保险业 Data Agent
智能数据决策解决方案

懂保险业务、懂指标口径、能落地的企业级 Data Agent,基于险企既有数据、指标、知识与权限,让 AI 不止回答问题,更能完成经营分析、财务归因与报告生成等真实业务任务

金融 BI 第一
中国金融行业 BI 软件市场占有率第一
IDC《中国金融行业 BI 软件市场份额,2024》
头部保险机构覆盖率80%
国内 TOP10 保险机构中 8 家选择 SmartBI
思迈特客户覆盖统计
AI Agent 领先认可
唯一入选「IDC 中国 AI 50 强」的 BI 厂商
IDC · 2026 中国 AI 50 强

大模型时代,保险数据分析面临新的挑战

01

看见结果
看不清原因

报表能看到保费、继续率、赔付率变化,但波动原因和关键影响因素仍需人工取数、核对与归因

02

临时分析
仍依赖 IT 排期

总部与分支业务追问多、口径变化快,需求从提出到交付周期较长,一线用数门槛高

03

通用大模型
难满足生产要求

不理解保险指标口径和业务上下文,容易答非所问;公有模型还面临投保人隐私出域与合规风险

04

通用 Agent
缺少企业级数据基础

缺少保险指标体系、业务知识、权限控制等支撑,演示效果难以稳定转化为可上线能力

基于险企现有数据体系构建企业级 Data Agent

Data Agent 覆盖保险六大核心业务场景

财务与经营

经营与财务分析归因

监测保费、赔付率、费用率与 ROE 等核心指标,异常自动预警,沿产品、机构、渠道、保单多层下钻,杜邦分解与量价拆解定位真实原因

经营管理

智能经营报告

面向总部、产寿险与业务条线领导的经营晨报、季报、年报,核心指标随问随答、报告自动成稿

产寿险

AI 代理人赋能与存量复购

以「AI 客户经营助手」整合家庭结构、保单历史等多源数据,分钟级生成客户专属保障方案,挖掘存量客户保障缺口,推送差异化复购方案

产险

车险续保与赔付率精准归因

续保保费三要素与赔付率三因子自动拆解,定位续保率、赔付率变动的原子客群,支撑精准续保管理

承保理赔

智能核保与智能理赔

数字核保员秒级解构体检报告并给出决策建议;理赔全链路材料识别、反欺诈与定损辅助,敏感环节人工复核

风控合规

双录质检与反欺诈

远程双录质检与营销违规检测、「外规内化」合规问答、欺诈识别与反洗钱,敏感结论人工复核

保险经营分析、财务归因等场景可预约演示交流 看 Data Agent 如何从业务问题层层分析、深入洞察
进入AI体验环境 →

SmartBI 已助力头部险企落地 Data Agent

最佳实践 · 智能财务

某头部保险集团 · 智能财务系统

以「指标模型为纲、数据编织为基、多智能体为用、权限安全为盾」,统一集团合并口径及数十个经营主体的资产、负债、利润指标体系,建立以指标为核心的数据血缘,构建财务知识库、指标归因图谱与智能体集群

1天→5分钟
财务异常归因耗时
月频→日频
财务异常发现频率
数十个
经营主体统一指标口径
实名案例 · 入选 IDC 金融行业智能体最佳实践

中英人寿 · 「中英知行」智能问数智能体

规模与利润稳居合资寿险第一梯队的中英人寿,携手 SmartBI 以「原子指标拆解 + RAG 检索增强」将 109 个复杂经营指标原子化,构建行业术语知识字典与关联知识图谱,实现从总公司到分支机构的对话式分析

