
一、AI幻觉:保险是“无中生有”的重灾区 很多人迷信AI,但保险配置属于“低频、复杂知识”。大模型靠概率预测答案,没学过的知识它会基于逻辑分布“编造”一个给你。 * 医疗有垂类模型(如阿福),保险却没有。 * 简中语料的“近亲繁殖”: 互联网上充斥着大量低质洗稿文。如果1万篇垃圾文章说“某险种没用”,只有10篇专业文章说“有用”,AI会受“高频即真理”的影响,极其坚定地站在错误的那一边。 * 低水平重复: 多问几个AI也解决不了问题,因为它们的原材料本身就是低质的“猪食”。 二、精致的礼盒包装:比搜索引擎更难防 以前搜引擎,搜出来的是原汁原味的信息,你可以通过视觉审美、博主气质、文字底蕴来预判质量。 * 包装后的垃圾: AI像是把垃圾场里的废品捡出来,重新喷漆打蜡,装在精致的礼盒里递给你。 * 虚假出处: 它带着严密的分析过程,甚至杜撰权威出处。你真去点那些链接,一大半打不开,剩下的一半也牛头不对马嘴。 * 防不胜防: AI最可怕的不是不懂,而是能把“不懂”包装得比“专业人士”还专业,让你在毫无戒备中全盘接受错误建议。 三、缺乏法律边界感:它不是严谨,是怕担责 最典型的就是健康告知。你问AI这病要不要报? * 过度防御: AI为了绝对安全,往往会让你“通通告知”。 * 牺牲权益: 这看似负责,实则是AI缺乏对“如实告知义务范围”法律边界的感知。这种过度告知,轻则让你多交保费,重则让你直接失去投保权益。 四、人的经验与“实操潜规则”:AI无法触达的盲区 保险的核心价值,往往藏在那些“发不到网上”的信息里。 * 公域讲场面话,私下讲真话: 核保核赔的尺度、法规的具体适用解释、保司内部的真实态度……这些实战经验,专家只会在私下交流。 * 方案的深度: 专业人士不会在方案里指名道姓这些信息,但这种“潜规则经验”会化作方案里的每一个细节。这是AI哪怕未来也难以达到的深度。 五、给普通消费者的建议 * 专业不对等,别用AI: 在你非专业的领域,AI不是助手,而是误导者。只有你的专业能力强于它,它才叫工具。 * 工具选择: 若非要参考,建议优先使用 Gemini 等国外模型,因其获取信息的门槛(科学上网、付费等)在客观上筛选掉了一部分低质的语料干扰。 #格路保 #AI买保险 #AI幻觉 #买保险 #信息差