Зараз ChatGPT і велика модель, що стоїть за ним, викликають хвилю технологій у галузі, і багато технологічних компаній одна за одною приєднуються до неї. Завдяки швидкому застосуванню ChatGPT у світі моя країна також запустила хвилю інновацій ШІ. Які іскри викличе поєднання великомасштабних модельних технологій у страховій галузі?
Наближається хвиля великих моделей ШІ
«Хвиля технологій приходить раз на 30 років. Перед обличчям хвилі штучного інтелекту, яку представляє ChatGPT, якщо ви не сядете на цей човен, ви втратите можливість зійти на берег», — сказав Гу Вей, віце-президент Sunshine Insurance Group зазначила, що ера технологій бурхлива, представлена ChatGPT. Технологія великомасштабних моделей впливає на різні галузі, і сфера страхування є однією з найбільш постраждалих сфер.
Ян Тао, заступник директора Національної лабораторії фінансів і розвитку та науковий член Fintech 50 Forum, написав, що з точки зору фінансових додатків генеративний штучний інтелект поступово демонструє свою цінність на кількох рівнях: по-перше, з точки зору покращення клієнтоорієнтованого сервісні можливості , які можуть забезпечити підтримку професійного маркетингу та обслуговування каналів співробітників фінансових установ; по-друге, з точки зору вдосконалення інституційних робочих процесів і ефективності, це може ще більше підвищити інтелект бізнес-ланцюгів і автоматизацію офісних моделей; по-третє, з точки зору обробки тексту, для фінансових установ. Загальні тексти, документи щодо професійної відповідності та необхідна для бізнесу інформація можуть надати технічну підтримку за нижчою ціною та ефективніше; по-четверте, він надає ІТ-підтримку для фінансових установ, а його функція генерації коду покращує ефективність базова ІТ робота.
Ян Тао сказав, що фінансова індустрія, як один із «наріжних каменів» для здорового функціонування економіки та суспільства, також є спеціальною індустрією обробки інформації. Вона повинна використовувати можливості та створювати умови для використання штучного інтелекту для просування власної високої якості. розвиток, роблячи послуги більш ефективними, зручними та дієвими температура.
На практиці існуючі страхові установи почали намагатися викладати великі моделі. Наприклад, на Всесвітній конференції штучного інтелекту, що нещодавно відбулася, ZhongAn Insurance випустила першу карту додатків AIGC у страховій галузі, а також представила ZhongAn AIGC Zhongtai Lingxi та першу партію інструментів AIGC для вертикальних сценаріїв страхування – Yichuang Content Operation Platform And Jizhi платформа бізнес-аналізу.
Гу Ціншань, заступник генерального директора науково-технологічного центру Sunshine Insurance Group, детально пояснив відкриту платформу великомасштабної моделі Sunshine Insurance Planning і Sunshine Zhengyan, а також створив «трьох основних роботів» (робот-продаж, робот-менеджер), роботів-сервісів. ) для підтримки чотирьох основних сфер страхового бізнесу, а саме інтелектуального маркетингу, інтелектуального функціонування, інтелектуального контролю ризиків та інтелектуального управління.
Гу Ціншань сказав, що технологія великомасштабної моделі Sunshine Insurance була застосована та досліджена в проекті «Mengke Online Sales Robot». Точність завдань вилучення інформації зросла на 15%, а точність розпізнавання намірів і інтелектуальних запитань і відповідей зросла. значно покращився. У майбутньому Sunshine Insurance побудує власну широкомасштабну модель у вертикальній сфері страхування, підтримуватиме продажі, андеррайтинг, врегулювання претензій, обслуговування клієнтів та інші галузеві програми, а також створюватиме основну технологічну конкурентоспроможність.
«У наступні 5-10 років технології та можливості великомасштабних моделей матимуть глибокий вплив на страхову галузь. У довгостроковій перспективі ми сподіваємося продовжувати досліджувати та розробляти інтелектуальні програми великомасштабних моделей у полі повного штату офісу, «трьох роботів» і більше бізнес-продуктів, і справді усвідомити, що машина служить кінцевому баченню групи клієнтів, таким чином реалізуючи заміну людей роботами», — сказав Гу Ціншань.
Як повною мірою використати переваги технологій штучного інтелекту, таких як ChatGPT, у реальних страхових бізнес-сценаріях для досягнення більш точної та ефективної маркетингової комунікації? Луо Чен, генеральний директор компанії Beijing Mecca Intelligent Technology Co., Ltd., висловив сподівання на появу справжнього розумного страхування. Луо Чен сказав, що велика модель загального призначення наразі не в змозі розділити подальші завдання та парадигми навчання в усіх сферах. Крім того, високоякісні дані в галузі все ще відносно дефіцитні.
