来源：北京商报
动辄千亿参数的大模型在云端高速运转，转眼间便能对保险业务“指点江山”，甚至一手包办产品推荐与收保费的流程，这并非出自某部科幻电影的桥段，而已成为近期频频上演的真实“闹剧”。当消费者轻信假二维码，转账后才惊觉对方是个素未谋面的陌生人；当保险小白拿着AI给出的产品对比清单，被气得“哭笑不得”……北京商报记者注意到，这些荒诞而扎心的场景，正在人工智能与保险业加速融合的当下频繁发生。
市场层面频频指向大模型将重塑保险价值链，险企也纷纷跑步入场押注AI。然而，光环之下，人们不禁要问：这股席卷保险业的人工智能浪潮，究竟是将专业、便捷的服务送进了千家万户，还是在消费者看不见的角落里，埋下了一颗又一颗随时可能引爆的风险“深水炸弹”？
保险与AI碰撞出“喜剧效果”？
当不少消费者尝鲜把AI当成保险“智囊团”时，社交平台上各种鲜活的“哭笑不得”的经历接踵而至。
“用AI帮我选医疗险，我被气笑了。”有用户发文吐槽，那些AI建议“闭眼入”的产品，实际上只是AI把一款产品的优点和另一款产品的缺点扭在一起做对比的“小聪明”。
基于此，该用户称，AI至少在当下极度不适合作为保险小白获取精准参考信息的来源。其中列举了AI给出的多条荒唐答案：保证续保期满后如何转新产品，AI避而不谈；续保价格对比，AI只拿短期数据掩盖真实费率；某一产品的致命缺陷，AI拒不列示。该用户总结道：“现在的AI在专业方面还是不靠谱。”
如果上述事件顶多算“哭笑不得”的范畴，那么当AI卷入真金白银的交易环节，故事的走向便陡然滑向了“心惊肉跳”的段落。
据报道，广州一家工程公司的负责人在为员工购买团体人身意外伤害保险时，求助了AI大模型，该负责人在用AI大模型为员工挑选保险时，轻信了AI大模型给出的所谓“保单付款二维码”，扫码支付了1618元。而这个二维码正是一位网友的个人二维码。得知情况后，该网友将钱款退还。
好在，钱款最终追了回来，社交平台上的吐槽也多止于一笑而过，并未酿成真正的损失。然而，风平浪静的水面之下，暗礁从未消失。
背后的三重隐患
这些看似“无伤大雅”的闹剧，实则是AI闯入保险腹地后，向整个行业甩出的一记响亮耳光。AI与保险的这场“联姻”，远非“一句话、一个按钮”那般简单。
首当其冲的是资金安全问题。乐橙数健市场总监侯珺峰直言，上述AI行为甚至有黑产的影子。不法者可以利用私人部署的大模型生成二维码，直接向消费者收款进行欺诈。
第二个隐患是严重的信息误导。天使投资人、资深人工智能专家郭涛表示，AI落地保险业务，极易衍生各类侵害消费者权益的隐患。智能推荐常刻意隐瞒产品短板、模糊续保规则，极易引发错配投保；支付环节暗藏风险，虚假收款码易造成资金损失；AI营销惯用焦虑式话术夸大宣传，严重侵犯消费者知情权。
更深层的问题在于责任界定。当AI给出的错误建议导致消费者投保失误甚至资金损失，谁来负责？是调用大模型的保险机构，是提供底层技术的平台，还是用户自己应该“擦亮眼睛”？郭涛表示，智能服务缺少人工审核纠错，一旦出现失误，责任界定模糊，消费者维权阻力极大。
众托帮联合创始人兼总经理龙格将AI在保险场景下易引发的风险概括为三点：一是直接资金损失，如诱导扫码诈骗；二是严重信息误导，因其知识错误或偏见导致投保决策失误；三是骚扰与欺诈升级，AI电话使用夸大、虚假话术，侵犯消费者权益。背后更深层的隐患是责任认定困难与数据安全风险。
