“請幫我從代發(fā)展客群中篩選出10位高價值客戶?！痹诮张e行的訊飛星火大模型V4.0發(fā)布會金融科技論壇上，當工作人員向星火展業(yè)助手下達該指令后，星火展業(yè)助手快速識別高價值客戶群體，并生成針對性的溝通策略。

2023年被稱為“生成式AI的爆發(fā)之年”，超過百種生成式AI大模型推出。2024年生成式AI的突破與落地更加密集。保險作為人力密集型和數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，是AI大模型的最佳應(yīng)用領(lǐng)域之一。

AI大模型在保險業(yè)已生根發(fā)芽，長出了自己的脈絡(luò)。但對于信任度和安全性要求極高的保險業(yè)，AI和保險還需要進一步磨合成長。

保險業(yè)AI大模型密集落地

2023年，中國人保發(fā)布了“數(shù)智靈犀-人保大模型”，并推出兩款人保專屬問答領(lǐng)域大模型應(yīng)用——“人保智友”和“聰明寶”，兩款應(yīng)用分別面向個人和企業(yè)客戶，提供保險產(chǎn)品咨詢、理賠申請、保單管理等方面的服務(wù)，旨在提高用戶體驗和企業(yè)的保險管理效率。

陽光保險將自研AI大模型列為公司戰(zhàn)略工程，其推出的陽光正言GPT大模型已應(yīng)用于客戶服務(wù)、銷售支持等場景；信美相互人壽推出大模型保險垂直應(yīng)用“信美Chat-Trust3.0”；眾安保險基于阿里云通義大模型，在還款預(yù)提醒、客服、理賠、營銷、代碼輔助等多個場景全面升級。

隨著大模型算力的不斷提升，生成式大模型的能力邊界越來越廣，不再局限于短文本回答問題，而是能更多地融入實際業(yè)務(wù)中。比如在論壇的演示上，星火智能客服能夠識別用戶當前所在的頁面，主動詢問用戶可能遇到的問題。同時可以自主規(guī)劃任務(wù)，通過客戶的一句話就能幫客戶完成銀行繳費等復(fù)雜業(yè)務(wù)。

截至2024年5月底，陽光保險智能客服機器人已覆蓋近400項服務(wù)場景，累計服務(wù)用戶數(shù)近3000萬人次，綜合智能化服務(wù)率達到55%。2023年底，由中國太保旗下的太?？萍脊局С盅邪l(fā)的“審計數(shù)字勞動力”上線，目前已經(jīng)覆蓋了審計150多名審計業(yè)務(wù)人員，促進提升整體生產(chǎn)力約35%。

AI如何與保險業(yè)結(jié)合？

盡管大模型是當下熱門方向，但高昂的訓(xùn)練成本和算力成本并非每一個企業(yè)都能承受。

科大訊飛金融科技事業(yè)部副總經(jīng)理、AI研究院副院長梅林海表示，行業(yè)不僅需要關(guān)注大模型的應(yīng)用效果，還應(yīng)重視其在大規(guī)模部署時所涉及的算力成本問題。

信美相互人壽數(shù)據(jù)信息中心負責人童國紅對界面新聞表示，大模型的投入主要來自兩個部分，一個是算力的投入，另一個是技術(shù)團隊的投入?！霸谒懔ι希鳛橹行”Ｋ?，我們的成本投入更聚焦在公司現(xiàn)有的剛需上，隨后一步步迭代擴展，但我們相信隨著技術(shù)的進一步發(fā)展，算力成本會逐漸下降。”

如同各行各業(yè)在被AI重塑，在保險業(yè)，AI和保險結(jié)合的可能形態(tài)也一直被業(yè)內(nèi)討論。

信美相互董事長楊帆表示，大模型在保險行業(yè)的發(fā)展機會和應(yīng)用場景非常廣闊，比如為不同客戶群體提供個性化的內(nèi)容和產(chǎn)品推薦；通過分析歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，幫助保險公司更準確地評估風險并制定保險費率；加快兩核流程，提升客服體驗等。

嘉程資本AI投資人王博洋向界面新聞表示，生成式AI在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用仍存在準確性問題?！半m然生成式AI可以適應(yīng)各種查詢，但在連續(xù)的對話中可能會缺乏一致性。另外，生成式AI在回答問題時可能生成超出預(yù)料的回答。上一代判別式AI盡管能力有限，但它能清晰地知道自己能力的邊界，而生成式AI則存在幻覺（hallucination），會給出錯誤的答案，需要提問者自己再進行篩選判別。

生成式AI的幻覺問題已經(jīng)在這一年的快速發(fā)展中有了不少解決途徑。比如信美相互的大模型應(yīng)用自研“白盒化”展示，在問題回復(fù)時清晰地展示推理過程，讓結(jié)果有跡可循?？拼笥嶏w的星火大模型上線長文本內(nèi)容溯源功能，進一步減少了長文檔知識問答任務(wù)中的幻覺，使得答案的準確率更高。

人保壽險信息科技部副總經(jīng)理何東川認為，滿足監(jiān)管和信創(chuàng)要求，是大模型在保險行業(yè)應(yīng)用的基本前提；業(yè)務(wù)知識體系梳理與完善，是大模型在壽險場景落地使用的關(guān)鍵要素；聚焦高頻場景持續(xù)使用，是壽險知識助手產(chǎn)生價值的需求來源；業(yè)務(wù)專家與技術(shù)團隊深度融合，是壽險知識助手業(yè)務(wù)拓展的組織保障。

來源：界面新聞