特寫｜有保險代理人喊出：“用DeepSeek賣保險衝刺百萬年薪！”
“我手底下有好多打工仔，比如豆包、Kimi，現在又多了一個Deepseek”“用Deepseek賣保險衝刺年入百萬”“保險人的AI神器，用Deepseek讓業績翻倍”……
蛇年開年，DeepSeek的R1模型迅速引發“全民關注”，這不禁令人想起ChatGPT面世時國人的好奇與熱捧。
某頭部互聯網公司算法工程師李元（化名）告訴21世紀經濟報道記者，R1模型的破圈關鍵在於其效果優異且成本相對較低，與o1模型高昂的成本形成鮮明對比，“儘管DeepSeek對行業產生巨大沖擊，但其技術本身更多是量變而非質變，還需冷靜看待。”
然而，就像織布機解放了紡織女工的雙手、汽車駕駛員擔心自動駕駛“搶飯碗”……歷史上每次科技革命背後，都會出現科技發展能否取代人類工作的爭辯。
近年來，“清虛提質”是保險代理人隊伍的關鍵詞，專業化、高學歷、數字化是保險代理人這一職業的新需求“畫像”，掌握信息差的代理人/經紀人羣體首當其衝，感受到了DeepSeek等大模型帶來的技術衝擊。
一批年輕人會繞開保險代理人諮詢DeepSeek如何買保險，相當一部分保險代理人/經紀人深深擔憂未來是否會被AI取代。但也有代理人/經紀人並未“坐以待斃”，而是主動擁抱技術與變革，嘗試、使用AI工具賦能日常工作，也有人在摸索過程中更加明確了自身職業價值和精進方向。
這是一場職業危機還是機遇？一言難以蔽之，但能明確的是，每一次歷史經驗都在證明——“技術進步能解放人類生產力”。
利用Deepseek打響開年營銷“第一炮”，是不少保險機構和代理人搶抓的“流量密碼”。
一位平安壽險的保險代理人在社交平臺曬出Deepseek的搜索截圖：“搜索‘最值得推薦的一家保險機構’，Deepseek推薦了我們平安保險。”
一位明亞保險經紀人在小紅書發佈：“想做保險，明亞、永達理、大童、友邦推薦哪個？如果只能選一家，推薦哪家？Deepseek得出了優先考慮明亞的建議。”
還有一位代理香港保險的代理人在小紅書發佈：“爲什麼要大老遠飛到香港買保險，Deepseek給出了以下原因……”
今年開年，不少代理人在社交平臺展示Deepseek的回覆截圖，藉助這一所謂的“技術中立平臺”開展機構宣傳或產品營銷，“一些人會不信任我們說的話，但會信任這種技術平臺的回覆。”一位保險代理人告訴記者。
“最近我偶爾會用AI工具宣傳自己公司品牌，但不會頻繁用，因爲多次使用後，我會發現很多內容是換湯不換藥，有時候文字可能浮於表面。”從業多年的保險經紀人王曉天（化名）向記者強調，“所以，我認爲真正宣傳公司和品牌用真實的想法更容易打動客戶。”
另一位友邦保險代理人NICK分享使用體驗，“我發現不同搜索關鍵詞會出現不同回答，好像只要在搜索詞中突出自家機構的優勢或宣傳較多的部分，就會出現相應回答。”
比如，NICK提問Deepseek“我在乎體驗感，我只買人壽保險，不需要亂七八糟的產品，推薦哪個？”回覆中出現的機構可能是中國人壽和友邦保險。如果重新提問Deepseek“哪家保險機構的科技能力最強？”大概率會出現另一家保險機構。
除利用Deepseek開展營銷外，保險代理人也在普遍使用Deepseek等AI工具“矯正”民衆對保險的刻板印象、普及保險理念等。
獨立保險經紀人毛楓（化名）告訴記者，自己在年前便接觸了Deepseek，今年醫保DRG改革深化後，一些客戶諮詢她還值得買百萬醫療險嗎？家庭保單如何配置？她通過提問Deepseek向客戶展示詳細回覆進行解答。
而更多保險代理人還在摸索，如何通過Deepseek等AI工具輔助日常工作？毛楓經常在小紅書進行產品介紹和客戶觸達，她會經常使用Deepseek等對保險產品梳理對比，幫助客戶選擇更適配的產品。在AI工具輔助下，她也會減少一些無效溝通、提高客戶拜訪效率，比如批量生產春節拜年短信等。
長期活躍在社交平臺上的毛楓也常藉助Deepseek生成宣介文案，“我的客戶會在小紅書搜索保險知識和產品，我用AI工具自動生成文案，它會主動幫我避開一些平臺違禁詞，生成文案的風格也很像小紅書，減輕了我很多工作負擔。”
但這第一批“吃螃蟹”的保險代理人、經紀人在使用過程中，也發現了許多錯漏。