反过来看，重视AI在保险场景下的合理、合规运用，已不是“要不要做”的选择题，而是“怎么才能做对”的必答题。侯珺峰认为，首先，金融的第一要务是求稳，虽然AI近年来发展很快，但实际应用层面的逻辑漏洞、技术风险与金融业大多数业务场景要求明显还未匹配。这就要求从业者在进行基于AI的技术、业务模式创新时，要守住金融的底线。另外，《中华人民共和国保险法》和互联网保险监管规定等，都对销售行为有严格限制，AI呼叫涉嫌的虚假宣传同样违规，背后的机构必须负责。
重视AI合规运用至关重要。在龙格看来，这是保护金融消费者权益的底线，防止其成为侵害工具；是维护保险行业信誉与稳定的基石，避免劣币驱逐良币；也是防范系统性风险、确保科技向善发展的关键前提。
避免“AI依赖”，消费者与行业该如何解题
如今，AI的影子已经渗入日常的每一个缝隙。人们坐在沙发上随口问一句“哪个保险产品适合我”，或是深夜对着屏幕打出“理赔难不难”，早已成了再自然不过的本能动作。然而，一次点击失误，钱就可能汇入陌生人的账户；一次轻信AI的“权威答案”，后续的理赔纠纷或许能把人拖得精疲力竭。
而这些损失，远不是一句“AI也会有幻觉”就能轻易追回的。要想不让技术的便利变成风险的温床，保险机构必须守住底线，消费者也需收起那份“凡事皆可AI”的盲目信赖。
那么，对于普通消费者而言，如何避免被AI“坑”着买保险？侯珺峰给出了一个核心认知：保险是个相对复杂的产品，虽然AI是趋势，但在目前应用水平还没有达到的情况下，比如AI无法精准识别消费者的健康情况，即使消费者上传体检报告，AI十分容易出现错漏情况，导致消费者产生误解，购买后也容易产生纠纷。那么，在消费者不是很懂的情况下，找专业的人干专业的事还是当下的主流选购做法，AI只应作为简单的选购参考。另外，在正式投保前，通过官方App、官方客服电话进行二次核实，务必明确保障范围、责任、理赔等重要信息。
在AI真正学会读懂风险之前，最可靠的，依然是那些眼见为实且踏实的步骤。如官方核实、专业咨询、逐条阅读条款。毕竟，每一次买单背后，都与钱袋子挂钩。龙格总结表示，AI仅是辅助工具，绝非专业顾问。核心是务必进行官方核实，所有产品信息、支付操作需回归保险公司官网、官方客服等权威渠道确认。警惕任何制造紧迫感的营销话术，并注意保存证据，以便维权。
那么，面对AI介入金融场景带来的新风险，保险业又该如何应对？侯珺峰表示，目前在技术层面上，每家保险机构都已经开始推动AI研发与应用落地，其中涉及多个业务场景，如风控、培训、智能投顾等。在面向消费者的投顾或者客服领域，目前市面上这类保险AI应用大多数是接入LLM底层接口（如GPT、DeepSeek），辅助独家知识库，使用RAG架构（先调用知识库检索，再注入LLM生成答案）进行私有化部署，搭建起智能体Agent。这就导致当用户提问模糊时，知识库无法识别，有概率向用户提供未经核实的信息。
郭涛也表示，保险行业需多维施策，化解AI应用风险。制度端厘清AI服务权责边界，完善误导营销的赔付与追责机制；监管端细化行业应用标准，督促企业公开算法规则，加大违规惩处力度，以强监管与行业自律，提升AI服务透明化、规范化水平。
不过，业内人士也一致认为，尽管当前挑战重重，但AI在提升理赔效率、识别欺诈风险等方面的积极作用也不容忽视。建立人机协同的“防火墙”，让技术回归工具本位，才是长远之道。
北京商报记者 胡永新
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