當更多企業(yè)將AI融入業(yè)務場景，零散的產業(yè)“火花”終將匯聚成一股持久動能，將AI滲透進產業(yè)的毛細血管。

僅僅一年時間，AI的進化軌跡，幾乎是劃出了一條陡峭的曲線。

高盛數(shù)據(jù)顯示，全球范圍內AI相關的 投資 規(guī)模在2025年預計將接近2000億美元，而這一數(shù)字在2024年僅為1090億美元，呈現(xiàn)出近乎翻倍的增長態(tài)勢。不僅如此，Gartner預測，2025年全球生成式人工智能支出將達到6440億美元，較2024年增長76.4%。

AI不再局限于“顛覆想象”的感性敘事，開始進入產業(yè)滲透階段，?從通用技術探索轉向垂直場景深耕，從概念驗證走向規(guī)?；涞?。但落地過程并非坦途，技術適配、成本控制、差異化需求等問題仍待克服。

8月14日，AI創(chuàng)新應用火花大會上，“AI火花先鋒”迎來三位新成員——暖哇 科技 首席數(shù)據(jù)官陳鴻、云起未來CEO段紅飛、蜂助手董事長羅洪鵬。他們分別扎根保險、企業(yè)服務、5G+AI物聯(lián)網三大垂直賽道，用經過實戰(zhàn)驗證的方案，將AI從技術概念轉變?yōu)榭尚猩a力。

智能體 + 知識飛輪，保險理賠的新出路

當AI涌向 金融 領域，保險行業(yè)成為率先“涉水”的賽道之一。

一方面，客服秒級響應、理賠審核自動化流轉、風險定價精準測算，證明著AI的應用價值；另一方面，保險行業(yè)知識密集、長流程、強監(jiān)管的特有屬性，讓AI落地布滿阻礙。

其中最棘手的便是數(shù)據(jù)陷阱。先說數(shù)據(jù)價值陷阱，保險公司常以為 “給數(shù)據(jù)就能用”，但處于原始數(shù)據(jù)海洋中的AI，反而會進入“渴死”狀態(tài)。將非標業(yè)務數(shù)據(jù)轉化為AI可用數(shù)據(jù)，需要經過一條長鏈路的加工漏斗——從數(shù)據(jù)標化、質量評價到數(shù)據(jù)合成，每一步都需要保險專家、醫(yī)學專家深度介入，而這又會帶來另一個問題，高昂的人工成本。

再說數(shù)據(jù)流通陷阱，金融強監(jiān)管要求“數(shù)據(jù)不出域”，所有AI應用必須私有化部署，這與AI Agent熟悉的SaaS化云端升級模式相悖。例如2025年8月上線的AI產品，10月遇到新的理賠案例時，則無法跨域迭代，只能停在靜態(tài)版本。

面對這些問題，暖哇科技推出理賠多智能體系統(tǒng)，將理賠流程拆解為“條款解析、事件整理、核賠核責、理算風控”五大環(huán)節(jié)，讓不同智能體各司其職。在該系統(tǒng)的支持下，理賠自動化率與簡單案件賠付效率均提升至90%以上。

理賠多智能體系統(tǒng)能高效運轉，核心在于背后的專識庫。據(jù)了解，專識庫既要整合國家標準醫(yī)學知識，還要適配不同保司的差異化條款。只有將細節(jié)都精準錄入后，AI才能真正發(fā)揮價值。

此外，為解決專識庫持續(xù)迭代的問題，暖哇科技搭建離線知識飛輪，通過“自下而上+自上而下”雙路線，讓AI替代部分專家工作。

自下而上路線由Badcase驅動，“錯案理解Agent”自動判斷理賠錯誤類型，輸出優(yōu)化方案，再經專家確認后納入專識庫；自上而下路線從保險條款出發(fā)，AI自動拆解條款框架，經專家確認后形成條款知識庫，每年團險更新時，可減少業(yè)務人員70%的工作量。

作為眾安孵化、紅杉領投的AI保險科技公司，暖哇科技已構建覆蓋 營銷 、理賠、風控的全鏈路風險管理平臺。面對AI浪潮，暖哇科技明確了下一階段方向，其下一代智能體將聚焦案例推理，讓AI像人類審核員一樣，記住過往邊界案例，在“可賠可不賠”的場景中把握分寸感，給出更具溫度的賠付方案。

電商 AI 客服， 打破刻板印象

艾瑞咨詢《2025年中國企業(yè)服務AI化報告》顯示，2025年國內企業(yè)服務領域AI滲透率將突破45%，其中電商客服、數(shù)字化運營等高頻場景成為落地先鋒。

用戶咨詢響應速度每提升1秒，商家訂單轉化率可增加3%，但傳統(tǒng)人工客服在大促峰值、夜班時段，常陷入“響應延遲、成本高企”的困境。基于此，云起未來以AI驅動效率提升為核心能力，用“母語AI客服”在淘系、抖店等平臺打開局面。

