投诉数据指向同一环节，续保流失的根源也在理赔体验。保险行业最大的口碑痛点不在"买"，在"赔"和"选"。
出险后用户不知道能不能赔、赔多少、要交什么材料。打客服排队、翻条款看不懂、材料反复补，体验最差、投诉最高、最影响续保。
市面数百款产品，用户不知道买哪个、买多少、缺口在哪。卖方导向的销售让保障错配，出险时才发现"保了个寂寞"。
蚂蚁保、水滴、微保全部扎堆在"买"端——比价、测评、一键投保，红海。理赔预判需要条款解析+保单数据+出险场景三重能力，门槛高没人做，正是空白点即机会点。
四重护城河 + 牌照在手 + 和机保已跑通——不是想做，而是能做成。互联网平台缺数据缺牌照做不了理赔预判；险企缺渠道触达不了用户。移动是唯一能闭环的角色。
9 亿用户通信、位置、消费行为数据，是 AI 风险预判的燃料
5 万+ 营业厅覆盖到县乡，线下触达与持牌出单能力独一无二
央企品牌背书，金融业务信任度远高于互联网平台
持有保险销售/经纪牌照，出单环节合规闭环
移动自有保险业务已商用，保单管理、续保提醒、在线理赔全链路跑通，沉淀真实场景数据与运营经验。保小通复用和机保底座，新增 AI 理赔预判与需求诊断能力。
PESTL 宏观分析 + 波特五力 + SWOT 交叉分析 + KANO 需求分级 + 利益相关者地图——框架驱动，不是 AI 直接怼出来的。
▪ P 政策：鼓励保险科技，AI 监管趋严
▪ E 经济：保险密度持续提升
▪ S 社会：老龄化催生健康险需求
▪ T 技术：大模型条款解析成熟
▪ L 法律：持牌经营硬约束
▪ S×O：数据+牌照抓蓝海
▪ S×T：渠道优势对抗平台
▪ W×O：借 AI 补专业短板
▪ W×T：合规机制防监管风险
▪ 魅力型：理赔预判（差异化）
▪ 期望型：需求诊断·产品对比
▪ 基本型：保单档案·材料清单
▪ 无差异：保单到期日历
▪ 买方议价力：高（信息透明化趋势）
▪ 替代品：低（理赔预判无替代）
▪ 新进入者：低（牌照+数据门槛）
▪ 同业竞争：低（赔端无人区）
▪ 重点管理：管理层·险企·持牌顾问
▪ 密切跟进：监管机构（银保监会）
▪ 保持告知：终端用户·营业厅一线
▪ AI 专属：数据=移动用户画像+保单；ML=RAG+规则引擎；部署=私有化
低频靠触达圈回用户，双入口共用一套 AI 引擎。模块A保单档案是数据底座，模块B主动触达解决低频问题，模块C双入口共用引擎。
保单全量归集，是两个入口的燃料
保险是低频，靠触达把用户圈回来
出险预判 + 需求诊断共用引擎
产品架构图 · 业务泳道图 · 流程图（含转人工分支）· 功能架构图 · Roadmap——覆盖产品全貌到落地路径。
用户层 → 双入口（出险预判/需求诊断）→ AI 引擎（条款+规则+模板）→ 模块A 保单档案底座
五条泳道协同：用户 → AI 引擎 → 规则引擎 → 持牌顾问 → 保险公司
入口1：提问→追问→预判→三件套
分支：低可能/高金额→转人工
入口2：测评→缺口→对比→预筛→出单
分支：健康异常→置灰需核保
模块A 保单档案（A1-A3）
模块B 主动触达（B1-B3）
模块C 双入口（C1出险8功能/C2诊断8功能）
模块D 人工协同 · 模块E 管理后台
P0 演示版(1-2月) → P1 试点(3-4月) → P2 推广(5-6月) → P3 全渠道(7-12月)
险种：意外→健康→重疾→寿险
全部架构图用 Deepseek/智谱清言生成 Mermaid/UML 源码，飞书白板渲染。5 组图完整产出在产出②文档中。
3 分钟出可能性评估 + 条款原文 + 材料清单——把理赔黑箱拆成透明三步。AI 一次一问追问关键要素，输出三件套，低可能性/高金额强制转人工。
AI 只输出"高/中/低"概率，绝不承诺赔或不赔。决策留给持牌人工，AI 停在信息层。
直接展示保单条款原文与保障责任，不做倾向性解读，避免销售误导。
列出理赔所需材料与避坑提醒，不替用户提交申请，流程边界清晰。
4 题测评 → 缺口报告 → 产品对比 → 规则预筛 → 持牌出单。AI 只诊断不出单，红线在系统隔离——出单按钮置灰，必须持牌顾问确认。
家庭结构、收入负债、已有保障、风险偏好四题，输出保障缺口报告，让用户看清"少了什么"。
高血压等健康异常自动标记需人工核保，出单按钮置灰，AI 不越权。
AI 只做推荐与对比，最终出单由持牌顾问确认。系统级隔离，合规零模糊。
功能模块 A1-E4 全覆盖 · AI 人机分工三态（HITL/HOTL/HOOTL）· 能力约束 5 条边界——原型与 PRD 一一对应。
| 模块 | 编号 | 核心功能 | 优先级 |
|---|---|---|---|
| A 保单档案 | A1 | 保单统一建档 | P0 |
