日前，复旦大学经济学院许闲教授研究团队正式开源发布业内首个面向保险全生命周期的“龙虾”技能平台Insurance-Skills；同步发布基于539个公开技能（Skill）样本的测评报告《保险“龙虾”技能洞察报告》。
“龙虾”（AI智能体）是能够理解任务、调用工具、完成闭环的专业系统。Skill，则是智能体的专业技能包——把核保规则、理赔流程、客服话术、合规口径封装成“即插即用”模块，让大模型真正进入保险业务开展工作。
但实际建设面临四大难题：
· 缺：真正贴合保险场景的高质量Skill数量缺乏；
· 难：不知道场景化Skill如何设计、沉淀；
· 乱：同类Skill鱼龙混杂，难以快速判断优劣；
· 慢：即使找到可用能力，也缺乏统一、低门槛的集成方式。
Insurance‑Skills：一站式保险Skill能力中心
此次开源发布的Insurance-Skills致力于解决上述问题，面向保险场景，提供保险全生命周期、全业务环节的Skill汇集、梳理、解析与测评，支持快速部署、灵活扩展与生态共建。团队希望通过平台化、开源化、标准化的方式，把保险领域分散的能力沉淀为更易发现、更易比较、更易复用的Skill资产，推动保险行业从零散试点走向系统化能力建设。
四大核心亮点，直击行业真问题
多渠道汇聚，构建保险Skill能力版图
Insurance-Skills通过全网多渠道持续收集和整理保险相关Skill，覆盖产品咨询、保单服务、核保支持、理赔服务、客服助手、营销与推荐、合规与风控、运营支持、培训与知识问答等高频业务环节。随着平台持续迭代，标签体系与场景分类体系还将不断丰富，提升Skill库的更新效率与覆盖广度，让不同角色的用户能够更快接触到最新、最匹配业务需求的保险Skill。
快速检索与功能详解，找能力不再“大海捞针”
面对数量不断增长、来源不断扩展的保险Skill，如何快速找到合适的能力，并清楚理解其适用场景与功能边界，成为保险智能体建设中的关键问题。Insurance-Skills提供统一的检索入口和标准化的信息展示，帮助用户更高效地完成Skill的查找、识别与理解。用户不仅可以根据业务场景、功能方向和标签分类快速检索相关Skill，还可以进一步查看每个Skill的功能说明、适用场景、使用方式及相关特征信息。相比在分散渠道中逐一筛选和理解不同Skill，平台通过更清晰的结构化展示，显著降低了用户的信息获取成本，帮助保险公司数字化团队、产品技术团队及相关开发者更快完成初步选型和能力判断。
五维测评体系，让Skill质量“看得见”
面对同一保险场景，往往会存在多个Skill方案，怎么选？为此，Insurance-Skills建立了多维度测评机制，从清晰度、完整度、可操作性、可维护性、安全性五个维度进行评价与打分。这种标准化的评价框架，帮助用户快速判断某个Skill是否适合自己的业务场景、同类Skill中谁更优，以及哪些Skill更适合优先进入候选池。
开源共建，打造保险AI技能新生态
Insurance-Skills将持续围绕保险场景能力建设深化平台布局，扩展覆盖范围，完善标签体系与场景分类体系，优化测评模型与评分方法，提升Skill集成与应用效率，逐步构建更加开放、完整、持续演进的保险Skill生态。
洞察保险Skill市场真相
团队以全网保险强相关Skill为样本，通过全量搜集、质量评估与风险分析，厘清保险智能体Skill市场现状，形成国内首份《保险“龙虾”技能洞察报告》，致力于破解行业“供给量大、落地困难、标准缺失”的核心痛点，填补保险领域智能体Skill标准化测评与风险治理的研究空白，为全行业构建相关建设规范、落地标准与安全防控体系提供权威数据支撑，推动保险AI智能体从概念验证迈向规模化、生产化、业务化落地。
核心洞察
1、增量显著但有效供给有限：万级检索结果仅筛选出539个有效样本；2026年3月单月新增287个，市场快速放量。
2、场景高度集中：聚焦理赔、合规、风控、承保，合规审查内控（17.21%）、数据分析（12.28%）居前。
3、以辅助能力为主：71.5%为参考文档型，仅8.7%支持自主工具调用。
4、复用性极低：仅0.7%可独立运行，外部依赖强、跨机构迁移难度大。
5、安全风险集中：共1937条风险项，数据隐私泄露（569次）、合规监管（358次）、外部依赖（281次）为核心隐患。
6、质量短板清晰：综合均分7.73，弱项在示例、章节覆盖、错误指导、版本跟踪。
7、优质标准：功能边界清晰、结构完整、依赖与风险显性化。
立即体验，共建未来
Insurance-Skills和《保险“龙虾”技能洞察报告》现已正式发布。开发者及合作伙伴可通过开源项目主页或平台网站，深入了解平台架构、Skill分类体系及社区共建计划； “复旦风保”公众号明日将发布完整版报告，敬请期待。我们诚邀社会各界积极参与，共同推动金融保险场景中AI与智能体的创新发展，围绕场景设计、质量评估、安全治理与生态协同等关键议题深化探索，持续释放技术潜能，以新质生产力为引领，更高效赋能经济社会高质量发展。
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