随着生成式AI和智能体技术加速落地，保险行业正迎来新一轮智能化升级。风险识别、核保审核和风险决策等传统依赖人工经验的核心环节，正在从“人工审核”向“智能决策”加速演进。

           近日，继“灵玑·智展”、“灵玑·智略”之后，律商联讯风险信息（简称“律商风险”）正式发布生成式AI风控智能体——“灵玑·智控”。该产品聚焦保险风险识别与核查场景，通过融合垂类大模型、多模态识别及行业知识推理能力，帮助保险机构提升证件核查、风险识别、智能筛查和辅助决策能力，推动保险风控从人工判断迈向智能决策。

01、AI智能体正在重构保险风控

           长期以来，保险风控更多依赖人工审核、规则引擎和经验判断。在业务规模相对有限、风险类型相对稳定的阶段，这一模式能够支撑基础风险管理需求。但随着保险业务线上化、场景化和高频化发展，风险信息来源更加多元，审核对象更加复杂，传统风控模式正在面临效率、准确性和一致性的多重考验。

           尤其在车险等高频业务场景中，风险审核往往涉及证件材料、图像信息、历史记录、业务规则等多维数据。保险公司不仅需要快速完成审核，还需要确保风险识别准确、审核过程合规、决策依据可追溯。这意味着，保险风控已经不再只是“看得快”，更要“看得准、说得清、管得住”。

           生成式AI与智能体技术的发展，为这一问题提供了新的解决思路。与传统自动化工具不同，AI智能体不仅能够处理信息，还能够理解业务语义、结合规则进行推理，并在特定流程中完成任务执行。对于保险行业而言，这意味着风控体系正在从以人工经验为核心，逐步转向以数据、模型、规则和知识推理共同驱动的智能化决策体系。

02、保险风控进入深水区：效率与风险控制面临双重挑战

           在保险业务流程中，风险审核连接着展业、承保、核保和后续经营管理等多个环节，是保险公司实现稳健运营的重要基础。随着业务复杂度持续提升，保险公司在风险管理中面临的挑战也更加突出。

           一方面，风险信息更加复杂。证件材料、图像数据、车辆信息、历史记录及业务规则等信息分散在不同环节和系统之中，单一维度的判断已难以支撑全面风险识别。

           另一方面，业务处理速度要求持续提高。在高频交易和线上化投保场景下，如果大量基础审核仍依赖人工逐项判断，不仅会影响业务效率，也可能造成审核标准不统一、风险响应不及时等问题。

           同时，保险风控还必须兼顾合规性和可解释性。风险识别不仅需要给出判断结果，还需要具备清晰依据和可追溯过程。这对保险公司的技术能力、数据能力和流程管理能力都提出了更高要求。

           因此，如何在提升审核效率的同时强化风险控制能力，如何在规模化业务处理中保持审核一致性，正在成为保险机构推进数字化转型和智能化升级的重要课题。

03、灵玑·智控：让风险识别迈向智能决策

           基于灵玑AI保险大模型，律商风险正式推出生成式AI风控智能体“灵玑·智控”。

           该产品面向保险风险识别与核查场景，融合生成式AI、多源数据分析及行业知识推理能力，覆盖风险识别、证件核查、风险筛查和辅助决策等关键环节，助力保险公司提升风险管理能力和运营效率。

           从应用价值来看，灵玑·智控的核心并不只是“替代人工审核”，而是推动风控体系形成新的分工模式：由系统承担大规模、标准化、可自动化的风险识别与初步判断，由专业人员聚焦复杂案例、规则优化和风险策略管理。这样的模式有助于保险公司在提升效率的同时，进一步增强风险管理的稳定性和可持续性。

           ·证件风险识别：提升异常信息核查能力

           在车险等业务场景中，行驶证是风险审核的重要依据。证件信息是否真实、图像是否存在异常、关键信息是否一致，都会影响承保前风险判断的准确性。

           针对证件信息异常、图像篡改等风险情况，灵玑·智控能够自动解析关键信息，并结合图像识别、多模态分析和一致性校验能力，实现证件风险自动识别与预警。

           过去依赖人工逐项核验的审核流程，正在逐步转变为系统自动识别、自动提示和自动辅助审核相结合的新模式。这不仅有助于提升审核效率，也能够帮助保险机构在高频业务处理中保持更加稳定的风险识别标准。

