效率提升数十倍（保险业逐浪大模型,新一轮,装备竞赛,开启）

抢抓机遇还需“因人而异”

北京商报记者 陈婷婷 胡永新

而对于大模型未来的发展，业内寄予了希望。中国太保首席投资官苏罡在2023资产管理年会上表示，大语言模型很可能为保险资产管理带来全新模式。此外，也有业内人士展望，大模型的应用后续或将延伸至金融领域的其他业务端，比如资本管理、公司治理、风险管理等。

那么，对于保险公司而言，布局大模型可以通过哪些方式来应对当前的挑战？付建表示，可以与科技公司、高校等合作，共同研发和应用大模型技术，共享资源和经验；培养具备AI技术和保险专业知识的人才团队，提升企业的创新能力和技术实力；在应用大模型的过程中，注重数据的隐私保护和合规性，确保技术的安全可靠。

也有业内人士表示，中小保险公司采取与外部公司进行合作的形式，不仅可以降低大模型布局的参与成本，还可以分化风险。

在多重因素驱动下，大模型的应用以及探索正逐渐兴起。放眼保险业，北京商报记者注意到，年内已有多家险企披露了在相关领域的探索进展，或者携大模型解决方案加速布局。

赋能场景广阔

谈及大模型，不禁想起它的代表产品——数字员工。在今年2023世界人工智能大会期间，中国太保旗下太保科技发布了基于大模型建设应用探索的科技产品——数字员工。中国太保作为基于大模型的人机协作终端“数字员工”具备自主规划和任务执行能力。在中国太保自主孵化操作大模型“AssistGPT”的聊天界面上，通过语音、文本等指令的输入，接受任务、提供反馈。

当红的AI大模型市场风起云涌，作为数字化基础较为完善的金融保险业，正加速大模型应用落地。年内中国太保、众安保险、阳光保险等险企均公布了布局的新动作；科技公司也在加速大模型布局，并已运用在保险领域。大模型在保险领域有哪些想象空间和赋能场景？不同规模的保险公司如何准备这项“装备竞赛”？

不难发现，之所以大模型在保险领域有着肥沃的发展土壤，离不开行业转型的大背景和险企的自身需求。

总体而言，应用好大模型对保险业的影响可谓是多方面、深层次的。除了可以提升业务效率和客户体验、降低风险和成本，还可以在技术层面推动创新和发展。付建表示，大模型的应用可以促进保险行业的数字化转型和创新发展，拓展新的商业模式和服务领域。

河南泽槿律师事务所主任付建认为，AI大模型在保险领域的赋能空间，涉及智能客服、欺诈检测与预防、个性化定价、数据分析与决策支持等多个维度。其中，大模型可以通过自然语言处理技术，实现智能问答、在线客服等功能，提供更快速、便捷的客户服务；大模型也可以根据客户的个人信息、健康状况等因素，进行个性化的保费定价，提高产品竞争力。

阳光保险集团科技中心副总经理顾青山在今年6月底举办的保险行业大模型研讨会上介绍了阳光大模型战略工程规划。顾青山表示，阳光保险大模型技术已在“梦客全线上销售机器人”项目中完成应用探索，信息抽取任务准确率提升15%，意图识别和智能问答准确率均有明显提升。

除了险企，AI大模型浪潮下亦有外部科技公司加快在保险领域的大模型布局。蚂蚁的大模型产品近日露出真容，目前已在保险领域进行了应用测试。百度副总裁吴甜此前在接受采访时表示，该公司“行业大模型”已在保险等领域与多家金融机构展开合作。如帮助保险公司自动解析复杂的合同业务条款，对于以往由人工处理至少要30分钟的问题，行业大模型可1分钟内处理，效率约提升30倍。

“不论是人工智能还是大模型，在各行各业都可以大显身手。从宏观层面而言，可以实现降本增效。”北京社科院副研究员王鹏表示，大模型在金融行业可以实现很好的应用效果。以保险业为例，在市场营销方面，通过多元化大模型或自有的数据库，可以实现精准营销，提高营销效率；对于精算、产品开发等过程，可以导入多元化数据等，进行整体的费率测算；业务线条多、乱、杂，以及人员在短时间内不能很好地掌握，可以通过大模型的方式来保证相关流程更好地实现信息对接和业务协同。

同期，众安保险发布了保险行业首份AIGC应用图谱，并带来众安AIGC中台灵犀及首批保险垂直场景AIGC应用工具——易创内容运营平台和集智经营分析平台。

论上半年的技术热点话题，非大模型莫属。AI大模型技术相比于传统机器学习技术，具备更强的可拓展和可定制能力，能更好地理解自然语言、处理大数据。

保险公司或科技公司加快保险领域大模型布局的背后，是因为AI大模型在保险领域的赋能空间较多。开发落地大模型对保险业无疑是一次革命性变化。

不过，这并非所有公司的唯一解。王鹏表示，对于大量中小保险公司来说，一方面要找准自身的垂直领域，不论是聚焦寿险还是做本地业务，需要突出特色。另一方面，可以通过使用外部的模型、渠道乃至数据库，形成有机合作，借势推动自身发展。

保险业拥抱大模型

而要想促进大模型进一步落地，对于行业内大部分保险公司而言有着不少的待做功课。王鹏表示，一是，原有的公司组织架构甚至战略要有所变化；二是，原有的信息系统、金融科技板块要和大模型做好适配、对接；三是，原有的人员、岗位设置、薪酬等甚至也需要发生变化。