在保险世界的运行逻辑中，存在一个至关重要的黑盒：一边涌入体检报告、财务数据、运营信息等海量非结构化资料，另一边则输出关乎公司盈利与市场公平的承保决策。这个黑盒，就是核保。

传统上，这个黑盒的运转高度依赖核保员的经验与直觉。然而，在保险业务高速增长的今天，这套体系正面临前所未有的压力。尽管人身险和财产险的核保对象不同，但它们的核心痛点可以汇聚为一个根本性矛盾：在有限的时间内，于信息不对称的博弈中，做出最优的风险决策。

要理解AI对于核保的价值，以及该从何处实现突破，我们首先必须深入拆解核保工作的核心之痛。

一、 痛点深潜：核保工作的「不可能三角」

核保工作长期挣扎在精度、效率与一致性构成的「不可能三角」之中。其核心痛点可被系统地拆解为三个层次：

1. 信息层：在数据迷雾中手动“淘金”

核保决策的第一步是理解信息，但这恰恰是最大的瓶颈。痛点可归结为：核保员80%的精力耗费在信息搜寻、提取与核对上，而非风险决策本身。

在人身险场景，核保员需要从冗长的病历和复杂的体检报告中，精准定位如“BI-RADS 3级”、“HbA1c<7.5%”等关键指标，并理解其临床意义。同一种疾病（如“乙型肝炎病毒携带”与“HBsAg阳性”）的不同描述，更增加了识别复杂度。

在财产险场景，以一份雇主责任险为例，核保员需手动从审核邮件中提取雇员人数、工种分类、薪资总额、承保地域、特别条款等数十个数据点，并判断其真实性。任何疏漏，都可能埋下风险的种子。

2. 规则层：庞大知识体系的记忆与应用带来沉重负担

跨越信息鸿沟后，核保员需调动一个庞大且动态的规则体系进行评估。痛点可归结为：确保核保决策的精准性与一致性，在传统模式下是一个成本高且难度大的目标。

这个体系包括数百种疾病的核保指引、上千种职业的风险等级、以及不断更新的公司政策与监管规定。

规则间存在大量交叉与例外。例如，一位乙型肝炎病毒携带者，其核保结论需要综合评判其肝功能指标是否正常、病毒DNA复制水平以及肝脏B超结果，才能做出拒保、加费还是标准体的最终判断，这远非简单的条件匹配所能解决。

依赖人脑记忆和应用如此复杂的规则，极易导致同案不同判，不仅损害公平性，更为公司带来合规风险。

3. 执行层：人才断层与业务增速的失衡

执行层要面临的是业务平衡与可持续性的难题。痛点可归结为：核保能力高度人格化，难以资产化，制约了团队整体能力的快速提升和规模化扩张。

业务团队追求“快”，希望快速出单，核保周期越长，丢单风险越高。风控团队追求“准”，复杂的案件需要反复沟通、索取更多资料，必然耗时。这使得核保部门永远在业务催单和风控求精的夹缝中艰难平衡，成为保单流转的效率瓶颈。

资深核保专家的培养周期长达数年，成本高。他们的经验和隐性知识（即那些未写在手册里，但基于经验形成的判断）难以系统化地沉淀和传递给新手。无法匹配业务的爆发式增长。新手核保员在独立前需要大量手把手辅导，试错成本高昂，团队整体能力提升缓慢。

正是对这三大痛点的深刻洞察，驱动我们思考：如何用技术将核保员从信息苦工和规则复读机的角色中解放出来，让他们真正专注于价值最高的决策环节？

二、 智能破局：AI如何应对核保三重挑战

针对上述挑战，众安信科AI核保助理提供了一套系统化的智能解决方案，通过结构化、可迭代的AI能力，为其构建坚实的决策支持体系。

1. 攻克信息层：智能感知，让数据自己说话

AI核保助理不知疲倦，擅长利用自然语言处理技术，将非结构化的邮件、PDF、图片中的关键信息（疾病名称、检查指标、雇员人数、工种、保额等）自动识别并抽取为结构化数据。

