De nos jours, ChatGPT et le grand modèle qui le sous-tend déclenchent une vague de technologie dans l'industrie, et de nombreuses entreprises technologiques l'ont rejoint les unes après les autres. Avec l'application rapide de ChatGPT dans le monde, mon pays a également déclenché une vague d'innovation en IA. Dans le secteur de l'assurance, quel genre d'étincelles la combinaison de la technologie des modèles à grande échelle et elle créera-t-elle ?
La vague de grands modèles d'IA arrive
"La vague technologique arrive une fois en 30 ans. Face à la vague d'intelligence artificielle que représente ChatGPT, si vous ne montez pas sur ce bateau, vous raterez l'occasion d'aller à terre." Gu Wei, vice-président de Sunshine Insurance Group, a souligné que l'ère de la technologie est turbulente, représentée par ChatGPT La technologie des modèles à grande échelle a un impact sur diverses industries, et le domaine de l'assurance est l'un des domaines les plus touchés.
Yang Tao, directeur adjoint du Laboratoire national des finances et du développement et membre académique du Forum Fintech 50, a écrit qu'en termes d'applications financières, l'IA générative a progressivement démontré sa valeur à plusieurs niveaux : Premièrement, en termes d'amélioration de l'orientation client capacités de service, qui peuvent fournir un soutien au marketing professionnel et à la maintenance des canaux des employés des institutions financières ; deuxièmement, en termes d'amélioration des processus de travail institutionnels et de l'efficacité, cela peut encore améliorer l'intelligence des chaînes commerciales et l'automatisation des modèles de bureau ; troisièmement, en termes de traitement de texte, pour les institutions financières Les textes généraux, les documents de conformité professionnels et les informations nécessaires à l'entreprise peuvent fournir un support technique à moindre coût et plus efficacement ; quatrièmement, il fournit un support informatique aux institutions financières, et sa fonction de génération de code améliore l'efficacité de travail informatique de base.
Yang Tao a déclaré que l'industrie financière, en tant que l'une des "pierres angulaires" du bon fonctionnement de l'économie et de la société, est également une industrie de traitement de l'information spéciale. Elle doit saisir les opportunités et créer les conditions pour utiliser l'IA afin de promouvoir sa propre qualité. développement, rendant les services plus efficaces, pratiques et efficaces.
Dans la pratique, les institutions d'assurance existantes ont commencé à essayer de disposer de grands modèles. Par exemple, lors de la conférence mondiale sur l'intelligence artificielle qui s'est tenue récemment, ZhongAn Insurance a publié la première carte d'application AIGC dans le secteur de l'assurance et a apporté ZhongAn AIGC Zhongtai Lingxi et le premier lot d'outils d'application AIGC pour les scénarios verticaux d'assurance - Yichuang Content Operation Platform And Jizhi plate-forme d'analyse commerciale.
Gu Qingshan, directeur général adjoint du Sunshine Insurance Group Science and Technology Center, a expliqué en détail la plate-forme ouverte de modèle à grande échelle Sunshine Insurance Planning et Sunshine Zhengyan, et a construit les "trois robots majeurs" (robot de vente, robot de gestion) , robots de service ) pour soutenir les quatre grands domaines de l'activité d'assurance, à savoir le marketing intelligent, l'exploitation intelligente, le contrôle intelligent des risques et la gestion intelligente.
Gu Qingshan a déclaré que la technologie de modèle à grande échelle de Sunshine Insurance a été appliquée et explorée dans le projet "Mengke Online Sales Robot". La précision des tâches d'extraction d'informations a augmenté de 15 %, et la précision de la reconnaissance des intentions et des questions et réponses intelligentes a amélioré de manière significative. À l'avenir, Sunshine Insurance construira un modèle propriétaire à grande échelle dans le domaine vertical de l'assurance, soutiendra les ventes, la souscription, le règlement des sinistres, le service client et d'autres applications industrielles, et renforcera la compétitivité technologique de base.
