В настоящее время ChatGPT и большая модель, стоящая за ним, запускают волну технологий в отрасли, и многие технологические компании присоединяются к ней одна за другой. Благодаря быстрому внедрению ChatGPT в мире моя страна также вызвала волну инноваций в области искусственного интеллекта. Какие искры вызовет в страховой отрасли сочетание технологии крупномасштабного моделирования и ее применения?
Приближается волна больших моделей ИИ
«Волна технологий приходит раз в 30 лет. Перед лицом волны искусственного интеллекта, представленной ChatGPT, если вы не сядете в эту лодку, вы упустите возможность сойти на берег», — Гу Вэй, вице-президент Sunshine Insurance Group отметила, что эпоха технологий бурная, представленная ChatGPT. Технология крупномасштабных моделей оказывает влияние на различные отрасли, и сфера страхования является одной из наиболее пострадавших областей.
Ян Тао, заместитель директора Национальной лаборатории финансов и развития и академический член форума Fintech 50, написал, что с точки зрения финансовых приложений генеративный ИИ постепенно продемонстрировал свою ценность на нескольких уровнях: во-первых, с точки зрения улучшения клиентоориентированности. сервисные возможности, которые могут обеспечить поддержку профессионального маркетинга и обслуживания каналов сотрудников финансовых учреждений; во-вторых, с точки зрения улучшения институциональных рабочих процессов и эффективности, это может еще больше повысить интеллект бизнес-цепочек и автоматизацию офисных моделей; в-третьих, с точки зрения обработки текстов для финансовых учреждений Общие тексты, профессиональные документы о соответствии и необходимая бизнес-информация могут обеспечить техническую поддержку с меньшими затратами и более эффективно; в-четвертых, он обеспечивает ИТ-поддержку для финансовых учреждений, а его функция генерации кода повышает эффективность базовая ИТ-работа.
Ян Тао сказал, что финансовая индустрия, как один из «краеугольных камней» здорового функционирования экономики и общества, также является специальной отраслью обработки информации, она должна использовать возможности и создавать условия для использования ИИ для продвижения своих собственных высококачественных услуг. развитие, делая услуги более эффективными, удобными и эффективными.
На практике существующие страховые организации начали пытаться выкладывать большие модели. Например, на недавно проведенной Всемирной конференции по искусственному интеллекту компания ZhongAn Insurance представила первую карту приложений AIGC в страховой отрасли и представила ZhongAn AIGC Zhongtai Lingxi и первую партию инструментов приложений AIGC для вертикальных сценариев страхования — Yichuang Content Operation Platform и Jizhi. Платформа для бизнес-анализа.
Гу Циншань, заместитель генерального директора Научно-технического центра Sunshine Insurance Group, подробно объяснил открытую платформу Sunshine Insurance Planning и Sunshine Zhengyan, а также построил «три основных робота» (робот продаж, робот управления), сервисных роботов. ) для поддержки четырех основных направлений страхового бизнеса, а именно: интеллектуальный маркетинг, интеллектуальная работа, интеллектуальный контроль рисков и интеллектуальное управление.
Гу Циншань сказал, что технология крупномасштабного моделирования Sunshine Insurance была применена и исследована в проекте «Робот для онлайн-продаж Mengke». Точность задач по извлечению информации увеличилась на 15%, а точность распознавания намерений и интеллектуальных вопросов и ответов увеличилась. значительно улучшилось. В будущем Sunshine Insurance создаст запатентованную крупномасштабную модель в вертикальной сфере страхования, поддержки продаж, андеррайтинга, урегулирования претензий, обслуживания клиентов и других отраслевых приложений, а также создаст основную технологическую конкурентоспособность.
«В ближайшие 5-10 лет технология и возможности крупномасштабных моделей окажут глубокое влияние на страховую отрасль. В долгосрочной перспективе мы надеемся продолжить исследование и разработку крупномасштабных интеллектуальных приложений в области штатного офиса. , «три робота» и другие бизнес-продукты, и по-настоящему понять, что машина служит конечному видению группы клиентов, тем самым реализуя замену людей роботами», — сказал Гу Циншань.
Как в полной мере использовать преимущества технологий искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, в реальных сценариях страхового бизнеса, чтобы добиться более точной и эффективной маркетинговой коммуникации? Луо Ченг, генеральный директор Beijing Mecca Intelligent Technology Co., Ltd., выразил надежду на появление настоящего смарт-страхования. Луо Ченг сказал, что универсальная крупная модель в настоящее время не может разделить последующие задачи и парадигмы обучения во всех областях, кроме того, высококачественные данные в отрасли все еще относительно скудны.
