彭桓‖让保险核保“像自动驾驶一样智能”:我们如何用AI重构诉责险

第一篇：让保险核保“像自动驾驶一样智能”：我们如何用AI重构诉责险

——燕梳新学堂专访险律科技联合创始人彭桓，揭秘AI如何将诉责险核保效率提升10倍

在保险这个古老的行业里，核保，尤其是专业性极强的诉讼财产保全责任保险（诉责险）核保，长期依赖于律师和法务专家的“人脑”与“经验”。

一份复杂的案件材料，往往意味着法审人员数小时甚至数天的埋头研读、风险提炼与报告撰写。这个过程不仅耗时费力，更因高度依赖个人水平，而难以实现标准化与规模化。

然而，一场静悄悄的效率革命正在发生。

一家名为险律科技的初创公司，正试图用人工智能（AI）技术，将这一核心流程推向“自动驾驶”时代。我们与险律科技联合创始人彭桓进行了一场深度对话，试图揭开其AI自核系统背后的技术逻辑与行业思考。

一、痛点：当“专家经验”遇到“数据垃圾”

“我们进入这个行业时，首先分析的就是数据。”彭桓开门见山地指出了传统模式的症结，“无论是大公司还是小团队，以往人工录入的核保数据质量普遍很差。”

原因很简单。

诉责险投保需要提交起诉状、证据材料等多份法律文书，传统的系统要求业务人员或内勤手动填写数十个乃至上百个字段：当事人信息、诉讼请求、标的金额、证据类型……这是一项枯燥、重复且价值感低的“脏活累活”。从业者容易出错，更缺乏动力去精细处理，导致后端用于风险分析的数据基础成了“数据垃圾”。

“当技术团队拿到这样的数据想做分析时，结论是根本无法使用。”彭桓表示，低质量的数据不仅拖慢流程，更使得精准的风险定价与模型训练成为空中楼阁。

与此同时，精通法律的核保专家资源稀缺，他们的时间被大量基础信息提取工作占据，难以聚焦于案件中最关键、最复杂的法律风险研判。

二、解法：端到端的“AI驱动操作系统”

险律科技的破局思路，是构建一个“AI驱动”的全新操作系统，其核心理念是 “端到端的自动化” 。

“我们设计的系统，目标是让人不做任何多余的输入。”彭桓描述了一个理想场景：业务人员只需在微信小程序上，将客户提供的所有材料（无论是PDF、Word还是图片）一键打包上传。接下来的所有事，都交给AI：

1. 智能解析与分类：系统自动识别压缩包内的每一个文件，判断它是起诉状、证据清单还是身份证明，并将其归位。

2. 全字段自动提取：通过自然语言处理（NLP）技术，AI像一位不知疲倦的“超级实习生”，从上百页文书中自动抓取出原被告信息、诉讼请求、事实理由、关键证据等所有结构化信息。业务员不再需要知道“身份证该传在哪个位置”。

3. 风险初判与报告生成：基于内置的法律知识图谱与历史数据模型，AI会对案件进行初步风险评分，并生成一份结构化的核保分析报告，提示潜在的风险点（如是否存在反诉可能、保全标的权属是否清晰等）。

“这就像用搜索引擎，你只需要输入关键词，而不需要理解背后的索引技术。”彭桓比喻道。前端交互被极致简化，背后却是复杂的技术集成：文档解析、OCR、自然语言理解、实体识别、法律关系抽取……

三、核心：人机协同，让人类专注“黑天鹅”

全自动化并非意味着取代人类。显律科技系统的设计哲学是 “人机协同” ，即“Human-in-the-loop”。

“我们的系统就像特斯拉的自动驾驶，大部分路况可以自主处理，但在复杂和关键决策点，需要人类接管。”彭桓解释道。系统会根据案件风险等级、保额大小等因素，自动决定流转路径：

自动通过：对于大量简单、低风险的标准化案件（约占70%），AI完成审核后可直接通过，全程无需人工干预。这释放了70%以上的人力。

人机复核：对于中等风险的案件，AI会给出初步分析结论和全部提取的信息，人类核保员的工作不再是“从零开始”，而是“复核与决策”。他们只需检查AI标记的风险点，核对关键信息，效率可提升数倍。

专家研判：对于剩下约10%的高风险、高保额或异常复杂案件，则完全交由资深专家处理。AI的作用变为“超级助理”，帮助专家快速梳理材料脉络、关联类似判例，将专家从信息挖掘中解放出来，聚焦于最顶层的法律策略与商业判断。

“AI擅长处理海量、重复的结构化信息，发现人类可能忽略的细节（比如从几百页材料里找到一个日期矛盾）；而人类擅长处理‘黑天鹅’事件，依靠经验、直觉和跨领域知识进行综合判断。”彭桓说，“人机协同，是让各自做最擅长的事，从而将整体能效最大化。”

四、成果：从“分钟级”核保到“进化式”风控

这套系统带来的改变是立竿见影的：

效率倍增：核保时间从平均数小时缩短至“分钟级”，业务出单速度极大提升。

能力放大：一位核保人员所能处理的案件量和复杂程度显著提高，相当于团队战斗力倍增。

风控进化：更重要的是，系统形成了一个“数据飞轮”。每一次人工对AI建议的修改或驳回，每一次最终的理赔结果，都会作为反馈数据回流，用于持续训练和优化AI模型。“人类与AI判断的差异点，正是模型迭代最宝贵的燃料。”彭桓透露，他们的核心风控模型几乎每1-2个月就会迭代一次，越来越“聪明”。

“我们不是要用AI替代人，”彭桓总结道，“我们的目标始终是，让人从繁琐重复的劳动中解放出来，去专注于那些真正创造核心价值、需要人类智慧与洞察力的20%的工作——比如，处理那些决定业务利润关键的高难度案件。”

在险律科技的蓝图中，AI驱动的“自动驾驶式”核保，只是重塑保险价值链的第一步。当核保这一关键环节实现智能化与标准化，诉责险乃至整个责任险领域长期面临的“规模化”与“专业化”之间的矛盾，或将被真正打破。

而这，或许正是保险科技进入深水区后，最具价值的探索方向。