 联网搜索：开启实时资讯验证和资料来源标注

Ÿ 输出精进：分点输出、字数限制、指定格式的招数

抓手支持：DeepSeek网页端/APP，提示词库（DeepSeek内置模板）

实例：某保险公司新人用DeepSeek迅速生成买方投诉处理话术，效率拉升60%。

课堂上手：实地还原买方咨询情境，用DeepSeek生成准则回复并精进格式。

1.2 模型选项：V3和R1模型的情境化运用

Ÿ V3模型特点：反应快，适合日常问答（如保单条款解释）

Ÿ R1模型优势：推演拆解本领（如隐患评核报告撰写）

Ÿ 切换推演：根据差事复杂度选项模型（简单差事用V3，复杂拆解用R1）

Ÿ 协同事务流：先用R1拆解问题轮廓，再用V3生成内容

Ÿ 成本将控：R1模型的高效用法（减少冗余token消耗）

Ÿ 错误排查：模型响应异常时的切换打法

抓手支持：DeepSeek模型切换按照钮、API调用文档（开发者模式）

实例：某队伍用R1模型拆解买方退保原因，生成10页深度报告，替代人工3天事务量。

课堂上手：分组对比V3/R1对同一保险实例的拆解结果，碰头适用情境。

1.3 基础办公：文档和表格的AI自动化处理

Ÿ 合同生成：输入买方资讯自动生成投保协议

Ÿ 资料清洗：Excel表格去重，格式纠错（如保费金额单位统一）

Ÿ PPT大纲生成：输入要害词生成保险货品推介轮廓

Ÿ 邮件自动化：批量生成买方续保提醒邮件

Ÿ 多语言翻译：中英文保单条款互译

Ÿ 会议纪要：语音转文字后自动提炼行动项

抓手支持：DeepSeek文件上传功能、WPS AI插件

实例：某分公司用DeepSeek 10分钟完成300份续保通知，在实际应用里，错误率降至0.5%。

课堂上手：上传杂乱保费资料表，用DeepSeek清洗后生成可视化图表。

1.4 资料处理：保险报表的清洗和拆解实战

Ÿ 资料导入：Excel/CSV文件上传和拆解

Ÿ 异常值检测：自动识别保费异常波动（如同比超200%资料）

Ÿ 统计计算：自动生成保费收入均值、准则差等等指标

Ÿ 可视化输出：生成柱状图/折线图展示区域保费趋势

Ÿ 报告整合：资料拆解结果自动插入Word模板

Ÿ 权限管控：敏感资料脱敏处理招数

抓手支持：DeepSeek资料拆解模块、Excel AI插件

实例：某精算队伍用DeepSeek拆解10万条理赔资料，发现欺诈模式准确率拉升35%。

课堂上手：实地拆解还原保费资料表，往细里说，用DeepSeek生成季度报告摘要。

第二章：

DeepSeek核心功能和保险情境融合

2.1 智能问答：保险专精学识库构筑和调用

Ÿ 条款解读：用白话解释重疾险免责条款

Ÿ 合规问答：实时查询最新监管政策

Ÿ 货品对比：自动生成不同险种优劣势表格

Ÿ 实例库调用：输入要害词调取相似判例

Ÿ 多轮追问：针对复杂理赔情境持续深挖

Ÿ 学识库更新：上传最新监管文件达成资讯同步

抓手支持：DeepSeek联网搜索功能、自定义学识库

实例：某顾问用DeepSeek 1分钟内解答买方关于"甲状腺结节投保"的10个连环问题。

课堂上手：还原买方咨询年金险收益计算，从实践看，用DeepSeek生成分年龄段的回报率表。

2.2 内容生成：从货品说明书到营销文案

Ÿ 条款简化：将50页条款浓缩为1页要点

Ÿ 朋友圈文案：生成节日保险促销话术

Ÿ 培训材料：自动生成新人货品学识指引

Ÿ 短视频脚本：输出保险学识科普剧情大纲

Ÿ 邮件模板：批量生成高端买方资产配置建议

Ÿ 话术精进：将专精术语转化为老年人易懂语言

抓手支持：DeepSeek+R1模型、ChatPPT

实例：某队伍用DeepSeek 3小时完成全年24节气营销文案，阅读量拉升120%。

课堂上手：实地将复杂货品说明书改写为抖音短视频脚本。

2.3 隐患预测：机器研习模型在保险中的运用

