从应用场景来看，保险公司 AI 解决方案主要两大核心领域：第一个场景是个贷或者是综拓，尤其是有寿险业务的公司，（比如说像国寿财、太平，还有内部员工的为这三类人群服务）；另外一个场景主要服务在车商场景，在整个大时代背景下，很多车商由于资金紧张，现基本已经不配置专有的报价员和出单员了，所以说在高度依赖保险公司的报价和出单，尤其是在新车这个场景，我们现在用AI类型解决的非常好，当然续保也是同样的道理。
保司对 AI 内勤的深度接纳，核心原因在于行业正经历深度 "减员增效" 变革：传统内勤团队在应对代理渠道及车商场景时，面临两大痛点 ——一是报价响应时效难以满足一线业务需求，尤其在早中晚业务高峰时段，人工服务的实时性不足直接影响客户体验；二是人力成本刚性约束下，难以通过扩编解决效率问题。在此背景下，AI 技术成为破解人力瓶颈的核心方案，其 7×24 小时在线服务、毫秒级响应速度与标准化作业流程，精准匹配了行业降本增效的迫切需求。
智能核保的发展则与车险市场化改革深度关联：三次费改后，首次核保通过率整体偏低（平台数据显示不足 40%，约 30% 左右），需大量二次人工干预。AI 核保系统的引入，通过机器学习优化核保规则，实现自动化风险评估与保单调整。当 AI 系统能覆盖从报价、核保到出单、登账的全流程 60%-70% 业务量时，其规模化应用将进入加速期。
随着 AI 内勤在行业内的快速推广，保险公司的直销业务占比有望持续扩大。保司不仅能通过智能内勤服务覆盖更多代理人，还能借助 AI 技术触达更多车商、修理厂，尤其是以往由中介服务的长尾客户，未来保司将直接为这类客户提供服务供应链层级将缩短 1-2 级，这是行业发展的必然趋势。对于中介而言，这一变化无疑构成挑战，在 AI 时代背景下，中介该如何抢占先机、精准卡位？下期分享。
联系电话
郭先生17869841305(微信同号)
周女士18725054390(微信同号）