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「保費(fèi) 52 元是什么意思？」

「這個(gè)價(jià)格其實(shí)是根據(jù)您的年齡，以及您過去的病史，我們測出來的保費(fèi)，您今年 43 歲，算下來每個(gè)月就是 52 塊錢，是這樣的。」

「之前被狗咬了也沒報(bào)呀？」

「嗯嗯，這個(gè)是要根據(jù)您購買的保險(xiǎn)條款來的，不是每個(gè)都能報(bào)的，能報(bào)的我們要看政策，所以您可以看到有的病也不能報(bào)。」

……

這一段對(duì)話，看起來平平無奇——但如果告訴你這是 AI 保險(xiǎn)客服和用戶進(jìn)行的語音對(duì)話，那你一定會(huì)有點(diǎn)驚訝。

對(duì)話里，它完全能理解用戶在問什么，能給出專業(yè)的回答，情商、智商都在線，聲音像真人一樣，語氣和停頓自然、「嗯嗯啊啊」的廢字都很真實(shí)。以至于用戶在對(duì)話過程中感受非常順暢自然，不會(huì)過于生硬。就這樣，他們聊了 50 分鐘——如果說圖靈測試（注：1950 年圖靈提出的，用于測試某機(jī)器是否具備人類智能的方法）是標(biāo)尺的話，那這場對(duì)話幾乎可以說 AI 已通過了測試。

電話那頭的 AI 保險(xiǎn)客服，是由水滴公司開發(fā)出的一款保險(xiǎn) Sales Agent。在人工智能領(lǐng)域，Agent 并不是直譯「代理人」的意思，而是代表具備自主性、適應(yīng)性、交互能力、能夠自主學(xué)習(xí)和持續(xù)進(jìn)化的軟件或系統(tǒng)。

這家 2016 年成立的公司，業(yè)務(wù)聚焦在健康保障領(lǐng)域，2017 年推出了保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)平臺(tái)「水滴保」，累計(jì)服務(wù)超 1.1 億保險(xiǎn)客戶。

早在 2021 年，水滴就想做這樣一款 AI 保險(xiǎn)客服，對(duì)標(biāo)真人水平、能彌補(bǔ)保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人的服務(wù)供給不足問題。在 2022 年大模型浪潮到來之后，這個(gè)設(shè)想才真正提速了——根據(jù)通用基座模型以及水滴積累的優(yōu)質(zhì)保險(xiǎn)語音語料庫，它在一年內(nèi)做出了這個(gè)媲美真人 99% 水平的 AI Agent。

衡量一個(gè)保險(xiǎn) AI Agent 是否真有用的標(biāo)志，是看它是否走進(jìn)了業(yè)務(wù)、帶來了成交。水滴公司創(chuàng)始人兼 CEO 沈鵬告訴極客公園，該公司「意外險(xiǎn)」、「醫(yī)療險(xiǎn)」等險(xiǎn)種的部分電話客服工作已經(jīng)由 AI Agent 承擔(dān)。

大模型浪潮這兩年來，國內(nèi)外科技公司都希望能擁抱大模型、改造自身業(yè)務(wù)，而水滴是一個(gè)典型代表。相比于傾注精力攻堅(jiān)通用大模型、期望實(shí)現(xiàn) AGI 的公司，像水滴這樣，在已有底座大模型基礎(chǔ)上、結(jié)合垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)微調(diào)，打造垂直模型和垂直應(yīng)用的路徑或許更為適用。它也能將智能推到某個(gè)極限，并且創(chuàng)造出商業(yè)價(jià)值。

在沈鵬看來，水滴要做的是大模型的中間層和應(yīng)用層，更聚焦在保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)的各種場景，不斷優(yōu)化大模型來提升內(nèi)容生成的質(zhì)量。為了加強(qiáng)在中間層和應(yīng)用層的科技探索，水滴每年的研發(fā)投入在 3 億元左右。

隨著技術(shù)不斷迭代，水滴推出的 AI Agent 也在不斷升級(jí)。下半年，水滴又推出了針對(duì)車險(xiǎn)場景更復(fù)雜的 AI 客服——除了對(duì)話能力，它還長出了更復(fù)雜的規(guī)劃能力，比如能在車險(xiǎn)售賣的數(shù)月周期內(nèi)，像人一樣規(guī)劃 5-6 次跟用戶打電話的內(nèi)容，一步步挖掘用戶的真實(shí)需求，進(jìn)而協(xié)助經(jīng)紀(jì)人促進(jìn)用戶購買。

