2026年全国保险公众宣传日期间，“反诈防非”等话题再次成为保险行业关注的重点。与此同时，数字化转型正在深入保险业务的运营、风险管理和客户服务等环节。技术应用的不断推进，也让保险机构面临新的实践课题：如何将分散在业务流程和从业人员经验中的规则进一步沉淀，通过数字化手段提升理赔效率、强化风险识别，并改善客户服务体验。对于长期处于业务一线的从业者而言，这些变化也意味着传统依赖人工经验的工作方式正在面临新的调整。

李娜正是在这样的业务实践中逐渐形成了对保险数字化的关注。长期从事保险一线工作期间，她接触了大量客户咨询、理赔办理和风险识别等业务，对不同环节中的实际操作有着较为直接的认识。她发现，传统保险服务中，不少业务仍需要工作人员依据个人经验进行判断和处理，同类业务可能因人员经验不同而形成不同的处理方式；与此同时，复杂的业务流程也需要在咨询、审核、办理等多个环节之间进行人工沟通和衔接，业务量增加后，效率和标准化更容易受到影响。这些一线工作中的具体问题，让她开始关注如何通过技术手段减少对个人经验的过度依赖。

这一思路最早体现在理赔业务的数字化探索中。2013年，李娜开始围绕保险理赔场景进行自动化研究，并形成保险理赔自动化平台。理赔业务涉及资料审核、流程处理、规则判断等多个环节，其中不少工作具有较强的重复性，同时又需要按照既定业务规则完成。传统人工处理方式容易受到人员经验和业务量变化的影响，因此，李娜将探索重点放在理赔流程的系统化梳理上，通过数字化方式对相关业务流程和规则进行整合，使部分原本依赖人工操作的环节能够获得系统支持。这一阶段的实践，首先解决的是保险业务在理赔环节中的效率与流程规范问题。

但在实际业务探索中，李娜对保险数字化的思考并没有停留在理赔环节。理赔更多发生在风险已经显现之后，而对于保险机构来说，如何尽可能提前发现异常、识别潜在风险，同样是业务管理的重要内容。2014年，她进一步开展金融风险预警系统的探索，将此前对业务规则和流程的数字化思考延伸到风险管理领域。与理赔自动化侧重于提升业务处理效率不同，风险预警系统更加关注风险识别和提前提示，通过系统化的方式辅助业务人员发现潜在风险，使数字化技术开始从业务处理环节进一步进入风险管理环节。

在这一阶段的实践基础上，李娜对于保险数字化的关注范围又逐渐向客户服务端延伸。保险业务不仅涉及内部流程和风险管理，也需要持续面对客户咨询、信息沟通和服务交互等需求。传统人工服务能够提供较为灵活的沟通，但在面对大量重复性咨询和持续增长的服务需求时，也存在效率方面的限制。2019年，李娜开始探索虚拟数字人系统，将数字化技术应用于客户交互场景，希望通过新的交互方式改善保险服务过程中的沟通体验。相比此前面向后台流程和风险管理的技术实践，这一探索进一步将数字化能力推向客户服务前端。

从2013年的保险理赔自动化平台，到2014年的金融风险预警系统，再到2019年的虚拟数字人系统，李娜的技术探索虽然对应不同应用场景，但始终围绕保险业务中的实际问题展开。从提升理赔效率，到辅助风险识别，再到改善客户交互，三项成果也呈现出从事后业务处理、事中风险管理向前端客户服务逐步延伸的路径。

这一过程体现了李娜对保险科技应用的持续思考，即如何将长期积累在业务人员手中的经验和规则转化为可被系统执行的数字化能力。通过对业务流程、风险管理和客户服务等环节的持续探索，她逐步形成了以实际业务需求为基础，将技术应用与具体场景相结合的实践思路。

当前，保险数字化正从单一流程优化向业务全流程延伸。回看李娜的实践，其探索始终从一线业务中的具体问题出发，并通过技术手段不断寻找解决方案，也为保险业务如何借助数字化提升服务效率、风险管理和客户体验提供了一个具体的实践案例。

（作者：任晓敏）