Ÿ 资料标注：自动标记高隐患投保人特征

Ÿ 预测建模：用历史资料训练续保率预测模型

Ÿ 可视化预警：生成区域隐患热力图

Ÿ 报告生成：自动输出隐患评核摘要

Ÿ 参数调优：借助多轮对话精进模型准确率

Ÿ 合规查验：识别模型存在的偏见隐患

抓手支持：DeepSeek代码生成功能、Python

实例：某公司用DeepSeek构筑台风灾害赔付预测模型，资金准备效率拉升40%。

课堂上手：用还原资料训练简单的续保预测模型并验证成效。

2.4 流程自动化：从核保到理赔的AI改造

Ÿ 资讯抓取：自动提取体检报告要害指标

Ÿ 规则引擎：配置自动核保条件判断

Ÿ 邮件触发：理赔进度自动推送

Ÿ 工单生成：将买方电话录音转为服务工单

Ÿ 资料同步：多系统间保单资讯自动对齐

Ÿ 异常中断：识别可疑理赔自动转人工

抓手支持：DeepSeek+Python自动化脚本、Zapier

实例：某公司达成车险小额理赔全自动处理，时效从3天缩短至2小时。

课堂上手：配置简单的自动核保规则并测试运行。

第三章：

DeepSeek在队伍协同和管控中的运用

3.1 会议管控：从筹备到执行的AI赋能

Ÿ 智能议程生成：输入议题自动排列优先级和时间分配

Ÿ 语音转文字：实时转录会议内容并标注发言人

Ÿ

行动项提取：自动识别

“待办事项”并分配责任人

Ÿ 冲突预警：借助语义拆解发现看法矛盾点

Ÿ 多语言支持：中英文会议纪要同步生成

Ÿ 历史追溯：关联过往会议记录自动提醒未完成差事

抓手支持：DeepSeek语音转写模块、钉钉/飞书插件

实例：某保司经营拆解会用DeepSeek实时生成带执行清单的会议纪要，会后跟进效率拉升50%。

课堂上手：上传一段还原会议录音，用DeepSeek生成结构化纪要并标记隐患点。

3.2 项目管控：保险专项差事的AI监控

Ÿ 甘特图生成：输入差事清单自动生成可视化进度表

Ÿ 隐患预测：借助历史资料识别可能延误的节点

Ÿ 资源调度：根据成员本领自动匹配差事

Ÿ 日报自动化：抓取各子系统资料生成项目日报

Ÿ 智能提醒：要害节点前3天自动推送预警

Ÿ 复盘报告：项目结束后自动生成心得教训文档

抓手支持：DeepSeek+Excel甘特图模板、JIRA资料接口

实例：某健康险上线项目用DeepSeek监控200+差事节点，提前7天发现系统对接隐患。

课堂上手：实地配置新货品开发项目的要害路径监控规则。

3.3 学识共享：构筑动态更新的队伍智库

Ÿ 问答库建设：将碎片化心得转化为可检索学识

Ÿ 实例沉淀：自动提取交流记录中的典型情境

Ÿ 版本将控：监管政策变更时自动标记过期内容

Ÿ 智能检索：用自然语言查询历年理赔纠纷处理方案

Ÿ 权限分层：敏感资料对新人自动屏蔽

Ÿ 研习路径：根据岗位自动推荐学识包

抓手支持：DeepSeek学识库功能、Confluence插件

实例：某分公司将3000份核保实例导入DeepSeek，新人处理复杂实例速度拉升2倍。

课堂上手：将还原的买方投诉记录转化为准则化解指引。

3.4 绩效拆解：从资料到决策的AI驱动

Ÿ KPI拆解：将年度标的分解为季度/月度监控指标

Ÿ 异常检测：自动标记绩效波动超20%的队伍

Ÿ 归因拆解：借助多维度资料定位问题根源

Ÿ 可视化看板：生成可交互的实时业绩地图

Ÿ 预测模型：利用历史资料推算季度达成概率

Ÿ 个性化改进：针对弱项生成本领拉升方案

抓手支持：DeepSeek资料透视功能、Power BI

实例：某区域总监用DeepSeek发现某队伍车险续保率低的根本原因是服务响应超时。

课堂上手：拆解还原的队伍绩效资料表，生成问题诊断报告。

第四章：保险业界专项解题打法规划

4.1 买方诉求拆解：从资料到洞察的AI路径

