在保险这个行业中，核心条款各家都不一样，大部分销售员对保险条款理解不深，KPI驱动下甚至会出现误导推荐的现象，这就导致，理赔纠纷的案例里，80%来自于信息不对称，并且，销售员的服务质量也不足以打动中高端客户。针对这个痛点，灵智优诺的定位是用人工智能手段做保险解决方案，或者说，做保险领域的“智能投顾”。
灵智优诺首先选择从重疾险等健康险切入，因为不同于航空险这类流量型标品，重疾险是重度决策型商品，但条款又很复杂、信息不对称性最大，所以，“保险经纪人”这个角色是刚需。另外，根据保监会《2016年保险统计数据报告》显示，2016年健康险原保险保费收入4042.50亿，同比增长67.71%，这意味着市场空间足够大，并且保持大幅增长。
具体流程是，C端用户到灵智优诺平台咨询，通过问答形式，客服小诺会推荐合适的保险产品给到用户。不难发现，从产品的形态上看，灵智优诺充当的是保险售前的咨询机器人。这个事情，要看几个点：
先得有足够全的保险产品库。灵智优诺是通过与B端保险公司合作及线上抓取（爬虫）的方式获取保单信息，并且由专业精算师团队拆解保单，转换为技术语言。
接下来就是知识图谱的构建。我们知道同一个词在不同领域的涵义不同，在人工智能公司中，知识图谱的搭建是最难的事情。对此，灵智优诺创始人兼CEO金灵表示：“保险的保单对于机器来说，是完全结构化的东西，假设用户要咨询心脏病的条款，可以直接定位到相关内容。而语料库，是我们自己建立的，这也是为什么我们从单一领域切，因为做的太宽泛意味着做的不精准。”据悉，金灵曾领导百余人的产品研发团队开发了股票知识图谱和大数据量化投资策略团队，所以相对有经验。灵智优诺产品的初期问答是团队自己模拟的，后期用场景模拟。此外，金灵还强调，其实保险这个事情不在于数据量有多大，关键是要看有多懂，问题问的有多准。
再之后的步骤，就是发现筛选的条件。比如说，在问答过程中，客户可能会提及家庭支出情况、未来现金流情况等，这个过程就是标签库的完善。假设沟通后发现，用户是价格敏感型，那么就会从库里挑选合适的产品推荐，这个实现的前提是，产品库也基于不同纬度做好了标签。
至于收费模式，灵智优诺在一定程度上也算客服的一种应用，像智齿这类To B的公司，会根据节约的人工话务量来收费，而灵智优诺其实相当于保险渠道方，一来是收取保险公司的技术服务费，二来也在探索一些分成模式，未来或会收购保险经纪牌照。
因为目前行业也有很多客服系统想要切金融领域，当问及竞争优势时，金灵表示，主要是看基因，以及对行业的理解。据悉，CEO金灵曾在百度任职多年，担任证券事业部总经理，早期曾供职于麦肯锡；CTO许可曾在百度任职10年，历任百度多部门算法专家和架构师，在搜索引擎算法架构、数据挖掘、机器学习、推荐系统和算法、移动产品架构等方面有研究；而CFO蔡婧曾供职于私募股权基金TPG、PAG。
此外，根据金灵透露，目前公司已经跟几百家保险公司合作，覆盖上千款产品。团队目前有30多人，主要是技术人员，产品目前靠口碑传播居多。公司此前于2016年8月获得1900万天使轮融资，投资方为真格基金和IDG，预计2017年第二季度结束之后再融资。
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