"Au cours des 5 à 10 prochaines années, la technologie et les capacités des modèles à grande échelle auront un impact profond sur le secteur de l'assurance. À long terme, nous espérons continuer à explorer et à développer des applications intelligentes de modèles à grande échelle sur le terrain. de bureau à personnel complet, « trois robots » et plus de produits commerciaux, et réalisez vraiment qu'une machine sert la vision ultime d'un groupe de clients, réalisant ainsi le remplacement des humains par des robots », a déclaré Gu Qingshan.
Comment tirer pleinement parti des avantages des technologies d'intelligence artificielle telles que ChatGPT dans des scénarios réels d'assurance pour obtenir une communication marketing plus précise et efficace ? Luo Cheng, PDG de Beijing Mecca Intelligent Technology Co., Ltd., a exprimé ses attentes quant à l'émergence d'une véritable assurance intelligente. Luo Cheng a déclaré que le grand modèle à usage général est actuellement incapable de subdiviser les tâches en aval et les paradigmes de formation dans tous les domaines.En outre, les données de haute qualité dans l'industrie sont encore relativement rares.
Li Jin, expert en technologie de l'intelligence artificielle et fondateur et PDG de Hangzhou Huali Intelligent Technology Co., Ltd., a déclaré que l'application de grands modèles dans le domaine des agents virtuels peut compléter la collecte des informations personnelles et familiales des clients, compréhension des besoins d'assurance et des recommandations d'assurance. Il a souligné que les agents d'assurance virtuels peuvent jouer le rôle de relier les agents d'assurance et les clients, d'habiliter les agents d'assurance d'une part, et de servir et d'accompagner les clients d'autre part.
Les données sont le cœur de la compétitivité
Cao Feng, directeur du département d'intelligence artificielle de l'institut de recherche sur le cloud computing et les mégadonnées de l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications, a déclaré qu'à l'heure actuelle, l'industrie du modèle à grande échelle est entrée dans une période explosive et qu'il existe principalement des modèles traditionnels. les entreprises d'intelligence artificielle, les industries subdivisées et les entreprises entrepreneuriales et innovantes faisant de la recherche et du développement de modèles à grande échelle. À l'heure actuelle, tout le monde est plus préoccupé par l'effet des grands modèles dans les scénarios d'application réels, plutôt que de se concentrer uniquement sur les paramètres des grands modèles.
Wei Chenyang, vice-doyen de l'Institut de recherche sur les technologies financières de l'Université Tsinghua et directeur du Centre chinois de recherche sur les assurances et les pensions, estime que les grands modèles sont désormais au stade du jalonnement.Parmi les "trois éléments" de l'IA, comparés à la puissance de calcul et aux algorithmes, les données sont la compétitivité de base la plus importante. Selon lui, l'industrie de l'assurance est riche en données et dispose d'un grand nombre de scénarios d'application, ce qui est un domaine avantageux pour les applications de modèles à grande échelle. Dans le même temps, il a souligné que le positionnement du grand modèle n'est pas de se substituer aux personnes, mais de jouer la fonction de "copilote".
Selon Liu Yi, consultant senior expert sur la technologie stratégique du secteur financier de Microsoft, Microsoft classe les scénarios d'application des grands modèles en fonction des types de données et fournit une expérience pratique dans l'application de la technologie des grands modèles pour différents scénarios. Maintenant, le grand modèle est devenu un assistant personnel et le rôle des êtres humains est passé d'exécuteur à commandant. Pour les entreprises, la manière d'introduire plus raisonnablement des modèles à grande échelle nécessite non seulement de distinguer les scénarios, tels que la sécurité des données et les exigences de délai des services au niveau de l'entreprise, mais également de classer les scénarios d'application en fonction des types de données, tels que les données Internet, les données mixtes de réseaux internes et externes, données Intranet, etc.
