NLP中文分詞在人機交互中的運用

摘要：隨著我國社會保險服務需求的持續增長和行業的迅猛發展，保險公司正面臨日益增長的壓力。在這一背景下，提升保險服務效能和客戶滿意度是保險公司實現持續發展的關鍵。基層一線員工作為公司服務客戶的重要窗口，尤其在出單和理賠等關鍵環節，其系統使用問題的處理時效直接影響客戶的整體感知和評價。針對這一挑戰，本研究以R保險公司為研究對象，提出了一套創新的解決方案。該方案基于中文分詞技術，構建了一個自動化的知識檢索、分析、匹配流程，形成了一個高效的流水線式人機交互系統，提供全天候的自助服務，確保基層用戶能夠獲取常見問題的解決方案。這種即時的知識共享機制，不僅強化了技術支撐，還顯著提高了運維服務的質量和響應速度，進而實現客戶滿意度的提升。此外，通過技術賦能，R保險公司能夠實現從傳統IT運維向智能化運營的轉變，為保險行業的數字化轉型提供了新的思路和實踐案例。

關鍵詞：自然語言處理；中文分詞；人機交互；保險服務；智能運維

中圖分類號：TP391文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）14-0041-06

0引言

在R保險公司的日常運營中，基層一線員工作為公司服務客戶的重要窗口，經常面對業務和系統使用問題。對于這些問題，員工首先聯系市分公司的科技部門尋求解決方案。若市級部門無法解決，問題將逐級上報至省分公司乃至總公司的科技部門。這種多層次的解決流程雖然確保問題能夠得到處理，但也暴露出一些亟待解決的困難。

首先，由于各分公司科技部門的技術實力和運維經驗存在差異，相同問題在不同地區的處理時效不一致，這不僅影響了問題解決的效率，也可能造成客戶服務體驗的差異。其次，解決方案的共享主要依賴企業微信群和電子郵件等渠道，這種方式存在明顯局限性。知識分享渠道的單一性限制了信息傳播的廣度和深度；同時，缺乏有效的知識管理機制，員工對推送知識的接收完全取決于個人意愿，難以確保知識共享的成效。

此外，重復上報相同問題的情況時有發生，這不僅浪費了寶貴的時間和資源，也嚴重影響了運維效率。尤其是在出單中心和理賠中心等關鍵服務環節，系統使用問題的處理時效直接關系到客戶對公司的整體印象和評價。

鑒于上述問題，本研究旨在快速、有效地解決基層一線員工在日常工作中遇到的問題，通過優化R保險公司的問題解決流程，減少因技術差異和知識共享不足導致的效率低下和客戶體驗不一致。通過改進知識管理機制和信息傳播渠道，減少重復問題上報，節約資源，提高效率。特別是在客戶期望日益提高的背景下，本研究將尋求創新的解決方案，以確保R保險公司在出單和理賠等關鍵服務環節中，能夠提供更高效、更一致的客戶服務，從而提升客戶的整體滿意度。

1研究意義

本研究以R保險公司業務一線面臨的實際問題為出發點，探討將自然語言處理與人工智能技術相結合，融入公司現有業務流程。通過精準識別并解決基層一線的痛點，本研究致力于實現一個目標：即公司的服務能夠精準滿足基層員工的實際需求。其意義主要體現在以下幾個方面。

1）提升客戶服務體驗。在客戶投保和理賠過程至引發投訴[1-2]。本研究提出的智能運維中心和數字員工服務中心，能夠在業務一線遇到系統問題時快速提供解決方案，減少客戶等待時間，從而提升客戶對公司的整體感知和評價。

2）創新問題解決機制，效率低下。傳統的運維模式依賴于，難以滿足即時性需求。結合自然語言處理和人工智能技術，公司可以構建智能運維中心和數字服務中心，改變傳統運維模式，使業務一線能夠自助查詢解決方案。對于知識庫無法解答的問題，后臺將記錄并轉交科技運營團隊進行人工解答，大幅提升問題處理時效。

3）降低運維成本。通過科技手段有效減輕各級科技力量在運維方面的負擔，不僅提升基層一線的系統使用體驗，也優化科技資源的配置和利用效率。

4）知識庫的持續優化與問題解決，對高頻問題進行集中攻關或提交。通過記錄和總部進行專項解決。隨著知識庫的不斷擴充和優化，力爭覆蓋基層一線遇到的所有常見問題，從根本上減少同一問題在不同業務員或不同層級科技人員中的重復解決現象。