| B 主动触达 | B3 | 触达授权管理 | P0 |
| C1 出险预判 | C1.1-C1.4 | 追问·预判·清单·避坑 | P0 |
| C2 需求诊断 | C2.1-C2.6 | 测评·缺口·对比·预筛·解读 | P0 |
| C3 共享能力 | C3.1-C3.4 | 条款库·规则引擎·输出纪律·留痕 | P0 |
| D 人工协同 | D1,D2 | 转人工·持牌出单确认 | P0 |
| E 管理后台 | E1-E4 | 知识库·审核·看板·反馈 | P0-P1 |
事前阻断·出单必须持牌确认·低可能转人工。最保守模式，合规优先。
事后纠错·AI 先执行，人工抽检纠偏。适用于中风险标准场景。
规则兜底·仅适用低风险标准场景。本产品暂不采用。
① AI 不给确定性结论（赔/不赔）
② AI 不代办申请/不承诺赔付
③ 出单必须持牌顾问确认
④ 健康异常规则预筛拦截
⑤ 所有结论带免责声明+留痕
纯 HTML+CSS+JS 单文件，规则引擎+模板输出本地运行，现场无网也能演示。8 屏双入口完整覆盖，功能编号与 PRD 一一对应。
S1 首页 → S2 对话 → S3 结论卡 → S4 转人工
功能编号：A1 → C1.1 → C1.2 → D1
S5 测评 → S6 缺口报告 → S7 对比表 → S8 预筛 → 出单
功能编号：C2.1 → C2.2 → C2.3 → C2.4 → D2
全流程工具链 + 私有化国产模型——涉敏强制国产/私有化，海外模型一票否决。保单数据、健康信息属敏感数据，必须走国产私有化模型。
海外一票否
保单数据、健康信息属敏感数据，必须走国产私有化模型；海外模型仅用于非涉密的公开资料参考。
| 场景 | 模型/工具 | 部署 | 说明 |
|---|---|---|---|
| PRD/文档 | Qwen3 | 公有云 | 非涉密 |
| 条款解析 | GLM 私有化 | 私有化 | 涉敏·保单条款 |
| 风险评估 | 晓伴+规则引擎 | 私有化/本地 | 涉敏·健康出险 |
| 公开参考 | 海外模型 | 受限 | 仅非涉密·禁碰保单 |
合规不是免责声明，是产品机制。三给三不给写在系统里，HITL 双通道兜底，兜底三件套持续保障——责任边界清晰。
硬规则拦截红线场景，参数化配置不改代码
持牌顾问终审关键决策，D1转人工/D2出单确认
Bad case 回流持续优化，准确率螺旋上升
先自有保单灰度、风险最小路径清晰——渠道与险种分序推进，12 个月到商业化。
险种：意外险
+健康险
+重疾险
+寿险
AARRR→RARRA 双模型驱动 · 北极星指标量化用户核心价值 · OKR 六项对齐 · 收益三得闭环可算账。
AARRR（增长期）：获取→激活→留存→变现→推荐
RARRA（成熟期）：留存→激活→推荐→变现→获取
本产品采用 RARRA（留存优先）
双入口月有效咨询 不低于 50 万
好指标是比率非绝对值，反映用户核心价值
KR1 月有效咨询 ≥50万
KR2 预判准确率 ≥85%
KR3 转化率 +30%
KR4 话务分流 ≥40%
KR5 材料一次通过率 ≥80%
KR6 出险3分钟应答 P95≤3min
2.25 亿/年
双入口月有效咨询 不低于 50 万
40% 话务分流
AI 拦截标准咨询，坐席聚焦高价值
纠纷率降 20%
理赔透明化降低投诉与续保流失
四类风险各有机制/路径应对——风险可控，不制造恐慌。每个风险都配了可执行的应对路径，没有一个是"裸奔"的。
| 风险类别 | 风险描述 | 应对机制 |
|---|---|---|
| 合规风险 | AI 越权出结论/出单 | 三给三不给 + HITL 双通道 + 持牌出单 |
| 准确率风险 | 条款解析/风险评估出错 | 规则兜底 + 人工复核 + 样本迭代 |
| 低频风险 | 保险低频，用户想不起来 | 模块B 主动触达 + 续保/缺口提醒 |
| 合作风险 | 险企数据/分成谈判僵局 | 和机保底座 + 分成机制 + 数据协议 |
覆盖汇报要求的六项产出模块（①市场与需求 ②架构图集 ③产品设计 ④原型开发 ⑤运营与指标 ⑥工具合规+落地），每项均有对应交付文档，支持在线预览与一键下载。
PESTL · SWOT · KANO · 利益相关者
架构图集 · 功能清单 · HITL人机分工
可运行原型 · 8屏双入口 · 与PRD对应
AARRR/RARRA · 北极星 · OKR
私有化选型 · 兜底三件套 · P0-P3
讲稿 · 画布 · 脚本 · 数据图表
AI 永远停在信息层，不进入决策层
系统级隔离
现场可演示
三得闭环
下一步：P0 演示版灰度验证 → 试点跑通双入口 → 12 月全渠道覆盖