保険がビッグモデルの波に乗る

著者: スー・ジエ

**出典:**中国保険会社

画像ソース: Unbounded AI によって生成‌

現在、ChatGPT とその背後にある大規模なモデルは業界にテクノロジーの波を引き起こしており、多くのテクノロジー企業が次々とそれに参加しています。 ChatGPT の世界中での急速な応用により、私の国でも AI イノベーションの波が起こりました。保険業界において、大型模型技術との組み合わせはどのような火種を生み出すのでしょうか？

AI 大型モデルの波が到来

「テクノロジーの波は30年に一度来る。ChatGPTに代表される人工知能の波を前に、この船に乗らなければ上陸の機会を逃すことになる。」サンシャイン保険グループ、ChatGPTに代表されるテクノロジーの激動の時代を指摘 大規模モデルテクノロジーはさまざまな業界に影響を与えており、保険分野は最も影響を受ける分野の1つである。

国家財政開発研究所の副所長でフィンテック 50 フォーラムの学術メンバーでもあるヤン タオ氏は、金融アプリケーションの観点から、生成 AI はいくつかのレベルでその価値を徐々に実証してきていると書いています。まず、顧客志向の改善という点です。サービス機能は、専門的なマーケティングと金融機関の従業員のチャネル維持のサポートを提供できます。第 2 に、組織の作業プロセスと効率の向上という点で、ビジネス チェーンのインテリジェンスとオフィス モデルの自動化をさらに強化できます。第 3 に、次の点で、金融機関向けのテキスト処理の強化 一般的なテキスト、専門的なコンプライアンス文書、およびビジネスに必要な情報は、低コストでより効率的に技術サポートを提供できます。第 4 に、金融機関に IT サポートを提供し、コード生成機能により金融機関の効率が向上します。基本的なIT業務。

楊濤氏は、金融業界は経済社会の健全な運営の「礎」の一つであり、特殊な情報処理産業でもあるとし、AIを活用して自らの高品質なサービスを推進する機会を捉え、環境を整備すべきであると述べた。開発、サービスをより効率的、便利かつ効果的なものにします。

実際、既存の保険機関は大規模なモデルを構築しようと試み始めています。たとえば、最近開催された世界人工知能会議で、中安保険は保険業界初の AIGC アプリケーション マップをリリースし、ZhongAn AIGC Zhongtai Lingxi と保険の垂直シナリオ向け AIGC アプリケーション ツールの最初のバッチである Yichuang Content Operation Platform と Jizhi をもたらしました。ビジネス分析プラットフォーム。

陽光保険グループ科学技術センター副部長の顧清山氏は、陽光保険計画と陽光正燕の大規模モデルオープンプラットフォームについて詳しく説明し、「三大ロボット」（販売ロボット、管理ロボット）、サービスロボットを構築した。 ) 保険ビジネスの 4 つの主要分野、つまりインテリジェントなマーケティング、インテリジェントな運用、インテリジェントなリスク制御、インテリジェントな管理をサポートします。

顧清山氏は、陽光保険の大規模モデル技術が「Mengke Online Sales Robot」プロジェクトに応用・研究され、情報抽出タスクの精度が15%向上し、意図認識とインテリジェントな質疑応答の精度が向上したと述べた。大幅に改善されました。将来的に、陽光保険は保険の垂直分野で独自の大規模モデルを構築し、販売、引受業務、保険金決済、顧客サービスなどの業界アプリケーションをサポートし、核となる技術競争力を構築します。

「今後 5 ～ 10 年で、大規模モデルのテクノロジーと機能は保険業界に大きな影響を与えるでしょう。長期的には、フルスタッフオフィスの分野で大規模なインテリジェント アプリケーションの探索と開発を続けたいと考えています」 、「3 台のロボット」、およびその他のビジネス製品を導入し、機械が顧客グループの究極のビジョンを実現し、人間のロボットによる代替を実現します」と Gu Qingshan 氏は述べています。

実際の保険ビジネスの場面でChatGPTなどの人工知能技術の利点を最大限に活かし、より正確かつ効率的なマーケティングコミュニケーションを実現するにはどうすればよいでしょうか?北京メッカ智能科技有限公司のルオ・チェン最高経営責任者（CEO）は、真のスマート保険の出現に期待を表明した。 Luo Cheng 氏は、汎用の大規模モデルは現在、すべての分野で下流のタスクとトレーニング パラダイムを細分化することができず、さらに、業界における高品質のデータはまだ比較的不足していると述べました。

人工知能技術の専門家であり、杭州華利智能科技有限公司の創設者兼最高経営責任者である李金氏は、仮想エージェントの分野で大規模モデルを適用することで、顧客の個人情報と家族情報の収集を完了できると述べた。保険のニーズと保険の推奨事項を理解する。同氏は、バーチャル保険代理店は、保険代理店と顧客を結びつける役割を果たすことができ、一方では保険代理店に権限を与え、他方では顧客にサービスを提供し、同行することができると指摘した。