"La nouvelle technologie de l'IA a apporté de nouveaux scénarios d'atterrissage, et les entreprises doivent de toute urgence coordonner les efforts de la "troïka" de l'IA - modèles, données et niveaux de puissance de calcul, pour conduire l'atterrissage des entreprises." Fondateur et président du Samoyed Cloud Technology Group Et le PDG Lin Jianming a souligné que les entreprises devraient maintenir le sens des affaires, rechercher des opportunités dans divers secteurs de l'industrie, bien comprendre les besoins et les défis commerciaux des différentes industries, développer des solutions d'intelligence numérique personnalisées et combiner la technologie de l'IA avec des applications commerciales basées sur les données. nous continuerons à absorber et à former d'excellents talents en IA. En outre, l'expérience utilisateur et la création de valeur doivent être prioritaires, et des améliorations continues doivent être apportées en fonction des commentaires et des données des utilisateurs.
Un chercheur à l'Institut de technologie informatique de l'Académie chinoise des sciences, directeur de thèse et chef de l'équipe de traitement du langage naturel a souligné que la formation de grands modèles nécessite une grande quantité de ressources de données, de ressources informatiques et de ressources de stockage. Peut être entièrement utilisé pour la formation de grands modèles.
Construire un système sûr et fiable est la clé
À l'heure actuelle, dans l'excellente performance du grand modèle, il existe également des doutes de tous les horizons sur des questions telles que la crédibilité, la sécurité des données et de la confidentialité, le risque d'abus et l'éthique. Mais il ne fait aucun doute que le développement vigoureux de l'industrie du modèle à grande échelle aidera le processus d'industrialisation de l'IA, changera le mode d'interaction des applications massives et créera un nouvel espace de croissance pour l'industrie numérique.
Yang Tao a déclaré que le secteur financier doit relever les défis auxquels sont confrontés les grands modèles d'IA générative tels que la protection des données, la protection de la puissance de calcul, la protection de la politique industrielle et la protection réglementaire de l'industrie.
"La sécurité et la fiabilité des modèles à grande échelle ont attiré une large attention, et il est nécessaire de cultiver un nouvel environnement pour que les modèles à grande échelle soient bons et positifs", a déclaré franchement Cao Feng.
Yang Xuan, partenaire fondateur de Warp Speed Capital et fondateur de Baoguan Technology, estime que l'assurance est une industrie axée sur les modèles, et qu'un bon agent et un bon expert en souscription et en sinistres sont tous de bons modèles. Il a souligné que l'application actuelle des grands modèles dans l'industrie de l'assurance réside principalement dans les chatbots, le marketing, la formation des vendeurs, les affaires juridiques, le règlement des sinistres et le contrôle des risques. Quant à savoir si l'IA remplacera les agents d'assurance à l'avenir, il pense que certains emplois pourraient être remplacés en premier, mais les agents d'assurance doivent s'adapter à l'ère de l'intelligence artificielle générative et co-créer avec l'IA. En outre, l'application de la technologie des grands modèles dans le secteur de l'assurance est également confrontée à des défis en matière de coûts de formation, de compétences des employés, de sécurité des données, etc., et le secteur doit réagir activement.
À l'heure actuelle, en plus de se concentrer sur l'exploration de scénarios commerciaux spécifiques pour doter le secteur de l'assurance de grands modèles, Wei Chenyang estime qu'il est également nécessaire de discuter activement de ce qu'est une "IA plus responsable", c'est-à-dire de la manière dont l'intelligence artificielle peut habiliter l'assurance dans une industrie de manière plus responsable et chaleureuse, et finalement atteindre la sécurité, l'équité, l'inclusivité et la durabilité.
"Les cinq prochaines années sont pleines d'imagination. Comment saisir l'opportunité de la vague de modèles à grande échelle, nous sommes impatients de nous associer à diverses parties de l'écologie pour former une force conjointe et nous efforcer de produire à grande échelle de haute qualité modéliser les produits dans le domaine vertical et contribuer à l'industrie", a déclaré Gu Wei.
