白鸽在线破解“样板间AI”，以场景嵌入加快AI风控落地

近日，白鸽在线资深副总裁柯葳彬出席绩牛科技主办的“营销破局 AI向新”——2026绩牛科技金融行业合作伙伴峰会厦门站活动，并在圆桌论坛环节分享了白鸽在线在AI风控应用方面的实践经验。

针对金融行业普遍存在的“样板间AI”难题，白鸽在线给出了自己的解题思路。

所谓“样板间AI”，是指AI项目停留在展示层、难以真正落地业务指标的现象。这一问题在金融行业并不少见：演示效果亮眼，但到了真实业务流中，往往难以转化为可衡量、可归因的经营成果。

白鸽在线以保险为例分享了公司的探索成果。他表示，保险本质上具有补偿属性，保险AI的落地逻辑应从“流量转化”转向“场景嵌入”。破解“样板间AI”，关键并非强化AI营销攻势，而是“将风险管理嵌入场景，在客户需要的那一刻刚好在场”。

与互联网平台开展业务级融合，将风险保障转化为业务流程的组成部分。以最典型的共享单车场景为例：用户解锁单车的瞬间，保障即已生效，从解锁到骑行结束，全程无需用户操作。该模式合规的前提是平台作为投保人统一投保、用户作为被保险人。无感的是操作链路，有感的是授权与告知，每一次投保均有明确的授权确认和可回溯记录。

用AI实时生成风险画像，以“自动化匹配”替代“自动化推销”。同一场景中，时段、路线、里程、单量不同，风险敞口亦不同，AI据此生成风险画像，自动匹配产品、保额与定价，保障责任和期间可做到分钟级颗粒度，定价模型按场景特征动态校准。这意味着，保险不再是一套固定产品等待客户选择，而是随场景风险变化动态调整，让保障责任与风险敞口更贴合。

目前，白鸽在线积累了4亿+用户、90亿+份真实业务数据、近30万份风险赔付报告。以数据精准匹配带动业务指标提升——匹配越精准，客户获得的保障越贴合场景风险，无效推销和操作打扰越少，客户感知越好;机构端风险定价越准确、保障责任与风险敞口越匹配，赔付率越稳定。在行业普遍关注AI投入产出比的背景下，这种以数据积累和场景匹配为核心的路径，也为保险AI从展示走向业务一线提供了可参照的样本。

白鸽在线筛选真实有效场景的标准十分明确：看AI环节是否长在真实交易流上。唯有如此，转化、续保、理赔时效等指标方能实现可归因、可对照。

白鸽在线跑通的路径证明，保险AI最好的状态是“客户无感、机构有感”。白鸽在线坚持以场景为入口、以AI技术为手段，持续将风险管理嵌入真实业务流程，推动AI走向业务一线成为真实生产力。随着AI风控大模型能力在更多场景中落地，公司作为中国领先的全场景AI风控应用企业、人工智能垂直模型领域头部企业的行业价值有望进一步凸显，以科技之力为风控应用与产业数字化升级持续赋能。