大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書2024

大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)在人類科技發(fā)展的歷史洪流中，2023年無疑是大模型技術(shù)取得突破性進(jìn)展的元年。與應(yīng)用，積極探索其在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中的無限可能。陽光保險(xiǎn)集團(tuán)作為行業(yè)的先行者和探索經(jīng)過一年的實(shí)踐與沉淀，可以看到，2024年是大模型技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用落:2大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)0203 9 9 2.3.1保險(xiǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型是一個(gè)全方位多層級(jí)的漸進(jìn)過 s40405 s 9 9 圖10》智能客服機(jī)器人技術(shù)架構(gòu)圖 圖15 圖18 9大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)1.1大模型技術(shù)近一年的發(fā)展演變圖1大模型產(chǎn)業(yè)圖譜大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)預(yù)測，2024年用于訓(xùn)練AI的數(shù)據(jù)中有60%將是合成數(shù)據(jù)。以Meta今年7月發(fā)布的高質(zhì)量的真實(shí)數(shù)據(jù)已逐漸無法滿足大模型訓(xùn)練與精細(xì)微調(diào)的需要，這促使合成數(shù)據(jù)復(fù)雜幾何問題提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支撐，展現(xiàn)了合成數(shù)據(jù)在特定領(lǐng)域應(yīng)用的巨大潛力。DeepSeekMath項(xiàng)目則充分利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢，創(chuàng)造性地生成了包含多種難度級(jí)升了模型在處理復(fù)雜數(shù)學(xué)問題時(shí)的性能表現(xiàn)，尤其是在深化對(duì)數(shù)學(xué)概念的理解與應(yīng)用能同時(shí)，合成數(shù)據(jù)還有助于緩解數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的壓力，通過創(chuàng)建匿名化或去標(biāo)識(shí)化的數(shù)據(jù)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)據(jù)的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證環(huán)節(jié)也需高度重視，以避免因設(shè)計(jì)不當(dāng)或驗(yàn)證不足而放大原有偏見或引復(fù)旦大學(xué)及南京大學(xué)等多家科研機(jī)構(gòu)共同推出的OmniCorpus項(xiàng)目，再次將開源多模態(tài)數(shù)據(jù)集的發(fā)展推向了新的高度。OmniCorpus包含86億張圖大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)雖然量子計(jì)算在商業(yè)應(yīng)用中還處于早期階段，但其在某些特定任務(wù)上展現(xiàn)出的巨大復(fù)雜數(shù)學(xué)問題上具有天然的優(yōu)勢，這使得量子計(jì)算在未來有可能成為大模型訓(xùn)練的重要強(qiáng)大的計(jì)算服務(wù)。這些平臺(tái)的支持使得研究人員和企業(yè)能夠更容易地訪問到高性能的計(jì)端側(cè)大模型定義為運(yùn)行在設(shè)備端的大規(guī)模人工智能模型，這些模型通常部署在本地需求增長以及應(yīng)用場景的不斷拓寬。2024年蘋果秋季新品發(fā)布會(huì)上，蘋果推出全新的大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)視頻生成模型是大模型技術(shù)中的一個(gè)新興領(lǐng)域，它允許從文本描述直接生成視頻內(nèi)視頻生成模型利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)生成高質(zhì)量的視頻內(nèi)容。隨著算力的提升和算法的大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)模語言模型和其他復(fù)雜任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用，顯示出其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜問題門別類，然后分給多個(gè)特定的“專家”進(jìn)行解決，提高了模型的效率和靈活性。