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某大型财产保险公司 如何在 保险/金融科技 中协同落地 AI 知识库与智能体
该财险公司在业务高速增长过程中，面临理赔知识分散、核保经验依赖个人、案件处理效率受限等挑战。HiNowly 以私有化 AI 知识库为其构建了覆盖保险条款、理赔规则、核保指引、历史判例的可信知识底座，并通过 AI 智能体开发平台落地了理赔初审、单证识别、核保预判、自动批改等自动化智能体，实现了理赔作业从人工逐单处理到人机协同的高效转变。项目上线后，理赔初审效率提升约60%，自动核赔率提升至35%，同时满足了金融监管对数据安全与信创环境的严格要求。
项目背景
随着业务持续扩张，该财险公司的理赔与核保团队需要面对愈发复杂的保险条款、监管制度、历史赔付案例和分公司差异化的作业规范。传统模式下，理赔审核人员需要翻阅多套系统、多个知识文档，核保专家也常被重复性咨询占用大量时间。公司希望借助 AI 技术，将分散的知识与经验沉淀为可复用的组织能力，同时在不改变现有核心业务系统架构的前提下，让智能体能够直接参与实际业务流程，提升整体运营效率与风险控制水平。
项目总览
HiNowly 为该财险公司提供了「私有化 AI 知识库 + AI 智能体开发平台」的一体化解决方案。首先，将公司积累的保险条款、理赔实务规程、核保政策、监管法规、典型案例、内部问答记录等多源知识统一接入知识库，经解析、清洗、向量化后形成企业级知识底座。随后，通过 HiNowly 智能体开发平台设计并发布了六类业务智能体：理赔初审助手、单证识别助手、核保预判助手、自动批改助手、客服问答助手以及运营质控助手。这些智能体将知识库中的权威知识与理赔系统、核保系统、OCR服务、规则引擎等工具进行编排，通过工作流自动完成单证识别、信息核对、规则匹配、风险提示、结果回写等完整业务闭环。整个系统部署在客户私有化环境中，对接了本地大模型与国产化基础软硬件，确保数据不出域，满足金融监管合规要求。
项目痛点
保险条款、理赔规则、核保指引等知识分散在OA系统、邮件、本地文档及核心业务系统中，缺乏统一检索入口，员工查找效率低
理赔案件初审高度依赖人工经验，不同审核员对条款理解存在偏差，案件定责和定损结论一致性不足
车险、企财险等常用险种的理赔单证种类多、影像质量参差不齐，人工录入与信息提取耗时且易出错
核保工作依赖少数资深专家，标准化程度低，大额或高风险业务等待时间偏长，影响出单时效
金融保险数据敏感，监管要求严格，无法直接使用公有云大模型，需要在私有化环境下建设知识库和智能体
项目诉求
建设统一的私有化 AI 知识库，接入公司内部全部核心业务知识与监管制度，形成可信知识底座
在知识库基础上构建覆盖理赔初审、单证识别、核保预判、自动批改等场景的 AI 智能体
通过智能体工具调用能力，打通理赔系统、核保系统、OCR识别服务与规则引擎，实现流程自动化
实现理赔和核保知识按部门、岗位进行精细权限隔离，确保数据合规与信息安全
满足信创与国产化部署要求，支持主流国产服务器、操作系统与数据库环境
建立智能体运营监控机制，持续依据业务反馈优化问答准确率与自动化任务执行效果
HiNowly 解决方案设计
统一接入和治理企业知识，通过可信检索与引用问答为智能体提供知识底座
支持智能体设计、调试、发布与运营，让业务人员快速构建场景化智能体
通过 Skill、工具调用和业务系统连接，让智能体从回答问题升级为执行任务
支持工作流编排、自动化任务与定时任务，串联知识、模型、工具与审批节点
支持本地及私有化部署、主流模型接入、权限隔离，并适配信创与国产化环境
知识库支持从OA系统、共享目录、核心业务系统、邮件附件等自动接入文档，经过格式解析、去重、段落拆分、元数据打标等环节，将理赔、核保、客服等多部门知识统一沉淀为可信知识底座。
在知识检索层采用关键词与向量混合检索策略，结合保险行业专有词库，确保对保险术语和条款编号的精准匹配；问答结果自动附带原文出处、文档版本和生效日期，方便审核人员快速溯源核实。
业务人员通过 HiNowly 智能体开发平台的可视化编排界面，以拖拽方式配置智能体角色、知识库挂载、模型策略、工具调用和工作流节点，不需要从头编写代码即可完成复杂业务智能体的设计与发布。
将OCR单证识别、理赔系统保单查询、核保规则引擎调用、短信通知、批改回写等底层操作封装为Skill，智能体可按需调用，并能动态组合多个Skill完成跨系统业务操作。
理赔初审智能体在工作流中自动完成图像单证识别、关键字段提取、与核心系统保单数据比对、规则引擎校验、风险因子标记等环节；当所有规则通过时自动进入赔付评估，异常案件则转人工处理，实现全流程闭环。
