伴隨著“百模大戰(zhàn)”的“硝煙”，大模型在保險(xiǎn)垂直領(lǐng)域的落地也泛起了層層漣漪。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，大模型“風(fēng)起”后，已有多家險(xiǎn)企通過自研或合作的方式推進(jìn)了在大模型方面的應(yīng)用落地。

綜合業(yè)內(nèi)人士觀點(diǎn)，保險(xiǎn)行業(yè)作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，具備數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，且應(yīng)用場(chǎng)景豐富，是大模型的最佳應(yīng)用領(lǐng)域之一。但目前大模型在保險(xiǎn)業(yè)的落地仍面臨落地成本、金融數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、金融業(yè)務(wù)所涉及的合規(guī)性及數(shù)據(jù)安全以及大模型核心技術(shù)底座優(yōu)化等挑戰(zhàn)。

保險(xiǎn)業(yè)爭(zhēng)相布局大模型

2023年，以ChatGPT為代表的大模型技術(shù)引發(fā)了全球的關(guān)注和熱議，掀起了通用人工智能爆發(fā)式發(fā)展的浪潮。

“大模型的更新不是按年來(lái)進(jìn)行的，也不是按季度來(lái)的，現(xiàn)在每個(gè)月我們都能看到各種全新進(jìn)展，包括多模態(tài)、全自然交互等，這些都會(huì)為金融保險(xiǎn)行業(yè)的新生產(chǎn)力帶來(lái)加速?！笨拼笥嶏w金融科技事業(yè)部副總經(jīng)理、AI研究院副院長(zhǎng)梅林海在2024世界人工智能大會(huì)上表示。

保險(xiǎn)業(yè)也正在積極擁抱這股浪潮，爭(zhēng)相布局大模型相關(guān)應(yīng)用。

在前不久舉行的2024世界人工智能大會(huì)上，中國(guó)太保官宣了其大模型的三階段建設(shè)計(jì)劃，并“一口氣”發(fā)布了大模型在內(nèi)部審計(jì)和多個(gè)業(yè)務(wù)線上的落地應(yīng)用。而就在近幾日，國(guó)民養(yǎng)老、君龍人壽等險(xiǎn)企也紛紛宣布與科技公司進(jìn)行戰(zhàn)略合作，探索大模型等AI技術(shù)在保險(xiǎn)垂直領(lǐng)域的應(yīng)用。

如果將時(shí)間線拉長(zhǎng)至2023年，中國(guó)人保、陽(yáng)光保險(xiǎn)、信美人壽、眾安保險(xiǎn)等多家險(xiǎn)企均推出了自己的保險(xiǎn)業(yè)垂類大模型及基于大模型的應(yīng)用，涵蓋代理人賦能、智能客服、理賠、辦公等各個(gè)業(yè)務(wù)鏈條環(huán)節(jié)。

由陽(yáng)光保險(xiǎn)集團(tuán)聯(lián)合清華大學(xué)五道口金融學(xué)院等單位共同在2023年底發(fā)布的《大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）》（下稱《白皮書》）認(rèn)為，保險(xiǎn)行業(yè)作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，具備數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，且應(yīng)用場(chǎng)景豐富，是大模型的最佳應(yīng)用領(lǐng)域之一?！按竽Ｐ团c保險(xiǎn)的底層邏輯不謀而合，它們共同依賴于數(shù)據(jù)和模型這一基石。大模型的底層架構(gòu)以數(shù)據(jù)和模型為核心，而保險(xiǎn)業(yè)則秉承大數(shù)法則，同樣以數(shù)據(jù)和模型為基礎(chǔ)。保險(xiǎn)與大模型之間存在著天然的契合點(diǎn)，使得大模型在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用前景愈加廣闊?！薄栋灼贩Q。