Ÿ 画像构筑：整合消费/健康/家庭资料生成3D买方画像

Ÿ 诉求预测：借助生命周期阶段推断保险缺口

Ÿ 情感拆解：从通话记录识别买方潜在不满

Ÿ 智能问卷：根据初始回答动态调整调研问题

Ÿ 竞品对标：自动抓取市场货品开展优劣势对比

Ÿ 方案生成：输出个性化保障组合建议书

抓手支持：DeepSeek买方画像模块、问卷星API

实例：某银保队伍用DeepSeek拆解高净值买方资料，定制化方案签约率拉升45%。

课堂上手：基于还原买方资料生成家庭保障方案并制作PPT。

4.2 货品规划：保险条款的AI精进打法

Ÿ 条款简化：将专精术语转化为买方易懂语言

Ÿ 漏洞扫描：借助历史诉讼实例发现条款隐患

Ÿ 定价精进：结合区域隐患资料动态调整费率

Ÿ 合规查验：自动比对最新监管要求

Ÿ 竞品借鉴：智能提取市场革新条款要素

Ÿ 测试还原：用虚拟买方资料验证货品勾住力

抓手支持：DeepSeek法律文本拆解、精算模型

实例：某公司用DeepSeek精进百万医疗险条款，买方咨询量下降30%但转化率拉升25%。

课堂上手：对现有条款开展可读性精进并生成对比报告。

4.3 销售支持：AI驱动的全流程赋能

Ÿ 话术生成：根据买方类型推荐交流打法

Ÿ 异议处理：实时提供化解话术（如"保费太贵"）

Ÿ 实例匹配：自动推送相似买方成功实例

Ÿ 诉求唤醒：借助生活情境提示隐患缺口

Ÿ 智能跟单：根据买方行为预测成交概率

Ÿ 电子签单：自动生成投保链接并追踪打开率

抓手支持：DeepSeek销售助手、公司微信插件

实例：某代理人用DeepSeek实时话术支持，往细里说，大额保单成交周期缩短60%。

课堂上手：还原买方拒绝情境，用AI生成破冰话术并开展定位担当。

4.4 合规风控：AI构筑的监管防火墙

Ÿ 录音质检：自动识别违规话术（如承诺收益）

Ÿ 文件审查：扫描合同中的格式条款隐患

Ÿ 舆情监控：实时抓取网络负面评价

Ÿ 洗钱识别：借助交易模式检测可疑保单

Ÿ 监管更新：自动解读新规对业务的影响

Ÿ 审计追踪：构筑不可篡改的操作日志

抓手支持：DeepSeek合规审查模块，天眼查接口

实例：某公司用DeepSeek拦截代理人违规承诺，具体来看，监管处罚同比下降80%。

课堂上手：拆解还原的销售录音，标记违规话术并生成整改建议。

第五章：

AI伦理和合规隐患管控

5.1 资料隐私：买方资讯的AI防护架构

Ÿ 资料脱敏：自动隐藏买方身份证后四位/手机号中间段

Ÿ 权限分级：根据定位动态将控资料查看范围（如新人仅见部分字段）

Ÿ 加密传输：文件上传和下载时的端到端加密

Ÿ 合规查验：自动识别保单中的敏感资讯（如健康资料）

Ÿ 泄露化解：还原资料泄露情境生成应急预案

Ÿ 员工培训：用AI生成资料安全测试题并追踪完成率

抓手支持：DeepSeek隐私保护模块，IBM Guardium

实例：某公司用DeepSeek对10万份体检报告脱敏处理，借助银保监资料安全查验。

课堂上手：上传还原买方资料表，往细里说，具体来看，用DeepSeek完成脱敏并导出安全版本。

5.2 算法偏见：公平性检测和修正方案

Ÿ 偏差识别：检测核保模型对不同性别/年龄的差异

Ÿ 资料平衡：自动补充欠代表性群体样本

Ÿ 公平性报告：生成模型决策影响分布图

Ÿ 阈值调整：动态精进不同人群的借助率

Ÿ 追溯制度：标记可能涉及歧视的决策记录

Ÿ 伦理审查：构筑多部门联合评核流程

抓手支持：DeepSeek公平性检测抓手、IBM AI Fairness 360

实例：某寿险公司发现重疾险模型对女性拒保率异常，在实际应用里，经调整后投诉量下降60%。

课堂上手：拆解还原核保资料，检测潜在偏见并提出修正方案。

5.3 责任边界：人机协同的隐患分割制度

Ÿ 决策日志：记录AI建议和人工最终决策对比