區(qū)別于市場上只能回答固定問題的淺層客服產品，母語AI客服能深度適配淘系、抖店、京東、美團等高頻交易平臺的規(guī)則差異，從被動回復轉向主動賦能，成為商家運營鏈路中的關鍵節(jié)點。

母語AI客服的優(yōu)勢，主要體現(xiàn)在以下三個方面：

效率層面，商家接入后，平均響應時間從傳統(tǒng)人工的30秒以上銳減至8秒內，自動解決率突破50%，用戶滿意度提升25%以上，直接打破了AI客服體驗不如人工的刻板印象。

成本控制層面，通過“人+AI協(xié)同控制臺”實現(xiàn)與人工的深度融合。在23:00至次日8:00的夜班黃金沉默期，AI可全自動接管咨詢，按行業(yè)平均人力成本測算，一家中等規(guī)模電商店鋪每年能節(jié)省超12萬夜班開支。

另外，針對客服話術培訓的痛點，它能自動生成催付、逼單、反薅專屬話術庫，曾助力某數(shù)碼店鋪將培訓成本降低89%，同時將咨詢轉化率提升2.3倍。

增長賦能層面，面對用戶“質量差”這類負面反饋，AI并非機械道歉，而是結合訂單信息給出專業(yè)安撫話術，并搭配優(yōu)惠券、退換貨補貼等補償方案。數(shù)據(jù)顯示，這種“智能安撫+精準補償”的模式，能促使38%原本給出差評的用戶產生二次下單行為，且客單價較首次購買暴漲120%。

從只會讀話術到能控成本、促增長，母語AI客服活出了“人樣”。

智能終端如何“讀懂”生活？

當5G基站數(shù)量逼近500萬、算力網絡逐步成型，AI與物聯(lián)網的融合不再是抽象概念。成立于2012年的蜂助手，從數(shù)字化商品運營的基本盤出發(fā)，沿著萬物互聯(lián)和算力上云兩大方向，讓智能終端真正嵌入生活場景。

具體來說，蜂助手的AI實踐分內部提效和產品賦能兩條線：

內部提效層面，其利用阿里千問大模型輔助研發(fā)，智能編碼助手“通義靈碼”讓研發(fā)效率提升2.5倍，原本10人干的活現(xiàn)在3人就能完成。

營銷端針對“大促活動廣告圖需求激增、傳統(tǒng)手繪跟不上節(jié)奏”的痛點，蜂助手用AI自動生成符合品牌風格的廣告底圖，設計師只需補充廣告語即可實現(xiàn)快速上線，單場大促能節(jié)省80%的設計人力成本。

同時，蜂助手還與阿里萬象合作探索AI視頻生成，計劃從產品宣傳短片到小紅書種草視頻，再到數(shù)字人直播腳本，均實現(xiàn)部分AI生成，內容產出周期將從天級壓縮至小時級。

產品賦能層面，蜂助手更加聚焦“生活+科技”理念。物聯(lián)網方向，其與好萊客、好太太成立的合資公司--合覓科技，聚焦智能家居生態(tài)體系，打造“AI智能融合網關等產品”。未來，家庭智能AI將通過學習家庭成員的生活習慣數(shù)據(jù)，實現(xiàn)無需繁瑣操作的智能感知與響應，相比通用AI模型更能貼合生活場景需求。

云終端業(yè)務方向，蜂助手將AI技術賦能云 手機 產品，“云手機”即運行在云端的手機，通過算力、存儲上云，打破本地硬件設備的限制。用戶無需購買高端設備，即可運行大型 游戲 、專業(yè)軟件等?！癆I云手機”將精準識別用戶的多樣化意圖，自動調用相應功能完成任務等，成為用戶的智能生活助手。未來，蜂助手的云終端技術將擴大終端應用范圍，包括智能穿戴、兒童玩具、老人設備等各種泛終端。

此外，為順利推動AI工具在公司內部的應用 ，蜂助手還采取了“自發(fā)試用+創(chuàng)新激勵”的模式，激勵員工多體驗、敢創(chuàng)新。

從暖哇科技破解保險理賠數(shù)據(jù)難題，到云起未來讓電商客服創(chuàng)造增長價值，再到蜂助手用5G+AI優(yōu)化智能終端體驗，三位“AI火花先鋒”的實踐，始終圍繞解決具體問題展開。

未來，隨著“AI火花先鋒”陣營的擴容，更多賽道的實戰(zhàn)樣本將持續(xù)涌現(xiàn)，為更多企業(yè)提供“從技術到價值”的參考路徑。當更多企業(yè)循著這樣的路徑前行，零散的產業(yè)“火花”終將匯聚成一股持久動能，將AI滲透進產業(yè)的毛細血管。