“请帮我从代发展客群中筛选出10位高价值客户。”在近日举行的讯飞星火大模型V4.0发布会金融科技论坛上，当工作人员向星火展业助手下达该指令后，星火展业助手快速识别高价值客户群体，并生成针对性的沟通策略。

2023年被称为“生成式AI的爆发之年”，超过百种生成式AI大模型推出。2024年生成式AI的突破与落地更加密集。保险作为人力密集型和数据密集型行业，是AI大模型的最佳应用领域之一。

AI大模型在保险业已生根发芽，长出了自己的脉络。但对于信任度和安全性要求极高的保险业，AI和保险还需要进一步磨合成长。

保险业AI大模型密集落地

2023年，中国人保发布了“数智灵犀-人保大模型”，并推出两款人保专属问答领域大模型应用——“人保智友”和“聪明宝”，两款应用分别面向个人和企业客户，提供保险产品咨询、理赔申请、保单管理等方面的服务，旨在提高用户体验和企业的保险管理效率。

阳光保险将自研AI大模型列为公司战略工程，其推出的阳光正言GPT大模型已应用于客户服务、销售支持等场景；信美相互人寿推出大模型保险垂直应用“信美Chat-Trust3.0”；众安保险基于阿里云通义大模型，在还款预提醒、客服、理赔、营销、代码辅助等多个场景全面升级。

随着大模型算力的不断提升，生成式大模型的能力边界越来越广，不再局限于短文本回答问题，而是能更多地融入实际业务中。比如在论坛的演示上，星火智能客服能够识别用户当前所在的页面，主动询问用户可能遇到的问题。同时可以自主规划任务，通过客户的一句话就能帮客户完成银行缴费等复杂业务。

截至2024年5月底，阳光保险智能客服机器人已覆盖近400项服务场景，累计服务用户数近3000万人次，综合智能化服务率达到55%。2023年底，由中国太保旗下的太保科技公司支持研发的“审计数字劳动力”上线，目前已经覆盖了审计150多名审计业务人员，促进提升整体生产力约35%。

AI如何与保险业结合？

尽管大模型是当下热门方向，但高昂的训练成本和算力成本并非每一个企业都能承受。

科大讯飞金融科技事业部副总经理、AI副院长梅林海表示，行业不仅需要关注大模型的应用效果，还应重视其在大规模部署时所涉及的算力成本问题。

信美相互人寿数据信息中心负责人童国红对界面新闻表示，大模型的投入主要来自两个部分，一个是算力的投入，另一个是技术团队的投入。“在算力上，作为中小保司，我们的成本投入更聚焦在公司现有的刚需上，随后一步步迭代扩展，但我们相信随着技术的进一步发展，算力成本会逐渐下降。”

如同各行各业在被AI重塑，在保险业，AI和保险结合的可能形态也一直被业内讨论。

信美相互董事长杨帆表示，大模型在保险行业的发展机会和应用场景非常广阔，比如为不同客户群体提供个性化的内容和产品推荐；通过分析历史数据和实时数据，帮助保险公司更准确地评估风险并制定保险费率；加快两核流程，提升客服体验等。

嘉程资本AI投资人王博洋向界面新闻表示，生成式AI在垂直领域的应用仍存在准确性问题。“虽然生成式AI可以适应各种查询，但在连续的对话中可能会缺乏一致性。另外，生成式AI在回答问题时可能生成超出预料的回答。上一代判别式AI尽管能力有限，但它能清晰地知道自己能力的边界，而生成式AI则存在幻觉（hallucination），会给出错误的答案，需要提问者自己再进行筛选判别。

生成式AI的幻觉问题已经在这一年的快速发展中有了不少解决途径。比如信美相互的大模型应用自研“白盒化”展示，在问题回复时清晰地展示推理过程，让结果有迹可循。科大讯飞的星火大模型上线长文本内容溯源功能，进一步减少了长文档知识问答任务中的幻觉，使得答案的准确率更高。

人保寿险信息科技部副总经理何东川认为，满足监管和信创要求，是大模型在保险行业应用的基本前提；业务知识体系梳理与完善，是大模型在寿险场景落地使用的关键要素；聚焦高频场景持续使用，是寿险知识助手产生价值的需求来源；业务专家与技术团队深度融合，是寿险知识助手业务拓展的组织保障。

来源：界面新闻