Лі Цзінь, експерт із технологій штучного інтелекту та засновник і генеральний директор Hangzhou Huali Intelligent Technology Co., Ltd., сказав, що застосування великих моделей у сфері віртуальних агентів може завершити збір особистої та сімейної інформації клієнтів, розуміння потреб у страхуванні та рекомендації щодо страхування. Він зазначив, що віртуальні страхові агенти можуть відігравати роль зв’язку між страховими агентами та клієнтами, розширюючи можливості страхових агентів, з одного боку, і обслуговуючи та супроводжуючи клієнтів, з іншого.
Дані є основою конкурентоспроможності
Цао Фен, директор відділу штучного інтелекту Дослідницького інституту хмарних обчислень і великих даних Китайської академії інформаційно-комунікаційних технологій, сказав, що в даний час індустрія великомасштабних моделей увійшла в період вибуху, і в основному існують традиційні моделі. компанії штучного інтелекту, підрозділи промисловості, а також підприємницькі та інноваційні компанії, які проводять масштабні дослідження та розробки моделей. Зараз усі більше стурбовані ефектом великих моделей у реальних сценаріях застосування, а не просто зосереджені на параметрах великих моделей.
Вей Ченьян, заступник декана Науково-дослідного інституту фінансових технологій Університету Цінхуа та директор Китайського дослідницького центру страхування та пенсійного забезпечення, вважає, що великі моделі зараз знаходяться на стадії ставки. Серед «трьох елементів» ШІ, порівняно з обчислювальною потужністю та алгоритмами, дані є найважливішими Основна конкурентоспроможність. На його думку, страхова галузь багата даними та має велику кількість сценаріїв застосування, що є вигідною сферою для застосування великомасштабних моделей. При цьому він зазначив, що позиціонування великої моделі полягає не в тому, щоб замінювати людей, а виконувати функцію «другого пілота».
За словами Лю І, старшого експерта-консультанта зі стратегічної технології фінансової галузі Microsoft, Microsoft класифікує сценарії застосування великих моделей відповідно до типів даних і надає практичний досвід застосування технології великих моделей для різних сценаріїв. Тепер велика модель стала особистим помічником, а роль людини змінилася з виконавця на командира. Для підприємств, як запровадити великомасштабні моделі більш розумно, потрібно не лише розрізняти сценарії, такі як безпека даних і вимоги до затримки служб корпоративного рівня, а й класифікувати сценарії додатків відповідно до типів даних, таких як Інтернет-дані, змішані дані з внутрішні та зовнішні мережі, дані інтранету тощо.
«Нова технологія штучного інтелекту принесла нові сценарії посадки, і підприємствам терміново потрібно координувати зусилля «трійки» штучного інтелекту — рівня моделі, даних і обчислювальної потужності, щоб сприяти розвитку бізнесу». Засновник і голова Samoyed Cloud Technology Group А генеральний директор Лінь Цзяньмін зазначив, що підприємства повинні зберігати ділову хватку, шукати можливості в різних галузях, ретельно розуміти бізнес-потреби та виклики різних галузей, розробляти індивідуальні цифрові інтелектуальні рішення та поєднувати технологію штучного інтелекту з бізнес-додатками, керованими даними. ми продовжуватимемо залучати та навчати чудових талантів ШІ. Крім того, слід приділяти першочергову увагу користувацькому досвіду та створенню цінності, а також постійно вдосконалюватись на основі відгуків і даних користувачів.
Дослідник з Інституту обчислювальної техніки Академії наук Китаю, керівник докторської дисертації та керівник групи обробки природної мови зазначив, що навчання великих моделей вимагає великої кількості ресурсів даних, обчислювальних ресурсів і ресурсів зберігання. Може бути повністю використаний для навчання великих моделей.
Створення безпечної та надійної системи є ключовим
Наразі у відмінній продуктивності великої моделі також є сумніви з усіх сфер життя щодо таких питань, як довіра, безпека даних і конфіденційності, ризик зловживання та етика. Але немає сумнівів, що бурхливий розвиток індустрії великомасштабних моделей допоможе процесу індустріалізації штучного інтелекту, змінить режим взаємодії масивних додатків і створить новий простір для зростання цифрової індустрії.