它還有復(fù)雜的多模態(tài)和操作交互能力，能在跟用戶溝通的同時(shí)，一邊「看」保險(xiǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，一邊用「手」輸入和查詢數(shù)據(jù)，一邊「穿梭」于微信等不同的通訊軟件間，協(xié)助經(jīng)紀(jì)人，解答客戶的疑問。

目前，水滴計(jì)劃將這些保險(xiǎn) AI Agent 的技術(shù)能力打包成 SaaS 產(chǎn)品，向其他有大規(guī)模坐席客服崗位的行業(yè)輸出解決方案。

極客公園在跟水滴相關(guān)負(fù)責(zé)人交流之后，能感受到這款 AI Agent 的復(fù)雜性，也了解了這款逼近真人水平的 AI 保險(xiǎn)客服的誕生過程、以及背后的技術(shù)積累和迭代思考。從中，不僅可以看到水滴這家科技公司在大模型上的行進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，另外對(duì)于 AI 能實(shí)現(xiàn)的驚人潛力，也被隱隱勾勒了出來。

01

正在「充分智能化」的 AI 保險(xiǎn)客服

AI 智能水平的判斷尺往往是人類。現(xiàn)在大模型的智能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，也是能否達(dá)到真人水平。而水滴，造出了接近真人 99% 水平的 AI 保險(xiǎn)客服，后者能跟人類通話 50 分鐘以上、且對(duì)話過程非常順暢，這到底是怎么做到的？

把這個(gè)問題拋給水滴公司 AI 研發(fā)與產(chǎn)品部的同事 Star，在他眼里，造一個(gè)「人」實(shí)際上是可以工程化拆解的問題。以保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人為例，核心是三點(diǎn)，智商（IQ）、情商（EQ）、多模態(tài)交互能力，而這些都可以用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來。

一方面是智商（IQ），由于保險(xiǎn)是一個(gè)相對(duì)復(fù)雜的業(yè)務(wù)，它的核心就是要理解不同保險(xiǎn)產(chǎn)品的健康告知、保障范圍、理賠條款等，結(jié)合用戶的問題和情況，理解其上下文語義交互，給出合理的回復(fù)和建議。在這點(diǎn)上，AI 甚至能做得比人類更好。

比如在記憶力上，人類無法清楚、全面記住所有的保險(xiǎn)知識(shí)，但 AI 能用知識(shí)庫實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。當(dāng)用戶問自己做開顱手術(shù)、得了糖尿病，保險(xiǎn)能不能保，人類可能得支支吾吾、去查詢一下相關(guān)條款。但 AI 能直接給出準(zhǔn)確的答復(fù)。

另一方面是情商（EQ），這本質(zhì)是一種情緒價(jià)值，能讓人覺得對(duì)方懂自己、溝通中感到「順暢」和「親切」。目前市面上的大模型基本是問什么回復(fù)什么，沒有給到太多情緒價(jià)值。在水滴團(tuán)隊(duì)看起來，情緒價(jià)值是人類特有的能力。但實(shí)際上，AI 也能學(xué)、甚至能比人類做得更好。

在實(shí)際案例中，有一位用戶提到自己幾年沒出過車險(xiǎn)了，一般經(jīng)紀(jì)人可能會(huì)回「好的」。但 AI 保險(xiǎn)客服回了一句，「哥，你技術(shù)真好」。這說明，它不僅完全聽懂了該用戶有安全意識(shí)、保險(xiǎn)記錄良好，并用一種超高情商的方式進(jìn)行了回應(yīng)。

最后，關(guān)于多模態(tài)交互能力，包括響應(yīng)時(shí)間、音色、口語化等等。這同樣是可以學(xué)習(xí)的，人語氣里的「嗯嗯啊啊」、一般人說話會(huì)停頓幾秒……AI 都可以從人類的通話數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、模仿。同時(shí)，語音的訓(xùn)練也從原來的 TTS（文本轉(zhuǎn)語音）變成端到端，這能生成更自然的對(duì)話。

