Hoy en día, ChatGPT y el gran modelo detrás de él están desencadenando una ola de tecnología en la industria, y muchas empresas de tecnología se han unido una tras otra. Con la rápida aplicación de ChatGPT en el mundo, mi país también ha desencadenado una ola de innovación en IA. En la industria de seguros, ¿qué tipo de chispas creará la combinación de la tecnología de modelos a gran escala?
Se acerca la ola de modelos grandes de IA
"La ola de tecnología llega una vez cada 30 años. Frente a la ola de inteligencia artificial que representa ChatGPT, si no te subes a este barco, perderás la oportunidad de desembarcar", Gu Wei, vicepresidente de Sunshine Insurance Group, señaló que la era de la tecnología es turbulenta, representada por ChatGPT La tecnología modelo a gran escala tiene un impacto en varias industrias, y el campo de los seguros es una de las áreas más afectadas.
Yang Tao, subdirector del Laboratorio Nacional de Finanzas y Desarrollo y miembro académico del Foro Fintech 50, escribió que en términos de aplicaciones financieras, la IA generativa ha demostrado gradualmente su valor en varios niveles: Primero, en términos de mejorar la orientación al cliente. Capacidades de servicio, que pueden brindar apoyo para el marketing profesional y el mantenimiento de canales de empleados de instituciones financieras; segundo, en términos de mejorar los procesos de trabajo institucionales y la eficiencia, puede mejorar aún más la inteligencia de las cadenas comerciales y la automatización de los modelos de oficina; tercero, en términos de procesamiento de texto, para instituciones financieras Los textos generales, los documentos de cumplimiento profesional y la información necesaria para el negocio pueden proporcionar soporte técnico a un costo menor y más eficiente; cuarto, brinda soporte de TI para instituciones financieras, y su función de generación de código mejora la eficiencia de trabajo básico de TI.
Yang Tao dijo que la industria financiera, como una de las "piedras angulares" para el funcionamiento saludable de la economía y la sociedad, también es una industria de procesamiento de información especial. Debe aprovechar las oportunidades y crear las condiciones para usar la IA para promover su propia alta calidad. desarrollo, haciendo que los servicios sean más eficientes, convenientes y efectivos.
En la práctica, las instituciones de seguros existentes han comenzado a tratar de diseñar modelos grandes. Por ejemplo, en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial celebrada recientemente, ZhongAn Insurance lanzó el primer mapa de aplicaciones AIGC en la industria de seguros y trajo ZhongAn AIGC Zhongtai Lingxi y el primer lote de herramientas de aplicación AIGC para escenarios verticales de seguros: Yichuang Content Operation Platform And Jizhi plataforma de análisis de negocios.
Gu Qingshan, subdirector general del Centro de Ciencia y Tecnología de Sunshine Insurance Group, explicó en detalle la plataforma abierta del modelo a gran escala Sunshine Insurance Planning y Sunshine Zhengyan, y construyó los "tres robots principales" (robot de ventas, robot de gestión), robots de servicio ) para respaldar las cuatro áreas principales del negocio de seguros, a saber, marketing inteligente, operación inteligente, control de riesgos inteligente y gestión inteligente.
Gu Qingshan dijo que la tecnología de modelos a gran escala de Sunshine Insurance se ha aplicado y explorado en el proyecto "Mengke Online Sales Robot". La precisión de las tareas de extracción de información ha aumentado en un 15 %, y la precisión del reconocimiento de intenciones y las preguntas y respuestas mejorado significativamente. En el futuro, Sunshine Insurance construirá un modelo patentado a gran escala en el campo vertical de los seguros, respaldará las ventas, la suscripción, la liquidación de reclamos, el servicio al cliente y otras aplicaciones de la industria, y desarrollará la competitividad tecnológica central.
"En los próximos 5 a 10 años, la tecnología y las capacidades de modelos a gran escala tendrán un impacto profundo en la industria de seguros. A largo plazo, esperamos continuar explorando y desarrollando aplicaciones inteligentes de modelos a gran escala en el campo. de oficina con todo el personal, 'tres robots' y más productos comerciales, y realmente darse cuenta de que una máquina sirve a la visión final de un grupo de clientes, logrando así el reemplazo de humanos por robots ", dijo Gu Qingshan.
¿Cómo aprovechar al máximo las ventajas de las tecnologías de inteligencia artificial como ChatGPT en escenarios reales de negocios de seguros para lograr una comunicación de marketing más precisa y eficiente? Luo Cheng, director ejecutivo de Beijing Mecca Intelligent Technology Co., Ltd., expresó su expectativa por el surgimiento de seguros realmente inteligentes. Luo Cheng dijo que el modelo grande de propósito general actualmente no puede subdividir las tareas posteriores y los paradigmas de capacitación en todos los campos.Además, los datos de alta calidad en la industria aún son relativamente escasos.