Voir l'original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
L'assurance attrape la vague des grands modèles
Auteur : Su Jie
Source : assureur chinois
De nos jours, ChatGPT et le grand modèle qui le sous-tend déclenchent une vague de technologie dans l'industrie, et de nombreuses entreprises technologiques l'ont rejoint les unes après les autres. Avec l'application rapide de ChatGPT dans le monde, mon pays a également déclenché une vague d'innovation en IA. Dans le secteur de l'assurance, quel genre d'étincelles la combinaison de la technologie des modèles à grande échelle et elle créera-t-elle ?
La vague de grands modèles d'IA arrive
"La vague technologique arrive une fois en 30 ans. Face à la vague d'intelligence artificielle que représente ChatGPT, si vous ne montez pas sur ce bateau, vous raterez l'occasion d'aller à terre." Gu Wei, vice-président de Sunshine Insurance Group, a souligné que l'ère de la technologie est turbulente, représentée par ChatGPT La technologie des modèles à grande échelle a un impact sur diverses industries, et le domaine de l'assurance est l'un des domaines les plus touchés.
Yang Tao, directeur adjoint du Laboratoire national des finances et du développement et membre académique du Forum Fintech 50, a écrit qu'en termes d'applications financières, l'IA générative a progressivement démontré sa valeur à plusieurs niveaux : Premièrement, en termes d'amélioration de l'orientation client capacités de service, qui peuvent fournir un soutien au marketing professionnel et à la maintenance des canaux des employés des institutions financières ; deuxièmement, en termes d'amélioration des processus de travail institutionnels et de l'efficacité, cela peut encore améliorer l'intelligence des chaînes commerciales et l'automatisation des modèles de bureau ; troisièmement, en termes de traitement de texte, pour les institutions financières Les textes généraux, les documents de conformité professionnels et les informations nécessaires à l'entreprise peuvent fournir un support technique à moindre coût et plus efficacement ; quatrièmement, il fournit un support informatique aux institutions financières, et sa fonction de génération de code améliore l'efficacité de travail informatique de base.
Yang Tao a déclaré que l'industrie financière, en tant que l'une des "pierres angulaires" du bon fonctionnement de l'économie et de la société, est également une industrie de traitement de l'information spéciale. Elle doit saisir les opportunités et créer les conditions pour utiliser l'IA afin de promouvoir sa propre qualité. développement, rendant les services plus efficaces, pratiques et efficaces.
Dans la pratique, les institutions d'assurance existantes ont commencé à essayer de disposer de grands modèles. Par exemple, lors de la conférence mondiale sur l'intelligence artificielle qui s'est tenue récemment, ZhongAn Insurance a publié la première carte d'application AIGC dans le secteur de l'assurance et a apporté ZhongAn AIGC Zhongtai Lingxi et le premier lot d'outils d'application AIGC pour les scénarios verticaux d'assurance - Yichuang Content Operation Platform And Jizhi plate-forme d'analyse commerciale.
Gu Qingshan, directeur général adjoint du Sunshine Insurance Group Science and Technology Center, a expliqué en détail la plate-forme ouverte de modèle à grande échelle Sunshine Insurance Planning et Sunshine Zhengyan, et a construit les "trois robots majeurs" (robot de vente, robot de gestion) , robots de service ) pour soutenir les quatre grands domaines de l'activité d'assurance, à savoir le marketing intelligent, l'exploitation intelligente, le contrôle intelligent des risques et la gestion intelligente.
Gu Qingshan a déclaré que la technologie de modèle à grande échelle de Sunshine Insurance a été appliquée et explorée dans le projet "Mengke Online Sales Robot". La précision des tâches d'extraction d'informations a augmenté de 15 %, et la précision de la reconnaissance des intentions et des questions et réponses intelligentes a amélioré de manière significative. À l'avenir, Sunshine Insurance construira un modèle propriétaire à grande échelle dans le domaine vertical de l'assurance, soutiendra les ventes, la souscription, le règlement des sinistres, le service client et d'autres applications industrielles, et renforcera la compétitivité technologique de base.