在 Star 看來，能訓(xùn)練出這樣的 Agent，最核心在于水滴過往積累的數(shù)據(jù)。水滴從成立起就定位為一家科技公司，每年的研發(fā)投入在 3 億元左右、累積有數(shù)十項(xiàng)技術(shù)專利，并且一直有意識(shí)地積累數(shù)據(jù)。過往，水滴不僅積累了數(shù) T 的優(yōu)質(zhì)語音語料庫，而且數(shù)據(jù)質(zhì)量非常高，提前做過語音清洗、很多語音甚至是雙通道存儲(chǔ)。這樣的數(shù)據(jù)很多傳統(tǒng)公司都沒有。

本質(zhì)上，水滴是在把這些數(shù)據(jù)去粗取精之后，相當(dāng)于「用前 10% 經(jīng)紀(jì)人的水平去訓(xùn)練大模型」，最終使得 Agent 能夠達(dá)到中等經(jīng)紀(jì)人的水平。

「科技與保險(xiǎn)業(yè)的結(jié)合將越來越緊密，這是行業(yè)發(fā)展的必然趨勢」，沈鵬表示，保險(xiǎn)業(yè)已經(jīng)進(jìn)入由科技驅(qū)動(dòng)的「數(shù)智化」時(shí)代，科技驅(qū)動(dòng)保險(xiǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，助力行業(yè)降本增效，能夠?yàn)橛脩簟⒈ｋU(xiǎn)機(jī)構(gòu)、線下經(jīng)紀(jì)人提供更高效的科技產(chǎn)品和工具，推動(dòng)行業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。

02

用 AI 解決保險(xiǎn)行業(yè)的供給端不足

早在 2021 年，大模型出來之前，水滴就希望用 AI 造一位保險(xiǎn)客服。本質(zhì)上，這是希望解決保險(xiǎn)業(yè)的供給端不足問題。

保險(xiǎn)業(yè)務(wù)占據(jù)大頭的水滴，擁有眾多保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人。他們大部分賣復(fù)雜的重疾險(xiǎn)、兼帶著賣簡單的醫(yī)療險(xiǎn)等。這些保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人的工作，核心是提供專業(yè)咨詢和服務(wù)能力。當(dāng)用戶有保險(xiǎn)購買意向后，給他們打電話，講解產(chǎn)品、解答疑惑，最終促成用戶下單。

然而，過去水滴發(fā)現(xiàn)，有些保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人的服務(wù)供給并不足夠好。保險(xiǎn)條款規(guī)則復(fù)雜、細(xì)碎，人很難都記住。比如醫(yī)療險(xiǎn)涵蓋上百種疾病，用戶問到其中一種，經(jīng)紀(jì)人可能答不上來，而這會(huì)影響用戶體驗(yàn)。同時(shí)，經(jīng)紀(jì)人的服務(wù)供給往往參差不齊，頭部 10% 的經(jīng)紀(jì)人服務(wù)水平可能是尾部 10% 的數(shù)十倍。

團(tuán)隊(duì)想到，可以用 AI 打造一位保險(xiǎn)客服，協(xié)助經(jīng)紀(jì)人解決服務(wù)體驗(yàn)的問題。而基于對(duì)大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)路線的相信，團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，通過保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人優(yōu)質(zhì)語料的不斷學(xué)習(xí)、技術(shù)上能讓 AI 達(dá)到真正保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人的水平。

他們定的目標(biāo)很高，一定要逼近真人的水平，也就是說不是 Copilot（副駕駛）、一定是 Agent——一方面在于，只有這樣的技術(shù)水平，產(chǎn)品才能大規(guī)模鋪開。另一方面，AI 研發(fā)的成本過高，只有具備這樣的價(jià)值、最終才能算得過賬。

回看當(dāng)時(shí)水滴提出的此目標(biāo)，其實(shí)非常接近 AGI 的設(shè)想。AI Agent 幾乎是這輪 AGI 夢想的起點(diǎn)，據(jù)極客公園了解，OpenAI 創(chuàng)立之初的愿景就是打造一個(gè)「無所不能」的 Agent，它能響應(yīng)人類的指令、自主執(zhí)行所有的操作。簡單來說，就是像人一樣。現(xiàn)在，經(jīng)過兩年的人工智能熱潮，AI agent 也是目前市面上最熱的 AI 應(yīng)用方向。