綜上所述，本研究通過整合自然語言處理和人工智能技術，推動業務與科技的深度融合，提升R保險公司的客戶服務體驗，創新問題解決機制，并優化運維成本。這將推動業務流程智能化，提高運營效率，增強市場競爭力，并為公司的長期發展和市場領導地位提供支持。

2理論綜述

2.1自然語言處理

自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是一個跨學科領域，融合了計算機科學、人工智能[3]和語言學的研究成果。其核心原理是通過一定的技術手段將自然語言（如英語、中文等）進行分解，交由計算機結合上下文理解并做出正確的判斷。

在語言理解中，詞是最基本的、具有獨立意義的語言成分，不同語言的分詞處理方式各異[4]。例如，在英語等拉丁語系中，單詞之間通過空格分隔，易于識別；而中文等語言以字為基本單位，缺乏明顯的分隔符，這使得中文分詞成為中文NLP不可或缺的一環。中文分詞技術通過基于詞典匹配的分詞方法、基于統計的分詞方法、基于深度學習的分詞方法等[5]，將連續的漢字序列劃分為有意義的獨立詞匯，為進一步的語言分析，如短語識別、概念提取、主題分析等提供基礎[6]，是實現自然語言理解及智能計算的關鍵步驟。同時，由于中文語言特征的復雜性，面臨諸如歧義、未登錄詞、詞性標注、上下文信息、動態詞匯變化等挑戰，中文分詞技術的發展需要不斷適應語言的動態變化，運用不同的分詞方法，針對中文的特殊性進行調整和優化，從而提高分詞的準確性和效率，為后續的NLP任務奠定堅實基礎[7]。

實踐中，Python因其強大的庫支持和靈活性，成為該領域的主流編程語言。Python擁有豐富的數據處理工具和機器學習庫，顯著降低了NLP任務的實現難度[8]，使研究和應用得以更加高效和精準[9]。例如，SpaCy[10]、BERT[11]、ELMo[12]和NLTK等庫和框架，為NLP提供了強大支持。由MatthewHonnibal和InesMontani于2015年開發的SpaCy，以其預訓練模型、多語言支持以及豐富的工具和API，使用戶能夠快速構建和部署定制化的NLP解決方案。

在NLP領域，TextRank和TF-IDF是兩種常用算法，在文本分析和信息提取任務中扮演重要角色。TextRank是一種基于圖論的信息提取和文本挖掘算法，用于計算文本中單詞的重要性[13]。其基本原理是通過模擬自然選擇過程計算單詞的重要性，其中最重要的單詞被賦予更高權重。TF-IDF算法，即詞頻-逆文檔頻率（TermFrequency-InverseDocumentFre?quency），是一種在信息檢索和文本挖掘中常用的權重計算方法[14]。其主要作用是對文檔集中的詞匯進行加權，以描述某詞對于特定文件或整個語料庫的重要程度，從而計算文本相似度[15]。

2.2人機交互現狀分析

2.2.1人機交互現狀

人機交互領域作為技術與人文交匯的前沿，正通過跨學科的融合與創新，重塑人與計算機的互動模式。該領域不僅關注操作的直觀性和效率，更致力于提升交互的自然性和適應性[16]。當前，人機交互技術正通過融合自然語言處理、計算機視覺、語音識別等先進手段，打破傳統界限，創造更為豐富和直觀的用戶體驗[17]。隨著人工智能技術的持續突破，交互系統變得更加智能，能夠通過學習用戶的行為和偏好，提供定制化的服務和支持。

當前人機交互技術正向更加沉浸和真實的交互體驗發展。隨著自然語言處理（NLP）和語音識別技術的提升，智能語音助手、智能客服等能夠更好地理解和處理自然語言輸入，提供流暢的對話體驗[18]。系統通過學習用戶的行為、偏好及習慣，提供個性化的服務和界面配置，從而帶來更符合個人需求的交互體驗[19]。