Ÿ 隐患分级：将差事划分为全自动/半自动/人工审核

Ÿ 异常熔断：当AI连续3次建议被驳回时触发人工接管

Ÿ 责任追溯：借助操作日志重建决策链路

Ÿ 保险制度：为AI决策错误购买专精责任险

Ÿ 法律适配：根据《算法推荐管控规定》设置复核节点

抓手支持：DeepSeek审计追踪功能、Splunk日志系统

实例：某车险自动定损误判实例中，借助日志明晰AI责任占比，防止公司损失。

课堂上手：还原自动驾驶险理赔纠纷，运行层面，往细里说，实操中，划分人机责任并撰写报告。

5.4 合规审计：AI驱动的动态监管适配

Ÿ 政策监控：实时抓取银保监官网新规

Ÿ 影响拆解：自动生成新规对现有业务的影响清单

Ÿ 文档比对：查验保险合同和最新监管要求的差异

Ÿ 培训同步：根据新规自动更新员工考核题库

Ÿ 举报处理：用NLP拆解投诉信中的合规隐患

Ÿ 还原查验：生成监管实地查验问题清单以及应答打法

抓手支持：DeepSeek监管雷达模块，Thomson Reuters合规云

实例：某公司在《互联网保险新规》发布后，48小时内完成全部货品调整。

课堂上手：针对还原监管新规，用DeepSeek生成业务影响报告。

第六章：持续研习和本领进化架构

6.1 个人认证：AI本领分级认证架构

Ÿ 本领地图：生成岗位所需的AI本领雷达图

Ÿ 关卡规划：从L1（基础操作）到L4（模型训练）的晋级路径

Ÿ 实战考核：在沙箱环境中处理还原业务情境

Ÿ 证书管控：区块链技艺存证认证结果

Ÿ 学分银行：整合线上线下研习结晶

Ÿ 动态更新：每季度刷新认证准则

抓手支持：DeepSeek研习平台、Coursera本领认证

实例：某公司施行AI持证上岗制度，核保错误率同比下降42%。

课堂上手：在还原系统中完成L2认证考试中的资料拆解差事。

6.2 学识迭代：组织智慧库的AI进化制度

Ÿ 心得收割：自动提取出色员工的交流记录实例

Ÿ 学识图谱：构筑保险条款-实例-法规的关联网络

Ÿ 智能推送：根据事务情境推荐相关学识卡片

Ÿ 版本管控：标记过期的货品说明文档

Ÿ 跨域迁移：将车险心得转化到健康险领域

Ÿ 自研习制度：设置学识库自动更新触发条件

抓手支持：DeepSeek学识引擎、Notion AI

实例：某公司将20年核保心得数智化，新人练就周期从6个月缩短至2个月。

课堂上手：将零散的业务邮件转化为结构化学识条目。

6.3 情境探索：AI+保险的革新实验工场

Ÿ 诉求挖掘：用舆情拆解发现潜在保险情境（如宠物殡葬险）

Ÿ 原型规划：72小时迅速产出货品MVP

Ÿ 压力测试：用虚拟买方群验证货品可行性

Ÿ 合规预审：提前识别革新业务的法律隐患

Ÿ 资源匹配：自动对接技艺供应商和内部诉求

Ÿ 革新孵化：设立AI专项革新基金

抓手支持：DeepSeek革新实验室、Axure原型抓手

实例：某队伍用AI发现露营热趋势，推出户外运动险3个月保费破千万。

课堂上手：基于实时热搜榜，规划一款网红经济相关保险货品。

6.4 反馈进化：从业务资料到模型精进的闭环

Ÿ 问题采集：设置买方端一键反馈AI服务

Ÿ 根因拆解：用鱼骨图自动定位模型缺陷

Ÿ 热更新：不中断服务的情况下迭代模型

Ÿ 成效追踪：A/B测试对比新旧版本表现

Ÿ 贡献激励：对提出有效改进的员工给予积分奖励

Ÿ 透明报告：每月向管控层展示AI进化结晶

抓手支持：DeepSeek反馈拆解模块、Optimizely

实例：某智能客服借助持续研习，破解率从68%拉升至89%。

课堂上手：拆解还原用户投诉资料，拟定模型精进方案并部署测试。

课程收束

+定位集体碰头+实战实例碰头

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

博闻智咨询|郁春江老师