人工智能正深刻重塑保险行业的运营生态，无论是前端的个性化产品推荐，还是中后端的核保风控与理赔服务，科技赋能已成为险企构建核心竞争力的关键。麦肯锡研究指出，AI 领先险企的总股东回报是落后者的 6.1 倍，这推动全行业加速从碎片化技术试点向系统性战略重构迈进。因此，如何将 AI 技术潜力转化为实际生产力，成为险企智能化转型的核心命题。

如此背景下，中国保险业最大的独立 AI 科技公司暖哇科技成为行业焦点。该公司成立于 2018 年，在保险交易全生命周期提供 AI 解决方案，获得众多头部险企青睐，近期已向港交所提交上市申请。

暖哇科技首席数据官陈鸿指出，当 AI 涌向金融领域，保险行业成为率先 " 涉水 " 的赛道之一。客服的秒级响应、理赔审核的自动化流转、风险定价的精准测算，都在证明 AI 的价值。但与此同时，保险行业内蕴的密集专业知识、复杂流程和强监管属性，也给 AI 落地带来了挑战。

落地挑战来自 " 数据陷阱 "

数据价值陷阱：熟知数据是 AI 的燃料，但并非 " 有数据就可以 "，AI 面对原始数据海洋往往会 " 渴死在海水中 "。要将非标业务数据转化为 AI 可用数据，必须经历数据标化、质量评价、数据合成等多重环节，并需保险专家、医学专家深度参与，最终海量业务数据要想在 AI 应用中体现价值并不容易，成为一个价值陷阱。

数据流通陷阱：保险行业必须遵从金融的强监管要求，" 数据不出域 "，这意味着所有 AI 应用必须私有化部署。这与 AI Agent 习惯的 SaaS 云端升级模式相悖，之前部署的 AI 应用在面对各种新问题时难以保持迭代，增加了不菲的定制化压力。

以专识库为核心支撑的理赔多智能体系统

暖哇科技在 2024 年推出的理赔多智能体系统，将理赔流程拆解为 " 条款解析、事件整理、核赔、核责、理算风控 " 五个环节，由不同智能体分工负责。实践中，该系统已让门诊险和团险的理赔全自动直通率提升至 70% 以上。

而支撑这一系统的核心，是暖哇科技自建的专识库。它既整合国家标准医学知识，又纳入不同保险公司的差异化条款，确保 AI 在理赔流程中能基于专业知识，交付专业可靠的结果。

但过去，专识库的迭代更新高度依赖专家工作，成为 AI 落地满足业务预期的瓶颈所在。

知识飞轮突破迭代瓶颈

对此，暖哇科技搭建了离线的知识飞轮 workflow，通过 " 自下而上 + 自上而下 " 双管齐下，AI 开始逐步承担原由业务专家负责的知识生产工作，让智能体能开始以数据驱动的方式持续迭代、自我更新。

自下而上：来自 Badcase，" 错案理解 Agent" 会推理分析每个错案，直接生成错误类型并提出优化建议和推理路径，专家确认后将驱动后续的逻辑更新，进一步完善专识。

自上而下：从保险条款出发，AI 以离线推理的方式，从理赔审核专家的视角，拆解每个保险产品条款的框架，专家审核后驱动具体的拆解和抽取 workflow，形成条款知识库。

通过知识飞轮的辅助工作，我们已开始看到巨大的提效可能，以团险为例，每年能减少约 70% 的业务工作量。

下一步：案例推理型智能体

陈鸿透露，暖哇科技的下一代智能体将在自省、自更新之外，聚焦" 案例推理 "。与传统依赖规则的 AI 不同，它将像人类审核员一样记住过往边界案例，在处理 " 可赔可不赔 " 的复杂情形时具备分寸感，提供更合理、更有温度的赔付方案。

作为深耕技术应用的 AI 保险科技公司，暖哇科技已推出覆盖核保、理赔、风控的全链路风险管理平台 " 天鉴 "。借助智能体与知识飞轮的双轮驱动，公司正在为保险理赔的 AI 落地探索切实可行的新实践。