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    AI大模型正在席卷保险业,传统保险经营模式将如何改变?

    放大字体  缩小字体 发布日期:2024-10-30  浏览次数:14
    AI大模型技术与保险业的应用融合之中,还面临着技术、数据治理、安全、成本和业务融合等多方面挑战。
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    界面新闻记者 | 吕文琦

    界面新闻编辑 | 江怡曼

    AI技术跨越式发展引领了新一轮金融科技浪潮,保险作为数据密集型行业,已在“人工智能+”领域落子颇多。

    在近日举行的第二届保险科技数智大会上,阳光保险集团总裁李科表示,以生成式AI为代表的人工智能技术的快速发展,将极大地改变传统的保险经营模式,这是一个很大的挑战,也是一个很大的机遇。

    “保险科技和数字智能在行业的应用,给行业带来便利,保险科技和数智的运用已成为行业一道非常亮眼的风景线。”中国保险学会党委副书记、副会长龚明华表示,保险公司通过对客户数据的深入挖掘,能够从定价风险识别、自主理赔、成本管理、优化流程等方面完善内部管理,提高经营效率,扩大盈利空间。

    国内大型保险机构如阳光保险、中国人保、中国人寿等纷纷投身于大模型技术的研发与应用。

    在会上发布的《2024版大模型技术深度赋能保险行业白皮书》(以下简称《白皮书》)显示,在人伤理赔机器人的应用方面,阳光保险的“阳光正言GPT”提高了人伤案件快速结案率与理赔效率。机器人具备定损单证分类与外表伤情识别功能,工具上线后使用率超过80%,单证分类准确率达95.6%。

    国寿资产的国寿投资GPT平台已上线多模型体验官、客户全景洞察、文档智能问答、AI搜索、公司制度问答、语音克隆等十几个办公助手,且在不断扩展大模型能力边界,灵活组合完成业务目标。

    缘何保险与科技能够产生这样的化学反应?在与会人士看来,保险业和其他金融领域相比有一个比较突出的特点,就是场景非常丰富,从产品设计到分销、承保、定价、管理、理赔等,每个环节都有大量可以运用科技手段、数字化手段进行赋能的细分领域;且保险业拥有大量的数据积累,海量、高质量的数据为AI和大模型训练更新迭代提供了天然的土壤。

    但AI大模型技术与保险业的应用融合之中,还面临着技术、数据治理、安全、成本和业务融合等多方面挑战;技术线与保险业务线的信息不对称、协同创新机制问题等也愈发凸显。

    中国保险学会党委副书记、副会长龚明华表示,保险科技和数据智能在推进保险业向广度和深度发展、优化保险企业内部管理流程、降低运营成本的同时,也存在着数据治理、风险防控、消费者权益保护和人才缺失等方面的问题,诞生了客户信息风险、网络安全风险、产品创新风险和空间交叉传染等风险点。

    李科表示:“现在保险企业对数字智能科技的应用普遍都很重视,但我觉得在实际落地方面走得还不够快。”在他看来,业务线与技术线的信息不对称,以及协同创新机制问题,已经成为阻碍保险业数字智能科技应用步伐的重要原因。

    国寿资产在《白皮书》中亦表示,大模型不是为了解决某一领域特有的问题,而是与多个业务场景进行融合落地。所以大模型技术的落地和推广不只是一个技术问题,场景共创是用好大模型的关键策略之一。

    来源:界面新闻

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