當AI變得越來越聰明，它在保險業落地還有哪些可能性？

“請幫我從代發展客羣中篩選出10位高價值客戶。”在近日舉行的訊飛星火大模型V4.0發佈會金融科技論壇上，當工作人員向星火展業助手下達該指令後，星火展業助手快速識別高價值客戶羣體，並生成針對性的溝通策略。

2023年被稱爲“生成式AI的爆發之年”，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。保險作爲人力密集型和數據密集型行業，是AI大模型的最佳應用領域之一。

AI大模型在保險業已生根發芽，長出了自己的脈絡。但對於信任度和安全性要求極高的保險業，AI和保險還需要進一步磨合成長。

保險業AI大模型密集落地

2023年，中國人保發布了“數智靈犀-人保大模型”，並推出兩款人保專屬問答領域大模型應用——“人保智友”和“聰明寶”，兩款應用分別面向個人和企業客戶，提供保險產品諮詢、理賠申請、保單管理等方面的服務，旨在提高用戶體驗和企業的保險管理效率。

陽光保險將自研AI大模型列爲公司戰略工程，其推出的陽光正言GPT大模型已應用於客戶服務、銷售支持等場景；信美相互人壽推出大模型保險垂直應用“信美Chat-Trust3.0”；衆安保險基於阿里雲通義大模型，在還款預提醒、客服、理賠、營銷、代碼輔助等多個場景全面升級。

隨着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，不再侷限於短文本回答問題，而是能更多地融入實際業務中。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。同時可以自主規劃任務，通過客戶的一句話就能幫客戶完成銀行繳費等複雜業務。

截至2024年5月底，陽光保險智能客服機器人已覆蓋近400項服務場景，累計服務用戶數近3000萬人次，綜合智能化服務率達到55%。2023年底，由中國太保旗下的太保科技公司支持研發的“審計數字勞動力”上線，目前已經覆蓋了審計150多名審計業務人員，促進提升整體生產力約35%。

AI如何與保險業結合？

儘管大模型是當下熱門方向，但高昂的訓練成本和算力成本並非每一個企業都能承受。

科大訊飛金融科技事業部副總經理、AI研究院副院長梅林海表示，行業不僅需要關注大模型的應用效果，還應重視其在大規模部署時所涉及的算力成本問題。

信美相互人壽數據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，另一個是技術團隊的投入。“在算力上，作爲中小保司，我們的成本投入更聚焦在公司現有的剛需上，隨後一步步迭代擴展，但我們相信隨着技術的進一步發展，算力成本會逐漸下降。”

如同各行各業在被AI重塑，在保險業，AI和保險結合的可能形態也一直被業內討論。

信美相互董事長楊帆表示，大模型在保險行業的發展機會和應用場景非常廣闊，比如爲不同客戶羣體提供個性化的內容和產品推薦；通過分析歷史數據和實時數據，幫助保險公司更準確地評估風險並制定保險費率；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在垂直領域的應用仍存在準確性問題。“雖然生成式AI可以適應各種查詢，但在連續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料的回答。上一代判別式AI儘管能力有限，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的幻覺問題已經在這一年的快速發展中有了不少解決途徑。比如信美相互的大模型應用自研“白盒化”展示，在問題回覆時清晰地展示推理過程，讓結果有跡可循。科大訊飛的星火大模型上線長文本內容溯源功能，進一步減少了長文檔知識問答任務中的幻覺，使得答案的準確率更高。

人保壽險信息科技部副總經理何東川認爲，滿足監管和信創要求，是大模型在保險行業應用的基本前提；業務知識體系梳理與完善，是大模型在壽險場景落地使用的關鍵要素；聚焦高頻場景持續使用，是壽險知識助手產生價值的需求來源；業務專家與技術團隊深度融合，是壽險知識助手業務拓展的組織保障。