例如，端側(cè)大模型作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，其核心優(yōu)勢在于能夠直接部署于智能手大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)今年5月21日，面壁智能公司隆重發(fā)布了其新一代端側(cè)多模態(tài)模型?MiniCPM-Lla-此在實(shí)際應(yīng)用中必須權(quán)衡上下文窗口的大小大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)僅是技術(shù)創(chuàng)新的象征，還促進(jìn)了知識(shí)的共享和協(xié)作，更是人工智能領(lǐng)域開放合作精神的大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)金融機(jī)構(gòu)紛紛推出自己的AI大模型，如工行的AI大模型技術(shù)已實(shí)現(xiàn)56個(gè)新增業(yè)務(wù)場景落市場規(guī)模已達(dá)到3.8億元，同比2023年增長7倍以上，顯示出金融大模型市場的快速增長了天然的應(yīng)用優(yōu)勢。盡管醫(yī)療數(shù)據(jù)的互不連通和近乎為零的容錯(cuò)率給醫(yī)療大模型的商業(yè)化帶來了挑戰(zhàn)，但仍有不少企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)推出了自己的醫(yī)療大模型產(chǎn)品，如醫(yī)聯(lián)的大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)大模型還在智慧城市建設(shè)和媒體娛樂領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用前景。在智慧城市建設(shè)最近一年大模型技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用情況呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。隨著技術(shù)的不大模型的出現(xiàn)，使得具身智能在感知、理解和規(guī)劃任務(wù)上的泛化能力得到了顯著提大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)型，可以生成高質(zhì)量、符合人類寫作習(xí)慣的文本內(nèi)容，極大地提高了內(nèi)容生產(chǎn)的效率和大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)1.2大模型技術(shù)在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀及成效1.2.1應(yīng)用現(xiàn)狀大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖2保險(xiǎn)業(yè)大模型應(yīng)用成效初現(xiàn)通過深入追蹤分析保險(xiǎn)企業(yè)大模型應(yīng)用的最新進(jìn)展，我們觀察到該通過深入追蹤分析保險(xiǎn)企業(yè)大模型應(yīng)用的最新進(jìn)展，我們觀察到該技術(shù)在保險(xiǎn)行業(yè)自ChatGPT等生成式AI技術(shù)的突破性進(jìn)展以來，保險(xiǎn)行業(yè)迅速認(rèn)識(shí)到其潛在的巨大大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)在初步驗(yàn)證大模型技術(shù)的價(jià)值后，保險(xiǎn)企業(yè)開始將目光投向那些能夠帶來更高業(yè)務(wù)1.2.2應(yīng)用成效大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)運(yùn)營成本降低：通過自動(dòng)化和智能化的手段，大模型技術(shù)顯著降低了保險(xiǎn)公司在人大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)1.2.3面臨挑戰(zhàn)此外，還需要考慮系統(tǒng)的并發(fā)處理能力，即在高并發(fā)請(qǐng)求下仍能保持穩(wěn)定的推理速保險(xiǎn)行業(yè)受到多個(gè)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的嚴(yán)格監(jiān)管，這些監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)技術(shù)的使用提出了明確的大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)建立和維護(hù)大型模型系統(tǒng)需要巨大的技術(shù)投入和持續(xù)的運(yùn)維支持。為了應(yīng)對(duì)這一挑大模型技術(shù)在保險(xiǎn)行業(yè)的初步應(yīng)用已顯現(xiàn)出效率提升、客戶體驗(yàn)優(yōu)化及風(fēng)險(xiǎn)管理能大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)2.戰(zhàn)略視野與行業(yè)篇2.1全球保險(xiǎn)行業(yè)的發(fā)展趨勢2.1.1保險(xiǎn)業(yè)面臨前所未有的挑戰(zhàn)在當(dāng)今這個(gè)日新月異的數(shù)字時(shí)代，全球各行各業(yè)都在經(jīng)歷著生成式AI帶來的前所未有的變革與重塑。