"Au cours des 5 à 10 prochaines années, la technologie et les capacités des modèles à grande échelle auront un impact profond sur le secteur de l'assurance. À long terme, nous espérons continuer à explorer et à développer des applications intelligentes de modèles à grande échelle sur le terrain. de bureau à personnel complet, « trois robots » et plus de produits commerciaux, et réalisez vraiment qu'une machine sert la vision ultime d'un groupe de clients, réalisant ainsi le remplacement des humains par des robots », a déclaré Gu Qingshan.
Comment tirer pleinement parti des avantages des technologies d'intelligence artificielle telles que ChatGPT dans des scénarios réels d'assurance pour obtenir une communication marketing plus précise et efficace ? Luo Cheng, PDG de Beijing Mecca Intelligent Technology Co., Ltd., a exprimé ses attentes quant à l'émergence d'une véritable assurance intelligente. Luo Cheng a déclaré que le grand modèle à usage général est actuellement incapable de subdiviser les tâches en aval et les paradigmes de formation dans tous les domaines.En outre, les données de haute qualité dans l'industrie sont encore relativement rares.
Li Jin, expert en technologie de l'intelligence artificielle et fondateur et PDG de Hangzhou Huali Intelligent Technology Co., Ltd., a déclaré que l'application de grands modèles dans le domaine des agents virtuels peut compléter la collecte des informations personnelles et familiales des clients, compréhension des besoins d'assurance et des recommandations d'assurance. Il a souligné que les agents d'assurance virtuels peuvent jouer le rôle de relier les agents d'assurance et les clients, d'habiliter les agents d'assurance d'une part, et de servir et d'accompagner les clients d'autre part.
Les données sont le cœur de la compétitivité
Cao Feng, directeur du département d'intelligence artificielle de l'institut de recherche sur le cloud computing et les mégadonnées de l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications, a déclaré qu'à l'heure actuelle, l'industrie du modèle à grande échelle est entrée dans une période explosive et qu'il existe principalement des modèles traditionnels. les entreprises d'intelligence artificielle, les industries subdivisées et les entreprises entrepreneuriales et innovantes faisant de la recherche et du développement de modèles à grande échelle. À l'heure actuelle, tout le monde est plus préoccupé par l'effet des grands modèles dans les scénarios d'application réels, plutôt que de se concentrer uniquement sur les paramètres des grands modèles.
Wei Chenyang, vice-doyen de l'Institut de recherche sur les technologies financières de l'Université Tsinghua et directeur du Centre chinois de recherche sur les assurances et les pensions, estime que les grands modèles sont désormais au stade du jalonnement.Parmi les "trois éléments" de l'IA, comparés à la puissance de calcul et aux algorithmes, les données sont la compétitivité de base la plus importante. Selon lui, l'industrie de l'assurance est riche en données et dispose d'un grand nombre de scénarios d'application, ce qui est un domaine avantageux pour les applications de modèles à grande échelle. Dans le même temps, il a souligné que le positionnement du grand modèle n'est pas de se substituer aux personnes, mais de jouer la fonction de "copilote".
Selon Liu Yi, consultant senior expert sur la technologie stratégique du secteur financier de Microsoft, Microsoft classe les scénarios d'application des grands modèles en fonction des types de données et fournit une expérience pratique dans l'application de la technologie des grands modèles pour différents scénarios. Maintenant, le grand modèle est devenu un assistant personnel et le rôle des êtres humains est passé d'exécuteur à commandant. Pour les entreprises, la manière d'introduire plus raisonnablement des modèles à grande échelle nécessite non seulement de distinguer les scénarios, tels que la sécurité des données et les exigences de délai des services au niveau de l'entreprise, mais également de classer les scénarios d'application en fonction des types de données, tels que les données Internet, les données mixtes de réseaux internes et externes, données Intranet, etc.