Li Jin, experto en tecnología de inteligencia artificial y fundador y director ejecutivo de Hangzhou Huali Intelligent Technology Co., Ltd., dijo que la aplicación de modelos grandes en el campo de los agentes virtuales puede completar la recopilación de información personal y familiar de los clientes. comprensión de las necesidades de seguros y recomendaciones de seguros. Señaló que los agentes de seguros virtuales pueden desempeñar el papel de vincular a los agentes de seguros y los clientes, empoderando a los agentes de seguros por un lado y sirviendo y acompañando a los clientes por el otro.
Los datos son la competitividad central
Cao Feng, director del Departamento de Inteligencia Artificial del Instituto de Investigación de Big Data y Computación en la Nube de la Academia de Tecnología de la Información y las Comunicaciones de China, dijo que en la actualidad, la industria de modelos a gran escala ha entrado en un período explosivo, y hay principalmente tradicionales empresas de inteligencia artificial, industrias subdivididas y empresas emprendedoras e innovadoras que realizan investigación y desarrollo de modelos a gran escala. En la actualidad, todo el mundo está más preocupado por el efecto de los modelos grandes en los escenarios de aplicación reales, en lugar de centrarse únicamente en los parámetros de los modelos grandes.
Wei Chenyang, vicedecano del Instituto de Investigación de Tecnología Financiera de la Universidad de Tsinghua y director del Centro de Investigación de Seguros y Pensiones de China, cree que los grandes modelos se encuentran ahora en la etapa de evaluación.Entre los "tres elementos" de la IA, en comparación con la potencia informática y los algoritmos, los datos son lo más importante, la competitividad central. En su opinión, la industria de seguros es rica en datos y tiene una gran cantidad de escenarios de aplicación, que es un área ventajosa para aplicaciones de modelos a gran escala. Al mismo tiempo, señaló que el posicionamiento del modelo grande no es para reemplazar personas, sino para cumplir la función de "copiloto".
Según Liu Yi, consultor senior experto en tecnología estratégica de la industria financiera de Microsoft, Microsoft clasifica los escenarios de aplicación de modelos grandes según los tipos de datos y brinda experiencia práctica en la aplicación de tecnología de modelos grandes para diferentes escenarios. Ahora el gran modelo se ha convertido en un asistente personal, y el papel de los seres humanos ha cambiado de ejecutor a comandante. Para las empresas, cómo introducir modelos a gran escala de manera más razonable requiere no solo distinguir escenarios, como la seguridad de los datos y los requisitos de demora de los servicios de nivel empresarial, sino también clasificar los escenarios de aplicaciones según los tipos de datos, como datos de Internet, datos mixtos de redes internas y externas, datos de intranet, etc.
"La nueva tecnología de IA ha traído nuevos escenarios de aterrizaje, y las empresas necesitan urgentemente coordinar los esfuerzos de la 'troika' de IA: modelo, datos y niveles de potencia informática, para impulsar el aterrizaje empresarial". Fundador y presidente de Samoyed Cloud Technology Group Y el CEO Lin Jianming señaló que las empresas deben mantener la perspicacia comercial, buscar oportunidades en varias áreas de la industria, comprender a fondo las necesidades comerciales y los desafíos de las diferentes industrias, desarrollar soluciones de inteligencia digital personalizadas y combinar la tecnología de IA con aplicaciones comerciales basadas en datos combinados, continuaremos absorbiendo y entrenando excelentes talentos de IA. Además, se debe dar la máxima prioridad a la experiencia del usuario y la creación de valor, y se deben realizar mejoras continuas en función de los comentarios y los datos de los usuarios.
Un investigador del Instituto de Tecnología Informática de la Academia de Ciencias de China, supervisor de doctorado y líder del equipo de procesamiento del lenguaje natural, señaló que el entrenamiento de modelos grandes requiere una gran cantidad de recursos de datos, recursos informáticos y recursos de almacenamiento. Se puede usar completamente para el entrenamiento de modelos grandes.
Construir un sistema seguro y confiable es la clave
En la actualidad, en el excelente desempeño del modelo grande, también hay dudas de todos los ámbitos de la vida sobre temas como la credibilidad, la seguridad de los datos y la privacidad, el riesgo de abuso y la ética. Pero no hay duda de que el vigoroso desarrollo de la industria de modelos a gran escala ayudará al proceso de industrialización de la IA, cambiará el modo de interacción de las aplicaciones masivas y creará un nuevo espacio de crecimiento para la industria digital.
