在近日举办的“乘势而上”2026国际保险科技创新和应用论坛上，律商联讯风险信息（以下简称“律商风险”）发布面向中国车险市场的“灵玑”AI企业级解决方案。该方案以自研保险大模型为核心，构建覆盖展业、风控、经营及客户服务的智能体体系，推动人工智能在保险核心业务场景中的规模化落地应用。
论坛上律商风险中国区产品经理张贤达、数据科学负责人单翔及董事总经理戴海燕分别围绕AI技术发展趋势、精算仿真应用与经营管理实践发表主题演讲，从不同维度系统阐述了AI在车险领域从“技术可用”迈向“业务可落地、应用规模化”的关键路径。
AI应用迈入“执行阶段”，保险业成为重点落地领域
随着大模型技术持续演进，人工智能正从以对话为主的工具形态，向可直接参与业务流程的“执行智能体”转变。
张贤达表示，以低成本开源模型与AI Agent技术为代表的新一轮突破，使AI具备连接并操作业务系统的能力，推动企业级应用进入“行动化”阶段。
图为：律商风险中国区产品经理 张贤达
在此背景下，保险行业成为AI价值释放较快的领域之一。数据显示，金融及保险行业AI应用增速显著，同时投资回报率位居各行业前列。
当前AI规模化应用的关键不在于模型能力本身，而在于如何打通业务落地的“最后一公里”，即实现技术能力与业务流程的深度融合。
“灵玑”大模型发布，构建保险行业AI基础能力
针对保险行业专业度高、数据复杂及合规要求严格等特点，律商风险提出以行业垂类大模型为核心的技术路径，并发布“灵玑大模型”。
该模型基于主流大模型架构进行微调和蒸馏，并融合多维行业数据资源，包括：
·约45万车型数据
·超4亿车辆物理参数
·千万级保险业务语料
通过行业知识增强与上下文工程优化，模型在保险定价、核保及风险管理等场景中的准确性与适用性得到显著提升。同时，灵玑大模型支持模型即服务（MaaS）、私有云及本地部署等多种交付方式，以满足不同保险机构对成本、安全及合规的差异化需求。
智能体矩阵覆盖全流程，推动业务场景智能升级
以灵玑大模型为核心，律商风险构建了覆盖车险核心业务流程的智能体体系——智展、智控、智略、智语，分别聚焦展业出单、风控审核、经营分析和客户服务四大场景。
“灵玑·智展”：展业全流程智能驱动。车险智能询价出单系统，出单机器人拟人交互，提供7×24小时不间断智能客服。精准理解客户需求，自动完成车型识别、保费计算和保单生成，大幅提升夜间及非工作时段的出单转化率。
“灵玑·智控”：全维风控智能护航。智能风控审核系统，融合行驶证篡改识别与智能风险筛查能力。通过AI图像分析精准识别证件异常，结合多维度风险评估模型，实现承保前的全流程风险管控，有效拦截欺诈和不合规投保。
“灵玑·智略”：经营决策智能洞察。A+BI智能经营分析助手，颠覆传统BI的被动分析模式。支持自然语言随问随答、多角色自助分析、AI主动监控预警，打通结构化与非结构化数据，将需求响应从“周级”降到“秒级”，让管理层从被动看数据转向主动获洞察。
“灵玑·智语”：电销场景智能交互。智能客户服务系统，基于灵玑大模型强大的自然语言处理能力，提供7×24小时智能客服支持。精准理解客户需求，快速响应保险咨询、保单查询、理赔指导等服务请求，大幅提升客户服务体验与效率。
仿真性能助力政策与定价决策
在数据科学应用方面，单翔介绍了AI在精算仿真领域的探索与实践。
图为：律商风险中国区数据科学负责人 单翔
以智能网联汽车保险为例，在相关试点政策中引入的NCD（无赔款优待系数）豁免机制，对未来费率体系提出了新的挑战。
通过AI仿真模型，可对不同政策及市场情景进行动态推演，从而支持保险机构进行前瞻性决策分析。
研究结果显示：
·NCD豁免次数变化对整体费率影响有限
·自动驾驶事故比例是影响费率的关键变量
·不同品牌及车型风险差异明显，应分类管理
·长期费率水平将趋于稳定区间。相关研究指出，仿真能力有助于在数据尚不充分阶段提前评估政策影响，降低经营决策的不确定性。
AI加速保险行业向数据驱动转型
"AI真正助力企业回归第一性原则——剥离复杂性，让每一个决策都锚定于最本质的业务逻辑。”戴海燕总结道，AI的核心价值在于提升组织整体协同效率，而不仅是单点效率优化。只有当数据、流程与决策实现协同，企业才能真正释放AI价值，实现从经验驱动向数据驱动的转型。
图为：律商风险中国区董事总经理 戴海燕
在新能源车普及、自动驾驶发展及监管政策持续演进的背景下，AI正逐步成为保险行业提升精细化经营与风险管理能力的重要支撑。
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