系统配置了每日自动扫描理赔案件处理时效、超期案件智能提醒、知识库内容定期更新检查等定时任务，帮助运营团队实时掌握数据质量与流程健康度，及时纠正业务偏差。
全部组件采用私有化部署，适配国产CPU服务器、麒麟/统信操作系统、达梦/OceanBase等数据库；在模型层支持本地化部署的专家大模型，也可按需切换至国内主流大模型API，满足金融行业信创要求。
知识库和智能体均采用统一的权限模型，针对理赔、核保、客服、合规等部门设置细粒度阅读、调用和管理权限，确保不同角色只能访问本岗位授权范围内的知识，避免敏感信息越权泄露。
项目实施范围
统一知识接入：整合理赔实务手册、核保政策文件、监管规定、历史案例、产品条款、内部培训材料等12类知识源
知识治理与权限隔离：按部门、岗位设置数据访问权限，实现理赔、核保、客服、合规等角色的知识隔离
知识检索与可信问答：支持基于向量检索与关键词混合检索，提供带来源引用的可信问答结果
智能体开发与发布：基于 HiNowly 智能体平台设计理赔初审、单证识别、核保预判、自动批改、客服问答、运营质控共6个智能体
Skill与工具调用：封装OCR识别、规则引擎、核心理赔系统API、核保系统API、短信通知等10余个工具为可复用Skill
工作流编排与自动化任务：设计理赔初审自动化、单证补传提醒、核保预判工单派发、批改结果回写等12条工作流
部署与信创适配：基于国产服务器、麒麟操作系统、达梦数据库完成本地化部署，并适配本地大模型及国内外主流大模型接入
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 需求调研与方案设计 | 3周 | 完成理赔、核保、客服等部门知识分布调研，确定知识库分类体系和智能体业务场景，产出详细技术方案与部署架构 |
| 知识库建设与知识治理 | 5周 | 完成12类知识源接入与清洗，构建理赔、核保、产品条款等知识专区，配置数据权限与检索策略 |
| 智能体开发与工作流编排 | 6周 | 完成6个业务智能体开发，封装OCR识别、规则引擎、系统API等Skill，搭建12条业务流程工作流 |
| 私有化部署与系统集成 | 3周 | 完成信创环境适配部署，与核心理赔系统、核保系统联调，实现单点登录和数据接口打通 |
| 测试调优与试运行 | 4周 | 开展小规模用户测试，基于真实案件数据调优问答准确率和自动化任务成功率，完成试运行报告 |
| 全面上线与运营推广 | 2周 | 面向理赔中心、核保中心、客服中心全面发布，配套操作培训、运营看板和持续优化机制 |
项目最终成果
理赔初审智能体投入运行后，超过40%的标准化理赔案件实现全自动初审，其余案件由智能体完成预审并交由人工快速复核
单证识别准确率达到98%以上，理赔资料录入与核验工作由平均每单8分钟缩短至2分钟以内，显著降低人工操作强度
核保预判助手帮助核保人员处理标准案件的速度提升近一倍，高风险业务自动标记率超过85%，有效提升核保一致性
客服问答助手基于统一知识底座为坐席人员提供实时应答辅助，标准咨询应答准确率超过90%，减少知识查找时间
知识库实现了跨部门知识共享与权限隔离，新员工培训和日常问题处理不再依赖资深员工逐一解答，知识复用率明显提升
系统全面满足信创与数据合规要求，未发生任何数据安全事件，并通过了内部信息安全审计
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 理赔初审效率提升 | 60% | 从案件材料上传到完成初审的平均耗时由原来的15分钟缩短至6分钟，人均日处理案件量提升约60% |
| 自动核赔率 | 35% | 标准化程度较高的车险小额案件实现系统自动核赔，无需人工介入，自动核赔率达到35% |
| 单证识别准确率 | 98.2% | 行驶证、驾驶证、保单影像、修理发票等关键单证字段识别平均准确率达98.2%以上 |
| 标准核保作业时长压缩 | 48% | 借助核保预判助手，标准案件的核保平均处理时长缩短48%，高风险案件标记准确率提升至85%以上 |
| 知识问答采纳率 | 90.5% | 坐席人员在使用知识库问答助手的答案后，超过90%的咨询问题无需再次升级给专家即可直接回复客户 |
“HiNowly 帮助我们真正把沉淀在文档和个人经验里的知识变成了一种组织能力。现在理赔和核保人员面对复杂案件时，不再是“翻资料、问前辈”，而是直接借助智能体获得有依据、可追溯的提示和自动化处理结果。这不仅是效率的提升，更是我们业务运营模式和风险控制水平的升级。”
某大型财产保险公司 项目负责人