China's "Life Insurance Leader" makes a major breakthrough, playing with "AI Agent"

在全球金融業加速擁抱人工智能的浪潮中，一個新趨勢正在浮現。

AI 不再只是後台工具，而是以 “智能體”（Agent）形態，直接參與客户服務、決策支持甚至業務執行。

銀行在試，券商在試，如今輪到保險公司。

長期以來，買一份壽險產品，一旦但真要查保單、問個退保，往往得等人工回覆，流程慢、時間長。

尤其像 “我交了多少錢”“現在退能拿回多少” 這類問題，看似簡單，卻因涉及個人數據和規則計算，客服不敢隨便答，客户又急着知道。

這種 “長期承諾” 和 “即時服務” 之間的落差，一直是壽險行業的難題。

資事堂梳理發現：中國最大的壽險公司——中國人壽，正通過其海外平台，嘗試用一種新型 AI（叫 AI Agent）來應對這些高頻又敏感的 “問題”。

中國人壽主動出擊

資事堂獲悉，中國人壽（海外）近期與網易智企旗下雲商業務合作，在售後服務環節部署了 AI Agent 應用。

據官方披露信息：該系統在 “保單滿期及退保諮詢” 場景中的回答準確率超過 90%。

例如，客户詢問 “我已交了多少保費”“退保能拿回多少錢”，過去需人工登錄系統查詢後回覆，流程較長。如今，AI Agent 可自動調取數據、計算結果並生成合規答覆，顯著縮短響應時間。

壽險巨頭的痛點是什麼？

對於買壽險產品的客户來説，“售後服務” 就是買完保險後所有需要跟保險公司打交道的事，比如查保單、問繳費、辦變更，或者瞭解 “保單到期能拿回多少錢”“現在退保會損失多少”。

這些問題看似簡單，卻常常要等客服逐一手動查詢系統才能回覆，高峰期排隊更久。

由於每份保單的繳費記錄、附加權益都不一樣，人工查詢時稍有疏漏，就可能導致回覆內容前後不一，讓人無所適從。

而對保險公司來説，這類諮詢背後其實藏着複雜的 “計算功夫”。

比如：一份壽險保單可能交了 5 年、10 年甚至 20 年，中間有沒有斷繳？是否附加了分紅或萬能賬户？退保時現金價值怎麼算？

這些都不能靠記憶或估算，必須登錄多個系統、調取歷史記錄、按精算規則一步步核算。

過去全靠人工操作，不僅耗時長，還容易因看錯行、輸錯數導致結果偏差。一旦給客户報錯金額，輕則投訴，重則引發糾紛。

AI Agent 是什麼？

AI Agent 的中文意思是人工智能體，它不同於傳統聊天機器人。

普通 AI 只能被動問答，而 AI Agent（人工智能智能體）能主動理解目標、規劃步驟、調用工具、完成任務。

例如，當客户提出 “我想了解退保”，Agent 會自動識別意圖，調取保單信息，計算現金價值，並説明流程，全程無需人工介入。

在金融場景中，這並不容易。

由於保險、銀行等服務涉及大量個人敏感數據和嚴格合規要求，AI 不能 “自由發揮”，每一步操作都必須在預設規則內進行。比如，它不能隨意透露他人保單信息，也不能代替客户做決策，只能提供基於事實的計算和指引。

正因如此，金融領域的 AI Agent 更像是一個 “受過專業訓練的數字員工”：它知道什麼能做、什麼要上報、什麼必須由人來判斷。

目前金融行業的實踐案例中，在涉及敏感操作或複雜判斷時，系統仍會轉接真人客服，確保安全與體驗並重。

並非第一次嘗試

其實，這並非中國人壽（海外）首次對外披露 AI 轉型動態。

資事堂瞭解到：今年 2 月初，這家險資巨頭已在中國香港和澳門推出兩款 AI 應用：

一是面向客户的 7×24 小時 AI 小助手，上線於 OneService APP，可處理保單狀態、價值、滿期資料、續保方式等常見諮詢；

二是面向理財顧問的 AI 知識檢索工具，幫助快速獲取產品與政策信息。

兩項工具均基於 DeepSeek V3 大模型開發，強調自然語言理解能力，並適配港澳地區的監管要求。

系統設計原則是：簡單問題由 AI 即時響應，複雜問題在辦公時段轉人工，實現人機協同。

背後有 “保單容量” 有多大

據公開披露數據：2025 年中國人壽海外公司業績喜人，盈利水平再創新高。

具體來看，去年總保費收入 490 億港元，價值型業務新單保費（折算）105 億港元，同比增長 63%。

全年實現綜合投資收益 221.5 億港元，年化綜合投資收益率約 6%，同比提升 0.91 個百分點。

從這個運營體量可以看出，隨着保單越來越多，客户諮詢量自然水漲船高，靠人盯人回覆，既慢又貴，還容易出錯。

自然，這家 “壽險頭雁” 推出了應對策略。

換一個角度看，穩健的經營表現為其在科技應用上的探索提供了空間。

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