           ·智能风险筛查：实现多维信息综合研判

           风险识别并非对单一信息进行判断，而是需要综合证件数据、业务规则、历史记录及风险逻辑等多维信息进行分析。

           在传统审核模式下，部分风险判断高度依赖人工经验，不同审核人员之间可能存在判断标准差异。随着业务复杂度提升，单点判断也越来越难以满足精细化风控需求。

           依托行业知识库和模型推理能力，灵玑·智控能够支持更加全面的风险分析和综合研判，将多源信息与业务规则进行关联，提升风险审核质量和决策一致性，并为复杂业务场景下的风险识别提供更加智能化的决策支持。

           通过这一能力，保险风控能够从“发现单一异常”进一步走向“理解风险关联”，从而支持更加精细、稳定和可解释的风险管理。

           ·流程智能化升级：促进风控效率与运营能力提升

           对于保险公司而言，风控不仅需要准确，更需要高效。尤其在业务规模持续增长的背景下，如果大量基础风险审核仍依赖人工处理，将难以支撑规模化运营和快速响应。

           灵玑·智控能够自动完成大量基础分析和审核工作，将人工资源聚焦于复杂案例处理、规则管理及风险策略优化等高价值环节，在提升审核效率的同时优化资源配置，增强业务处理能力。

           这一变化不仅体现为处理效率的提升，更意味着风险管理模式的升级。未来，保险风控体系将不再完全围绕“人力审核”展开，而是更多围绕系统能力、规则管理、模型推理和人工专业判断之间的协同展开。

           从这一角度看，灵玑·智控所代表的不只是一个风控产品，而是一种面向智能决策时代的风控流程重构方式。

04、律商风险灵玑大模型智能体矩阵解决方案

           以垂类大模型为核心：构建面向保险场景的AI能力

           针对保险行业专业度高、数据复杂及合规要求严格等特点，律商风险提出以行业垂类大模型为核心的技术路径，并发布“灵玑大模型”。

           该模型基于保险领域语料与业务逻辑，经领域预训练与指令微调专项打磨，在定价、核保、风险评估及经营分析等场景具备更高的理解与推理准确性；并通过 RAG（检索增强生成）+ 自我验证机制，将输出锚定至权威知识库，降低幻觉风险，实现过程可解释、结果可审计。

           系统同步构建企业级安全合规底座，支持敏感数据脱敏、细粒度访问控制与全链路审计，并提供公有云与私有化双部署模式，满足不同机构的数据安全与合规诉求。

           该模型基于主流大模型架构进行微调和蒸馏，并融合多维行业数据资源，包括约45万车型数据、超4亿车辆物理参数及千万级保险业务语料，有效支撑保险核心业务场景的应用深度与准确性。

           通过行业知识增强与上下文工程优化，模型在保险定价、核保及风险管理等场景中的准确性与适用性得到显著提升。同时，灵玑大模型支持模型即服务（MaaS）、私有云及本地部署等多种交付方式，以满足不同保险机构对成本、安全及合规的差异化需求。

           智能体矩阵覆盖全流程，推动业务场景智能升级

           以灵玑大模型为核心，律商风险构建了覆盖车险核心业务流程的智能体体系——智展、智控、智略、智语、智鉴，分别聚焦展业出单、风控审核、经营分析和客户服务等关键场景。

           “灵玑·智展”：展业全流程智能驱动。车险智能询价出单系统，出单机器人拟人交互，提供7×24小时不间断智能客服。精准理解客户需求，自动完成车型识别、保费计算和保单生成，大幅提升夜间及非工作时段的出单转化率。

           “灵玑·智控”：全维风控智能护航。智能风控审核系统，融合行驶证篡改识别与智能风险筛查能力。通过AI图像分析精准识别证件异常，结合多维度风险评估模型，实现承保前的全流程风险管控，有效拦截欺诈和不合规投保。

           “灵玑·智略”：经营决策智能洞察。A+BI智能经营分析助手，颠覆传统BI的被动分析模式。支持自然语言随问随答、多角色自助分析、AI主动监控预警，打通结构化与非结构化数据，将需求响应从“周级”降到“秒级”，让管理层从被动看数据转向主动获洞察。

           “灵玑·智语”：电销场景智能交互。智能客户服务系统，基于灵玑大模型强大的自然语言处理能力，提供7×24小时智能客服支持。精准理解客户需求，快速响应保险咨询、保单查询、理赔指导等服务请求，大幅提升客户服务体验与效率。

           “灵玑·智鉴”：车险智能报案助手。只需录制车辆360度全景外观视频，AI即可生成高精度3D模型，并自动精准识别受损部件。无需等待人工查勘，轻松实现快速报案与损失初步评估，让理赔流程更智能、高效、便捷。