本文来源于：金科创新社，作者：关键词：数智化,金融科技,大模型与智能体创新
【专访】江泰保险李玉存：2026 金融大模型与智能体，从场景落地到价值深耕、合规先行
2026-05-20 
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当前，以大模型、智能体为代表的生成式 AI 正加速渗透金融全领域，推动行业从数字化迈向智能化新阶段。AI 不再是辅助工具，而是深度嵌入核心业务、重塑服务模式、提升运营效率的关键引擎，金融机构纷纷布局智能体落地，聚焦获客、服务、运营、风控等场景，探索规模化、可复制、高价值的应用路径。
近日，在2026金融业大模型与智能体应用研讨会上，江泰保险经纪副总裁李玉存接受《数字金融百人谈》栏目专访，系统分享江泰 AI 智能体建设实践、落地痛点及未来布局，为保险经纪行业智能化转型提供可参考的实战样本。
一、三大场景落地：江泰 AI 智能体规模化应用
李玉存介绍，江泰保险经纪自2025年初全面推进 AI 智能体开发与落地，已形成获客、客户服务、内部效率提升三大核心场景矩阵，打造系列化智能体产品，实现业务全链路赋能。
1.获客场景：精准拓客 + 深度留存双轮驱动
公开信息采集智能体：依托江查查、江问问等工具，自动从招投标平台、行业资讯、公开网站抓取客户基础信息，高效完成潜在客户线索挖掘与初步筛选。
客户画像与精准运营智能体：融合外部公开数据与内部保单、保额、出险、赔付率、风险减量等历史业务数据，构建客户全景画像，为续保、风险减量、索赔处理提供精准建议，提升客户粘性与复购率。
2.客户服务场景：垂直场景化，解决行业痛点
江小批：面向大型企业客户高频批改需求，提供微信、公众号、客服端多入口在线实时批改，高效处理人员变更等常规业务，大幅提升服务响应速度。
江小条：聚焦社会治理细分场景，提供在线纠纷调解，覆盖文旅体旅游纠纷、医疗医患纠纷等，快速出具调解方案，赋能多方协同处理。
江建福等行业智能体：针对不同行业定制化服务，满足专业化、场景化客户需求，延伸服务边界。
3.内部效率提升：降本增效，破解流程瓶颈
文档智能比对：通过智核、合同核查等智能体，以语义分析完成合同、保单、保险方案的高效比对，解决万字级文档人工比对效率低、易出错问题。
保险产品快速上线：将原19个步骤、340余个配置字段简化为上传协议 + 审核确认两步，智能拆解条款、保额、责任、费率并自动生成配置信息；通过智测智能体完成90余个模拟终端自动化测试，降低业务与合规风险，支撑年近千款产品高效上线。
二、四大痛点：AI 落地的现实挑战
李玉存坦言，江泰在推进 AI 智能体落地过程中，直面行业共性难题，主要集中在四方面：
1.数据质量制约应用效果
历史数据并非为大模型构建，存在标准不统一、质量参差不齐等问题，影响模型训练与输出准确性。数据治理需全生命周期管控，长期运营规范方可逐步改善，难以短期见效。
2.大模型输出不稳定、可解释性不足
同一问题不同模型、不同时间、不同对象输出结果存在差异，且结果因果逻辑断层，可解释性弱，面向客户解释成本高，影响服务信任度。
3.工程化落地难度偏高
现有 AI 工具专业门槛高，非 IT 员工难以快速理解术语、完成组件组装与落地运行。即便开展 AI 智能体大赛提升全员参与度，工程化规模化仍存距离。
4.使用成本居高不下
大模型 Token 消耗、算力资源投入随场景扩张持续上升，成本压力显著，呼吁行业降低使用成本，推动 AI 普惠赋能。
三、未来方向与布局：深耕核心业务，坚守合规底线
1.金融保险大模型三大发展趋势
李玉存判断，未来金融保险行业大模型与智能体将沿三大方向突破：
深度嵌入核心业务流程：从边缘辅助走向核心赋能，解决人工难以高效处理的痛点，释放业务价值。
安全合规成为刚性底线：严格遵循金融监管、网信、网络安全等要求，技术创新不可逾越合规红线。
数据资产价值持续放大：数据成为核心生产要素，资产化运营将成为机构核心竞争力。
2.江泰三大布局重点
大干快上，深耕核心业务：推动智能体、大模型全面融入核心业务，直击场景痛点，实现价值最大化。
严守合规，筑牢安全防线：在业务创新中始终坚守监管要求，保障数据安全、模型合规、服务可控。
强化治理，激活数据价值：持续推进数据治理，打通数据与智能体应用，让数据资产转化为运营效能与竞争优势。
江泰保险经纪的实践表明，AI 智能体正成为保险经纪机构拓客、服务、提效、风控的核心抓手。面对技术、数据、成本、合规等多重挑战，唯有场景深耕、技术可控、数据驱动、合规先行，才能让 AI 真正赋能业务、创造价值，推动保险经纪行业迈向智能化新征程。
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