作為傳統(tǒng)金融行業(yè)的重要組成部分，保險(xiǎn)業(yè)也面臨著前所未有的挑戰(zhàn)隨著消費(fèi)者需求的不斷升級(jí)，保險(xiǎn)業(yè)傳統(tǒng)的產(chǎn)品與服務(wù)模式已難以滿足現(xiàn)代消費(fèi)者的需求?？蛻粼絹碓狡谕@得個(gè)性化的保險(xiǎn)解決方案，這要求保險(xiǎn)公司能夠提供定制化能等技術(shù)提供創(chuàng)新的保險(xiǎn)產(chǎn)品和服務(wù)，加劇了市場競爭。這些新興公司通常具有更強(qiáng)的技術(shù)創(chuàng)新能力和更快的市場響應(yīng)速度，對(duì)傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司構(gòu)成了巨大的挑戰(zhàn)。他們通過提供更靈活的定價(jià)策略和更高效的服務(wù)流程，吸引了大量客戶，迫使傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司必須加快自身的創(chuàng)新步伐。大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)候變化帶來的極端天氣事件增加了保險(xiǎn)業(yè)的賠付風(fēng)險(xiǎn)，而網(wǎng)絡(luò)安全問題則給保險(xiǎn)公司帶保險(xiǎn)公司在運(yùn)營過程中面臨著大量的數(shù)據(jù)處理和分析工作，傳統(tǒng)的手工操作不僅效2.1.2數(shù)智化轉(zhuǎn)型是解決之道及不二選擇數(shù)智化轉(zhuǎn)型不僅是保險(xiǎn)企業(yè)應(yīng)對(duì)當(dāng)前挑戰(zhàn)的必然選擇，更是實(shí)現(xiàn)長遠(yuǎn)發(fā)展的必由之大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)數(shù)智化轉(zhuǎn)型可以顯著提高保險(xiǎn)公司的運(yùn)營效率。通過自動(dòng)化和智能化的數(shù)據(jù)處理和大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)2.2國內(nèi)外相關(guān)政策分析2.2.1國內(nèi)政策密集出臺(tái)圖3國內(nèi)人工智能政策大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群，這一舉措標(biāo)志著人工智能已成為國家發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)持通用及垂直領(lǐng)域人工智能大模型的訓(xùn)練與發(fā)展，為人工智能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展注入了新2024年9月11日，《國務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)監(jiān)管防范風(fēng)險(xiǎn)推動(dòng)保險(xiǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干意大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的全景圖。行動(dòng)計(jì)劃提出，將通過實(shí)施5個(gè)對(duì)標(biāo)全球領(lǐng)先水平的標(biāo)桿型應(yīng)用工程、組織10個(gè)引領(lǐng)全國的示范性應(yīng)用項(xiàng)目、推廣一批具有廣泛應(yīng)用前景的商業(yè)化應(yīng)用成球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地和應(yīng)用高地。類創(chuàng)新主體的科技創(chuàng)新活動(dòng)提供全鏈條全生命周期金融服務(wù)，精準(zhǔn)支持國家重大科技任大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)2.2.2國際政策與影響2024年是全球人工智能治理體系構(gòu)建的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，各大經(jīng)濟(jì)體在政策與立法層工智能監(jiān)管邁入了一個(gè)全新的時(shí)代。該法案旨在為AI技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用設(shè)定嚴(yán)格的規(guī)范大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)2.3保險(xiǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型進(jìn)展國保險(xiǎn)行業(yè)在這一轉(zhuǎn)型過程中表現(xiàn)出了獨(dú)特的發(fā)展脈絡(luò)和驅(qū)動(dòng)因素，同時(shí)也面臨著一系大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)保險(xiǎn)公司需要站在全局視角進(jìn)行長期統(tǒng)籌規(guī)劃，由點(diǎn)及面實(shí)現(xiàn)從局部業(yè)務(wù)的優(yōu)化升級(jí)到2.3.1保險(xiǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