保险“龙虾”多用于自动化处理业务中的高规则密度、高重复性任务。AI制图
近期，保险业界频繁讨论一个名为“龙虾”的新概念。它是一类具备自主任务执行能力的AI智能体，可以接收业务指令，调用后台工具，完成操作闭环。据复旦大学许闲教授团队发布报告显示，目前保险领域已涌现出500余个AI技能模块，其中理赔、合规、风控三类模块合计占比超四成。从对话交互走向业务赋能，人工智能正在重塑保险业的底层运行逻辑。
数量攀升但好用的少
复旦大学许闲教授团队近期发布的《保险“龙虾”技能洞察报告》指出， 2026年以来，保险AI技能上新速度显著加快。全网检索结果逾万条，但有效技能仅539个。仅今年3月，新增技能便达287个。从功能上看，理赔、合规、风控环节最为集中，各自约占13%，三者合计超40%。业内人士分析，这些环节规则清晰、材料繁杂、重复性高，天然适合AI优先落地。
从险种覆盖看，非寿险领域的AI技能数量远超寿险，通用型技能多达298个，说明多数AI能力尚未针对具体险种深度定制。有业内人士称，“现在更像搭架子，离精装修还差得远。”在质量维度上，满分为10分的综合评分平均仅有7.73分，短板主要集中在操作示例缺失、版本更新滞后以及错误处理指导不足。
AI技能数量快速攀升，但实用性有待验证。这也是诸多保险公司保持观望、未将核心业务全盘托付AI的重要原因。一位参与报告研究的人士比喻道：“当前AI技能如同刚拿到驾照的新手，能上路，但复杂路况仍需老司机接管。”
“安全”必须跑在应用之前
在保险业加速引入AI智能体的同时，安全与合规问题逐渐浮出水面。许闲教授团队对539个技能进行风险扫描，共标记1937条风险点，排名前三的包括：数据隐私泄露569次，合规监管风险358次，对外部工具依赖281次。其中数据隐私问题尤为突出，几乎每三个技能中就有一个存在泄露客户信息的隐患。保险业务涉及大量个人健康记录与财务数据，这一比例足以引起全行业警觉。
除技术层面风险外，这些AI技能开发主体同样值得深究。专门为某一家保险公司定制的技能为31个，绝大多数来自个人开发者或第三方团队。这些技能虽具创意，但普遍缺乏专业合规审查与数据隔离，直接用于真实业务风险较高。许闲教授团队表示，在报告中看到的539个AI技能只是公开可见的部分，保险公司内部自研、自用且未对外公开的AI技能规模可能更大，应该持续关注。
此外，来自外部网络攻击也让保险AI应用出现新的变量。国家互联网应急中心近期警示，AI智能体可能面临提示词注入、插件投毒等新型攻击，攻击者可在普通网页植入隐藏指令，诱导用户泄露敏感数据。对保险业而言，不能简单将通用大模型套壳上线，必须从底层进行安全加固，安全能力必须跑在应用前面。
只是“辅助”而非“替代”
记者梳理发现，多家头部保险机构近期公布AI试点成绩单。中国太平洋保险2025年引入50个基础大模型，调用超2.7亿次，上线129个场景，健康险理赔审核一致率96%，减损近3800万元。泰康在线财产保险承保核保自动化率99.98%，实现秒级响应，AI反欺诈累计减损超20亿元。中国平安财产保险反欺诈系统连续三年减损超百亿元，2025年达105.1亿元。
许闲教授团队对539个公开技能样本进行了测评，对技能能力分级拆解后可发现短板。报告显示，71.5%的AI技能停留于“参考文档型”，仅能根据输入条款提供建议或生成草稿，无法主动查询数据、调用系统；仅8.7%具备自主工具调用能力，能独立完成业务闭环者仅0.7%。当前保险AI更像高效辅助工具，在资料整理、条款比对环节提升效率，但尚不具备独立复杂判断能力。
业内普遍认为，现阶段AI核心价值在于“辅助”而非“替代”。它把核保员、理赔员从重复劳动中解放，使其集中处理复杂案件。暖哇科技颜忠智指出，未来AI将向“具备推理判断力”进化。但在此之前，保持理性预期比盲目乐观更重要。与IT、电商等领域相比，保险AI应用仍偏谨慎，整体处于探索试点阶段。
青岛险企试水AI应用
记者梳理公开信息发现，青岛已有部分保险机构在AI应用上迈出实质步伐。人保寿险青岛市分公司在2025年9月正式启用自助理赔柜员机，可自动完成读取、填单与初审。常规理赔仅需3分钟，批次理赔最快2分17秒，这是青岛寿险业首次引入此类自助设备。平安财险青岛分公司则以“数智化理赔新模式项目”为核心，打造理赔数字员工、理赔卷宗等科技提效产品，60%单方事故案件沟通实现自动化，作业推荐采纳率高达95%。
青岛国寿也推出“智能理赔”系统，小额理赔案件平均处理时间缩短至0.12天，部分案件实现“秒赔”。另一家机构太平人寿青岛分公司则侧重员工能力建设。2026年3月，该公司举办AI赋能专题培训，涵盖风控、营销、客服、运营等场景。同年4月，又组建“AI双周培训”项目组，首期聚焦Openclaw工具，帮助员工掌握AI智能体基本操作。
对此，记者采访了一位青岛本地寿险公司运营负责人。该负责人表示，当前企业策略是在标准件医疗险理赔、常规核保等容错空间可控环节积极引入AI，但在重疾险、高端医疗等复杂医学判断场景，必须保留人工决策权，“不是技术做不到，而是责任归属问题，模型出错导致拒赔或错赔，谁来承担责任？”在他看来，人机协同的理想状态是：AI负责标准化、重复性、高流量工作，人类负责复杂判断、客户共情与最终责任。“保险业经营是信任，而信任的建立仍离不开人的参与。”该负责人说道。
青岛早报/观海新闻记者 邹忠昊