但水滴做出這個(gè)設(shè)想時(shí)，技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有成熟。Star 介紹，2018 年，市場上還只有 1 億參數(shù)開源模型。2021 年，只有數(shù)億參數(shù)的可用開源模型。當(dāng)時(shí)水滴基于這種技術(shù)底座做的 AI 保險(xiǎn)客服，跟用戶的對(duì)話時(shí)長只有 1-2 分鐘。本質(zhì)上，在底層 AI 通用能力沒有達(dá)到的時(shí)候，上層的智能很難突破、也很難算得過賬。

而 2022 年底 ChatGPT 大模型的出現(xiàn)，讓一切按下了加速鍵。

看到 ChatGPT 后，水滴團(tuán)隊(duì)幾乎立刻做出一個(gè)判斷：只要手里有 ChatGPT3.5 水平的開源模型底座，結(jié)合水滴過去的保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人語料庫，一定能訓(xùn)練出一個(gè)接近真人水平的 AI 保險(xiǎn)客服。他們認(rèn)為開源的時(shí)間大概在三年左右，也就是說這件事將在三年內(nèi)實(shí)現(xiàn)。

基于這個(gè)判斷，水滴團(tuán)隊(duì)開始全力攻 AI Agent 方向。Star 認(rèn)為，大模型浪潮給團(tuán)隊(duì)帶來的直接影響是，讓 AI 變成了「真正的智能」，這讓整個(gè)公司給了他們更大的信心和支持。

這種支持除了來自 AI 研發(fā)上的資金投入，還來自于對(duì)行業(yè)最優(yōu)秀人才的追逐。沈鵬介紹，人才是水滴最寶貴的資產(chǎn)，作為一家科技公司，水滴時(shí)刻關(guān)注前沿技術(shù)，也組建了一支既懂保險(xiǎn)又懂人工智能的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，核心成員均來自北大、清華、中科院等名校。

實(shí)際上，AI 的發(fā)展速度比想象中更樂觀，當(dāng)全球的科技公司都在追逐大模型，GPT3.5 水平的開源模型底座比想象中釋放得更快。水滴團(tuán)隊(duì)通過計(jì)算判斷，在這樣的技術(shù)棧發(fā)展下，水滴 AI Agent 的智能水平平均每個(gè)月能提升 5%左右，大概一年內(nèi)就能在部分醫(yī)療險(xiǎn)場景達(dá)到人類保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人的平均水平。

從 2022 年 11 月正式投入算起，到今年年初——團(tuán)隊(duì)用一年多的時(shí)間，實(shí)現(xiàn)了這個(gè)結(jié)果。

03

迭代，做更復(fù)雜的 AI 車險(xiǎn)客服

上述具備逼近真人水平通話能力的 AI Agent，主要用于比較簡單的險(xiǎn)種，如意外險(xiǎn)、醫(yī)療險(xiǎn)等。2023 年，水滴自研出保險(xiǎn)垂直模型「水滴水守大模型」，技術(shù)的累積讓團(tuán)隊(duì)得以深入到更復(fù)雜的險(xiǎn)種，如車險(xiǎn)。下半年，團(tuán)隊(duì)旨在打造一個(gè)車險(xiǎn) AI Agent，其復(fù)雜度又上了一個(gè)臺(tái)階。

車險(xiǎn)的場景一般是，在用戶的車險(xiǎn)到期前 1 個(gè)月，各家車險(xiǎn)公司的客服會(huì)與用戶聯(lián)系、并后續(xù)多次溝通，說服他們買自家的車險(xiǎn)。車險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人不能只是打電話，還得進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃、巧妙溝通、執(zhí)行操作等，AI 有接近一半的時(shí)間在做溝通準(zhǔn)備、總結(jié)、客戶資料分析等工作。這對(duì) AI Agent 的考驗(yàn)更大了。

比如任務(wù)規(guī)劃，它指的是在一定的銷售期內(nèi)，車險(xiǎn)客服需要規(guī)劃和用戶溝通的次數(shù)。既不能過于頻繁、以免招惹他們厭煩，也不能過于冷淡、以免丟失銷售線索。

對(duì)應(yīng)到 AI Agent，實(shí)際上要求它有更高的智商（IQ）。它需要自主規(guī)劃溝通幾次，應(yīng)該什么時(shí)候溝通，分別聊什么樣的內(nèi)容。「整個(gè)系統(tǒng)特別復(fù)雜，一次出錯(cuò)，就沒法走了。」Star 說。