型是一個(gè)全方位多層級(jí)的漸進(jìn)過程產(chǎn)品創(chuàng)新：隨著消費(fèi)者需求的多樣化，保險(xiǎn)公司推出了更加靈活和定制化的保險(xiǎn)產(chǎn)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)2.3.2保險(xiǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型進(jìn)展大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)數(shù)據(jù)治理：保險(xiǎn)公司認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的核心作用，紛紛加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理工大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)各保險(xiǎn)公司紛紛探索并構(gòu)建了多元化的保險(xiǎn)科技生態(tài)圈模式，這些模式不僅涵蓋了傳統(tǒng)高業(yè)務(wù)處理效率。同時(shí)，這種資源共享也有助于保險(xiǎn)公司更好地了解客戶需求和市場變大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)數(shù)據(jù)保護(hù)與隱私：加強(qiáng)數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)的投入和應(yīng)用，確?？蛻魯?shù)據(jù)的安全性和隱私與服務(wù)的創(chuàng)新、運(yùn)營流程的智能化改造到風(fēng)險(xiǎn)管理能力的提升和合規(guī)與監(jiān)管的強(qiáng)化管理大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)3.保險(xiǎn)業(yè)落地實(shí)踐篇3.1大模型落地路線3.1.1落地路線方法論場景和面向客戶的保險(xiǎn)產(chǎn)品營銷場景，后者要求大模型具有更高的知識(shí)覆蓋率和回答準(zhǔn)大模型實(shí)踐的探索，業(yè)界逐漸形成了一套大模型落地方法論，大致可分為直接使用大模我們認(rèn)為，大模型最終很可能會(huì)成為一種基礎(chǔ)設(shè)施，因此保險(xiǎn)企業(yè)建立行業(yè)領(lǐng)先的大模型應(yīng)用的最佳方式是在內(nèi)部搭建靈活可切換的底座架構(gòu)，兼容三種路線，支持內(nèi)外在保險(xiǎn)企業(yè)尋求解決業(yè)務(wù)問題的過程中，直接采購已經(jīng)訓(xùn)練好的大模型成為一種越務(wù)提供商針對(duì)市場規(guī)模較大的行業(yè)或通用性較強(qiáng)的業(yè)務(wù)場景，推出了特定領(lǐng)域的專用大大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)當(dāng)前，保險(xiǎn)企業(yè)基于已有大模型服務(wù)做工程化適配已經(jīng)成為一種高效且經(jīng)濟(jì)的解決滿足其特定需求的保險(xiǎn)企業(yè)來說，基于現(xiàn)有基礎(chǔ)大模型進(jìn)行工程化適配幾乎成為一種必大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)直接使用大模型服務(wù)適用于不涉及數(shù)據(jù)安全的場景，可通過引入開源大模型或租賃深度研發(fā)大模型這種路線適合于那些擁有較多財(cái)務(wù)資源和技術(shù)資源的大型保險(xiǎn)公3.1.2關(guān)鍵環(huán)節(jié)及技術(shù)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)大模型本身的能力是提示詞工程效果的上限。如果基礎(chǔ)大模型在訓(xùn)練時(shí)已經(jīng)納入了大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)檢索增強(qiáng)生成技術(shù)的核心在于構(gòu)建和維護(hù)一個(gè)高質(zhì)量的知識(shí)庫，這個(gè)知識(shí)庫應(yīng)包含常用的微調(diào)方法包括有監(jiān)督微調(diào)和低秩微調(diào)。有監(jiān)督微調(diào)在標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行模型參大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)微調(diào)的優(yōu)勢在于其能夠顯著提升大模型在特定任務(wù)上的準(zhǔn)確性和泛化能力。特別是和系統(tǒng)層面的優(yōu)化策略以及特定技術(shù)方法的應(yīng)用，可以有效地提高大模型在推理階段的大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)通常依賴于以下多個(gè)關(guān)鍵組件和技術(shù)的集成，以實(shí)現(xiàn)其智能化和自主化的大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)規(guī)劃（Planning規(guī)劃組件是智能體進(jìn)行決策制定的關(guān)鍵部分。