Yang Tao dijo que la industria financiera debe enfrentar los desafíos que enfrentan los modelos grandes de IA generativa, como la protección de datos, la protección de la potencia informática, la protección de políticas industriales y la protección regulatoria de la industria.
"La seguridad y la confiabilidad de los modelos a gran escala han atraído una atención generalizada, y es necesario cultivar un nuevo entorno para que los modelos a gran escala sean buenos y positivos", dijo con franqueza Cao Feng.
Yang Xuan, socio fundador de Warp Speed Capital y fundador de Baoguan Technology, cree que los seguros son una industria basada en modelos, y un buen agente y un buen experto en suscripción y siniestros son todos buenos modelos. Señaló que la aplicación actual de los grandes modelos en la industria de seguros radica principalmente en chatbots, marketing, capacitación de vendedores, asuntos legales, liquidación de siniestros y control de riesgos. Con respecto a si la IA reemplazará a los agentes de seguros en el futuro, cree que algunos trabajos pueden ser reemplazados primero, pero los agentes de seguros deben adaptarse a la era de la inteligencia artificial generativa y cocrear con la IA. Además, la aplicación de tecnología de modelos grandes en la industria de seguros también enfrenta desafíos en costos de capacitación, habilidades de los empleados, seguridad de datos, etc., y la industria debe responder activamente.
En la actualidad, además de centrarse en la exploración de escenarios comerciales específicos para empoderar a la industria de seguros con modelos grandes, Wei Chenyang cree que también es necesario discutir activamente qué es una "IA más responsable", es decir, cómo la inteligencia artificial puede empoderar seguros de una manera más responsable y cálida industria y, en última instancia, lograr la seguridad, la equidad, la inclusión y la sostenibilidad.
"Los próximos cinco años están llenos de imaginación. Cómo aprovechar la oportunidad de la ola de modelos a gran escala, esperamos unir nuestras manos con varias partes en la ecología para formar una fuerza conjunta y esforzarnos por producir a gran escala de alta calidad". modelar productos en el campo vertical y contribuir a la industria", dijo Gu Wei.
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Los seguros se suben a la ola de las grandes modelos
Autor: Su Jie
**Fuente:**Aseguradora de China
Hoy en día, ChatGPT y el gran modelo detrás de él están desencadenando una ola de tecnología en la industria, y muchas empresas de tecnología se han unido una tras otra. Con la rápida aplicación de ChatGPT en el mundo, mi país también ha desencadenado una ola de innovación en IA. En la industria de seguros, ¿qué tipo de chispas creará la combinación de la tecnología de modelos a gran escala?
Se acerca la ola de modelos grandes de IA
"La ola de tecnología llega una vez cada 30 años. Frente a la ola de inteligencia artificial que representa ChatGPT, si no te subes a este barco, perderás la oportunidad de desembarcar", Gu Wei, vicepresidente de Sunshine Insurance Group, señaló que la era de la tecnología es turbulenta, representada por ChatGPT La tecnología modelo a gran escala tiene un impacto en varias industrias, y el campo de los seguros es una de las áreas más afectadas.
Yang Tao, subdirector del Laboratorio Nacional de Finanzas y Desarrollo y miembro académico del Foro Fintech 50, escribió que en términos de aplicaciones financieras, la IA generativa ha demostrado gradualmente su valor en varios niveles: Primero, en términos de mejorar la orientación al cliente. Capacidades de servicio, que pueden brindar apoyo para el marketing profesional y el mantenimiento de canales de empleados de instituciones financieras; segundo, en términos de mejorar los procesos de trabajo institucionales y la eficiencia, puede mejorar aún más la inteligencia de las cadenas comerciales y la automatización de los modelos de oficina; tercero, en términos de procesamiento de texto, para instituciones financieras Los textos generales, los documentos de cumplimiento profesional y la información necesaria para el negocio pueden proporcionar soporte técnico a un costo menor y más eficiente; cuarto, brinda soporte de TI para instituciones financieras, y su función de generación de código mejora la eficiencia de trabajo básico de TI.
Yang Tao dijo que la industria financiera, como una de las "piedras angulares" para el funcionamiento saludable de la economía y la sociedad, también es una industria de procesamiento de información especial. Debe aprovechar las oportunidades y crear las condiciones para usar la IA para promover su propia alta calidad. desarrollo, haciendo que los servicios sean más eficientes, convenientes y efectivos.
