AICon 深圳站：Agentic AI 成主角
8月21日至22日，AICon全球人工智能开发与应用大会要在深圳开了。目前完整日程已经公布，大模型、Agent、多模态这些热门方向都覆盖到了。其中，平安科技健康保险智能负责人李响的分享挺受关注，题目是“Agentic AI 在普惠健康险中的创新与实践”。据议程介绍，这场演讲主要聊健康险产品创新、智能承保、智能理赔三个场景，都是实打实的落地经验。
传统健康险系统卡在哪
李响准备从工程视角把老系统的痛点拆开来讲。传统健康险系统嘛，长期被三件事折腾：
- 医疗数据又多又杂，医院不同、格式也五花八门，想直接用基本没戏；
- 规则全靠硬编码，维护成本很高，业务一调整，代码就得跟着改；
- 长流程、高并发的时候吞吐量跟不上，投保高峰一来，系统就“喘不过气”。
这些问题靠打补丁根本治不了，必须换个思路。
AI 承保智能体：一键上传，自动核保
针对承保环节，团队搞了个AI承保智能体。用户把资料一键传上去，系统自动完成核保和咨询。背后是疾病预测模型、医学大模型再加上多智能体协同，先预测风险，再给出承保方案。整个过程不需要人工介入，体验顺滑很多。
AI 理赔智能体：多智能体各司其职
理赔环节就复杂多了。团队设计了一套多智能体协同架构，里面有智能保单解析、场景调度、专项审核、结论汇总这些模块。每个智能体管一段，像流水线一样把理赔流程拆开，效率上去了，审核质量也没落下。跟传统人工审核比，这套架构能扛的业务量更大。
落地过程中踩过的坑
AI落地从来不是一路顺风。李响提到几个典型坑：多智能体之间上下文会冲突，聊着聊着就跑偏了；长文本病历带来高延迟和高成本，处理一份病历要等半天；再就是大模型幻觉，AI一本正经地胡说八道。他们后来用状态机契约约束智能体行为，用RAG抽取关键信息，再配合依据溯源和规则兜底，把幻觉影响压了下来。这些招儿挺实在，做Agent的人可以参考参考。
效果数据：准确率96%以上，自动化率超70%
优化之后的数据挺能打。AI审核准确率稳定在96%以上，审核自动化率超过70%。更关键的是，这些能力已经用到了真实产品里，慢病百万医、家庭百万医这些普惠保险都上线了。技术不是摆着好看的，是真能帮普通人省钱省时间。
另外，这类AI系统对计算资源的要求不低，尤其是推理阶段，需要稳定的云服务器ECS支撑。如果你也在做类似的Agent应用，可以找易枫顺 - 阿里云官方旗舰级代理商聊聊资源方案，顺便看看阿里云代金券能不能省一笔。
FAQ
Q: Agentic AI 和普通AI有啥区别？
A: Agentic AI更强调自主决策和多智能体协作，不是简单你问我答。比如理赔智能体里，每个模块能自己处理任务，遇到问题还能互相配合，更像一个团队在干活。
Q: 健康险AI落地最难的地方在哪儿？
A: 主要是数据复杂性和工程稳定性。医疗数据格式乱、字段多，长文本处理延迟又高，还得防着AI幻觉，每一步都得专门优化。
Q: 这些AI技术会取代人工审核吗？
A: 目前主要还是辅助，AI把重复性工作自动化了，准确率超过96%，但关键环节仍然有规则兜底和人工复核。说完全取代还早，不过效率提升是实打实的。
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