2.2.2人機交互技術在保險行業的應用

在保險行業，人機交互技術的應用正逐步深化，為傳統客戶服務模式注入新動力。保險公司依托人工智能和自然語言處理的發展，逐步構建智能客服系統。這些系統不僅能夠理解并響應客戶查詢，還能自動處理常規咨詢、保單與理賠管理任務。例如，中國人壽通過開源大模型的私有化部署，構建大模型應用管理平臺，實現知識管理、模型訓練與編排、指令工程等功能，形成信息提取、內容生成、人機對話等服務能力，并應用于多個場景，使公司運營管理能力顯著提升。中國人保利用人機交互技術開發智能理賠系統——拇指理賠，實現理賠流程的線上化、流程化和智能化。通過構建理賠客戶畫像及大數據模型，系統能夠快速識別和提取理賠材料中的關鍵信息并預測賠付方案，大幅提高理賠效率和準確性，縮短理賠周期，提升客戶服務體驗。

人機交互技術在保險行業的實際應用及顯著成效，證明了其在提升服務效率、降低成本、提高客戶滿意度方面的潛力[20]。這不僅有助于優化客戶體驗，也為保險公司帶來運營效率的提升和成本節約。隨著技術不斷演進，預計未來人機交互將在保險行業中扮演更加核心的角色，推動服務模式的持續創新與變革。

3案例研究

3.1應用場景描述

在保險公司的日常運營中，業務員在處理車險投保單生成正式保單的過程中，經常遇到多種問題，如短信驗證碼錯誤、車船稅連接超時等，這些問題往往導致轉保單失敗。傳統處理流程需業務員首先將問題反饋給公司科技人員，由科技人員提交問題工單，等待上級公司或運維團隊處理，該流程耗時長且重復問題多[21]。

為提升效率，本研究提出一種優化的工作方法與流程。當業務員通過人機交互向系統提出問題時，系統能夠利用自然語言處理技術，自動理解并判斷業務員所表達的問題含義。基于公司內部大數據庫，系統能夠自動識別問題原因，并提供相應解決方案及處理建議，從而減少問題流轉環節，提升基層服務能力[22]。通過對后臺運維人員日常工作數據的統計與分析，可以得出以下兩個基本結論：第一，“二八定律”[23]在日常運維工作中同樣適用，即約20%的原因造成了約80%的運維問題；第二，類似問題通常具有類似的解決方案。基于以上理論，使用自然語言處理技術能夠更好地理解用戶輸入，并通過不斷模型訓練，提升對財險領域專有詞匯的理解，從而進一步提高處理結果的準確性。與此同時，側重引發大部分問題的少數原因，構建有效且精準的知識庫，力爭覆蓋日常運維中80%的問題，降低問題重復上報和重復解決的概率，提升基層一線的系統使用體驗。

3.2業務方案

通過業務與技術的融合，簡化日常運維工作的問題處理流程，快速檢索、分析、定位基層一線所遇到的問題，并提供解決方案或處理建議，減少問題流轉環節，提升IT基層服務能力。主要體現在智能化自適應、智能化自學習、智能化自決策三個方面。

3.2.1智能化自適應

1）通過輸入系統操作中各類問題提示的關鍵詞，獲取相關問題的解決方案或處理建議。

2）采用串行預處理模塊和并行邏輯適配器相結合的方式，運用流水線式預處理模塊，提高文本可讀性和程序可維護性。

3）并行適配器可對問題類別進行匹配，并返回可信度，即語義理解與輸入的匹配程度，該可信度與用戶期望正相關。

4）對用戶輸入的問題進行分類，包括工作相關的專業問題與工作無，使系統能夠處理關的閑聊話題。

3.2.2智能化自學習

1）利用自然語言處理（NLP）技術理解基層同事的問題，從用戶的問題中剔除噪聲詞。

2）通過pkuseg分詞工具完成用戶問題的分詞[24]，并通過不斷語料訓練適應保險行業特有詞匯。

3）預測用戶遇到的問題，提高問題理解的準確性。

3.2.3智能化自決策

1）利用SpaCy自帶算法、萊溫斯坦算法等相似度計算算法，計算詞匯相似度，并從知識圖譜中完成知識篩查。

2）結合決策樹等手段，預測用戶可能遇到的問題項，提高知識匹配的精準度。。

3）避免用戶進行二次搜索，提升系統效率和用戶以上三個方面中，自適應為基礎，自學習為過程，自決策為成果。三者相互依賴、共同作用，形成一個閉環的智能系統，能夠不斷優化和提升基層一線問題的解決效率與質量。通過這種融合，不僅提高了問題處理的速度和準確性，還增強了系統的自適應性和學習能力，使其更好地服務于業務需求。