Ян Тао сказав, що фінансова індустрія повинна зіткнутися з проблемами, з якими стикаються генеративні великі моделі штучного інтелекту, такі як захист даних, захист обчислювальної потужності, захист промислової політики та галузевий регуляторний захист.
«Безпека та надійність великомасштабних моделей привернула широку увагу, і необхідно створити нове середовище, щоб великомасштабні моделі були хорошими та позитивними», — відверто сказав Цао Фен.
Ян Сюань, партнер-засновник Warp Speed Capital і засновник Baoguan Technology, вважає, що страхування – це індустрія, що керується моделлю, і хороший агент, і хороший експерт з андеррайтингу та претензій є хорошими моделями. Він зазначив, що нинішнє застосування великих моделей у страховій галузі в основному полягає в чат-ботах, маркетингу, навчанні продавців, юридичних справах, врегулюванні претензій та контролі ризиків. Стосовно того, чи замінить штучний інтелект страхових агентів у майбутньому, він вважає, що деякі роботи можуть бути замінені спочатку, але страхові агенти повинні адаптуватися до епохи генеративного штучного інтелекту та створювати разом зі штучним інтелектом. Крім того, застосування технології великих моделей у страховій галузі також стикається з проблемами, пов’язаними з витратами на навчання, навичками співробітників, безпекою даних тощо, і галузь повинна активно реагувати.
Наразі Вей Ченьян, крім зосередження на дослідженні конкретних бізнес-сценаріїв для розширення можливостей страхової галузі за допомогою великих моделей, вважає, що також необхідно активно обговорювати, що таке «більш відповідальний ШІ», тобто як штучний інтелект може розширити можливості страхування в більш відповідальній і теплій галузі, і в кінцевому підсумку досягти безпеки, справедливості, інклюзивності та стійкості.
«Наступні п’ять років сповнені уяви. Як скористатися можливістю широкомасштабної хвилі моделей, ми з нетерпінням чекаємо об’єднання рук з різними сторонами в екології, щоб сформувати спільну силу та прагнути виробляти високоякісні великомасштабні моделювати продукти у вертикальному полі та робити внесок у галузь", - сказав Гу Вей.
Переглянути оригінал
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.
Страхування підхоплює модельну хвилю
Автор: Су Цзе
**Джерело: **China Insurer
Зараз ChatGPT і велика модель, що стоїть за ним, викликають хвилю технологій у галузі, і багато технологічних компаній одна за одною приєднуються до неї. Завдяки швидкому застосуванню ChatGPT у світі моя країна також запустила хвилю інновацій ШІ. Які іскри викличе поєднання великомасштабних модельних технологій у страховій галузі?
Наближається хвиля великих моделей ШІ
«Хвиля технологій приходить раз на 30 років. Перед обличчям хвилі штучного інтелекту, яку представляє ChatGPT, якщо ви не сядете на цей човен, ви втратите можливість зійти на берег», — сказав Гу Вей, віце-президент Sunshine Insurance Group зазначила, що ера технологій бурхлива, представлена ChatGPT. Технологія великомасштабних моделей впливає на різні галузі, і сфера страхування є однією з найбільш постраждалих сфер.
Ян Тао, заступник директора Національної лабораторії фінансів і розвитку та науковий член Fintech 50 Forum, написав, що з точки зору фінансових додатків генеративний штучний інтелект поступово демонструє свою цінність на кількох рівнях: по-перше, з точки зору покращення клієнтоорієнтованого сервісні можливості , які можуть забезпечити підтримку професійного маркетингу та обслуговування каналів співробітників фінансових установ; по-друге, з точки зору вдосконалення інституційних робочих процесів і ефективності, це може ще більше підвищити інтелект бізнес-ланцюгів і автоматизацію офісних моделей; по-третє, з точки зору обробки тексту, для фінансових установ. Загальні тексти, документи щодо професійної відповідності та необхідна для бізнесу інформація можуть надати технічну підтримку за нижчою ціною та ефективніше; по-четверте, він надає ІТ-підтримку для фінансових установ, а його функція генерації коду покращує ефективність базова ІТ робота.
Ян Тао сказав, що фінансова індустрія, як один із «наріжних каменів» для здорового функціонування економіки та суспільства, також є спеціальною індустрією обробки інформації. Вона повинна використовувати можливості та створювати умови для використання штучного інтелекту для просування власної високої якості. розвиток, роблячи послуги більш ефективними, зручними та дієвими температура.
