AI在销售获客、客服、核保、产品开发等领域均有较 大的提效空间。
在保险销售这一核心环节，水滴公司正通过 AI 代理重塑客户获取与服务模式，旨在提升转化效率和用户 体验。1）智能获客：公司新推出的“AI 专业保”，在 App 和小程序端利用大语言模型进行实时用户匹配，其转 化率比传统广告位高出近 50%。2）销售贡献激增：“AI 医疗保险专家”在销售端的直接变现能力显著增强，其 促成的保费规模在 2025 年第二季度实现 155%的季度环比增长。3）赋能人类代理：AI 工具的辅助使传统线上 销售团队的人均产出实现了同比和环比的双位数增长。同时，“Life Planner Copilot”这一基于大模型的保险知识 查询工具，已处理 30 万次来自销售顾问的咨询。 水滴上市前（2018-20 年）外部流量占比相对较高，而自然流量占比自 2018 年的 13%提升至 2020 年的 39%，加上内部流量 17%，合计占比 55%，三方导流占比 45%。但 2021 年以来水滴明显提升了私域流量的比 例，降低对于外部获客投放的依赖，我们预计 2024 年内部+私域流量占比大致在 70-80%区间，而三方导流占 比 20-30%，这一流量结构导致水滴的获客成本低于同行（水滴平台具备更强的保险用户心智）。随着 AI 对于 外部投流效率的改善，水滴可能扩大外部投流占比，从而推动保费规模的重新加速增长。
为了提升售后服务的效率与质量，水滴公司推出了名为“保小慧”的 AI 虚拟助手。该系统专注于处理保单 查询、保单管理和产品问答等常见的客户服务场景。1）服务全面覆盖：2025 年第二季度，AI 客服坐席已实现 对线上保险业务的 100%覆盖，支持语音和文本服务。2）处理能力强大：仅在 2025 年 6 月，AI 客服就处理了 25 万次服务会话，首接解决率行业领先。3）效率目标：公司预计 AI 的应用每年能够将需要人工介入的案件 升级率降低 50%，同时将整体服务效率提升 50%。 客服环节的主要需求是维持一定服务质量下尽可能优化成本，过去主要依靠外包呼叫中心等模式降低人工 成本，随着 AI 客服对于复杂问题的解决能力逐步提升，AI 客服的替代率有望持续提升，从而进一步缩减人工 成本。更重要的是，客服座席过去面临人员工资的上涨压力，而 AI 客服底层成本则是算力成本（长期是指数 级下降趋势），因此客服环节的降本空间较为广阔。
在运营和风险管理层面，水滴公司部署了“大模型保险质检解决方案”，以确保服务合规性并提升内部管理 效率。该系统能够实现对主流沟通渠道（包括语音通话和企业微信聊天记录）的全量覆盖，从根本上改变了过 去依赖人工抽检的模式。1）效率大幅提升：2025 年第二季度，AI 质检助手的效率相比传统人工方式提升了 94%。2）成本显著降低：与传统的人工审核相比，AI 质检能够将相关的人力成本削减超过 50%。3）核保： 2025 年 8 月底，公司正式推出行业首个 AI 核保专家“KEYI.AI”。该工具基于海量行业知识和 AI 大模型能力， 能够实现对复杂健康险核保问题的秒级响应，将平均处理时效缩短 80%，响应速度提升 260 倍，核保准确率 高达 99.8%。
在实施“All in AI”战略之前，水滴公司的运营模式，与大多数保险科技公司类似，面临着由传统、人力密 集型流程所带来的固有瓶颈。传统保险核保，特别是涉及非标风险体或既往病史的复杂健康险，严重依赖人工 审核。核保员需要手动审阅大量非结构化的医疗记录和保单条款，这一过程不仅耗时漫长（通常以天为单 位），而且成本高昂。更重要的是，人工判断的介入不可避免地导致了核保标准的不一致性，增加了操作风 险。这种模式成为制约业务规模化扩张和影响用户体验的关键瓶颈。 在合规与服务质量监控方面，行业标准做法是人工抽检。质检人员通过听取部分客服与客户交互的录音或 审阅聊天记录，来评估服务是否合规、是否存在误导性销售等问题。这种方法的根本缺陷在于其覆盖范围有 限。随机抽样意味着绝大部分的交互行为从未被审核，这使得公司面临着潜在的、未被发现的监管违规和声誉 风险。基于人力资本的核保与合规模式，其本质决定了运营成本与业务增长之间呈线性关系。当业务量快速增 长时，公司必须按比例增加核保与质检团队的人员编制，这极大地限制了利润率的扩张潜力，并在快速发展期 造成了显著的运营摩擦。 更重要的是，AI 对于核保、质控的提效不仅仅反映在直接的人力成本和时间消耗上，其真正的价值 在于客户体验改善带来的留存率提升。缓慢的核保流程是客户流失的重要原因。当一个潜在客户在提交申请后 需要等待数天才能获得承保结论时，其购买意愿会大幅下降，极有可能转向其他更快捷的替代方案或直接放弃 购买。这不仅仅是一个运营效率问题，更是一个直接影响客户转化率和获客成本的商业问题。同样，依赖人工 抽检的质检体系无法保证服务质量的一致性。一次不佳的服务体验就可能导致客户的不满，进而影响其续保决 策和品牌口碑，最终损害客户的终身价值（LTV）。因此，AI 应用前的运营模式不仅是成本中心，更是增长 的阻碍。它在消耗内部资源的同时，也在无形中推高了客户流失率，拉低了业务增长的天花板。