3.3技術方案

基于以上場景分析與業務方案設計，系統實現主要依托一系列先進的文本處理和相似度評估技術，為用戶提供高效、準確的答案。在確保系統高準確性和快速響應能力的同時，保證用戶交互的簡潔性。系統實現包含文本分詞、數據預處理、倒排索引生成、相似度匹配四個關鍵步驟。

3.3.1文本分詞

文本分詞是自然語言處理中的基礎任務，涉及將連續文本字符串分解成有意義的單元，通常是單詞或短語。在中文處理中，由于缺乏明顯的詞間分隔符，分詞尤為重要。其主要實現原理如下。

1）基于詞典的詞語概率計算：使用前綴詞典生成樹結構，為每個詞語分配一個概率值，反映該詞語在文本中出現的概率。通過分詞語料構建有向無環圖（DAG），該圖包含句子中所有可能成詞的漢字組合，采用動態規劃思想查找最大概率路徑，找出基于詞頻的最優切分組合。如果詞典中不存在該詞（即未登錄詞），則詞頻設置為0。

2）基于HMM模型的動態規劃：采用隱馬爾可夫模型（HMM）進行分詞決策。對于未登錄詞（詞典中不存在的詞），基于漢字成詞能力的隱馬爾可夫模型，使用Viterbi算法（動態規劃算法）預測下一詞的狀態，確定最佳分詞路徑。

基于以上原理采用Jieba分詞庫實現示例代碼如下：

importjieba

#示例文本

text=\"車險承保繳費成功后，核保標志送見費失敗，無法轉保單。\"

#標準化文檔

#將全角字符轉換為半角字符

text=text.replace（'，'，'，'）.replace（'。'，'.'）.replace

（'：'，'：'）.replace（'；'，';'）

#標準化文本格式（例如，轉換為小寫）

text=text.lower（）

#基于詞典的詞語概率計算

seg_list=jieba.cut（text，HMM=False）

print（\"基于詞典的詞語概率計算：\"+\"/\".join

（seg_list））

#基于HMM模型的動態規劃

seg_list=jieba.cut_for_search（text，HMM=True）

words=[wordforwordinseg_list]

print（\"基于HMM模型的動態規劃：\"+\"/\".join

（seg_list））

3.3.2已分詞數據處理

在對文本數據進行預處理時，常見步驟包括去除停用詞和去除特殊符號。

1）去除停用詞。去除停用詞通常需要一個停用詞列表，該列表可以是通用的，也可以針對特定領域定制。可自行創建停用詞表，也可從網上獲取現成的停用詞表。

#假設停用詞列表

stop_words=set（['的'，'是'，'在'，'有'，'和'，'就'，'不'，'人'，'都'，'一'，'一個'，'我'，'也']）

#處理后的停用詞表

cleaned_words=[wordforwordinwordsifwordnotinstop_words]

2）去除特殊符號。去除特殊符號是文本預處理的另一個重要步驟，尤其在處理自然語言數據時，因為特殊符號可能干擾后續的分析和模型訓練。以下是使用Python去除特殊符號的代碼示例。

#去除特殊字符的函數

defremove_special_characters（words）：

cleaned_words=[]

forwordinwords：

#去除特殊字符，只保留中文、英文和數字

cleaned_word=re.sub（r'[^a-zA-Z0-9＼u4e00-＼u9fa5]'，''，word）

#如果清理后的詞不為空，則添加到結果列表中

ifcleaned_word：

cleaned_words.append（cleaned_word）

returncleaned_words

#調用函數去除特殊字符

cleaned_words=remove_special_characters（words）

3.3.3倒排索引生成

倒排索引（InvertedIndex）是一種用于快速查找包含特定詞匯文檔的數據結構。與正排索引不同，正排索引是由文檔ID映射到文檔內容，而倒排索引則由詞匯映射到包含該詞匯的文檔列表。該反轉的索引結構使搜索引擎能夠在大量文檔中高效地定位包含指定詞匯的文檔。

fromcollectionsimportdefaultdict

data={

'question'：[

'驗證碼'，

'

...'

