2025年11月1日，阿里云新金融保险行业AI技能大赛在北京圆满落幕，大赛设置六大保险场景AI核心赛道，吸引了众多在保险领域业务的科技公司报名参加，安畅的参赛作品「分承保邀约智能体」凭借优秀的流程设计和POC测试集的高准确率荣获“再保领域”第一名佳绩，一举斩获「再保场景」赛道冠军及保险行业“最具商业价值奖”。
//再保险业务流程提效难
再保险是保险企业风险转移的重要机制。在再保险业务中，临时分保是针对高风险、非标准保单的重要业务模式，其业务流程始于“分承保邀约”，即原保公司通过电子邮件向再保公司发出合作邀约。
因临时分保具备“一事一议”的特性，原保险公司每遇到一笔需要分保的业务，都需要单独与再保险公司进行沟通、谈判，并签订一份独立的再保险合同。传统模式中，再保险公司的承保业务人员需要手动阅读这些格式不一、信息分散的文档，并将关键业务参数逐一录入到业务系统。这一过程存在诸多不便：
信息零散非结构化：邀约信息分散在冗长的邮件正文、附件（如：PDF、Word、图片等）及历史往来邮件中，因业务多为非标准保单，所以信息格式不一，缺乏统一标准。
高度依赖人工处理：承保业务人员需耗费大量时间手动翻阅、复制、粘贴业务内容，从中提取保单号、标的物、保额、免赔额等关键字段。此过程不仅效率低下，日均处理量有限，更是人为错误的高发区。
流程效率瓶颈凸显：信息提取、归类、核验成为整个临分承保业务效率的“卡脖子”环节，直接影响后续风险评估、报价与录入系统的效率。
//AI智能体破解效率困境
安畅基于阿里云百炼平台，为该场景定制了“分承保邀约智能体”，实现对邀约邮件、Slip以及账单等相关资料的信息识别与核验，简化摘要表录入及摘要表信息工作，大幅度提高流程效率。
双模文档智能识别：结合阿里云qwen3-vl-plus视觉模型与qwen3-max对话模型，实现对邮件内容的“图文双解”。无论是纯文本、扫描版PDF图片，还是邮件中的签名、盖章等模糊图像内容，都能被准确识别和解读。同时，解决方案支持将提取结果按需输出为Markdown或Word格式，便于与各类信息系统对接。
多级分段RAG检索增强：依托智能体平台内置知识库，构建了专业的“标的标签知识库”。创新性地采用多级分段RAG检索策略，将标的物的一级、二级行业类别预置入提示词，三级、四级细分类别通过RAG动态检索获取。极大地提升了AI对再保险专业领域的认知深度与准确性。
拟人流程设计与上下文工程：通过训练，智能体能模仿资深承保业务人员的业务路径，执行三步走策略：首先梳理往来邮件的沟通脉络，其次精准抓取核心承保要件，最后进行多维信息的交叉比对与研判，通过结合LLM上下文工程，确保输出结果稳定、可靠。
实时检索插件集成：集成安畅旗下AI技术公司「安思派人工智能」的 “联网搜索”能力，自动核验标的物的准确信息（如：位置信息、公示信息等），提升数据录入的真实性，减少人工核验真实性导致的流程阻塞。
//安畅携手阿里云为再保险提质增效
经过赛场多次真实业务场景的模拟验证（场景数据由真实客户提供），「分承保邀约智能体」针对POC测试集中的关键信息提取准确率稳定在95%以上，输出内容的质量完全达到商业场景落地的标准。智能体成功将复杂单票业务的信息处理时间从小时级缩短至分钟级，流程效率极大幅度提升，使承保业务人员得以从繁琐的查找录入工作中解放出来。
同时，基于大模型的自动化提取不仅避免了人为疏忽，还通过交叉校验机制显著提升数据质量，确保关键字段提取准精炼且准确。智能体输出的数据也严格遵循预设规范，有效消除人为操作的习惯性差异，为后续数据分析、模型训练和业务决策奠定了高质量的标准化数据。「分承保邀约智能体」让承保业务人员能够将更多精力投入到高价值的风险分析和交易决策中，真正驱动AI创新技术为再保险业务提质增效！
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