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AI火花集|AI火花先鋒添新力,拆解保險、客服、物聯網AI落地實戰

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當更多企業將AI融入業務場景,零散的產業“火花”終將匯聚成一股持久動能,將AI滲透進產業的毛細血管。

僅僅一年時間,AI的進化軌跡,幾乎是劃出了一條陡峭的曲線。

高盛數據顯示,全球范圍內AI相關的 投資 規模在2025年預計將接近2000億美元,而這一數字在2024年僅為1090億美元,呈現出近乎翻倍的增長態勢。不僅如此,Gartner預測,2025年全球生成式人工智能支出將達到6440億美元,較2024年增長76.4%。

AI不再局限于“顛覆想象”的感性敘事,開始進入產業滲透階段,?從通用技術探索轉向垂直場景深耕,從概念驗證走向規模化落地。但落地過程并非坦途,技術適配、成本控制、差異化需求等問題仍待克服。

8月14日,AI創新應用火花大會上,“AI火花先鋒”迎來三位新成員——暖哇 科技 首席數據官陳鴻、云起未來CEO段紅飛、蜂助手董事長羅洪鵬。他們分別扎根保險、企業服務、5G+AI物聯網三大垂直賽道,用經過實戰驗證的方案,將AI從技術概念轉變為可行生產力。

AI火花集|AI火花先鋒添新力,拆解保險、客服、物聯網AI落地實戰

智能體 + 知識飛輪,保險理賠的新出路

當AI涌向 金融 領域,保險行業成為率先“涉水”的賽道之一。

一方面,客服秒級響應、理賠審核自動化流轉、風險定價精準測算,證明著AI的應用價值;另一方面,保險行業知識密集、長流程、強監管的特有屬性,讓AI落地布滿阻礙。

其中最棘手的便是數據陷阱。先說數據價值陷阱,保險公司常以為 “給數據就能用”,但處于原始數據海洋中的AI,反而會進入“渴死”狀態。將非標業務數據轉化為AI可用數據,需要經過一條長鏈路的加工漏斗——從數據標化、質量評價到數據合成,每一步都需要保險專家、醫學專家深度介入,而這又會帶來另一個問題,高昂的人工成本。

再說數據流通陷阱,金融強監管要求“數據不出域”,所有AI應用必須私有化部署,這與AI Agent熟悉的SaaS化云端升級模式相悖。例如2025年8月上線的AI產品,10月遇到新的理賠案例時,則無法跨域迭代,只能停在靜態版本。

面對這些問題,暖哇科技推出理賠多智能體系統,將理賠流程拆解為“條款解析、事件整理、核賠核責、理算風控”五大環節,讓不同智能體各司其職。在該系統的支持下,理賠自動化率與簡單案件賠付效率均提升至90%以上。

理賠多智能體系統能高效運轉,核心在于背后的專識庫。據了解,專識庫既要整合國家標準醫學知識,還要適配不同保司的差異化條款。只有將細節都精準錄入后,AI才能真正發揮價值。

此外,為解決專識庫持續迭代的問題,暖哇科技搭建離線知識飛輪,通過“自下而上+自上而下”雙路線,讓AI替代部分專家工作。

自下而上路線由Badcase驅動,“錯案理解Agent”自動判斷理賠錯誤類型,輸出優化方案,再經專家確認后納入專識庫;自上而下路線從保險條款出發,AI自動拆解條款框架,經專家確認后形成條款知識庫,每年團險更新時,可減少業務人員70%的工作量。

作為眾安孵化、紅杉領投的AI保險科技公司,暖哇科技已構建覆蓋 營銷 、理賠、風控的全鏈路風險管理平臺。面對AI浪潮,暖哇科技明確了下一階段方向,其下一代智能體將聚焦案例推理,讓AI像人類審核員一樣,記住過往邊界案例,在“可賠可不賠”的場景中把握分寸感,給出更具溫度的賠付方案。

電商 AI 客服, 打破刻板印象

艾瑞咨詢《2025年中國企業服務AI化報告》顯示,2025年國內企業服務領域AI滲透率將突破45%,其中電商客服、數字化運營等高頻場景成為落地先鋒。

用戶咨詢響應速度每提升1秒,商家訂單轉化率可增加3%,但傳統人工客服在大促峰值、夜班時段,常陷入“響應延遲、成本高企”的困境。基于此,云起未來以AI驅動效率提升為核心能力,用“母語AI客服”在淘系、抖店等平臺打開局面。