]，

'answer'：[

'驗證碼無效，需要重新進行投保短信驗證碼驗證！短信驗證完成后，根據實際情況參照《見費系統手工轉保單教程》《收付費系統手工轉保單教程》教程文檔手工轉保單。'，

'

...'

]

}

#使用defaultdict來創建倒排索引

inverted_index=defaultdict（list）

#構建倒排索引

foridx，questioninenumerate（data['question']）：

#對問題進行分詞

words=cutsentence（question，HMM=True）

forwordinwords：

#將文檔ID添加到每個詞的列表中

inverted_index[word].append（idx）

#將defaultdict轉換為普通字典以便查看

inverted_index=dict（inverted_index）

#查詢文檔

defquery_document查詢包含指定問題的文檔（query，index，max_results=100）：

：paramquery：用戶的查詢問題

：paramindex：倒排索引

：parammax_results：最大返回數

：return：包含查詢問題的文檔列表

#對查詢問題進行分詞

words=cutsentence（query，HMM=True）

doc_ids=set（）

#對于查詢中的每個詞，找到包含該詞的文檔ID

forwordinwords：

ifwordinindex：

iflen（doc_ids）gt;=max_results：

returnlist（doc_ids）

doc_ids.update（index[word]）

#去重后返回文檔ID列表

returnlist（doc_ids）

3.3.4相似度匹配

相似度匹配用于計算文本之間的相似程度。基于TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFre?quency）計算文本相似度是一種常用方法，尤其在信息檢索和文本挖掘領域廣泛應用。TF-IDF能夠評估一個詞語對于某個文檔集或語料庫中單個文檔的重要性，結合了詞頻（TF）和逆文檔頻率（IDF）兩個概念。

1）詞頻（TF）

詞頻表示某個詞在文檔中出現的頻率。計算公式為：

式中：nt，d為詞語t在文檔d中出現的次數；k為參數，從1開始遍歷文檔中的每一個詞；分母為文檔d中所有詞匯出現次數的總和。

2）逆文檔頻率（IDF）

逆文檔頻率衡量詞語在整個語料庫中的罕見程度。計算公式為：

式中：N為語料庫中的文檔總數，nt為包含詞語t的文檔數。加1是為了避免分母為零的情況。TF-IDF結合了TF和IDF，計算公式為：TF-IDF（t，d）=TF（t，d）×IDF（t）

（3）該值越高，說明詞語t在文檔d中越重要。以下是基于TF-IDF計算文本相似度的簡單實現步驟。

#初始化TF-IDF向量化器

tfidf_vectorizer=TfidfVectorizer（）

defprocess_idf（df）：

#訓練TF-IDF模型，轉化問題文本

tfidf_matrix=tfidf_vectorizer.fit_transform（df['pro?

cessed_question']）

#顯示TF-IDF矩陣的維度

print（f\"TF-IDFMatrixShape：{tfidf_matrix.shape}\"）

returntfidf_matrix

defget_answer（question）：

df=pd.DataFrame（query_data_set（question））

df=process_dataset（df）

tfidf_matrix=process_idf（df）

#將用戶問題輸入分詞

processed_user_question=preprocess_text（ques?tion）

#將用戶問題轉化為TF-IDF向量

user_tfidf=tfidf_vectorizer.transform（[processed_user_question]）

#計算用戶問題與數據庫中問題的余弦相似度

cosine_similarities=cosine_similarity（user_tfidf，tfidf_matrix）

#獲取最相似問題的索引

most_similar_idx=cosine_similarities.argmax（）

#返回最相似問題對應的答案

returndf['answer'][most_similar_idx]