從應(yīng)用層面來(lái)說(shuō)，業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，大模型可以應(yīng)用到保險(xiǎn)領(lǐng)域的全業(yè)務(wù)流程，幫助保險(xiǎn)企業(yè)更好地分析市場(chǎng)趨勢(shì)、理解客戶需求、精準(zhǔn)化產(chǎn)品定價(jià)、提升營(yíng)銷效率、提高風(fēng)險(xiǎn)管理能力、提升理賠便捷性、改善服務(wù)質(zhì)量，從而降低運(yùn)營(yíng)成本、提升營(yíng)銷和服務(wù)效能、提升客戶體驗(yàn)。

科大訊飛對(duì)于大模型在金融場(chǎng)景中的需求統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，前五大應(yīng)用場(chǎng)景分別為知識(shí)問答（36%）、文字客服（19%）、開發(fā)助手（13%）、智能營(yíng)銷以及辦公助手。

在目前的落地應(yīng)用中，大模型能達(dá)到的效果是怎樣的？太保壽險(xiǎn)信息技術(shù)總監(jiān)吳敏辰舉例稱，太保壽險(xiǎn)將大模型應(yīng)用在代理人培訓(xùn)方面，利用大模型技術(shù)結(jié)合心理學(xué)認(rèn)知模型，模擬真實(shí)的客戶反饋，提升代理人銷售技巧。雙盲測(cè)試顯示，使用該產(chǎn)品的中低水平代理人銷售水平提高7.9%。

“目前來(lái)看，國(guó)內(nèi)保險(xiǎn)行業(yè)還處于摸索AIGC落地的初級(jí)階段，海外一些保險(xiǎn)公司已經(jīng)開始探索將AIGC嵌入承保、理賠、審核等多個(gè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程中?！薄栋灼繁硎?。

據(jù)信息技術(shù)研究分析公司Gartner預(yù)測(cè)，到2025年，AIGC的全球市場(chǎng)規(guī)模將超過1350億美元，其中銀行、金融服務(wù)和保險(xiǎn)將占該市場(chǎng)的25%。此外AI+RPA（RPA指機(jī)器人流程自動(dòng)化）的技術(shù)融合已經(jīng)使數(shù)字人具備數(shù)據(jù)決策能力，這意味著虛擬數(shù)字人在未來(lái)有為保險(xiǎn)業(yè)重構(gòu)行業(yè)價(jià)值鏈的能力。

顯然，國(guó)內(nèi)險(xiǎn)企對(duì)于大模型的探索也將繼續(xù)加速。以中國(guó)太保為例，根據(jù)其最新發(fā)布的大模型三階段建設(shè)計(jì)劃，目前開啟的第二階段目標(biāo)即為：到2025年推進(jìn)11個(gè)崗位的數(shù)字勞動(dòng)力建設(shè)，覆蓋10000名員工，提升30%的勞動(dòng)生產(chǎn)率。

仍將面臨這些挑戰(zhàn)

盡管大模型正在為保險(xiǎn)業(yè)帶來(lái)體驗(yàn)方面的變革，但綜合業(yè)內(nèi)人士的觀點(diǎn)，以大模型為代表的AI技術(shù)在保險(xiǎn)業(yè)的應(yīng)用也仍將面臨多項(xiàng)挑戰(zhàn)。

首先就是落地成本問題?！盁X”，是險(xiǎn)企在布局大模型中始終繞不開的兩個(gè)字。信美相互人壽相關(guān)負(fù)責(zé)人在接受媒體采訪時(shí)表示，大模型的投入主要來(lái)自兩個(gè)部分，一個(gè)是算力的投入，另一個(gè)是技術(shù)團(tuán)隊(duì)的投入。

據(jù)了解，從目前行業(yè)內(nèi)險(xiǎn)企布局大模型的情況來(lái)看，“財(cái)大氣粗”的大型險(xiǎn)企更多采用自建團(tuán)隊(duì)并在外部助力下自研行業(yè)大模型的方式投入。例如中國(guó)人保就表示，通過自建人工智能算法團(tuán)隊(duì)，積極推進(jìn)內(nèi)外部生態(tài)合作，深入大模型技術(shù)研發(fā)，打造了自主可控的人保大模型。該模型的結(jié)構(gòu)是以深度理解保險(xiǎn)行業(yè)的專屬通用大模型為底座，面向垂直業(yè)務(wù)領(lǐng)域的自研場(chǎng)景大模型為主體，而外部大模型能力則起到輔助作用。另外，陽(yáng)光保險(xiǎn)也在2023年將自研AI大模型列為公司戰(zhàn)略工程。