它根據(jù)當(dāng)前的環(huán)境大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)向企業(yè)場景的星火企業(yè)智能體平臺(tái)，可一鍵接入訊飛AI能力、提供企業(yè)場景下高頻的信大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)3.2保險(xiǎn)垂直領(lǐng)域大模型構(gòu)建及評(píng)測3.2.1保險(xiǎn)垂直領(lǐng)域模型構(gòu)建為了適應(yīng)各種復(fù)雜的應(yīng)用場景，保險(xiǎn)垂直領(lǐng)域大模型的構(gòu)建需要綜合考慮業(yè)務(wù)、數(shù)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)僅需要能夠準(zhǔn)確地分析和預(yù)測保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程中的多種情況，還需要能夠與用戶進(jìn)行有效圖4陽光正言GPT技術(shù)架構(gòu)圖大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)為滿足內(nèi)部多樣化場景的需求，陽光正言GPT的建設(shè)采用了多尺寸大模型構(gòu)建的ss大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)3.2.2保險(xiǎn)垂直領(lǐng)域大模型評(píng)測體系金融行業(yè)作為一個(gè)高度專業(yè)化和數(shù)據(jù)密集型的領(lǐng)域，對(duì)大模型的評(píng)測體系有著獨(dú)特的需大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)盡管通用和金融行業(yè)特定的評(píng)測體系為大模型的評(píng)估提供了基礎(chǔ)，但直接應(yīng)用于保大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)S-Eval是陽光保險(xiǎn)為保險(xiǎn)行業(yè)大模型量身定制的綜合性測評(píng)基準(zhǔn)，該測評(píng)基準(zhǔn)致力于全面評(píng)估大模型在保險(xiǎn)領(lǐng)域的通用能力及專業(yè)能力。S-Eval的作用主要體現(xiàn)在以下兩型時(shí)提供公平、公正和公開的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)；其次，作為陽光保險(xiǎn)集團(tuán)內(nèi)部使用的評(píng)測集，深入地評(píng)估了大模型在真實(shí)多輪對(duì)話中的表現(xiàn)，全面考察了上下文理解、記憶和對(duì)話大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)S-Eval構(gòu)建兩個(gè)行業(yè)評(píng)測基準(zhǔn)，分別從保險(xiǎn)通用能力和保險(xiǎn)專業(yè)能力兩個(gè)不同維度對(duì)大模型進(jìn)行評(píng)測。保險(xiǎn)通用能力評(píng)測旨在幫助大模型底座團(tuán)隊(duì)選擇性能最優(yōu)的保險(xiǎn)垂圖5S-Eval評(píng)測體系架構(gòu)圖大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖6S-Eval評(píng)測方法示意圖大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖7S-Eval評(píng)測層級(jí)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)4.大模型安全風(fēng)險(xiǎn)與治理篇大模型在保險(xiǎn)行業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域內(nèi)已展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)方法的能力水平，為理賠定損、的革命性飛躍都伴隨著社會(huì)的深刻變革與潛在的不確定性。隨著大模型在保險(xiǎn)行業(yè)應(yīng)用的重大挑戰(zhàn)。保險(xiǎn)行業(yè)作為金融領(lǐng)域的重要組成部分，涉及大量敏感的客戶信息和巨額的資金流法律責(zé)任等多個(gè)維度，對(duì)大模型的安全發(fā)展提出了全面而具體的要求，為保險(xiǎn)行業(yè)的大模型安全治理提供了政策指導(dǎo)。