區別于市場上只能回答固定問題的淺層客服產品,母語AI客服能深度適配淘系、抖店、京東、美團等高頻交易平臺的規則差異,從被動回復轉向主動賦能,成為商家運營鏈路中的關鍵節點。

母語AI客服的優勢,主要體現在以下三個方面:

效率層面,商家接入后,平均響應時間從傳統人工的30秒以上銳減至8秒內,自動解決率突破50%,用戶滿意度提升25%以上,直接打破了AI客服體驗不如人工的刻板印象。

成本控制層面,通過“人+AI協同控制臺”實現與人工的深度融合。在23:00至次日8:00的夜班黃金沉默期,AI可全自動接管咨詢,按行業平均人力成本測算,一家中等規模電商店鋪每年能節省超12萬夜班開支。

另外,針對客服話術培訓的痛點,它能自動生成催付、逼單、反薅專屬話術庫,曾助力某數碼店鋪將培訓成本降低89%,同時將咨詢轉化率提升2.3倍。

增長賦能層面,面對用戶“質量差”這類負面反饋,AI并非機械道歉,而是結合訂單信息給出專業安撫話術,并搭配優惠券、退換貨補貼等補償方案。數據顯示,這種“智能安撫+精準補償”的模式,能促使38%原本給出差評的用戶產生二次下單行為,且客單價較首次購買暴漲120%。

從只會讀話術到能控成本、促增長,母語AI客服活出了“人樣”。

智能終端如何“讀懂”生活?

當5G基站數量逼近500萬、算力網絡逐步成型,AI與物聯網的融合不再是抽象概念。成立于2012年的蜂助手,從數字化商品運營的基本盤出發,沿著萬物互聯和算力上云兩大方向,讓智能終端真正嵌入生活場景。

具體來說,蜂助手的AI實踐分內部提效和產品賦能兩條線:

內部提效層面,其利用阿里千問大模型輔助研發,智能編碼助手“通義靈碼”讓研發效率提升2.5倍,原本10人干的活現在3人就能完成。

營銷端針對“大促活動廣告圖需求激增、傳統手繪跟不上節奏”的痛點,蜂助手用AI自動生成符合品牌風格的廣告底圖,設計師只需補充廣告語即可實現快速上線,單場大促能節省80%的設計人力成本。

同時,蜂助手還與阿里萬象合作探索AI視頻生成,計劃從產品宣傳短片到小紅書種草視頻,再到數字人直播腳本,均實現部分AI生成,內容產出周期將從天級壓縮至小時級。

產品賦能層面,蜂助手更加聚焦“生活+科技”理念。物聯網方向,其與好萊客、好太太成立的合資公司--合覓科技,聚焦智能家居生態體系,打造“AI智能融合網關等產品”。未來,家庭智能AI將通過學習家庭成員的生活習慣數據,實現無需繁瑣操作的智能感知與響應,相比通用AI模型更能貼合生活場景需求。

云終端業務方向,蜂助手將AI技術賦能云 手機 產品,“云手機”即運行在云端的手機,通過算力、存儲上云,打破本地硬件設備的限制。用戶無需購買高端設備,即可運行大型 游戲 、專業軟件等。“AI云手機”將精準識別用戶的多樣化意圖,自動調用相應功能完成任務等,成為用戶的智能生活助手。未來,蜂助手的云終端技術將擴大終端應用范圍,包括智能穿戴、兒童玩具、老人設備等各種泛終端。

此外,為順利推動AI工具在公司內部的應用 ,蜂助手還采取了“自發試用+創新激勵”的模式,激勵員工多體驗、敢創新。

從暖哇科技破解保險理賠數據難題,到云起未來讓電商客服創造增長價值,再到蜂助手用5G+AI優化智能終端體驗,三位“AI火花先鋒”的實踐,始終圍繞解決具體問題展開。

未來,隨著“AI火花先鋒”陣營的擴容,更多賽道的實戰樣本將持續涌現,為更多企業提供“從技術到價值”的參考路徑。當更多企業循著這樣的路徑前行,零散的產業“火花”終將匯聚成一股持久動能,將AI滲透進產業的毛細血管。

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