2025年5月13日下午，数字金融理论与实务课堂邀请众安在线的樊旼旼老师以“AI Agent如何改变保险行业”为主题，围绕AI Agent驱动行业变革的核心逻辑与探索趋势展开深入讲解。讲座内容系统梳理了AI Agent的技术基础、应用模式及其对保险业务运行机制的潜在影响，为理解当前技术演化与行业适配提供了专业视角。

在讲座中，樊旼旼老师指出，AI Agent并不仅仅是“大模型+工具+记忆”的简单组合，而是一类能够基于任务目标，自动规划行动路径、调用外部工具并动态记忆用户意图的自主智能体。在保险行业高度流程化、数据密集的业务特性下，AI Agent有望成为缓解“效率瓶颈”与“体验痛点”的关键工具。随着政策推动、场景积累和技术演进的协同加速，行业正在逐步探索“技术研发—场景验证—生态协同”的闭环路径，以实现从“流程驱动”向“智能决策支持”的结构性转型。

当前，AI Agent已开始在保险行业的部分关键环节中展现出赋能潜力，包括客户服务、风险管控及运营自动化等方面。在客户服务中，依托千万级语料训练的智能客服系统逐步实现会话小结的自动生成，并结合动态知识图谱和语义标签机制，提升产品推荐的实时性与个性化水平，推动服务形态从“标准化供给”向“需求响应优化”方向发展；在风险管控方面，业内正在尝试将传统结构化数据风控模型与社群行为挖掘机制相结合，构建覆盖投保前、中、后全流程的风险识别体系，以推动风险管理从静态监控向动态预警机制过渡，从而为“事前预防”奠定技术基础；在运营管理领域，RPA技术已广泛应用于保单录入、发票核验等结构化规则明确的流程环节，已实现了高频、重复性事务的自动化处理。在此基础上，行业也正探索将AI Agent能力引入到更复杂的流程协同场景中，例如多系统信息整合、任务节点辅助调度以及异常数据初步识别等环节，逐步提升运营响应的智能化水平，并为构建自动化驱动下的人机协同运营体系提供探索路径。

面向未来，樊旼旼老师指出，随着大模型推理能力、上下文管理机制及工具集成能力的提升，AI Agent的能力边界可能将进一步扩展。从当前主要承担任务执行的工具角色，逐步朝向具备一定决策能力与协作属性的“智能协作体”方向演进。短期来看，以手机和电脑为代表的终端智能体正在成为探索重点，系统层级的集成能力有望增强用户交互的连贯性与灵活性。中长期而言，AI Agent或将逐步影响现有APP生态结构，使得用户与服务之间的连接方式更趋模块化与指令驱动，从而为数字化服务提供新的组织逻辑。

在本次讲座中，樊旼旼老师基于对保险行业内多个智能化探索路径的长期研究，结合国内外技术趋势、Agent系统架构设计与保险业务共性难点，系统总结并提出了一套面向实践落地的阶段性认知框架。整体来看，AI Agent作为技术形态尚处于快速演化过程中，其未来走向仍受到算法性能、场景适配性、治理机制等多重因素制约。然而，行业已普遍意识到其在运营优化、服务重构与风险控制等方面的战略潜力，并正通过局部试点、跨部门协同与生态联动等方式，积极探索其在保险核心业务中的应用可能性。

此次讲座获“中央高校基本科研业务费”支持，特此致谢。

撰稿：姚紫翎      排版：王昱洁

初审：孙宝文      复审：王立勇