AI 保险核保助手

某保险经纪平台人工核保压力大，标准件与非标件分流不清晰。

所属行业为金融，风控、合规与高可用要求严格，系统需支持审计与灰度发布。

随着业务规模扩大，原有系统或线下流程难以支撑高峰并发、跨部门协同与数据决策，导致运营成本上升、响应变慢，并影响客户体验与管理透明度。

客户希望通过一次可落地的数字化建设，建立可扩展、可运维、可持续迭代的业务系统底座。

围绕「AI 保险核保助手」，客户明确提出以下目标：需要健康告知解析、风险分层、核保建议与人工复核协同。

验收标准强调可用性、可运维与可扩展：高峰期稳定、操作可培训、接口可扩展，并提供完整部署文档与培训材料。

重点能力包括：告知解析、风险分层、核保建议、人工复核、可解释报告、监管审计等模块，并预留后续 AI 增强或业务扩展接口。

伽蓬团队采用「业务梳理 → 架构设计 → 迭代交付 → 运营优化」的实施路径落地AI 保险核保助手。

构建规则+模型的智能核保引擎，输出可解释核保建议。

实施上先完成主数据与核心流程闭环，再逐步扩展周边能力；技术上采用模块化架构，前后端分离，关键链路增加缓存、队列与监控告警。

项目过程中与业务方共创原型与验收标准，确保功能贴合一线操作习惯，降低上线阻力。

Java + Python + PostgreSQL + 规则引擎 + 大模型API。

部署支持容器化与环境隔离（开发/测试/生产），配套日志采集、链路追踪与备份恢复策略；数据库按业务域拆分索引与读写策略，热点数据使用缓存加速；对外通过标准化 API / Webhook 对接 ERP、CRM、支付、短信或物联网设备。

安全方面落实身份认证、权限分级、传输加密与操作审计，满足企业级上线要求。

标准件自动通过率 70%，整体核保时效提升 3 倍，漏判率下降 45%。

除量化指标外，项目还带来流程标准化、数据口径统一与组织协同效率提升：管理层可基于实时看板决策，业务人员减少重复录入，IT 团队获得可维护的代码与文档资产。

上线后提供培训、运维巡检与迭代排期，持续根据业务反馈优化体验与性能，形成长期合作的数字化建设节奏。