データは競争力の中核です

中国情報通信技術院クラウドコンピューティング・ビッグデータ研究院人工知能部門の曹峰所長は、現在、大型模型産業は爆発的な時期に入っており、主に伝統的な模型産業が存在していると述べた。人工知能企業、細分化された産業、大規模なモデルの研究開発を行う起業家精神にあふれた革新的な企業。現在、誰もが大規模モデルのパラメーターだけに注目するのではなく、実際のアプリケーション シナリオにおける大規模モデルの影響に関心を持っています。

清華大学金融技術研究所副所長で中国保険年金研究センター所長の魏晨陽氏は、AIの「3つの要素」のうち、コンピューティング能力とアルゴリズムと比較して、大規模モデルは現在ステーキング段階にあると考えている。データが最も重要であり、核となる競争力です。同氏の見解では、保険業界には豊富なデータがあり、多数の適用シナリオがあるため、大規模なモデル適用には有利な分野だという。同時に、大型モデルの位置付けは人の代替ではなく、「副操縦士」の機能を果たすことだと指摘した。

Microsoftの金融業界戦略テクノロジーの上級コンサルタント専門家であるLiu Yi氏によると、Microsoftは大規模モデルのアプリケーションシナリオをデータの種類に応じて分類し、さまざまなシナリオに対する大規模モデルテクノロジーの適用における実践的な経験を提供しているという。今では、大きなモデルは個人的なアシスタントになり、人間の役割は実行者から指揮官に変わりました。企業にとって、大規模モデルをより合理的に導入するには、データ セキュリティやエンタープライズ レベルのサービスの遅延要件などのシナリオを区別するだけでなく、インターネット データ、混合データなどのデータの種類に応じてアプリケーション シナリオを分類することも必要です。内部および外部ネットワーク、イントラネット データなど。

「AI の新しいテクノロジーは、新たな着陸シナリオをもたらしました。企業は、ビジネスの着陸を推進するために、AI の『トロイカ』、つまりモデル、データ、コンピューティング能力レベルの取り組みを緊急に調整する必要があります。」 サモエド クラウド テクノロジー グループの創設者兼会長そして、CEOの林建明氏は、企業はビジネス洞察力を維持し、さまざまな業界トラックで機会を探し、さまざまな業界のビジネスニーズと課題を徹底的に理解し、カスタマイズされたデジタルインテリジェンスソリューションを開発し、AIテクノロジーとデータ駆動型ビジネスアプリケーションを組み合わせる必要があると指摘しました。今後も優秀なAI人材を吸収・育成していきます。また、ユーザーエクスペリエンスと価値創造を最優先し、ユーザーのフィードバックやデータに基づいて継続的な改善を行う必要があります。

中国科学院計算技術研究所の研究者、博士課程指導者、自然言語処理チームのリーダーは、大規模モデルのトレーニングには大量のデータリソース、コンピューティングリソース、およびストレージリソースが必要であると指摘しました。 . 大規模なモデルのトレーニングに十分に使用できます。

安全で信頼できるシステムの構築が鍵です

現時点では、大型モデルの優れたパフォーマンスに対して、信頼性、データとプライバシーのセキュリティ、悪用のリスク、倫理などの問題について、各界から疑問の声も上がっています。しかし、大規模モデル産業の活発な発展がAI産業化プロセスを助け、大規模アプリケーションの相互作用モードを変え、デジタル産業に新たな成長スペースを生み出すことは疑いの余地がありません。

Yang Tao氏は、金融業界は、データ保護、計算能力保護、産業政策保護、業界規制保護など、生成AIの大規模モデルが直面する課題に取り組む必要があると述べた。

「大型模型の安全性と信頼性は広く注目を集めており、大型模型が良好で前向きなものとなるための新たな環境を醸成する必要がある」と曹峰氏は率直に語った。

Warp Speed Capital の創設パートナーであり Baoguan Technology の創設者である Yang Xuan 氏は、保険はモデル主導の業界であり、優れた代理店、優れた引受業務および保険金請求の専門家はすべて優れたモデルであると信じています。同氏は、保険業界における現在のビッグモデルの適用は主にチャットボット、マーケティング、セールスマントレーニング、法務、保険金請求決済、リスク管理にあると指摘した。将来的にAIが保険代理店に取って代わるかどうかについては、一部の仕事が最初に代替される可能性があるが、保険代理店は生成型人工知能の時代に適応し、AIと共創する必要があると同氏は考えている。さらに、保険業界における大規模モデル テクノロジーの適用は、トレーニング コスト、従業員のスキル、データ セキュリティなどの課題にも直面しており、業界は積極的に対応する必要があります。

現在、魏晨陽氏は、大規模なモデルで保険業界に力を与えるための具体的なビジネスシナリオの探索に焦点を当てることに加えて、「より責任あるAI」とは何か、つまり人工知能がどのように力を与えることができるのかについても積極的に議論する必要があると考えている。より責任ある温かい態度で業界に保険を提供し、最終的には安全性、公平性、包括性、持続可能性を達成します。

「今後5年間は想像力に満ちています。大型モデルの波のチャンスをどのように捉えるか、私たちはエコロジーのさまざまな関係者と協力して共同部隊を形成し、高品質の大型モデルの生産に努めることを楽しみにしています」垂直分野の製品をモデル化し、業界に貢献します」とGu Wei氏は語った。