破解"樣闆間AI"，白鴿在線讓智能風控長在交易流

　　/朝聞通/金融行業普遍存在一個"樣闆間AI"難題：AI項目停留在展示層，無法落地業務指标。10月30日，在績牛科技主辦的"營銷破局 AI向新"2026金融行業合作夥伴峰會廈門站活動上，白鴿在線資深副總裁柯葳彬在圓桌論壇環節分享了AI如何在業務一線落地的解法。

　　問題的根子在立項方式。技術部門考核模型準确率，業務部門考核轉化率與成本，兩套指标互不相通，模型越做越精，願意用的人反而越少。柯葳彬的切入點在産品屬性：保障類産品本質上是補償型的，需求不會自己發生，隻會在特定時刻被觸發。因此AI的落地邏輯應從"流量轉化"轉向"場景嵌入"。破解"樣闆間AI"，關鍵并非強化AI營銷攻勢，而是"将AI風控嵌入場景，在客戶需要的那一刻剛好在場"。

　　白鴿在線的實踐路徑可概括為兩段。第一段是與互聯網平台開展業務級融合，将風險保障轉化為業務流程的組成部分。以最典型的共享單車場景為例：用戶解鎖單車的瞬間，保障即已生效，從解鎖到騎行結束，全程無需用戶操作。該模式合規的前提是平台作為投保人統一投保、用戶作為被保險人。無感的是操作鍊路，有感的是授權與告知，每一次投保均有明确的授權确認和可回溯記錄。

　　第二段則是用AI實時生成風險畫像，以"智能匹配"替代"自動化推銷"。同一場景中，時段、路線、裡程、單量不同，風險敞口亦不同，AI據此生成風險畫像，智能匹配産品、保額與定價，保障責任和期間可做到分鐘級顆粒度，智能定價模型按場景特征動态校準。兩段的次序不能颠倒：先嵌進流程，才拿得到授權與數據;拿到數據，才做得出畫像;有了畫像，定價才有依據。反過來先做模型再找場景，就是"樣闆間AI"的由來。

　　目前，白鴿在線積累了3.98億份被保險人資料、90億份保單記錄、22.79萬份理賠報告。以AI精準匹配帶動業務指标提升：匹配越精準，客戶獲得的保障越貼合場景風險，無效推銷和操作打擾越少，客戶感知越好;機構端智能風控與風險定價越準确、保障責任與風險敞口越匹配，賠付率越穩定。

　　白鴿在線篩選真實有效場景的标準十分明确：看AI環節是否長在真實交易流上。唯有如此，轉化、續保、理賠時效等指标方能實現可歸因、可對照。白鴿在線2025年精準營銷業務收入增長約360%，機構持續買單的唯一理由，正在于其能夠拉動真實業務指标。

　　AI在這條路徑裡承擔的不是營銷角色，是定價角色。前者決定把廣告推給誰，後者決定這一刻該收多少錢。這個區别，就是"客戶無感"的來源。

　　柯葳彬表示，白鴿在線跑通的路徑證明，AI最好的狀态是"客戶無感、機構有感"。這八個字也是收費邏輯的改寫：不靠打擾客戶掙錢，靠把風險算準掙錢。判斷AI是否落地，不看演示，看指标能不能對上。