而部分中小險(xiǎn)企則采用租用剛需算力，并基于外部基礎(chǔ)大模型，配合插件及Agent能力建設(shè)來(lái)實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)垂直應(yīng)用。

“借助AI、大模型等技術(shù)，我認(rèn)為中小險(xiǎn)企是有機(jī)會(huì)通過提高運(yùn)營(yíng)效率縮小與大型險(xiǎn)企之間的差距的，但前提是找到合適自己的大模型落地方式。我們不僅要關(guān)注大模型落地場(chǎng)景的效果，還需要關(guān)注規(guī)模化應(yīng)用帶來(lái)的算力成本以及安全自主可控的要求。當(dāng)然，希望隨著技術(shù)進(jìn)步，算力成本會(huì)逐漸下降?！币幻行‰U(xiǎn)企技術(shù)負(fù)責(zé)人表示。

其次則是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。梅林海認(rèn)為，技術(shù)人員知道大模型應(yīng)該怎么去優(yōu)化，但是并不知道在金融場(chǎng)景里面這些場(chǎng)景的結(jié)果是好還是壞，但業(yè)務(wù)專家又不知道技術(shù)怎么優(yōu)化，所以需要讓更多的一線業(yè)務(wù)專家和技術(shù)專家打破知識(shí)的屏障，將高質(zhì)量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)共同制定出來(lái)，為場(chǎng)景落地的高效運(yùn)轉(zhuǎn)提供幫助。

同時(shí)，在部分復(fù)雜業(yè)務(wù)中，大模型的核心技術(shù)底座（指構(gòu)建和訓(xùn)練龐大、復(fù)雜的人工智能模型所需的計(jì)算資源和基礎(chǔ)設(shè)施）還需要持續(xù)迭代來(lái)滿足場(chǎng)景需求?！敖鹑谛袠I(yè)對(duì)于業(yè)務(wù)精確度的要求是非常高的。AI在部分場(chǎng)景的精確度盡管可以超過80%甚至90%，但是要全自動(dòng)化的話業(yè)務(wù)層面的要求可能就需要達(dá)到100%，這其實(shí)對(duì)技術(shù)優(yōu)化是提出了較為極致的要求。”上述技術(shù)負(fù)責(zé)人表示。

另外，對(duì)于數(shù)據(jù)合規(guī)及倫理方面一直是業(yè)內(nèi)在AI技術(shù)應(yīng)用挑戰(zhàn)中討論較多的話題。在6月召開的陸家嘴論壇上，中國(guó)人?？偛泌w鵬就表示，盡管進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代，保險(xiǎn)公司實(shí)現(xiàn)“千人千面、千人千險(xiǎn)”不再遙遠(yuǎn)，但個(gè)性化保險(xiǎn)定價(jià)可能導(dǎo)致如老年人、殘疾人等部分弱勢(shì)群體的保費(fèi)過高，造成新的金融排斥。這就要求我們要更好把握數(shù)字金融創(chuàng)新與治理關(guān)系，既要充分運(yùn)用數(shù)字技術(shù)提升服務(wù)效率，又要防范技術(shù)不當(dāng)應(yīng)用影響社會(huì)公平，尤其要避免大數(shù)據(jù)及算法歧視。

“從監(jiān)管角度而言，技術(shù)是中性的，歸根結(jié)底還是需要管住運(yùn)用技術(shù)的人?！鄙鲜黾夹g(shù)負(fù)責(zé)人說(shuō)。

（來(lái)源：第一財(cái)經(jīng)）