大模型浪潮席卷金融业，保险机构也争相布局

在新一轮的AI发展趋势浪潮之下，大模型被应用到各行各业，保险行业也逐渐竞相相拥那股的浪潮。

近日举办的中国太保高新科技对外开放日上，中国太保集团高级副总裁俞斌表明，中国太保正在进行商业保险行业大模型的建立运用，并且以“数据人力资本”为切入点，探寻商业保险行业可交易的信息化人力资本基本建设，提高生产主力。

实际上，除开中国太保，包含阳光保险、众安在线等险企已经开始落地式大模型的使用；与此同时，高新科技公司也在聚集发布金融业行业大模型，并与金融机构在运用方面进行合作。

保险行业相拥大模型的浪潮

大模型的热潮已经风靡金融行业。

腾讯研究院在今年的7月末一项调研数据显示，中国主要参数在10亿规模以上企业大实体模型总数已经从5月末79个增加到了116个，在其中金融业行业大模型约18个。

而业内人士以为，在金融业中，商业保险能是大模型的主要使力行业，与此同时大模型也将对保险行业产生深远的影响。

清华大学金融高新科技研究院副院长、中国保险业与养老保险金研究中心主任魏晨阳觉得，大模型目前处于抢占市场环节，在AI“三要素”中，与算率、优化算法对比，数据信息才是核心竞争能力。他认为，保险行业数据信息丰富多彩，并有很多的使用场景，是大模型运用的优点行业。此外，大模型定位并不是取代人，反而是饰演“副驾”的功效。

此外，保险行业应对很多趋势跟新考验，保险科技发展的趋势也需要与市场拓展要求相符合。“现阶段，保险行业的新方向是成本费结构调整以及以用户体验为核心，而挑战是客户群和多种渠道服务项目。处理这一系列问题的关键所在手段是智能化系统，特别是可复制的智能化，那也是大模型给我们带来的机遇。”中国太保智慧运营研究院执行院长孙峰对第一财经记者表示。

业内人士表示，大模型科技的自然语言理解互动技术等技术性还可以在保险公司获客高效率、顾客服务客户体验、委托代理人人员管理、内勤工作高效率，及其消费者洞察等五大层面造成实质性的变动，以后5～10年期间深度影响保险行业。

在广阔的使用场景下，保险行业逐渐相拥大模型的浪潮。

中国太保在实体模型行业最先落地是“数字员工”。“大家会优先集中在保险营销、保险客服和核保核赔这些方向中Copilot（副驾）的使用，根据大模型科技的服务闭环水平，拉齐服务要求，降低职工可重复性用脑，激励员工能专注于高颜值工作中；也能够通过大模型技术性专业深层，提升时下员工技能行业限定，打造出大模型与普通职工紧密结合、具有复合性实力的‘超级员工’。”孙峰称。

据太保高新科技经理助理陈峰详细介绍，目前新自主研发太保数字员工商品已经在集团审计中心水平示范点，落地式审前查验、审中小助手及审后管理方法三大职位，根据数字员工与真实职工人机对战编组的工作状态，弥补财务审计人手不足并扩大审计内容，后会在整个司进行宣传。

阳光保险集团最近也发布了大模型开发者平台，及其基于该系统搭建的“三大机器人”（销售机器人、管理方法智能机器人、智能机器人）运用。在其中，大模型技术的应用销售机器人新项目中进行运用探寻，信息抽取每日任务准确度提高15%，意图识别和智能问答准确度均有明显提升。

在众安在线的AIGC架构中，大模型也是其基础，并因此研发了AIGC云管端等场景。

除开车险公司自身，高新科技公司也在自己研发的行业大模型产品上与保险行业合作开展运用。比如，小蚂蚁最近“官方宣布”的金融大实体模型商品，已率先在理财保险领域开展测试验证。百度搜索管理层先前在接受采访时亦表示，该企业“行业大模型”已经在金融等领域与多家金融机构进行合作。如协助车险公司全自动分析繁杂合同业务流程条文，针对过去由人工解决起码要30分钟难题，行业大模型可以从1分钟之内处理完毕，高效率约提高30倍。

大模型带来更多的运用方式

在俞斌看起来，保险科技经历过计算机的发展驱动“信息化管理+商业保险”1.0时期、互联网的发展驱动“互联网化+商业保险”2.0时期、大数据和传统式AI驱动“智能化+商业保险”3.0时期。不过随着大模型的出生，将推动商业保险企业战略转型迈进“数智化转型+商业保险”的4.0时期，根据对人会模型完成数据人力资本，将从业商业保险经营活动一般脑力劳动者扩散到更应该创新能力的职位，全方位提升行业生产主力。

为什么大模型能够带来那样跨时代的更改？孙峰觉得，主要是因为与传统电子信息技术对比，大模型技术性带来了全新的运用方式。

孙峰分析认为，传统电子信息技术大量相近无意识地快思索，并没有行为能力，只能提供思索决策的过程结论。更为关键的是，传统式电子信息技术每一个实体模型只有担任一个任务，边界成本较高，因而传统式电子信息技术一般是对某一工作流程进行建模，比如全自动上传、智能化电话回访等；而大模型技术性能够提供理智的、由推论产生结果的慢思考，而且可以自己编写程序进行行为。一个大实体模型能胜任许多每日任务，成本相对固定的，因而大模型技术性可以实现对人模型，让数据人力资本具有了解、思考与问题解决能力，能通过行为完成一系列特定主体任务，比如打造出数据审核员、委托代理人助手等。

但是，孙峰还表示，大模型技术性在运用市场前景广阔的前提下，也面临着数据安全和合规考验。王磊表示，特别是在在基金这种十分严肃认真的情景，大模型的重要考验都集中在数据泄漏风险，大模型错觉所带来的合规管理和经济风险，及其管控对于行业和特殊岗位的需求。

怎么看待潜在的风险？王磊表示，依据太保在实体模型中的应用工作经验，在信息安全领域，大模型底座应选用私有化部署，防止隐秘数据出域，并做好比较敏感数据库加密、去个人隐私化及去标识化等保护动作，选用差分隐私、加上噪音等新技术维护隐秘数据；对于大模型错觉，必须险企运用机制和专用工具保证大模型形成具体内容的准确性、合规管理，与此同时前期可主要是以对里情景为主导，保证技术应用的可控性。