水滴公司的 AI 战略并未止步于流程优化，而是深入到产品设计的核心。公司明确将 AI 和大数据分析作为 打造个性化保险解决方案的关键工具。2024 年，水滴公司共推出了 174 款定制化保险产品，占其全年新产品 的比例高达 92%以上，精准地面向老年人、孕产妇以及带病体等特定客群。 水滴公司在其早期发展阶段，其基础战略定位是作为一个领先的独立第三方保险平台，与保险公司进行紧 密合作。其核心价值主张在于利用其“对消费者需求的深刻理解和精算能力”，与保险合作伙伴“联合设计”保险产品。这本质上是一种以咨询和服务为导向的商业模式。该模式在帮助水滴公司建立市场地位方面取得显 著成效。根据艾瑞咨询的数据，按 2020 年上半年分销的寿险和健康险首年保费（FYP）计算，水滴公司已成 为中国最大的独立第三方保险平台。这证明了其作为保险公司与消费者之间桥梁的独特价值。 从 2020 年的数据可以看出，产品组合的扩张速度与合作伙伴数量的增长大致成正比。在 2020 年第四季 度，增加 1 个合作伙伴对应增加了 31 款新产品。这表明，每一款新产品或每一个新合作伙伴的引入，都伴随 着一个需要大量人力投入的、高接触度的流程。尽管期间不乏创新之举，例如在 2022 年 7 月联合推出的“水滴 蓝海”重疾险产品，但这些更像是基于项目的重大举措，而非一个高通量、系统化产出流程的结果。 尽管水滴公司在 AI 转型前的模式是成功的，但其内在的增长逻辑决定了它面临着一个根本性的可扩展性 瓶颈。“联合设计”的流程意味着每一款产品、每一次与合作伙伴的整合，都需要投入大量的人力资本，包括精 算师、数据分析师和产品经理。这种模式在投入（资源）与产出（产品）之间建立了一种线性关系，从而阻碍 了指数级规模的扩张。 这种模式的运作逻辑可以被拆解：首先，如“联合设计”和“对消费者需求的深刻理解”等表述所揭示的，这 是一个涉及数据分析、与合作伙伴谈判以及定制化技术对接的咨询式、人工化流程。其次，2020 年底的数据 显示，合作伙伴与产品数量之间近乎一对一的增长关系，证实了这种模式的资源密集型特征。第三，这样一个 流程本质上是缓慢且成本高昂的，无法支持为数十个细分市场同时进行快速产品迭代的需求。若要将产品供应 量扩大十倍，公司可能需要将产品和精算团队的规模也扩大近十倍，这对于利润率的持续扩张而言并非一个可 持续的模式。同时，这种模式也使公司高度依赖于其保险合作伙伴的意愿和能力，限制了其自主创新的速度和 广度。
AI 为水滴公司带来的最深刻的战略性影响，是使其能够进入并服务于传统保险业难以覆盖的市场。首先 是细分市场产品创新。2024 年推出的 174 款定制化产品中，包括了 147 款“老年友好型”产品和 43 款“带病体友好型”产品。另外，水滴公司推出了多个行业首创产品，例如一款无需健康告知且保证 5 年续保的医疗险，以 及一款 70 岁亦可投保的长期失能收入损失保险。水滴公司对老年人、带病体等服务不足群体的关注，并不仅 仅是一项慈善或营销活动，而是一项由其独特的 AI 和数据能力所支撑的复杂商业战略。传统保险公司由于难 以准确为相关风险定价而回避这些市场。传统保险模型依赖于将高风险个体排除在外，以维持风险池的盈利能 力。然而，水滴公司通过其医疗众筹平台，能够接触到数百万重疾患者的真实就医路径和费用数据。通过将这 些独特的数据输入其 AI 模型，水滴公司可以超越宽泛的人口统计学假设，为以前被视为“不可保”的状况创建 高度具体的风险画像。这使得他们能够设计和定价像“无需健康告知”这样的产品，因为其模型已经将总风险量 化到了一个商业上可行的置信水平。这不仅是让保险更具包容性，更是一项数据驱动的战略，旨在解锁一个巨 大的、尚未被开发的市场细分，而竞争对手由于其传统的风险模型而难以进入。水滴公司利用技术将一个高风 险、服务不足的市场，转变为一个新的增长“蓝海”，极大地扩展了其潜在市场规模，并创造了强大的品牌光 环。
翼帆医药（E-Find）是水滴公司 AI 战略向医疗健康领域延伸的典型范例。该平台利用 AI 技术和智能匹配 系统，为制药公司的临床试验项目招募合适的患者。1）AI 提升效率：通过智能匹配，翼帆医药将提升患者招 募的效率。此外，AI 在患者服务和健康教育管理环节的应用，使人均生产力提升 105%。2）业务高速增长： 效率的提升直接转化为商业上的成功。2025 年第二季度，该业务收入达到人民币 2770 万元，同比增长 34.2%。 从战略层面看，翼帆医药的布局成功地将一个原本主要承担社会责任、作为流量入口的资产（即来自众筹 平台的患者社群），转化为一个高利润率的、面向企业（B2B）的科技服务收入流。AI 驱动的精准匹配技术是 解锁这一价值的关键。翼帆医药不仅为公司开辟了新的增长曲线，更重要的是，它作为一种有效的对冲，降低 了公司整体业务对单一保险市场的依赖，从而增强了整个商业生态系统的抗风险能力和长期价值。
