自2023年以来，以大模型为代表的新一代人工智能技术持续演进，从能力初显的惊艳登场，走向价值涌现的规模化落地，并在2024—2025年完成了从规模扩张到认知升级的关键跨越。政策与产业两端同频共振：一方面，国家层面相关制度与标准体系不断完善，为大模型与智能体在保险领域的稳健应用提供了明确的合规边界与治理框架；另一方面，保险行业内外部要素加速融合，算力与数据要素加快流动，技术从通用对话走向专业推理，从单点工具走向系统工程，正深刻重塑保险的生产方式、运营范式与服务逻辑。
进入2025年，行业关注的主线更加清晰：从“将模型嵌入单点场景”转向“让系统自主完成任务”。智能体(AI Agent)开始成为落地的核心形态——它不仅能回答问题，更能围绕业务目标进行推理与规划，调用工具与系统执行操作，在反馈中持续校正，并将关键过程留痕，以支持审计、评估与复盘。围绕这一跃迁，行业建设重点进一步聚焦在三类能力的系统化落地：其一，形成“事前识别与预警一事中协同处置一事后复盘改进”的业务闭环，使风险管理从分散动作走向可持续运行的流程体系；其二，打通数据、模型与流程，让智能真正嵌入承保、理赔、风控、客服、投研等关键链路，成为可重复调用的生产力；其三，在可信、可控、可审计的治理边界内，以统一口径的指标衡量效果与风险，使应用可度量、可迭代、可推广。由此，保险业也从“被动理赔、事后补偿”的传统逻辑，逐步迈向覆盖事前、事中与事后的全流程管理，并由此孕育出“智能体驱动的保险新范式”。
保险与大模型或智能体具有天然适配性。保险业务条款密集、规则严谨、流程复杂，且对合规、风控与责任界定要求极高，这决定了其数字化升级不仅要“能用”,更要“用得准、用得稳、说得清”。伴随国产大模型与信创算力体系的快速发展，行业在底层基础设施、通用能力与垂直知识工程上加速贯通；以多智能体协作为特征的新一代应用，正在将“知识一数据一流程一责任”纳入可验证的工程体系，推动保险数字化从信息化迈向智能化，从“工具叠加”迈向“业务原生”。更重要的是，这一进程的意义不止于效率提升，更在于价值逻辑的重构：从粗粒度判断走向精细化识别，从事后响应走向事前主动，从单一保障走向跨场景的综合服务。
本年度《大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2025)——智能体驱动的保险新范式》在延续往年框架的基础上，围绕2025年的关键变化进行系统升级。第一章聚焦“从规模扩张到认知升级”,梳理全球与国产基础模型的能力跃迁与产业协同，关注推理增强、偏好对齐、多模态统一与具身智能等前沿趋势，并解析其对保险适配的关键影响；第二章系统阐释智能体技术谱系，从单智能体的规划、执行、验证到多智能体的分工、博弈与智能，讨论反馈驱动与强化学习对动态演化的促进作用；第三章面向价值实现，选取国内外代表性案例，呈现客服、核保理赔、风控、投研、营销与培训等核心环节的可复制路径，强调“平台底座+场景牵引+指标驱动”的工程方法；
第四章聚焦标准对齐与安全治理，围绕数据安全、算法公平、可解释与可审计、责任
界定与第三方评估等提出面向保险场景的治理框架与实施要点；第五章在总结范式演进的同时，研判未来挑战，并给出围绕算力体系、算法定制、数据合规与行业协同的实践建议。
本文坚持技术导向与产业导向相结合，以“认知增强一工程落地一治理护航”为主线：一方面把技术做得可靠、可用、可持续，另一方面把Al Agent真正嵌入承保、理赔、风控、客服等关键流程，带动流程优化与组织能力升级。我们既立足国产技术生态与本土合规要求，也吸收国际实践与多模态协同思路；并通过对典型案例的系统梳理，配套一系列口径统一、可量化的评价指标，力求给行业提供看得懂、用得上、能评估、可复制的实践参照。我们希望这部白皮书既是一份行业“共同语言”,也是一套可操作的路线图，帮助公司建设AI能力，形成从数据到模型、从智能体到业务流、从效果评估到治理审计的全链路闭环，让技术红利更快转化为业务与社会价值。
面向未来，智能体将持续迈向自主协同、跨域融合与具身智能，在可信、可控、可审计的边界内，它将与保险业一起，逐步把服务从“出了事再赔”推进到“事前预警、事中干预、事后复盘”的全流程主动式服务。我们愿与产业各方一道，坚持长期投入与开拓创新，协同汇聚算力与数据之基、技术与标准之纲、产业与生态之势，共建共治、聚力前行，推动保险业从“科技赋能”迈向“科技引领”,在高质量发展的时代进程中谱写保险智能化的新篇章。
第一章大模型技术发展：从规模扩张到认知升级
1.1全球基础模型的能力跃迁与产业协同
1.1.1全球标杆基础模型核心创新与保险适配突破
推理能力革新：从“结果输出”到“过程可溯”的决策升级
2025年全球标杆基础模型的核心突破集中于推理架构的底层重构，通过将“类人深度思考过程”内置为核心能力，实现从被动响应到主动规划的跨越，为保险复杂决策场景提供了可解释、高可信的技术支撑。图1-1为全球知名大模型评测第三方Artificial Analysis网站对2025年9月及以前发布的包括GPT-5、Grok4、Gemini 2.5 Pro等大模型进行的综合了Humanity’s Last Exam,LiveCodeBench等10个基准测试的智能指数排名。以OpenAl的GPT-5、04-mini,xAI的Grok4、谷歌的Gemini 2.5 Pro等为代表的新一代高端推理模型，在底层架构中整合“深度思考”能力，谷歌创新性地提出了“思维链(Chain of Thought)推理”概念，生成答案前会自动搭建解题路径并完成内部验证。从国际大模型基准测试结果来看，各主流模型在不同专业赛道的竞争优势差异明显。表1-1整理了全球部分知名大模型在各基准测试的成绩，综合知识推理领域，Grok4以25.4%的准确率小幅领先，GPT-5紧随其后(25.3%),二者均体现出顶尖的知识推导与应用能力；数学赛道的AIME2025测试中，GPT-5以95.0%的超高准确率大幅领先其他模型，其中等难度数学推理能力是该领域的标杆；代码生成领域的LiveCodeBenchv5测试里，04-mini(74.7%)与o3(74.1%)占据头部位置。整体而言，GPT-5凭借多领域均衡且顶尖的表现成为综合强者，Grok-4在知识推理、o系列模型在代码生成领域分别建立核心竞争力，清晰呈现出当前大模型在专业赛道上各有侧重、精准突破的竞争格局。
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