保險業追趕大模型浪潮

作者：蘇潔

**來源：**中國保險家

圖片來源：由無界AI‌生成

時下，ChatGPT以及背後的大模型，正引發一場行業科技浪潮，眾多科技企業相繼加入其中。伴隨ChatGPT在全球的快速應用，我國也掀起了一輪AI創新浪潮。在保險業，大模型技術與其結合將擦出怎樣的火花？

AI大模型浪潮來襲

“科技浪潮30年來一次，面對以ChatGPT為代表的人工智能浪潮，你不上這條船，就會錯失上岸的機會。”陽光保險集團副總裁谷偉指出，科技時代風起雲湧，以ChatGPT為代表的大模型技術對各行業都有影響，而保險領域是受影響最大的領域之一。

國家金融與發展實驗室副主任、金融科技50人論壇學術委員楊濤撰文指出，就金融領域的應用看，生成式AI已經在幾個層面逐漸展現其價值：一是在提升面向客戶的服務能力方面，可為金融機構員工的專業化營銷、渠道維護提供支持；二是在改善機構工作流程與效率方面，可進一步提升業務鏈條智能化與辦公模式自動化；三是在文本處理方面，對於金融機構的一般文本、專業合規文件及業務所需的信息，都能以更低成本、高效地提供技術支持；四是對金融機構實現了IT支持，其代碼生成功能提升了IT基礎工作的效率。

楊濤表示，金融業作為經濟社會健康運行的“基石”之一，也是特殊的信息處理行業，完全應該抓住機會、創造條件，利用AI來推動自身高質量發展，使得服務更加高效、便捷、有溫度。

在具體實踐中，已有保險機構開始嘗試佈局大模型。比如，在近日舉辦的世界人工智能大會上，眾安保險發布了保險行業首份AIGC應用圖譜，並帶來眾安AIGC中台靈犀及首批保險垂直場景AIGC應用工具——易創內容運營平台和集智經營分析平台。

陽光保險集團科技中心副總經理顧青山在近期舉辦的保險行業大模型研討會上詳解了陽光保險規劃和陽光正言大模型開放平台，以及基於該平台搭建“三大機器人”（銷售機器人、管理機器人、服務機器人）的應用，支持保險業務的四大領域，即智能營銷、智能運營、智能風控和智慧管理。

顧青山表示，陽光保險大模型技術已在“夢客全線上銷售機器人”項目中完成應用探索，信息抽取任務準確率提升15%，意圖識別和智能問答準確率均有明顯提升。陽光保險未來將打造保險垂直領域的專有大模型，支持銷售、承保、理賠、客服等行業應用，構建科技核心競爭力。

“未來5-10年大模型技術和能力將深度影響保險業。遠期我們希望在全員辦公、'三大機器人'以及更多的業務產品領域持續挖掘和發揮大模型智能化應用，真正實現一台機器服務一群客戶的終極願景，從而實現機器人替代人。”顧青山說。

如何在保險實際業務場景中，充分發揮ChatGPT等人工智能技術的優勢，實現更精準、更高效的營銷溝通？北京麥伽智能科技有限公司CEO羅成表達了他對真正的智能保顧出現的期待。羅成表示，通用大模型目前還無法在所有領域達到細分下游任務以及訓練範式，此外，行業高質量的數據還比較稀缺。

人工智能技術專家、杭州華鯉智能科技有限公司創始人兼CEO李津表示，大模型應用在虛擬代理人領域可以完成對客戶個人及家庭信息收集、保險需求了解及保險推薦。他指出，虛擬保險代理人可以起到鏈接保險代理人和客戶的作用，一方面賦能保險代理人，另一方面服務和陪伴客戶。

數據是核心競爭力

中國信息通信研究院雲計算與大數據研究所人工智能部主任曹峰表示，當前，大模型產業進入爆發期，主要有傳統人工智能企業、細分領域行業、創業創新企業做大模型研發。目前，大家更關心在實際應用場景中大模型的效果，而不是僅僅關注大模型的參數。

清華大學金融科技研究院副院長、中國保險與養老金研究中心主任魏晨陽認為，大模型現在處於跑馬圈地階段，在AI“三要素”中，與算力、算法相比，數據才是核心競爭力。在他看來，保險業數據豐富，且有大量的應用場景，是大模型應用的優勢領域。與此同時，他指出，大模型的定位不是替代人，而是扮演“副駕駛”的功能。

微軟金融行業戰略技術資深顧問專家劉一介紹，微軟根據數據類型對大模型的應用場景進行分類，針對不同場景提供大模型技術應用的實踐經驗。如今大模型變成個人助理，人類的角色也從執行者變成指揮者。對於企業來說，如何更合理地引入大模型，除了做好場景區分，如數據安全、企業級服務的時延要求，也要根據數據類型做應用場景分類，如互聯網數據、內外網混合數據、內網數據等。

“AI新技術帶來了新的落地場景，企業亟須從AI'三駕馬車'——模型、數據和算力層面協同發力，驅動商業落地。” 薩摩耶雲科技集團創始人、董事長兼首席執行官林建明指出，企業要保持商業敏銳度，在各個行業賽道中尋找機會，透徹理解不同行業的商業需求和挑戰，開發定制化數智解決方案，並將AI技術與數據驅動的商業應用相結合，不斷吸納培養優秀的AI人才。此外，要將用戶體驗和價值創造放在首位，根據用戶反饋和數據持續改進。

中科院計算所研究員、博士生導師、自然語言處理團隊負責人指出，大模型的訓練需要大量的數據資源、計算資源和存儲資源，針對大模型面臨的數據挑戰，預計到2025年，高質量數據就可以完全用於大模型訓練。

構建安全可信體係是關鍵

當前，在大模型的優秀表現中也隱藏著社會各界對可信、數據與隱私安全、濫用風險、倫理等問題的疑慮。但毋庸置疑的是，大模型產業的蓬勃發展將助力AI工業化進程、變革海量應用交互方式、創造數字產業新的增長空間。

楊濤表示，金融業需直面生成式AI大模型面臨的數據保障、算力保障、產業政策保障和行業監管保障等挑戰。

“大模型安全可信受廣泛關注，需要培育大模型向善向陽向上新環境。”曹峰坦言。

曲速資本創始合夥人、保觀科技創始人楊軒認為，保險是一個模型驅動行業，好的代理人、好的核保核賠專家都是一個好的模型。他指出，目前大模型在保險行業的應用主要在於聊天機器人、營銷、業務員培訓、法律事務、理賠及風控環節。對於未來AI會不會替代保險代理人，他認為可能會先替代部分工作，但是保險代理人要適應生成式人工智能時代，與AI共創。此外，大模型技術在保險行業應用還面臨訓練成本、員工技能、數據安全等方面的挑戰，行業要積極應對。

目前，大模型賦能保險業除了聚焦具體業務場景的探索外，魏晨陽認為，也應積極探討什麼是“更負責任的AI”，即人工智能如何更負責任、更有溫度地賦能保險業，最終實現安全、公平、普惠與可持續。

“下一個5年充滿想像力，如何把握大模型浪潮的機遇，我們期待與生態多方聯手，形成合力，爭取做出高質量的垂直領域大模型產品，為行業作貢獻。”谷偉如是說。