Ли Цзинь, эксперт в области технологий искусственного интеллекта, основатель и генеральный директор Hangzhou Huali Intelligent Technology Co., Ltd., сказал, что применение крупных моделей в области виртуальных агентов может завершить сбор личной и семейной информации клиентов. понимание потребностей в страховании и рекомендации по страхованию. Он отметил, что виртуальные страховые агенты могут играть роль связующего звена между страховыми агентами и клиентами, расширяя возможности страховых агентов, с одной стороны, и обслуживая и сопровождая клиентов, с другой.
Данные — основа конкурентоспособности
Цао Фэн, директор отдела искусственного интеллекта Научно-исследовательского института облачных вычислений и больших данных Китайской академии информационных и коммуникационных технологий, сказал, что в настоящее время индустрия крупномасштабных моделей вступила во взрывной период, и существуют в основном традиционные компании искусственного интеллекта, отдельные отрасли, а также предпринимательские и инновационные компании, занимающиеся крупномасштабными модельными исследованиями и разработками. В настоящее время все больше озабочены влиянием больших моделей на реальные сценарии приложений, а не просто сосредоточением внимания на параметрах больших моделей.
Вэй Чэньян, заместитель декана Научно-исследовательского института финансовых технологий Университета Цинхуа и директор Китайского исследовательского центра страхования и пенсионного обеспечения, считает, что крупные модели сейчас находятся на стадии стейкинга.Среди «трех элементов» ИИ, по сравнению с вычислительной мощностью и алгоритмами, данные являются наиболее важными основной конкурентоспособности. По его мнению, страховая отрасль богата данными и имеет большое количество сценариев применения, что является выгодной областью для применения крупномасштабных моделей. При этом он указал, что позиционирование крупной модели заключается не в замене людей, а в выполнении функции «второго пилота».
По словам Лю И, старшего эксперта-консультанта Microsoft по стратегическим технологиям финансовой отрасли, Microsoft классифицирует сценарии применения больших моделей в соответствии с типами данных и предоставляет практический опыт применения технологии больших моделей для различных сценариев. Теперь большая модель стала личным помощником, а роль человека изменилась с исполнителя на командира. Для предприятий способ более разумного внедрения крупномасштабных моделей требует не только различения сценариев, таких как безопасность данных и требования к задержке служб уровня предприятия, но и классификации сценариев приложений в соответствии с типами данных, такими как интернет-данные, смешанные данные из внутренние и внешние сети, данные внутренней сети и т. д.
«Новая технология ИИ принесла новые сценарии приземления, и предприятиям срочно необходимо координировать усилия «тройки» ИИ — уровней модели, данных и вычислительной мощности, чтобы стимулировать приземление бизнеса». Основатель и председатель Samoyed Cloud Technology Group. А генеральный директор Линь Цзяньмин отметил, что предприятия должны сохранять деловую хватку, искать возможности в различных отраслевых направлениях, тщательно понимать потребности бизнеса и проблемы различных отраслей, разрабатывать индивидуальные решения для цифровой аналитики и сочетать технологии искусственного интеллекта с бизнес-приложениями, управляемыми данными. мы продолжим поглощать и обучать отличные таланты ИИ. Кроме того, первоочередное внимание должно уделяться пользовательскому опыту и созданию ценности, а постоянные улучшения должны осуществляться на основе отзывов пользователей и данных.
Научный сотрудник Института вычислительных технологий Китайской академии наук, научный руководитель докторантуры и руководитель группы обработки естественного языка указал, что для обучения больших моделей требуется большое количество ресурсов данных, вычислительных ресурсов и ресурсов хранения. , Может быть полностью использован для обучения больших моделей.
Создание безопасной и надежной системы является ключом
В настоящее время в отличной работе большой модели также есть сомнения во всех сферах жизни по таким вопросам, как достоверность, безопасность данных и конфиденциальности, риск злоупотреблений и этика. Но нет никаких сомнений в том, что бурное развитие индустрии крупномасштабных моделей поможет процессу индустриализации ИИ, изменит режим взаимодействия массовых приложений и создаст новое пространство для роста цифровой индустрии.