又比如巧妙溝通，由于車險(xiǎn)的溝通頻次更高、溝通空間更大，這考驗(yàn)經(jīng)紀(jì)人更強(qiáng)的溝通能力。比如怎么銜接上一次的對(duì)話、怎么應(yīng)對(duì)顧客的講價(jià)、怎么在滿足顧客訴求的同時(shí)保證公司利益，這本質(zhì)上要求 AI 有更高的情商（EQ）。

在 Star 看來，以上對(duì) AI Agent 更高的能力考驗(yàn)，需要通過迭代底層模型、加上高質(zhì)量數(shù)據(jù)的微調(diào)實(shí)現(xiàn)。

在底層模型上，由于該 Agent 能力要求更復(fù)合，因此不是單一模型能搞定的。團(tuán)隊(duì)需要用到不同的模型，結(jié)合不同模態(tài)、不同大小模型各自的優(yōu)勢。比如大模型推理能力強(qiáng)，小模型擬合場景數(shù)據(jù)能力強(qiáng)，多模態(tài)模型能進(jìn)行更多用戶信息識(shí)別等。在這款車險(xiǎn) Agent 背后，水滴用到了多個(gè)大模型。

另外，依然要做好高質(zhì)量數(shù)據(jù)的微調(diào)。當(dāng)某一項(xiàng)能力不足的時(shí)候，就去篩選更好的人工數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，直到訓(xùn)練出效果為止。

在上述能力之外，該 Agent 還需要進(jìn)化出操作執(zhí)行能力。比如在協(xié)助經(jīng)紀(jì)人與客戶溝通時(shí)，Agent 可能要進(jìn)入保險(xiǎn)后臺(tái)查數(shù)據(jù)、輸數(shù)據(jù)、算數(shù)據(jù)等；需要切換不同的軟件界面，比如電話、微信、app 等頁面，跟用戶溝通；也需要理解每一次用戶的不同需求，為下一次聊天做準(zhǔn)備等等。

在 Star 看來，這主要用到傳統(tǒng)的 RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）技術(shù)。它相當(dāng)于讓 Agent 長出了人的「眼睛」和「手」，能夠一邊「看」不同的軟件界面、一邊「動(dòng)手」操作。

這背后，是水滴根據(jù)不同階段的技術(shù)形態(tài)，對(duì)產(chǎn)品的不斷迭代。從只能簡單協(xié)助溝通醫(yī)療險(xiǎn)種 AI 保險(xiǎn)客服，到能自主規(guī)劃、能看能動(dòng)手的 AI 車險(xiǎn)客服，水滴不斷解鎖更復(fù)雜的保險(xiǎn)場景，推高技術(shù)和應(yīng)用的上限。

目前，這些 AI 保險(xiǎn)客服已經(jīng)被用到了水滴的真實(shí)業(yè)務(wù)當(dāng)中，可以為用戶隨時(shí)解答疑惑。「大模型帶來的是全新的生產(chǎn)力，它帶來的是供給側(cè)改革，這是根本的變革。」沈鵬說。

過去，人們提到保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人最不可替代的價(jià)值是「信任感」。由于保險(xiǎn)條款復(fù)雜，一般人并不具備看懂、分辨的能力，只能選擇相信保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人。他們傾向于跟親朋好友、從業(yè)多年的經(jīng)紀(jì)人購買保險(xiǎn)，因?yàn)樗麄兏小感湃胃小梗粫?huì)欺騙自己。

Star 認(rèn)為，所謂的信任感，其實(shí)就是一種專業(yè)的服務(wù)能力。「當(dāng) AI 能協(xié)助提供更專業(yè)的服務(wù)，你也會(huì)信任它。」

有了這樣的 AI Agent，人類保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人的工作也發(fā)生了一些變化。他們中的有一些人，已經(jīng)變成了 AI 訓(xùn)練師。而對(duì)于更多保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人來說，他們開始將 Agent 作為自己的助手、為用戶提供更復(fù)雜的保險(xiǎn)服務(wù)，比如更長生命周期的保險(xiǎn)規(guī)劃等。

04

未來：從垂直走向通用

在大模型熱潮的這兩年里，國內(nèi)外的科技公司都在思考怎么擁抱大模型，從而進(jìn)行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。水滴代表了一種比較主流的路徑選擇，不是投入巨大的資源攻堅(jiān)通用大模型、直指 AGI。而是基于開源模型、結(jié)合垂直場景的高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，打造自己的垂直模型和應(yīng)用。