En la práctica, las instituciones de seguros existentes han comenzado a tratar de diseñar modelos grandes. Por ejemplo, en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial celebrada recientemente, ZhongAn Insurance lanzó el primer mapa de aplicaciones AIGC en la industria de seguros y trajo ZhongAn AIGC Zhongtai Lingxi y el primer lote de herramientas de aplicación AIGC para escenarios verticales de seguros: Yichuang Content Operation Platform And Jizhi plataforma de análisis de negocios.
Gu Qingshan, subdirector general del Centro de Ciencia y Tecnología de Sunshine Insurance Group, explicó en detalle la plataforma abierta del modelo a gran escala Sunshine Insurance Planning y Sunshine Zhengyan, y construyó los "tres robots principales" (robot de ventas, robot de gestión), robots de servicio ) para respaldar las cuatro áreas principales del negocio de seguros, a saber, marketing inteligente, operación inteligente, control de riesgos inteligente y gestión inteligente.
Gu Qingshan dijo que la tecnología de modelos a gran escala de Sunshine Insurance se ha aplicado y explorado en el proyecto "Mengke Online Sales Robot". La precisión de las tareas de extracción de información ha aumentado en un 15 %, y la precisión del reconocimiento de intenciones y las preguntas y respuestas mejorado significativamente. En el futuro, Sunshine Insurance construirá un modelo patentado a gran escala en el campo vertical de los seguros, respaldará las ventas, la suscripción, la liquidación de reclamos, el servicio al cliente y otras aplicaciones de la industria, y desarrollará la competitividad tecnológica central.
"En los próximos 5 a 10 años, la tecnología y las capacidades de modelos a gran escala tendrán un impacto profundo en la industria de seguros. A largo plazo, esperamos continuar explorando y desarrollando aplicaciones inteligentes de modelos a gran escala en el campo. de oficina con todo el personal, 'tres robots' y más productos comerciales, y realmente darse cuenta de que una máquina sirve a la visión final de un grupo de clientes, logrando así el reemplazo de humanos por robots ", dijo Gu Qingshan.
¿Cómo aprovechar al máximo las ventajas de las tecnologías de inteligencia artificial como ChatGPT en escenarios reales de negocios de seguros para lograr una comunicación de marketing más precisa y eficiente? Luo Cheng, director ejecutivo de Beijing Mecca Intelligent Technology Co., Ltd., expresó su expectativa por el surgimiento de seguros realmente inteligentes. Luo Cheng dijo que el modelo grande de propósito general actualmente no puede subdividir las tareas posteriores y los paradigmas de capacitación en todos los campos.Además, los datos de alta calidad en la industria aún son relativamente escasos.
Li Jin, experto en tecnología de inteligencia artificial y fundador y director ejecutivo de Hangzhou Huali Intelligent Technology Co., Ltd., dijo que la aplicación de modelos grandes en el campo de los agentes virtuales puede completar la recopilación de información personal y familiar de los clientes. comprensión de las necesidades de seguros y recomendaciones de seguros. Señaló que los agentes de seguros virtuales pueden desempeñar el papel de vincular a los agentes de seguros y los clientes, empoderando a los agentes de seguros por un lado y sirviendo y acompañando a los clientes por el otro.
Los datos son la competitividad central
Cao Feng, director del Departamento de Inteligencia Artificial del Instituto de Investigación de Big Data y Computación en la Nube de la Academia de Tecnología de la Información y las Comunicaciones de China, dijo que en la actualidad, la industria de modelos a gran escala ha entrado en un período explosivo, y hay principalmente tradicionales empresas de inteligencia artificial, industrias subdivididas y empresas emprendedoras e innovadoras que realizan investigación y desarrollo de modelos a gran escala. En la actualidad, todo el mundo está más preocupado por el efecto de los modelos grandes en los escenarios de aplicación reales, en lugar de centrarse únicamente en los parámetros de los modelos grandes.
Wei Chenyang, vicedecano del Instituto de Investigación de Tecnología Financiera de la Universidad de Tsinghua y director del Centro de Investigación de Seguros y Pensiones de China, cree que los grandes modelos se encuentran ahora en la etapa de evaluación.Entre los "tres elementos" de la IA, en comparación con la potencia informática y los algoritmos, los datos son lo más importante, la competitividad central. En su opinión, la industria de seguros es rica en datos y tiene una gran cantidad de escenarios de aplicación, que es un área ventajosa para aplicaciones de modelos a gran escala. Al mismo tiempo, señaló que el posicionamiento del modelo grande no es para reemplazar personas, sino para cumplir la función de "copiloto".