Ян Тао сказал, что финансовая отрасль должна решать проблемы, с которыми сталкиваются крупные модели генеративного ИИ, такие как защита данных, защита вычислительной мощности, защита промышленной политики и защита отраслевого регулирования.
«Безопасность и надежность крупномасштабных моделей привлекли всеобщее внимание, и необходимо создать новую среду, чтобы крупномасштабные модели были хорошими и позитивными», — откровенно сказал Цао Фэн.
Ян Сюань, партнер-основатель Warp Speed Capital и основатель Baoguan Technology, считает, что страхование — это индустрия, основанная на моделях, а хороший агент, хороший специалист по андеррайтингу и урегулированию претензий — все это хорошие модели. Он отметил, что текущее применение больших моделей в страховой отрасли в основном связано с чат-ботами, маркетингом, обучением продавцов, юридическими вопросами, урегулированием претензий и контролем рисков. Что касается того, заменит ли ИИ страховых агентов в будущем, он считает, что некоторые рабочие места могут быть заменены в первую очередь, но страховые агенты должны адаптироваться к эпохе генеративного искусственного интеллекта и работать совместно с ИИ. Кроме того, применение технологии больших моделей в страховой отрасли также сталкивается с проблемами, связанными с затратами на обучение, навыками сотрудников, безопасностью данных и т. д., и отрасль должна активно реагировать.
В настоящее время, помимо сосредоточения внимания на изучении конкретных бизнес-сценариев для расширения возможностей страховой отрасли с помощью крупных моделей, Вэй Ченьянг считает, что также необходимо активно обсуждать, что такое «более ответственный ИИ», то есть то, как искусственный интеллект может расширить возможности страхование в более ответственной и теплой отрасли и в конечном итоге достичь безопасности, справедливости, инклюзивности и устойчивости.
«Следующие пять лет полны воображения. Как воспользоваться возможностью волны крупномасштабных моделей, мы с нетерпением ждем возможности объединить усилия с различными сторонами в области экологии, чтобы сформировать совместные усилия и стремиться производить высококачественные крупномасштабные моделировать продукты в вертикальной области и вносить свой вклад в отрасль», — сказал Гу Вэй.
Посмотреть Оригинал
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.
Страхование ловит волну больших моделей
Автор: Су Цзе
**Источник: **Китайская страховая компания.
В настоящее время ChatGPT и большая модель, стоящая за ним, запускают волну технологий в отрасли, и многие технологические компании присоединяются к ней одна за другой. Благодаря быстрому внедрению ChatGPT в мире моя страна также вызвала волну инноваций в области искусственного интеллекта. Какие искры вызовет в страховой отрасли сочетание технологии крупномасштабного моделирования и ее применения?
Приближается волна больших моделей ИИ
«Волна технологий приходит раз в 30 лет. Перед лицом волны искусственного интеллекта, представленной ChatGPT, если вы не сядете в эту лодку, вы упустите возможность сойти на берег», — Гу Вэй, вице-президент Sunshine Insurance Group отметила, что эпоха технологий бурная, представленная ChatGPT. Технология крупномасштабных моделей оказывает влияние на различные отрасли, и сфера страхования является одной из наиболее пострадавших областей.
Ян Тао, заместитель директора Национальной лаборатории финансов и развития и академический член форума Fintech 50, написал, что с точки зрения финансовых приложений генеративный ИИ постепенно продемонстрировал свою ценность на нескольких уровнях: во-первых, с точки зрения улучшения клиентоориентированности. сервисные возможности, которые могут обеспечить поддержку профессионального маркетинга и обслуживания каналов сотрудников финансовых учреждений; во-вторых, с точки зрения улучшения институциональных рабочих процессов и эффективности, это может еще больше повысить интеллект бизнес-цепочек и автоматизацию офисных моделей; в-третьих, с точки зрения обработки текстов для финансовых учреждений Общие тексты, профессиональные документы о соответствии и необходимая бизнес-информация могут обеспечить техническую поддержку с меньшими затратами и более эффективно; в-четвертых, он обеспечивает ИТ-поддержку для финансовых учреждений, а его функция генерации кода повышает эффективность базовая ИТ-работа.
Ян Тао сказал, что финансовая индустрия, как один из «краеугольных камней» здорового функционирования экономики и общества, также является специальной отраслью обработки информации, она должна использовать возможности и создавать условия для использования ИИ для продвижения своих собственных высококачественных услуг. развитие, делая услуги более эффективными, удобными и эффективными.