它能理解：“非活动性乙型肝炎病毒携带”与“HBsAg阳性携带者”指向同一风险实体。

它能抓取：从一份企业投保单中，精准提取“正式员工15人，外包工45人”、“预计年薪总额5,850,000元”、“承保地域为中国四川”等关键字段。

2. 破局规则层：数字大脑，让规则精准驱动

在获得结构化数据后，AI核保助理的内置核保大脑被激活。这是一个融合了行业通用规则与公司特定政策的动态引擎。将手册中的规则、疾病码表、职业风险等级等知识数字化。AI模型基于从信息层提取的数据，自动在规则库中进行匹配和逻辑推理，输出初步的风险评估和核保建议。这解决了人类核保员普遍面临的规则记忆负担和一致性问题。

在人身险核保中，面对一位“已手术切除，术后超过3年，复查无异常”的甲状腺乳头状癌客户，它能依据规则，判断其寿险可能以“标准体或轻度加费”承保，而重疾险则需视术后年限给出“除外承保”或“延期”的建议。

在财产险核保中，它能自动识别企业是否属于“人力资源外包”这类需“谨慎发展”的业务类型，并能判断雇员中是否包含高龄人员、承保地域是否涉及境外等风险点。

3. 赋能执行层：人机协同，让专家更专

AI核保助理的最终输出，是一份结构化的核保建议报告。它明确列出风险点、引用规则依据、给出“加费/除外/标准体”等建议。这极大地提升了核保员的决策效率和信心，同时将他们的工作重心从查找和计算转移到最终判断和复杂个案处理上。

对于资深核保员，这极大地缩短了决策路径，使其能聚焦于最复杂的个案分析与最终拍板。

对于新手核保员，它则是一位随时在线的专家教练，提供实时的决策支持与学习范本，加速其成长。

三、 底层筑基：打造过程可验证的决策体系

AI核保助理的能力核心，在于构建了一个过程可验证的智能决策体系。我们采用 “规则定义框架，思维链驱动推理” 的设计理念，确保智能在正确的轨道上运行。

规则体系定义决策的轨道与边界：规则打底是系统可靠性的根本保障。我们将保险行业的核保规则、疾病码表、职业风险等级等专业知识全面数字化，构建出结构化的核保知识图谱。所有AI输出的建议，都优先基于这套规则体系进行匹配与判断，确保所有决策的第一原则是严格遵循保险公司的核保政策，保障了产品的安全性与可靠性。

思维链（COT）实现“白盒化”的推理过程：利用思维链，让AI模型在给出最终答案之前，先把它一步一步的推理过程展示出来，处理规则未能完全覆盖的模糊地带。这模仿了人类解决复杂问题时的思考方式。如果没有思维链，模型通常是接收问题后直接输出一个答案。这种方式对于简单问题有效，但对于复杂、需要逻辑推理的问题，模型很容易“跳步”或产生幻觉，给出一个看似合理但实际上是错误的答案。

因此，思维链在AI核保助理的设计中是至关重要的：

提升判断的准确性与可靠性：强制模型进行分步思考，减少了想当然的错误，让结论更有逻辑支撑。

将隐性知识显性化：核保专家的经验是隐性的、难以量化的。思维链过程试图将这些经验拆解成明确的步骤和考量因素，相当于把专家的大脑思考过程”给记录和复现了出来。

过程透明，可解释性强：对于核保员或风控人员来说，他们不再只看到一个冷冰冰的“通过”或“拒保”结果，而是能看到AI得出这个结论的完整推理链条。这极大地增强了人类对AI决策的信任，也便于进行人工复核和干预。

处理模糊和未知情况： 对于码表无法覆盖的新兴职业，思维链提供了一套方法论，通过分析其工作实质而非仅仅依赖标签，来评估风险。通过这种方式，即使没有完美的码表匹配，模型也能给出一个更合理、更透明、更接近人类专家业务水平的核保判断。

同时，我们可以定期对识别错误的数据进行复盘，维护和更新码表；也可以将有代表性的复杂案例，结合业务专家的意见，对模型进行小样本训练，从而不断提升模型在细分场景下的泛化能力，让这个“助理”变得越来越聪明。

保险的本质是管理风险，而核保是践行这一本质的第一道防线。AI核保助理的使命，就是让这道防线更加坚固、高效和智能。

注：以上内容呈现数据，通过业务实践平均表现得出。根据实际业务场景不同，可能会有波动。