Según Liu Yi, consultor senior experto en tecnología estratégica de la industria financiera de Microsoft, Microsoft clasifica los escenarios de aplicación de modelos grandes según los tipos de datos y brinda experiencia práctica en la aplicación de tecnología de modelos grandes para diferentes escenarios. Ahora el gran modelo se ha convertido en un asistente personal, y el papel de los seres humanos ha cambiado de ejecutor a comandante. Para las empresas, cómo introducir modelos a gran escala de manera más razonable requiere no solo distinguir escenarios, como la seguridad de los datos y los requisitos de demora de los servicios de nivel empresarial, sino también clasificar los escenarios de aplicaciones según los tipos de datos, como datos de Internet, datos mixtos de redes internas y externas, datos de intranet, etc.
"La nueva tecnología de IA ha traído nuevos escenarios de aterrizaje, y las empresas necesitan urgentemente coordinar los esfuerzos de la 'troika' de IA: modelo, datos y niveles de potencia informática, para impulsar el aterrizaje empresarial". Fundador y presidente de Samoyed Cloud Technology Group Y el CEO Lin Jianming señaló que las empresas deben mantener la perspicacia comercial, buscar oportunidades en varias áreas de la industria, comprender a fondo las necesidades comerciales y los desafíos de las diferentes industrias, desarrollar soluciones de inteligencia digital personalizadas y combinar la tecnología de IA con aplicaciones comerciales basadas en datos combinados, continuaremos absorbiendo y entrenando excelentes talentos de IA. Además, se debe dar la máxima prioridad a la experiencia del usuario y la creación de valor, y se deben realizar mejoras continuas en función de los comentarios y los datos de los usuarios.
Un investigador del Instituto de Tecnología Informática de la Academia de Ciencias de China, supervisor de doctorado y líder del equipo de procesamiento del lenguaje natural, señaló que el entrenamiento de modelos grandes requiere una gran cantidad de recursos de datos, recursos informáticos y recursos de almacenamiento. Se puede usar completamente para el entrenamiento de modelos grandes.
Construir un sistema seguro y confiable es la clave
En la actualidad, en el excelente desempeño del modelo grande, también hay dudas de todos los ámbitos de la vida sobre temas como la credibilidad, la seguridad de los datos y la privacidad, el riesgo de abuso y la ética. Pero no hay duda de que el vigoroso desarrollo de la industria de modelos a gran escala ayudará al proceso de industrialización de la IA, cambiará el modo de interacción de las aplicaciones masivas y creará un nuevo espacio de crecimiento para la industria digital.
Yang Tao dijo que la industria financiera debe enfrentar los desafíos que enfrentan los modelos grandes de IA generativa, como la protección de datos, la protección de la potencia informática, la protección de políticas industriales y la protección regulatoria de la industria.
"La seguridad y la confiabilidad de los modelos a gran escala han atraído una atención generalizada, y es necesario cultivar un nuevo entorno para que los modelos a gran escala sean buenos y positivos", dijo con franqueza Cao Feng.
Yang Xuan, socio fundador de Warp Speed Capital y fundador de Baoguan Technology, cree que los seguros son una industria basada en modelos, y un buen agente y un buen experto en suscripción y siniestros son todos buenos modelos. Señaló que la aplicación actual de los grandes modelos en la industria de seguros radica principalmente en chatbots, marketing, capacitación de vendedores, asuntos legales, liquidación de siniestros y control de riesgos. Con respecto a si la IA reemplazará a los agentes de seguros en el futuro, cree que algunos trabajos pueden ser reemplazados primero, pero los agentes de seguros deben adaptarse a la era de la inteligencia artificial generativa y cocrear con la IA. Además, la aplicación de tecnología de modelos grandes en la industria de seguros también enfrenta desafíos en costos de capacitación, habilidades de los empleados, seguridad de datos, etc., y la industria debe responder activamente.
En la actualidad, además de centrarse en la exploración de escenarios comerciales específicos para empoderar a la industria de seguros con modelos grandes, Wei Chenyang cree que también es necesario discutir activamente qué es una "IA más responsable", es decir, cómo la inteligencia artificial puede empoderar seguros de una manera más responsable y cálida industria y, en última instancia, lograr la seguridad, la equidad, la inclusión y la sostenibilidad.
"Los próximos cinco años están llenos de imaginación. Cómo aprovechar la oportunidad de la ola de modelos a gran escala, esperamos unir nuestras manos con varias partes en la ecología para formar una fuerza conjunta y esforzarnos por producir a gran escala de alta calidad". modelar productos en el campo vertical y contribuir a la industria", dijo Gu Wei.