在跑通了 AI+保險(xiǎn)這條新路徑的「0 到 1」、「1 到 10」之后，接下來的「10 到 100」，水滴有兩個(gè)方向的嘗試。

首先是繼續(xù)沿著垂直模型+保險(xiǎn)場景的路徑深挖。一方面，是繼續(xù)提升 Agent 的能力，目標(biāo)不是讓它達(dá)到經(jīng)紀(jì)人服務(wù)水平的「中位數(shù)」，而是要超越 60%-70% 的人。另一方面，要向更復(fù)雜的場景拓深，從現(xiàn)在的醫(yī)療險(xiǎn)、車險(xiǎn)，進(jìn)入到重疾險(xiǎn)等險(xiǎn)種。而實(shí)現(xiàn)這些背后，還是依靠底層模型能力和優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的微調(diào)。

目前，水滴正在將 AI Agent 等系列產(chǎn)品，與保險(xiǎn)行業(yè)的其他公司談合作。或許在不久的將來，這家公司能打造所有險(xiǎn)種逼近真人水平的 AI 保險(xiǎn)客服。由點(diǎn)及面，或許有一天它能迎來保險(xiǎn)行業(yè)的通用 AGI 時(shí)刻。

此外，水滴的目光也并沒有只放在保險(xiǎn)行業(yè)——一個(gè)很本質(zhì)的問題是，具備真人保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人水平的 AI Agent，能不能泛化到其他需要大規(guī)模坐席客服的行業(yè)？比如教育、電商等行業(yè)等？也就是說，垂直應(yīng)用能不能逐漸走向通用？

團(tuán)隊(duì)判斷，這是有可能的。原因在于，他們考察發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)事實(shí)：一、保險(xiǎn)行業(yè)的銷冠，只需要三個(gè)月就能轉(zhuǎn)行去別的行業(yè)做銷售。二、保險(xiǎn)行業(yè)的銷冠，也可以成為其他行業(yè)的銷冠。

在人身上行得通的邏輯，在 AI Agent 也應(yīng)該能行得通。目前，水滴團(tuán)隊(duì)正在將上述 AI Agent 服務(wù)能力打包為 SaaS 解決方案，測試在教育、電商、等行業(yè)推廣的可能。在 Star 看來，雖然這套服務(wù)目前沒法直接泛化到其他行業(yè)，但只要目標(biāo)是確定可行的、堅(jiān)持投入就能做成。

如果說過去的 SaaS 產(chǎn)品是按「坐席」收費(fèi)，但大模型可能徹底改變 SaaS 產(chǎn)品的收費(fèi)方式——直接按結(jié)果收費(fèi)。對(duì)水滴來說，它可能直接從 AI Agent 的服務(wù)轉(zhuǎn)化業(yè)績中獲益。目前，水滴已經(jīng)獲得了其他行業(yè)的一些意向客戶。

從最初的業(yè)務(wù)需求出發(fā)，這家公司早在大模型浪潮之前，就看到了 AI 的最終愿景：一個(gè)接近真人水平的智能體，它會(huì)形成全新的供給、帶來生產(chǎn)力的巨大變革。而趕上大模型的歷史性機(jī)遇，它以堅(jiān)定的相信和投入，慢慢接近了當(dāng)初的目標(biāo)：用 AI 造出了一位保險(xiǎn)客服。

AI Agent 的技術(shù)輸出是否會(huì)引發(fā) AI 倫理擔(dān)憂。對(duì)此沈鵬表示，科技助力行業(yè)發(fā)展的最底層支撐應(yīng)該是價(jià)值觀，科技沒有價(jià)值觀，但創(chuàng)業(yè)者有。要為 AI 科技賦予人性溫度，才能打造出社會(huì)真正需要的產(chǎn)品和服務(wù)。

水滴探索出來的大模型之路，是中國科技公司的一個(gè)縮影。一邊信仰、一邊務(wù)實(shí)，從垂直場景慢慢走向泛化通用。而 AI 作為全新的供給、帶來的這場生產(chǎn)力革命，也會(huì)從這家公司、這個(gè)行業(yè)開始，一直擴(kuò)散到其他各行各業(yè)中去。這在不久的將來，是一定會(huì)發(fā)生的事情。