На практиці існуючі страхові установи почали намагатися викладати великі моделі. Наприклад, на Всесвітній конференції штучного інтелекту, що нещодавно відбулася, ZhongAn Insurance випустила першу карту додатків AIGC у страховій галузі, а також представила ZhongAn AIGC Zhongtai Lingxi та першу партію інструментів AIGC для вертикальних сценаріїв страхування – Yichuang Content Operation Platform And Jizhi платформа бізнес-аналізу.
Гу Ціншань, заступник генерального директора науково-технологічного центру Sunshine Insurance Group, детально пояснив відкриту платформу великомасштабної моделі Sunshine Insurance Planning і Sunshine Zhengyan, а також створив «трьох основних роботів» (робот-продаж, робот-менеджер), роботів-сервісів. ) для підтримки чотирьох основних сфер страхового бізнесу, а саме інтелектуального маркетингу, інтелектуального функціонування, інтелектуального контролю ризиків та інтелектуального управління.
Гу Ціншань сказав, що технологія великомасштабної моделі Sunshine Insurance була застосована та досліджена в проекті «Mengke Online Sales Robot». Точність завдань вилучення інформації зросла на 15%, а точність розпізнавання намірів і інтелектуальних запитань і відповідей зросла. значно покращився. У майбутньому Sunshine Insurance побудує власну широкомасштабну модель у вертикальній сфері страхування, підтримуватиме продажі, андеррайтинг, врегулювання претензій, обслуговування клієнтів та інші галузеві програми, а також створюватиме основну технологічну конкурентоспроможність.
«У наступні 5-10 років технології та можливості великомасштабних моделей матимуть глибокий вплив на страхову галузь. У довгостроковій перспективі ми сподіваємося продовжувати досліджувати та розробляти інтелектуальні програми великомасштабних моделей у полі повного штату офісу, «трьох роботів» і більше бізнес-продуктів, і справді усвідомити, що машина служить кінцевому баченню групи клієнтів, таким чином реалізуючи заміну людей роботами», — сказав Гу Ціншань.
Як повною мірою використати переваги технологій штучного інтелекту, таких як ChatGPT, у реальних страхових бізнес-сценаріях для досягнення більш точної та ефективної маркетингової комунікації? Луо Чен, генеральний директор компанії Beijing Mecca Intelligent Technology Co., Ltd., висловив сподівання на появу справжнього розумного страхування. Луо Чен сказав, що велика модель загального призначення наразі не в змозі розділити подальші завдання та парадигми навчання в усіх сферах. Крім того, високоякісні дані в галузі все ще відносно дефіцитні.
Лі Цзінь, експерт із технологій штучного інтелекту та засновник і генеральний директор Hangzhou Huali Intelligent Technology Co., Ltd., сказав, що застосування великих моделей у сфері віртуальних агентів може завершити збір особистої та сімейної інформації клієнтів, розуміння потреб у страхуванні та рекомендації щодо страхування. Він зазначив, що віртуальні страхові агенти можуть відігравати роль зв’язку між страховими агентами та клієнтами, розширюючи можливості страхових агентів, з одного боку, і обслуговуючи та супроводжуючи клієнтів, з іншого.
Дані є основою конкурентоспроможності
Цао Фен, директор відділу штучного інтелекту Дослідницького інституту хмарних обчислень і великих даних Китайської академії інформаційно-комунікаційних технологій, сказав, що в даний час індустрія великомасштабних моделей увійшла в період вибуху, і в основному існують традиційні моделі. компанії штучного інтелекту, підрозділи промисловості, а також підприємницькі та інноваційні компанії, які проводять масштабні дослідження та розробки моделей. Зараз усі більше стурбовані ефектом великих моделей у реальних сценаріях застосування, а не просто зосереджені на параметрах великих моделей.
Вей Ченьян, заступник декана Науково-дослідного інституту фінансових технологій Університету Цінхуа та директор Китайського дослідницького центру страхування та пенсійного забезпечення, вважає, що великі моделі зараз знаходяться на стадії ставки. Серед «трьох елементів» ШІ, порівняно з обчислювальною потужністю та алгоритмами, дані є найважливішими Основна конкурентоспроможність. На його думку, страхова галузь багата даними та має велику кількість сценаріїв застосування, що є вигідною сферою для застосування великомасштабних моделей. При цьому він зазначив, що позиціонування великої моделі полягає не в тому, щоб замінювати людей, а виконувати функцію «другого пілота».