3.3.5文檔檢索

在倒排索引中檢索文檔通常包括以下步驟。

1）用戶查詢。用戶輸入一個或多個關鍵詞組成的查詢條件。

2）查詢解析。對查詢進行分詞、去停用詞、標準化等處理，確保查詢詞與索引詞匯匹配。

3）檢索倒排索引。根據查詢關鍵詞，在倒排索引中查找對應的文檔ID列表。

4）交叉匹配。如果查詢包含多個關鍵詞，計算這些關鍵詞的文檔ID列表的交集，篩選出同時包含所有關鍵詞的文檔。

5）返回結果。將匹配的文檔列表作為搜索結果返回給用戶。

importspacy

fromcollectionsimportdefaultdict

#加載SpaCy中文模型

nlp=spacy.load（\"zh_core_web_sm\"）

#假設有一個文檔集合

documents={

1：\"支付單號必須與繳費實名認證時一致。\"，

2：\"收付款方式與支付單號代碼不允許為空。\"，

3：\"支付單號不允許為空。\"，

#...可以有更多的文檔

}

#構建倒排索引

inverted_index=defaultdict（set）

fordoc_id#使用SpaCy，doc_contentindocuments處理文檔.items（）：

doc=nlp（doc_content）

#遍歷文檔中的每個詞匯

fortokenindoc：

#inverted_index將詞匯加入倒排索引[token.text].add（doc_id）

#user_query=\"檢索文檔文檔不同\"

#query_terms=set查詢解析（token.textfortokeninnlp（user_query））

#檢索倒排索引并交叉匹配

matching_documents=set.intersection（*（inverted_in?

dex.get（term，set（））forterminquery_terms））

#返回結果

print（\"匹配的文檔列表：\"，matching_documents）

3.3.6相似度匹配

在自然語言處理中，相似度匹配用于計算文本之間的相似程度，廣泛應用于信息檢索、推薦系統、語義分析等任務。

在SpaCy中，可以利用其預訓練的詞嵌入模型（WordEmbeddings）和內置功能來計算詞語、短語或句子之間的相似度，通過向量化表示實現語義層面的匹配和比較。

importspacy

fromcollectionsimportdefaultdict

#加載SpaCy中文模型

nlp=spacy.load（\"zh_core_web_md\"）

#假設有一個文檔集合

documents={

1：\"支付單號必須與繳費實名認證時一致。\"，

2：\"收付款方式與支付單號代碼不允許為空。\"，

3：\"支付單號不允許為空。\"，

#...可以有更多的文檔

}

#構建索引

inverted_index=defaultdict（set）

fordoc_id，doc_contentindocuments.items（）：

#使用SpaCy處理文檔

doc=nlp（doc_content）

#遍歷文檔中的每個詞匯

fortokenindoc：

#將詞匯加入倒排索引inverted_index[token.

text].add（doc_id）

#檢索文檔

user_query=\"文檔不同\"

#查詢解析

query_terms=set（token.textfortokeninnlp

（user_query））

#檢索倒排索引并交叉匹配

matching_documents=set.

intersection（*（in?

verted_index.get（term，set（））forterminquery_terms））

#返回結果

print（\"相關文檔列表：\"，matching_documents）

#根據匹配的文檔進行相似度計算

fordoc_idinmatching_documents：

#獲取文檔

doc_content=documents[doc_id]

#文檔處理

doc=nlp（doc_content）

#相似度計算

similarity=doc.similarity（nlp（user_query））

#結果輸出

print（f\"文檔{doc_id}與查詢的相似度：{similar?ity}\"）

4結束語

本文主要探討了R保險公司在車險投保環節中中文分詞技術在人機交互中的實踐與成效。經過一年的應用，該系統已結合AI成功處理問題超過2萬次，大幅縮減了IT運維工作量，證明了中文分詞技術在提升業務效率和優化用戶體驗方面的重要價值。未來，該技術的應用反饋將拓展至非車險投保、理賠和財務處理等多個領域，以期實現更加廣泛的業務流程優化。

本文的主要貢獻在于展示了中文分詞技術在保險業務中的實際應用效果，以及人機交互技術如何助力業務流程的自動化和智能化。同時，本文也存在一定的局限性，包括技術應用的領域限制和對特定行業術語的適應性問題。這些局限性提示我們，技術的進一步發展需要更深入的行業定制化和持續的算法優化。

展望未來，隨著保險業務的不斷增長和業務復雜化，業務員與系統之間的人機交互需求將日益增加。NLP技術的應用將不僅限于問題解決，還將拓展到更多業務場景中，如構建多模態人機交互系統，使系統能夠通過語音、圖像等多種方式與用戶進行更自然的交流，識別并響應用戶的情感，提供更加個性化的服務。此外，構建跨領域的知識圖譜將支持更廣泛的業務決策和問題解決，智能化決策支持系統的發展將輔助業務員進行更加高效的復雜決策。我們期待新技術在保險行業的運用能發揮更加核心的作用，推動服務模式的持續創新和變革。

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【通聯編輯：唐一東】