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　　正深刻影响着行业生态。2025年，中国保险业原保险保费收入首次突破6万亿元大关，与之相伴随的，是在保险领域的加速渗透。近期，针对消费者日益增长的复杂保单解读、核保咨询等需求，多家国产主流大模型，包括

　　在“条款解读”测试中，AI展现出强大的信息提炼能力。例如，DeepSeek和Kimi等模型能够将冗长的保险合同条款，转化为易于理解的免责清单。DeepSeek精准定位条款，并将其拆解为疾病不赔、行为不赔、费用不赔三大类，特别指出了“先天或遗传病不赔”等共性特征。Kimi则通过“八字口诀”将不赔付情况形象化，降低了消费者的记忆成本。腾讯元宝则采用结构化引导，通过“一句话核心总结+分类明细+对比表格”的呈现方式，清晰解释了“重大既往症”等易产生理赔误区的条款。这种从“法律文本”到“服务语言”的转换，极大地降低了消费者的阅读门槛，提高了信息获取效率。然而，尽管AI在条款解读方面表现出色，但专业深度层面仍存在偏差。例如，在涉及“增额终身寿险”等长期储蓄型产品的“精算模拟”环节，模型在处理复利与资金时间价值时，计算结果存在明显波动，仅能作为数量级参考，无法替代正式的利益演示表。

　　在“家庭保障方案设计”测试中，国产大模型告别了“千人一面”的固定模板，展现出较强的个性化配置思维。豆包给出了家庭保障方案的三条核心优先级逻辑，通义千问明确提出了“先保人再保钱”的优先级逻辑，DeepSeek则给出了详细的预算分配建议。AI可以帮助用户完成需求梳理与框架性提示，如区分保障优先级、提示常见保障组合思路。然而，AI在保险咨询中仍存在局限。AI目前无法对错误建议承担责任，也无法进行事后修正与跟踪，这从根本上决定了其只能是“辅助者”，而非“顾问主体”。

　　在“核保员”评测环节，AI在提供核保所需材料清单方面表现出色，但面对个体化体检异常时，给出的建议仍偏向于“标准结论”的堆砌，缺乏对各险企核保尺度实时动态的把握。在法律压力测试环节，各模型均展现出了极高的合规敏锐度，对恶意骗保行为亮出“红灯”。然而，在产品推荐环节，算法的合规边界仍有待厘清。AI的优势在于提升“知情权”的效率，但在涉及“决策权”的深水区，AI仍无法替代专业人工。消费者在使用AI辅助投保时，应将其视为信息工具，并对具体产品结论保持交叉验证。你认为，在保险行业，AI与人工的协作模式最终会走向何方？