水滴科技：百亿参数大模型重塑保险业务链，实现7x24小时全天候获客与边际成本骤降

主讲人信息溯源： 黄明星，水滴科技（于2024腾讯全球数字生态大会发布）

突破传统人工坐席的产能天花板与复杂知识学习瓶颈

在医疗健康与保险服务全生命周期中，涵盖了投放、续保、核保、理赔及客服等高度依赖人工沟通的业务环节。为了实现保险服务的普惠化与规模化，企业亟需解决传统人工坐席面临的核心限制条件：

• 服务时长与情绪管理受限： 人工坐席标准服务时间仅覆盖工作日9:00至18:00，且在面对复杂客诉时容易产生情绪波动，难以保证绝对的服务一致性。
• 复杂险种知识承载力不足： 面对海量的保险条款，单个人工坐席平均仅能熟练掌握 5-10款 保险产品，且对复杂逻辑的学习速度较慢。
• 规模化扩张的成本阻碍： 传统模式下，虽然单兵培训成本较低，但随着业务规模扩大，人力边际成本呈线性高企态势，制约了业务的快速增长。

部署“AI坐席+AI助理”双引擎大模型应用矩阵

为打破上述业务瓶颈，水滴科技重构了保险业务场景的工作流，针对“保险服务、工作助理、内容生成”三大核心需求，自主研发并部署了基于大模型的三维解法：

• 进化至3.0阶段的AI保险坐席 (Agent)： 依托百亿至千亿级参数大模型（结合FST+ICL技术），AI坐席已具备操作人工坐席CRM系统的能力。通信链路打通了电话、企业微信（企信）与短信并行沟通，能够跑通车险等主流场景，并自主规划包含 5次以上 交互的工作流程与总结。
• 全栈AI保险助理“水滴水守” (Copilot)： 专注于深度赋能核保咨询（如特定疾病投保准入）、条款解析（如等待期理赔规则）以及复杂产品的优缺点对比，作为专家智库辅助决策。
• 保险内容生成引擎 (AIGC)： 支撑视频号运营、小红书运营等全渠道的营销内容工业化生产。

驱动服务提效与人力模型重构的量化业务表现

通过将大模型深度嵌入核心业务，水滴科技在医疗险及车险场景中取得了明确的量化业务回馈：

• 服务产能与知识厚度的跨越式提升：
  • AI坐席的服务能力已达到人工平均水平的 80%-110%。
  • 知识储备实现了降维打击，单AI模型可精准掌握 342款 保险产品（人工仅5-10款）。
  • 实现 7x24小时 实时在线响应，且服务态度维持绝对稳定。
• 高并发场景下的深度交互验证： 在支付中断、保单服务、续保等场景中，AI坐席每天稳定服务 数十万用户。能够处理医疗险服务过程中的 10000+ 复杂问题，目前实测与用户的单次真实语音对话时长最长可达 50分钟。
• 组织结构与成本模型的重塑： 商业化落地后，坐席结构成功转型为 20%人工坐席 + 80%AI坐席，大幅拉低了整体服务的边际成本，同时补足了尾部人类坐席的服务能力短板。
• 构筑底层技术壁垒： 投入 40人 的大模型产研团队，基于千万通人类对话及千款保险产品数据，沉淀了 40+ 算法创新与 50+ 专利。系统在百卡集群上完成了 100+ 次训练与 100+ 线上实验，在对齐（基于保险服务效果的奖励函数）、数据（稀疏异议样本增强）及长短记忆机制上形成核心护城河。

依托互联生态与底层算力释放垂直模型商业价值

水滴科技的大模型实践深度依赖于底层算力基建与前端触达生态的无缝融合。通过调用底层强大的百卡集群算力资源，保障了模型高频次的迭代训练与复杂推理。同时，大模型能力被直接嵌装入企业微信（企信）等核心社交与私域运营组件中，构建了“电话+企微+短信”的多模态交互闭环，确保了AI输出的决策逻辑能够以最符合用户习惯的路径完成最终触达与转化。