AI热榜 大模型能力持续演进，但 AI 的下一阶段竞争正在发生变化。
模型能力之外，如何构建可靠的智能体、完善 AI 工程体系，并让 AI 在复杂业务环境中稳定运行，正在成为产业探索的新重点。
8 月 21 日-22 日，AICon 全球人工智能开发与应用大会将在深圳举办。
大会全日程现已 100%上线，来自产业一线的技术专家将围绕 Agent 工程化、大模型基础设施、AI Native 研发、具身智能等前沿方向，分享 AI 时代的技术探索与工程实践，共同探讨 AI 从能力突破走向系统构建的新路径。
平安科技健康保险智能负责人李响已确认出席 “AI Agent 高价值商业场景实战” 专题，并发表题为《Agentic AI 在普惠健康险的创新与实践》的主题分享。
本次分享拟围绕健康险产品创新、智能承保、智能理赔三大核心场景，系统展示 Agentic AI 技术在普惠健康保险领域的创新实践与落地成果。
依托多模态 AI 风险预测、AI 核保智能体、AI 理赔智能体，系统性地推动健康险从传统经验驱动，迈向数据驱动、模型驱动与智能体协同驱动的新阶段，最终为客户提供多层次普惠健康险保障，使客户获得更清晰、更高效、更有温度的承保体验，并助力理赔时效和体验提升。
李响博士，现任平安科技健康保险智能负责人，主要负责 AI Agent 在保险科技领域的研究和应用，带领团队通过最前沿的 AI 智能体技术，支撑保险“产品创新、客户经营、两核风控”全链路，赋能业务拓规模、降风险。
李响在浙江大学计算机学院获得博士学位，曾在 IBM 中国研究院任职，发表国际期刊/会议论文 50 余篇，并在医疗、保险领域具备丰富的 AI 产品落地经验。
他在本次会议的详细演讲内容如下： 演讲提纲： 传统健康险系统的工程极限 在健康险的复杂场景下，传统系统的研发与运维面临多维度的极限挑战： 医疗数据的多源异构：健康险涉及海量非结构化的医疗票据、手写病历、检查检验报告等。
如果盲目让大模型做端到端的多模态全局解析，不仅会带来高昂的 Token 消耗和极高的延迟，还极易触发大模型幻觉，无法达到准确率要求。
规则爆炸：健康险条款繁多，核保核赔细分审核点高达数百个。
传统系统采用硬编码规则引擎。
每当条款更新或险种迭代，工程师就必须修改底层代码并进行漫长的回归测试，维护成本不堪重负。
长流程与高并发的系统吞吐瓶颈：理赔是一条长链路流水线（报案 ➔ 录入➔ 审核 ➔ 理算 ➔ 决策输出）。
传统串行或半自动化处理在理赔高峰期极易发生拥堵，无法达成“秒级理赔”的极致体验。
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