六大智能风控体系与阿里云 Harness 金融可信度工程（中国太保）
应用场景：构建欺诈智识、责任智定、医疗智判、鉴定智评、纠纷智调、品质智测六大智能风控体系，推动风控从事后处置转向事前预警与事中管控；落地人伤理赔‘五直三优’智能服务模式。
投稿方：tao · 服务商：阿里云 · 收录时间：2026/10/16
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案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
金融服务 · 大型保险集团（产险业务）
3. AI 能力类型
智能体流程
4. 原来怎么干的
风控以事后处置为主，核保依赖‘一刀切’规则，服务链路长；零散小型智能体脱离业务流程、无法审计、迭代成本高
5. AI 介入在哪一步
AI介入风控端六大体系（事前预警、事中管控）和服务端‘五直三优’全流程（如护工直派、伤情直鉴等），核保与理赔最终责任仍由保险公司承担
6. 模型与架构
Harness框架支撑的金融可信度工程；含标准化金融本体、合规合同约束、上下文与长程任务优化、多层合规门禁、闭环迭代；大小模型协同；对接保险业务系统与华西医院医疗数据系统
7. 数据基础（必填项）
保险业务流程数据（核保、理赔、医疗、纠纷）、人伤理赔多模态材料、华西医院医疗数据；129项金融专业技能与70余项金融专业工具支撑；需前置完成数据治理与本体搭建
8. 效果
风控从事后→事前/事中前移；人伤理赔链路简化；‘肺结节保障式全程管理方案’实现健康险动态分层定价；AI输出受限于可核验业务语义范围（准确率/采纳率原文未提供具体数值）
9. 投入
太保三年‘AI+’发展规划；整合全域科技资源与算力平台；阿里云全栈能力支撑；前置性投入聚焦数据治理与本体搭建；预算档位、人力、周期、推理成本原文未明确
10. 坑
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