На практике существующие страховые организации начали пытаться выкладывать большие модели. Например, на недавно проведенной Всемирной конференции по искусственному интеллекту компания ZhongAn Insurance представила первую карту приложений AIGC в страховой отрасли и представила ZhongAn AIGC Zhongtai Lingxi и первую партию инструментов приложений AIGC для вертикальных сценариев страхования — Yichuang Content Operation Platform и Jizhi. Платформа для бизнес-анализа.
Гу Циншань, заместитель генерального директора Научно-технического центра Sunshine Insurance Group, подробно объяснил открытую платформу Sunshine Insurance Planning и Sunshine Zhengyan, а также построил «три основных робота» (робот продаж, робот управления), сервисных роботов. ) для поддержки четырех основных направлений страхового бизнеса, а именно: интеллектуальный маркетинг, интеллектуальная работа, интеллектуальный контроль рисков и интеллектуальное управление.
Гу Циншань сказал, что технология крупномасштабного моделирования Sunshine Insurance была применена и исследована в проекте «Робот для онлайн-продаж Mengke». Точность задач по извлечению информации увеличилась на 15%, а точность распознавания намерений и интеллектуальных вопросов и ответов увеличилась. значительно улучшилось. В будущем Sunshine Insurance создаст запатентованную крупномасштабную модель в вертикальной сфере страхования, поддержки продаж, андеррайтинга, урегулирования претензий, обслуживания клиентов и других отраслевых приложений, а также создаст основную технологическую конкурентоспособность.
«В ближайшие 5-10 лет технология и возможности крупномасштабных моделей окажут глубокое влияние на страховую отрасль. В долгосрочной перспективе мы надеемся продолжить исследование и разработку крупномасштабных интеллектуальных приложений в области штатного офиса. , «три робота» и другие бизнес-продукты, и по-настоящему понять, что машина служит конечному видению группы клиентов, тем самым реализуя замену людей роботами», — сказал Гу Циншань.
Как в полной мере использовать преимущества технологий искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, в реальных сценариях страхового бизнеса, чтобы добиться более точной и эффективной маркетинговой коммуникации? Луо Ченг, генеральный директор Beijing Mecca Intelligent Technology Co., Ltd., выразил надежду на появление настоящего смарт-страхования. Луо Ченг сказал, что универсальная крупная модель в настоящее время не может разделить последующие задачи и парадигмы обучения во всех областях, кроме того, высококачественные данные в отрасли все еще относительно скудны.
Ли Цзинь, эксперт в области технологий искусственного интеллекта, основатель и генеральный директор Hangzhou Huali Intelligent Technology Co., Ltd., сказал, что применение крупных моделей в области виртуальных агентов может завершить сбор личной и семейной информации клиентов. понимание потребностей в страховании и рекомендации по страхованию. Он отметил, что виртуальные страховые агенты могут играть роль связующего звена между страховыми агентами и клиентами, расширяя возможности страховых агентов, с одной стороны, и обслуживая и сопровождая клиентов, с другой.
Данные — основа конкурентоспособности
Цао Фэн, директор отдела искусственного интеллекта Научно-исследовательского института облачных вычислений и больших данных Китайской академии информационных и коммуникационных технологий, сказал, что в настоящее время индустрия крупномасштабных моделей вступила во взрывной период, и существуют в основном традиционные компании искусственного интеллекта, отдельные отрасли, а также предпринимательские и инновационные компании, занимающиеся крупномасштабными модельными исследованиями и разработками. В настоящее время все больше озабочены влиянием больших моделей на реальные сценарии приложений, а не просто сосредоточением внимания на параметрах больших моделей.
Вэй Чэньян, заместитель декана Научно-исследовательского института финансовых технологий Университета Цинхуа и директор Китайского исследовательского центра страхования и пенсионного обеспечения, считает, что крупные модели сейчас находятся на стадии стейкинга.Среди «трех элементов» ИИ, по сравнению с вычислительной мощностью и алгоритмами, данные являются наиболее важными основной конкурентоспособности. По его мнению, страховая отрасль богата данными и имеет большое количество сценариев применения, что является выгодной областью для применения крупномасштабных моделей. При этом он указал, что позиционирование крупной модели заключается не в замене людей, а в выполнении функции «второго пилота».
