本文内容根据飞书在“分子实验室·2026年度保险科技创新大赛”决赛上的分享内容整理。

参赛项目《飞书·企业AI落地思考与实践分享》获得2026年度保险科技创新大赛“九天揽月奖（卓越项目奖）”。本年度共计37个项目荣获本奖项。

场景1：代理人会议质检——让一线声音10分钟直达管理层

痛点：管理层离一线太远，"藏在水下的问题"难以及时发现。

做法部署"会议质检数字员工"（角色设定为15年保险行业专家），自动听取代理人沟通纪要，提炼经营痛点、市场竞品情报、风险问题。

效果沟通汇总后的洞察，<10分钟呈现在管理层桌面。管理层可获得四大模块：

• 管理驾驶舱：经营分析与预警

• 专案红黑榜：核心战役执行看板

• 市场与竞品情报：攻防动态

• 风险与问题复盘：经营痛点

场景2：保单审核——30秒生成审核报告，复刻老专家经验

痛点：传统模式下，审核员需反复对比投保单与保单中的保险起止日期、投保人、险种名称、责任限额等信息，工作量大、效率极低、容易出错；审核完成后还需手工填写报告，多次比对。

做法训练"保单审核数字员工"，自动提取保单文本，设置比对字段，确认审核信息，一键生成报告。

效果30秒完成智能分析，自动编写审核报告，把老专家的经验固化成AI技能。

场景3：消保场景——客户之声智能分析，服务洞察零等待

痛点：每月大几千条客户咨询，人工逐条阅读聊天记录工作量巨大；标签标准不统一，多人协同易返工；Excel可视化效果差，无法实时下钻。

做法利用飞书多维表格+AI，对对话语音转文本后自动打标分类，配置分析提示词，生成实时仪表盘。

效果业务类型、产品热词、客户情绪、情绪分析等维度实时呈现，分析模板可复用，随时调整标签规则。

场景4：AI总结工作汇报——让管理者既"管事"又"识人"

痛点：日报、周报信息量大，管理者难以快速掌握团队状态。

做法各部门建立工作群，员工在群内汇报工作计划和进展（替代传统文档方式）。AI自动抓取群消息，生成日报/周报，包含"已完成事项""未完成事项""存在的问题"及员工评级。

效果帮助每个团队管理者每天节省20分钟，同时掌握业务风险与员工表现。

传统模式是"业务提需求，IT建系统"，结果需求池严重积压，业务等排期等到"花儿都谢了"。

飞书模式是"赋能业务，给IT减负"：通过低代码/零代码工具，让业务人员自助搭建轻量应用，IT资源聚焦于核心系统。最终形成"业务包含IT"的同心圆结构，而非"业务等IT"的直线流程。

AI时代，人的角色发生根本转变：

AI时代前：人工全流程（定义问题→搜索/分析/撰写→评估结果）

AI时代：人机协作流程（人定义问题&写提示词 → AI智能体高效量产 → 人做高阶判断）

这对员工提出两个新要求：

需求定义能力：把业务痛点精准拆解为提示词（Prompt），这将成为企业核心资产。

判断鉴别能力：在海量高质量方案中，具备"万里挑一"的鉴别力。

飞书跑出了一套"铁三角"机制：HR+业务+技术三方共建。

岗位定义HR+业务：发掘业务需求，定义数字员工角色。

知识注入业务+技术：准备知识内容，注入岗位技能。

技术搭建业务+技术：简单场景业务自建，复杂场景技术共建。

考核机制HR+业务：定义考核标准，衡量数字员工价值。

飞书内部已经验证了这套逻辑：一个12人的业务团队，配置了5个数字员工，每个数字员工对应一个具体工作场景，梳理对应的知识技能，与实体员工配合放大产出上限。

结语：越早拥抱AI，越早获得先发优势

从四次生产力革命的角度看，我们正站在"4.0 AI革命"的起点：蒸汽机解放肌肉，电力解放能源限制，互联网解放信息传输，大模型解放大脑。

对于保险行业而言，AI的最佳落地载体不是某个超级模型，而是嵌入在日常工作流中的"数字员工"。它们不做决策，但能把机械化、标准化的工作做到极致；它们不替代人，但能让每个实体员工都拥有一个7×24小时在线的"外挂"。