"La nouvelle technologie de l'IA a apporté de nouveaux scénarios d'atterrissage, et les entreprises doivent de toute urgence coordonner les efforts de la "troïka" de l'IA - modèles, données et niveaux de puissance de calcul, pour conduire l'atterrissage des entreprises." Fondateur et président du Samoyed Cloud Technology Group Et le PDG Lin Jianming a souligné que les entreprises devraient maintenir le sens des affaires, rechercher des opportunités dans divers secteurs de l'industrie, bien comprendre les besoins et les défis commerciaux des différentes industries, développer des solutions d'intelligence numérique personnalisées et combiner la technologie de l'IA avec des applications commerciales basées sur les données. nous continuerons à absorber et à former d'excellents talents en IA. En outre, l'expérience utilisateur et la création de valeur doivent être prioritaires, et des améliorations continues doivent être apportées en fonction des commentaires et des données des utilisateurs.
Un chercheur à l'Institut de technologie informatique de l'Académie chinoise des sciences, directeur de thèse et chef de l'équipe de traitement du langage naturel a souligné que la formation de grands modèles nécessite une grande quantité de ressources de données, de ressources informatiques et de ressources de stockage. Peut être entièrement utilisé pour la formation de grands modèles.
Construire un système sûr et fiable est la clé
À l'heure actuelle, dans l'excellente performance du grand modèle, il existe également des doutes de tous les horizons sur des questions telles que la crédibilité, la sécurité des données et de la confidentialité, le risque d'abus et l'éthique. Mais il ne fait aucun doute que le développement vigoureux de l'industrie du modèle à grande échelle aidera le processus d'industrialisation de l'IA, changera le mode d'interaction des applications massives et créera un nouvel espace de croissance pour l'industrie numérique.
Yang Tao a déclaré que le secteur financier doit relever les défis auxquels sont confrontés les grands modèles d'IA générative tels que la protection des données, la protection de la puissance de calcul, la protection de la politique industrielle et la protection réglementaire de l'industrie.
"La sécurité et la fiabilité des modèles à grande échelle ont attiré une large attention, et il est nécessaire de cultiver un nouvel environnement pour que les modèles à grande échelle soient bons et positifs", a déclaré franchement Cao Feng.
Yang Xuan, partenaire fondateur de Warp Speed Capital et fondateur de Baoguan Technology, estime que l'assurance est une industrie axée sur les modèles, et qu'un bon agent et un bon expert en souscription et en sinistres sont tous de bons modèles. Il a souligné que l'application actuelle des grands modèles dans l'industrie de l'assurance réside principalement dans les chatbots, le marketing, la formation des vendeurs, les affaires juridiques, le règlement des sinistres et le contrôle des risques. Quant à savoir si l'IA remplacera les agents d'assurance à l'avenir, il pense que certains emplois pourraient être remplacés en premier, mais les agents d'assurance doivent s'adapter à l'ère de l'intelligence artificielle générative et co-créer avec l'IA. En outre, l'application de la technologie des grands modèles dans le secteur de l'assurance est également confrontée à des défis en matière de coûts de formation, de compétences des employés, de sécurité des données, etc., et le secteur doit réagir activement.
À l'heure actuelle, en plus de se concentrer sur l'exploration de scénarios commerciaux spécifiques pour doter le secteur de l'assurance de grands modèles, Wei Chenyang estime qu'il est également nécessaire de discuter activement de ce qu'est une "IA plus responsable", c'est-à-dire de la manière dont l'intelligence artificielle peut habiliter l'assurance dans une industrie de manière plus responsable et chaleureuse, et finalement atteindre la sécurité, l'équité, l'inclusivité et la durabilité.
"Les cinq prochaines années sont pleines d'imagination. Comment saisir l'opportunité de la vague de modèles à grande échelle, nous sommes impatients de nous associer à diverses parties de l'écologie pour former une force conjointe et nous efforcer de produire à grande échelle de haute qualité modéliser les produits dans le domaine vertical et contribuer à l'industrie", a déclaré Gu Wei.