По словам Лю И, старшего эксперта-консультанта Microsoft по стратегическим технологиям финансовой отрасли, Microsoft классифицирует сценарии применения больших моделей в соответствии с типами данных и предоставляет практический опыт применения технологии больших моделей для различных сценариев. Теперь большая модель стала личным помощником, а роль человека изменилась с исполнителя на командира. Для предприятий способ более разумного внедрения крупномасштабных моделей требует не только различения сценариев, таких как безопасность данных и требования к задержке служб уровня предприятия, но и классификации сценариев приложений в соответствии с типами данных, такими как интернет-данные, смешанные данные из внутренние и внешние сети, данные внутренней сети и т. д.
«Новая технология ИИ принесла новые сценарии приземления, и предприятиям срочно необходимо координировать усилия «тройки» ИИ — уровней модели, данных и вычислительной мощности, чтобы стимулировать приземление бизнеса». Основатель и председатель Samoyed Cloud Technology Group. А генеральный директор Линь Цзяньмин отметил, что предприятия должны сохранять деловую хватку, искать возможности в различных отраслевых направлениях, тщательно понимать потребности бизнеса и проблемы различных отраслей, разрабатывать индивидуальные решения для цифровой аналитики и сочетать технологии искусственного интеллекта с бизнес-приложениями, управляемыми данными. мы продолжим поглощать и обучать отличные таланты ИИ. Кроме того, первоочередное внимание должно уделяться пользовательскому опыту и созданию ценности, а постоянные улучшения должны осуществляться на основе отзывов пользователей и данных.
Научный сотрудник Института вычислительных технологий Китайской академии наук, научный руководитель докторантуры и руководитель группы обработки естественного языка указал, что для обучения больших моделей требуется большое количество ресурсов данных, вычислительных ресурсов и ресурсов хранения. , Может быть полностью использован для обучения больших моделей.
Создание безопасной и надежной системы является ключом
В настоящее время в отличной работе большой модели также есть сомнения во всех сферах жизни по таким вопросам, как достоверность, безопасность данных и конфиденциальности, риск злоупотреблений и этика. Но нет никаких сомнений в том, что бурное развитие индустрии крупномасштабных моделей поможет процессу индустриализации ИИ, изменит режим взаимодействия массовых приложений и создаст новое пространство для роста цифровой индустрии.
Ян Тао сказал, что финансовая отрасль должна решать проблемы, с которыми сталкиваются крупные модели генеративного ИИ, такие как защита данных, защита вычислительной мощности, защита промышленной политики и защита отраслевого регулирования.
«Безопасность и надежность крупномасштабных моделей привлекли всеобщее внимание, и необходимо создать новую среду, чтобы крупномасштабные модели были хорошими и позитивными», — откровенно сказал Цао Фэн.
Ян Сюань, партнер-основатель Warp Speed Capital и основатель Baoguan Technology, считает, что страхование — это индустрия, основанная на моделях, а хороший агент, хороший специалист по андеррайтингу и урегулированию претензий — все это хорошие модели. Он отметил, что текущее применение больших моделей в страховой отрасли в основном связано с чат-ботами, маркетингом, обучением продавцов, юридическими вопросами, урегулированием претензий и контролем рисков. Что касается того, заменит ли ИИ страховых агентов в будущем, он считает, что некоторые рабочие места могут быть заменены в первую очередь, но страховые агенты должны адаптироваться к эпохе генеративного искусственного интеллекта и работать совместно с ИИ. Кроме того, применение технологии больших моделей в страховой отрасли также сталкивается с проблемами, связанными с затратами на обучение, навыками сотрудников, безопасностью данных и т. д., и отрасль должна активно реагировать.
В настоящее время, помимо сосредоточения внимания на изучении конкретных бизнес-сценариев для расширения возможностей страховой отрасли с помощью крупных моделей, Вэй Ченьянг считает, что также необходимо активно обсуждать, что такое «более ответственный ИИ», то есть то, как искусственный интеллект может расширить возможности страхование в более ответственной и теплой отрасли и в конечном итоге достичь безопасности, справедливости, инклюзивности и устойчивости.
«Следующие пять лет полны воображения. Как воспользоваться возможностью волны крупномасштабных моделей, мы с нетерпением ждем возможности объединить усилия с различными сторонами в области экологии, чтобы сформировать совместные усилия и стремиться производить высококачественные крупномасштабные моделировать продукты в вертикальной области и вносить свой вклад в отрасль», — сказал Гу Вэй.