查看官方案例 →
↓90%
数据收集整理时间
×3
移动端日活提升
>90%
核心问答准确率

六大优势共同支撑保险 Data Agent 落地

懂业务

懂保险业务,也懂指标口径

NBV、新单与期缴保费、继续率、赔付率等指标的定义、算法与适用范围统一管理,让 Agent 听懂行业表达、对齐真实业务问题

资产复用

复用已有数据与 BI 资产

以统一指标模型为基座,通过开放接口对接并复用现有数仓、报表与驾驶舱,历史资产平滑接入,无需推倒重来,保护既有投资

结果可信

算得准、查得清、核得过

从数据、指标、知识、推理到权限构建可信分析链路,统一业务口径与计算逻辑;分析过程有据可查、结果来源可追溯,关键结论支持复核,让业务真正敢用 AI 分析结果

交付保障

行业 Know-how

具备保险行业项目经验与交付能力,覆盖指标口径梳理、场景落地至验收全程,厂商主导、客户共创,交付可自主运营的用数体系

智能归因

平台 + 智能体生态架构

个险、银保、团险、财险、理赔可分别配置专属分析智能体,由业务部门按需组装、随业务演进持续扩展,降低对 IT 重复开发的依赖

企业级合规

金融级安全与信创合规

支持 100% 本地私有化部署、数据不出域,沿用既有权限体系,实现机构与字段级访问控制,满足偿付能力监管与审计要求

深耕金融行业,持续保持市场与技术领先

金融BI第一

IDC 中国金融行业 BI 软件市场占有率第一
连续三年银行业 BI 工具市场第一
证券行业 BI 厂商市占率第一

中国 AI 50 强

入选「2026 IDC 中国 AI 50 强」
是榜单中唯一入选的 BI 厂商

GenBI 技术第一

《2025 中国 GenBI 厂商技术能力评估》
七项平台技术能力评分第一
金融与央国企行业能力维度满分

数百个AI项目

服务超 6000 家客户、覆盖 60 余行业
白泽已在金融、能源、制造等重点行业
落地百余个 AI 应用项目

从真实保险业务场景开始交流与验证

保险 Data Agent 建设常见问题

Data Agent、AgentBI 和 SmartBI 白泽是什么关系?+
三者不是三个独立产品,而是“技术形态—应用方向—产品落地”的关系。Data Agent 是面向企业数据任务的智能体技术形态;AgentBI 是 Data Agent 在数据分析与决策场景中的具体应用方向,将智能体能力与指标、模型、BI 分析及业务知识结合;SmartBI 白泽则是思迈特面向大型企业打造的 AgentBI 产品,是 Data Agent 在企业数据分析与决策场景中的具体产品化落地。 对银行而言,最终建设的不是一个脱离现有数据体系的通用 Agent,而是能够连接既有数据、指标、报表和权限体系,并真正承担查询、分析、归因、报告等业务任务的 Data Agent。
保险公司已经建设了数仓、指标体系和大量报表,还需要重新建设一套 Data Agent 吗?+
通常不需要推倒重建。SmartBI 可以基于保险公司已有的数据模型、指标体系、数仓、报表和驾驶舱继续建设,通过统一指标模型和开放接口复用既有数据资产,让 Data Agent 在原有分析体系之上形成问数、归因、报告等智能分析能力,保护已有投入并缩短落地周期。
Data Agent 如何保证保险数据分析结果准确?+
不能只依赖大模型本身,而要建立完整的可信分析链路。SmartBI 将保险数据模型、统一指标中心、业务知识与同义词、多智能体任务规划、复合计算与结果校验、权限审计与人工复核结合起来,从分析对象、指标口径、计算过程到结果输出进行多层约束,让分析结果可核验、过程可追溯。
保险业务口径复杂,Data Agent 能真正理解专业业务问题吗?+
关键在于让 Agent 理解保险业务语义和指标口径,而不是只理解自然语言。SmartBI 可以沉淀保险业务规则、专业术语、同义词和指标体系,把客户、投保人、被保人、保单、险种、渠道、机构等业务对象,与赔付率、续保率、综合成本率、ROE 等指标关联起来,使 Agent 更准确理解业务问题及其分析范围。
Data Agent 能否处理复杂分析,而不只是“一句话问数”?+
可以从查询进一步进入归因、洞察和结果交付。SmartBI 白泽 AgentBI 可结合指标、模型和多智能体分析能力,对复杂问题进行拆解、计算、比较、下钻和多维归因。例如经营与财务指标归因、车险续保与赔付率分析、承保核保、理赔审核、投资分析及风险合规等场景,都可以从“看到结果”继续分析到“为什么发生、影响因素是什么”。
如何满足保险公司对数据安全、权限和审计的要求?+
Data Agent 可以运行在保险公司既有的数据安全和权限体系内。SmartBI 支持私有化部署、数据不出域,并可继承现有权限体系,对投保人隐私及理赔等敏感数据进行严格控制;同时保留分析过程和权限审计记录,对风险、合规等敏感场景还可以结合人工复核机制,确保智能分析有明确边界。
保险公司应该如何开始建设 Data Agent?+
更适合“先做深,再做广”,而不是一开始铺开所有业务条线。SmartBI 可优先选择集团经营归因、分支机构经营、续保与赔付率分析等数据基础较好、业务价值明确的场景,先打通指标体系、知识、分析链路与验收标准;验证后再向更多机构、渠道及相似业务复制,最终沉淀统一的客户、保单、产品、渠道、机构等指标和知识能力,逐步扩展到产险、寿险、财险、理赔、精算等业务场景。
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可以介绍下产品么?
能对接已有系统吗?
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怎么免费试用呢?
你们是怎么收费的呢?
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