За словами Лю І, старшого експерта-консультанта зі стратегічної технології фінансової галузі Microsoft, Microsoft класифікує сценарії застосування великих моделей відповідно до типів даних і надає практичний досвід застосування технології великих моделей для різних сценаріїв. Тепер велика модель стала особистим помічником, а роль людини змінилася з виконавця на командира. Для підприємств, як запровадити великомасштабні моделі більш розумно, потрібно не лише розрізняти сценарії, такі як безпека даних і вимоги до затримки служб корпоративного рівня, а й класифікувати сценарії додатків відповідно до типів даних, таких як Інтернет-дані, змішані дані з внутрішні та зовнішні мережі, дані інтранету тощо.
«Нова технологія штучного інтелекту принесла нові сценарії посадки, і підприємствам терміново потрібно координувати зусилля «трійки» штучного інтелекту — рівня моделі, даних і обчислювальної потужності, щоб сприяти розвитку бізнесу». Засновник і голова Samoyed Cloud Technology Group А генеральний директор Лінь Цзяньмін зазначив, що підприємства повинні зберігати ділову хватку, шукати можливості в різних галузях, ретельно розуміти бізнес-потреби та виклики різних галузей, розробляти індивідуальні цифрові інтелектуальні рішення та поєднувати технологію штучного інтелекту з бізнес-додатками, керованими даними. ми продовжуватимемо залучати та навчати чудових талантів ШІ. Крім того, слід приділяти першочергову увагу користувацькому досвіду та створенню цінності, а також постійно вдосконалюватись на основі відгуків і даних користувачів.
Дослідник з Інституту обчислювальної техніки Академії наук Китаю, керівник докторської дисертації та керівник групи обробки природної мови зазначив, що навчання великих моделей вимагає великої кількості ресурсів даних, обчислювальних ресурсів і ресурсів зберігання. Може бути повністю використаний для навчання великих моделей.
Створення безпечної та надійної системи є ключовим
Наразі у відмінній продуктивності великої моделі також є сумніви з усіх сфер життя щодо таких питань, як довіра, безпека даних і конфіденційності, ризик зловживання та етика. Але немає сумнівів, що бурхливий розвиток індустрії великомасштабних моделей допоможе процесу індустріалізації штучного інтелекту, змінить режим взаємодії масивних додатків і створить новий простір для зростання цифрової індустрії.
Ян Тао сказав, що фінансова індустрія повинна зіткнутися з проблемами, з якими стикаються генеративні великі моделі штучного інтелекту, такі як захист даних, захист обчислювальної потужності, захист промислової політики та галузевий регуляторний захист.
«Безпека та надійність великомасштабних моделей привернула широку увагу, і необхідно створити нове середовище, щоб великомасштабні моделі були хорошими та позитивними», — відверто сказав Цао Фен.
Ян Сюань, партнер-засновник Warp Speed Capital і засновник Baoguan Technology, вважає, що страхування – це індустрія, що керується моделлю, і хороший агент, і хороший експерт з андеррайтингу та претензій є хорошими моделями. Він зазначив, що нинішнє застосування великих моделей у страховій галузі в основному полягає в чат-ботах, маркетингу, навчанні продавців, юридичних справах, врегулюванні претензій та контролі ризиків. Стосовно того, чи замінить штучний інтелект страхових агентів у майбутньому, він вважає, що деякі роботи можуть бути замінені спочатку, але страхові агенти повинні адаптуватися до епохи генеративного штучного інтелекту та створювати разом зі штучним інтелектом. Крім того, застосування технології великих моделей у страховій галузі також стикається з проблемами, пов’язаними з витратами на навчання, навичками співробітників, безпекою даних тощо, і галузь повинна активно реагувати.
Наразі Вей Ченьян, крім зосередження на дослідженні конкретних бізнес-сценаріїв для розширення можливостей страхової галузі за допомогою великих моделей, вважає, що також необхідно активно обговорювати, що таке «більш відповідальний ШІ», тобто як штучний інтелект може розширити можливості страхування в більш відповідальній і теплій галузі, і в кінцевому підсумку досягти безпеки, справедливості, інклюзивності та стійкості.
«Наступні п’ять років сповнені уяви. Як скористатися можливістю широкомасштабної хвилі моделей, ми з нетерпінням чекаємо об’єднання рук з різними сторонами в екології, щоб сформувати спільну силу та прагнути виробляти високоякісні великомасштабні моделювати продукти у вертикальному полі та робити внесок у галузь", - сказав Гу Вей.