鼎诚人寿高性价比AI实践为中小险企打开数智化新通道

当人工智能技术加速渗透金融行业，保险业的转型逻辑正在被重新书写。从最初的自动化工具，到如今深度嵌入业务流程、管理决策与客户服务，AI已不再只是“加分项”，而逐渐成为影响经营效率与竞争格局的关键变量。然而，在这一轮技术浪潮中，一个现实问题始终横亘在大量中小险企面前：高昂的投入成本、复杂的技术门槛以及长周期的不确定回报，使得“全面AI化”看似方向明确，却难以下定决心真正落地。

正是在这样的行业语境下，鼎诚人寿以一条明显不同于传统路径的实践，给出了另一种可能性。通过坚持轻量化架构、精准化选型与强业务导向，鼎诚人寿在有限资源条件下完成了从AI技术底座搭建到企业级知识库构建，再到多业务场景智能体落地的完整闭环，用实际成果证明，中小险企同样可以在不依赖重资产投入的前提下，建立可持续、可复制、可扩展的AI应用体系。

从技术路径选择上看，鼎诚人寿并未简单追逐“最先进”或“最昂贵”的方案，而是从自身规模、业务复杂度与实际需求出发，确立了以“够用、好用、能迭代”为核心原则的轻量级AI架构。在算力层面，通过自有实体机、私有云与公有云相结合的混合架构，既控制了固定成本，又保留了弹性扩展空间；在模型层面，同时兼容商用大模型、开源模型与垂直领域模型，并通过统一调度平台进行管理，使模型选择不再成为一次性决策，而是具备动态优化能力。这种设计思路，使AI能力不再被单一技术路线所绑定，而能够随着业务变化不断调整。

更为关键的是，在平台与工具层面，鼎诚人寿大量采用开源框架并进行针对性二次开发，通过补齐用户、角色与权限管理等企业级能力，实现与原有IT架构的顺畅衔接。这种方式避免了“推倒重来”的系统重构风险，也显著缩短了从部署到应用的时间周期，使AI建设不再是一个孤立项目，而是自然融入企业整体信息化体系之中。

技术路径之外，组织方式的选择同样决定了AI能否真正落地。鼎诚人寿并未将AI建设完全交由单一技术部门承担，而是通过跨部门“攻坚小组”的形式，将技术人员与业务骨干紧密结合。在这一机制下，AI不再是被动响应需求的工具，而是与业务问题同步演进的解决方案。从2025年3月启动私有化部署，到8月企业级知识库上线，再到10月多场景智能体投入使用，短短八个月内完成从底层搭建到实际应用的全过程，背后正是组织协同效率与执行节奏的集中体现。

在具体应用层面，鼎诚人寿始终坚持以业务价值为锚点，将AI能力拆解并嵌入员工高频、刚性的工作场景之中，逐步形成覆盖办公、业务、服务与数据的智能体矩阵。这种“场景先行”的思路，使AI不再停留在概念层面，而是通过不断被使用、被验证、被修正，持续释放实际效能。

面向内部协同，办公智能体“AI小鼎”构建了PC端与移动端协同的使用体系，通过整合企业知识库与AI工具，覆盖写作、查询、协同等多种场景，让员工在处理日常事务时能够获得即时支持；语音交互能力的引入，则进一步降低了使用门槛，使AI真正成为“随时可用”的工作助手。这种变化并非颠覆式改造，却在点滴之中重塑了工作节奏与协作方式。

在专业岗位支持方面，鼎诚人寿围绕财务、人力资源、运营等职能，构建了垂直业务智能体，将制度查询与规则解读这一高频但低附加值的工作交由AI完成。通过将制度文本结构化并嵌入知识库，员工可以在需要时迅速获得权威解读，从而减少反复咨询与理解偏差，既提升了效率，也降低了合规风险。

在客户服务场景中，智能体的应用则更多体现为效率与体验的平衡。7×24小时在线的智能客服缩短了响应时间，辅助理赔与咨询流程的自动化降低了人工压力，而数字人等多媒体交互形式的引入，则在一定程度上缓解了“冷冰冰”的技术感，使服务过程保留必要的情感温度。这种设计思路，体现了鼎诚人寿在技术应用中对“人”的持续关注。

在数据层面，“智能问数”功能的落地，打破了数据分析长期依赖专业人员的壁垒。通过自然语言提问即可完成数据筛选、统计与可视化，使业务人员能够直接参与到数据分析与决策支持之中。这不仅提高了数据使用频率，也在潜移默化中推动决策方式向更加理性、可验证的方向转变。

从整体效果来看，鼎诚人寿的AI实践并未追求“全面覆盖”或“极致智能”，而是通过资源适配、场景聚焦与价值速显，构建起一条符合中小险企现实条件的数智化路径。以相对有限的投入，实现对核心业务链路的有效赋能，并形成“技术落地—业务提效—价值回馈”的正向循环，这本身就是对“高投入才有高回报”这一固有认知的有力回应。

更重要的是，这一实践为行业提供了一种可借鉴的范式：中小险企并非只能在AI浪潮中被动跟随，只要在战略层面保持务实，在执行层面保持聚焦，在组织层面保持协同，同样可以构建具有自身特色的AI能力体系。随着模型能力持续成熟、工具成本不断下降，这种以轻量化、高适配为特征的路径，或将成为更多中小机构的现实选择。

鼎诚人寿仍将围绕业务实际持续深化AI应用，在模型精度、知识更新效率与场景覆盖深度上不断优化，使AI真正成为支撑长期发展的基础能力。这一探索也向行业释放出清晰信号：在数智化转型的赛道上，规模并非唯一决定因素，真正决定成败的，是是否能够将技术与业务紧密结合，并在持续实践中形成属于自己的节奏与方法。