当前,信息技术的大潮浩浩荡荡,奔涌向前。自2022年底ChatGPT问世以来,全球范围内爆发了前所未有的AI浪潮,生成式人工智能成为了学术界与产业界皇冠上最璀璨的明珠。2025年初,DeepSeek一鸣惊人,自其发布以来,凭借其强劲的深度思考能力、出色的性能表现以及显著降低的资源消耗,迅速在全球范围内引发了研究与应用的热潮。AI时代的犁庭扫穴,重塑了信息产业格局。

白鸽在线作为提供数字化风控应用的头部企业,以科技创新为核心,深度布局大数据+云计算+人工智能等前沿技术,通过“场景+金融+产业”大数据,打造全栈全域的智能风控解决方案。此前,已经构建了“MaaS六大模型”方案,实现了多场景“AI+大数据”应用能力,并进行算法革新、成本优化与场景创新,打造生成式人工智能系统,树立了业界范围内领先的“场景+AI+大数据”融合的标杆。

近日,白鸽在线第一时间对DeepSeek展开了深入研究,目前已全面接入DeepSeek,焕新升级的“MaaS六大模型”方案,基于模型与AI的组合,将推动保险行业从“事后补偿”向“事前预防+事中干预+精准服务”转型,通过强化学习在动态定价、关联风险识别、监管合规等领域的深度应用,实现保险全流程的智能重构。

“方舟”场景风险预警模型,通过实时数据处理和机器学习预测风险,基于历史数据和实时监控来预警风险事件。对自然灾害或事故高发区的实时监测,如车险中的驾驶行为监控。接入DeepSeek后,可实现实时数据处理、多模态学习、精准预警等。

“飞秒”保费智能定价模型,用于分群客户并个性化定价。利用大数据和机器学习细分客户,动态调整保费。如健康险根据可穿戴设备的数据调整费率,进行精准定价,同时确保公平性。在接入DeepSeek后可实现深度分群,动态定价,动态调价等。

“智瞳”保险理赔预测模型,智能精准预测损失金额。通过分析历史理赔数据及集成外部数据源,用回归模型或NLP处理医疗记录,提高理赔的准确性,防止欺诈。接入DeepSeek后,可实现多区域迁移学习、快速理赔、控损增效等。

“乐荐”保险智能推荐模型,根据客户的用户画像、客户已购买的产品或需求,地理位置等信息,向客户推荐相匹配的附加险或升级产品进行协同过滤和深度学习,结合DeepSeek可实现智能推荐,基于地理位置(如洪水高发区)和时间(如旅游旺季)推荐特定险种。

“睿析”信用评分模型,用时间序列分析与异常检测处理交易数据,评估客户信用风险,用于保险或信贷产品。接入DeepSeek后可实现分析用户交易网络(如频繁转账对象),识别团伙欺诈;无监督学习,智能检测异常交易模式(如突然大额消费);联合学习,在保护隐私前提下,跨机构联合训练模型,提升数据广度,识别高信用客户推送高额保单,提升转化率。

“鉴信”黑名单识别模型,基于业务系统前端,客户记录投诉用户行为采集数据源,智能识别判断用户是否为黑名单用户,反欺诈检测,结合数据样本生成异常理赔样本,训练欺诈识别模型。接入DeepSeek后,可节约30%以上恶意投诉处理成本。

通过接入DeepSeek,将提升原有模型的智能化水平,主要体现在:

·增强了实时数据处理,利用流计算框架实时分析数据,结合深度学习捕捉时序风险特征;

·多模态学习能力,融合结构化数据与非结构化数据,提升风险识别全面性;

·自适应学习,通过在线学习动态更新模型,适应环境变化(如天气突变、政策调整);

·丰富了知识图谱,构建保险产品关联图谱(如“车险+轮胎险”),挖掘隐需求;

·创建会话式AI,通过聊天机器人主动触发推荐,提升交互体验;

·对用户进行情感分析,使用DeepSeek分析客服并识别对话情绪,识别恶意投诉(如威胁性语言)。

此外,在全面接入DeepSeek后,白鸽在线的“MaaS六大模型”方案,形成了“风险预警-精准定价-智能理赔-个性推荐-信用评估-黑名单拦截”的全链条保险科技解决方案,可实现协同增效策略,在数据融合方面,整合“睿析”的信用数据与“方舟”的风险数据,构建用户全生命周期风控体系;在闭环生态方面,“乐荐”推荐产品后,“飞秒”动态定价,形成销售闭环;在API经济方面:将模型能力封装为API,供第三方合作伙伴调用,打造保险科技平台。

白鸽在线技术与研发中心负责人潘剑锋表示,全面接入DeepSeek不仅是技术整合,更是智能生态协同的探索,白鸽在线将围绕“智能数据分析、云端一体、模型优化、交互融合以及数字化风险管理”等领域进行持续创新,实现技术能力与市场份额双提升。

未来,白鸽在线将持续跟进DeepSeek等前沿AI技术的发展,结合多年深耕行业所积累的深厚经验及丰富场景数据,持续提升公司各类产品的智能化水平,为数字化风险管理带来全新的变革与突破。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。

责任编辑：kj005