最近，毛楓使用Deepseek爲客戶做一份門診險產品對比，不到一分鐘，四家保險機構/平臺的產品對比便“出爐”了，毛楓大致看了一遍後形成了一份表格發給客戶。
但不久，客戶便圈出了表格中的幾個錯誤返給毛楓覈實，如在表格中的“衆安小當家門急診版”產品，在Deepseek分析中出現幾處明顯錯誤：如該產品的社保外用藥賠付比例“未提供”；單次賠付限額是“800元”；給付比例爲“有社保且經社保報銷按80%比例給付，有社保未經社保報銷按40%比例給付。”毛楓再次人工覈實後糾正了上述錯誤（其他錯漏在此不贅述）。
“用得越多我越發現，儘管AI工具能提高工作效率但不能一味依賴，AI工具在處理保險產品信息時仍存在侷限，需要人工補充和校驗。”不僅一位保險代理人告訴記者，在使用Deepseek會出現回覆錯誤或遺漏，當然這也並非Deepseek一家之誤。
那麼，以deepseek等爲代表的大語言模型出現這類錯漏的原因何在？某互聯網公司的算法工程師李元（化名）向記者分析，他認爲背後主要有三個原因：一是大模型的“時間限制”，“大模型的訓練語料其實是限制在某一時間點/範圍之前的，會有時間限制。目前很多大模型會有所謂的‘聯網模式’實時抓取網絡資料，但聯網後會發現還是會出錯。”
二是大模型也有“知識上限”，“這部分語料知識送進去後還是會出現誤差，它不能百分之百還原而是一種‘模糊的拷貝’，因此會出現所謂的‘AI幻覺’，就像大家說的AI會‘一本正經地胡說八道’”。
而第三個問題是大模型與傳統搜索引擎技術的發展“錯配”，“大模型不一定能獲取到官方網站或最權威、核心的信息。現在大部分‘聯網模式’基本都是調用成熟的搜索引擎接口，這就會導致大模型檢索出的資料很可能出錯或根本檢索不到。”他說道。
“能繪藍圖，難雕細節”——一位保險代理人在其社交平臺如此評價使用deepseek後的感受。
而在處理保險業等專業領域或特定主題時，李元建議稱，假如我是一個保險廠商，可以將機構的專業知識庫“外掛”到大模型上，這能顯著提升推理的準確性，而非依賴於廣泛但混雜的網絡信息，這也意味着在大模型時代，擁有豐富數據積累的垂類廠商能夠發揮其獨特優勢。
此外，“大語言模型出現後，AI幻覺下產生的錯誤內容會大量充斥在網絡中，在搜索引擎本身質量都已經不是很靠譜的情況下，再加上大模型產生的東西，會導致一種惡性循環。”李元也在擔憂大模型的使用會導致更嚴重的問題出現。
“你認爲deepseek等AI工具未來會代替保險代理人嗎？”幾乎所有受訪的保險代理人給出的答案都是——“不會全部替代！”
近年來，保險代理人隊伍“清虛提質”是行業關鍵詞，專業化、高學歷、數字化是保險代理人是保險機構競相爭搶的“香餑餑”，AI涌現下，從前掌握信息差的保險代理人/經紀人羣體還在“消化”DeepSeek等大模型帶來的技術衝擊。
從專業算法工程師的角度看，李元告訴記者，“大模型的出現可能會替代很多行業後85%的人，這類行業中有很大比例的員工從事的是重複性工作，如查資料和複述信息，這些工作可能很快會被AI工具替代。”
然而，對於那些需要高度創造性思考和專業技能的工作，AI工具難以完全替代，因爲它們在處理複雜問題時仍可能出現錯誤，需要人類的判斷和修正。
來自明亞的王曉天告訴記者，“我認爲AI能夠替換部分代理人，但不會全部替換，因爲保險涉及金融，醫學、法律等各方面，實際操作和理論知識有區別，但AI並不能完全像人一樣靈活變通。”
AI涌現下，毛楓目前沒有太多危機感，她認爲保險代理人不可替代，比如代理人要基於客戶個人經濟水平、家庭情況、身體情況等多元需求進行定製化保險配置，但AI在短時間內還無法完全做到；代理人還能幫客戶處理一些疑難雜症等AI解決不了的問題，比如複雜情況下的核保代理人需要跟機構人工覈實；而在理賠過程中，代理人還需要給客戶進行情感疏導，這也是機器難以取代的。
“危機感談不上，我覺得是輔助工具，能讓工作變高效，但主體還是人，因爲機器還是相對較冰冷。哪怕它能幫助整合碎片化信息，還是需要一個人作爲主體去落實工作，而且是有交情的、信任的人，尤其是在理賠階段。”一位保險代理人說道。
另一位代理人言畢，他告訴記者要趕緊線下見一位客戶，但與客戶會面前，他會在DeepSeek等大模型上提前輸入客戶的基本信息，“跑出”幾份保險方案以供自己參考。