期間正式發(fā)布，不僅標(biāo)志著我國在人工智能安全治理領(lǐng)域取得了具有里程碑意義的進(jìn)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖8大模型安全風(fēng)險(xiǎn)與治理措施總覽大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)4.1綜合治理措施大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)4.2訓(xùn)練數(shù)據(jù)4.2.1安全風(fēng)險(xiǎn)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)4.2.2治理措施全生命周期內(nèi)，務(wù)必遵循數(shù)據(jù)收集使用和個(gè)人信息處理的嚴(yán)格安全規(guī)范，確保用戶控制大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)4.3算法模型4.3.1安全風(fēng)險(xiǎn)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)4.3.2治理措施則是通過引入那些經(jīng)過細(xì)微調(diào)整即可導(dǎo)致模型誤判的對(duì)抗性樣本，將這些樣本納入訓(xùn)練大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)4.4系統(tǒng)平臺(tái)4.4.1安全風(fēng)險(xiǎn)Ca?e等）可能存在潛在的漏洞。這些漏洞若被攻擊者4.4.2治理措施大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)期穩(wěn)定的合作關(guān)系，并加強(qiáng)對(duì)供應(yīng)商的監(jiān)督和管理，確保其產(chǎn)品和服務(wù)的安全性與穩(wěn)定4.5業(yè)務(wù)應(yīng)用4.5.1安全風(fēng)險(xiǎn)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)4.5.2治理措施面的安全屏障。這包括進(jìn)行輸入輸出風(fēng)險(xiǎn)檢測，通過人工維護(hù)的敏感詞庫和構(gòu)建分類模大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)對(duì)敏感數(shù)據(jù)的訪問，確保只有經(jīng)過授權(quán)的員工才能接觸特定數(shù)據(jù)集。在數(shù)據(jù)輸入大模型4.6倫理與合規(guī)4.6.1安全風(fēng)險(xiǎn)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)4.6.2治理措施大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)5.場景應(yīng)用與效果篇?jiǎng)?wù)，幾乎每一個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)都在探索大模型技術(shù)的應(yīng)用可能性。為深入剖析大模型技術(shù)在保險(xiǎn)行業(yè)的最新應(yīng)用成效，總結(jié)并分享寶貴的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，本章旨在全面呈現(xiàn)國內(nèi)外保險(xiǎn)公司在這一領(lǐng)域的積極探索與落地成果?；趶V泛而細(xì)致的案例征集與深入調(diào)研，我們精選了來自21家國內(nèi)外知名保險(xiǎn)公司的共計(jì)55個(gè)典型案例進(jìn)行深入剖析。下圖是對(duì)這些典型案例的概覽。圖中上半?yún)^(qū)域梳理了保險(xiǎn)行業(yè)中各關(guān)鍵環(huán)節(jié)以及跨領(lǐng)域通用應(yīng)用的大模型技術(shù)案例，旨在展現(xiàn)大模型的多元應(yīng)用場景；而下半?yún)^(qū)域則清晰展示了這些案例與具體保險(xiǎn)企業(yè)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，便于讀者快速定位并深入了解每一家企業(yè)在推動(dòng)大模型技術(shù)應(yīng)用方面的獨(dú)特貢獻(xiàn)與創(chuàng)新大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖9應(yīng)用案例全景圖大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)5.1大模型優(yōu)秀應(yīng)用案例?國內(nèi)篇5.1.1陽光保險(xiǎn)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖10智能客服機(jī)器人技術(shù)架構(gòu)圖車險(xiǎn)全線上銷售機(jī)器人借助陽光正言GPT，通過人機(jī)交互的方式為客戶提供車險(xiǎn)投大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖11養(yǎng)老陪伴機(jī)器人功能示意圖大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)顯著提升陽光人家·佘山社區(qū)的整體服務(wù)質(zhì)量，為社區(qū)居民提供更加人性化、個(gè)性化的養(yǎng)借助大模型，探索建立多圖像關(guān)聯(lián)分析能力與風(fēng)險(xiǎn)決策模型，綜合分析車輛損失影5.1.2中國人保型以深度理解保險(xiǎn)行業(yè)的專屬通用大模型為底座，面向垂直業(yè)務(wù)領(lǐng)域的自研場景大模型大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)次模型迭代優(yōu)化，研發(fā)了人保首個(gè)百億級(jí)參數(shù)的專屬問答領(lǐng)域大模型。在通用能力基礎(chǔ)5.1.3中國人壽主動(dòng)擁抱大模型前沿技術(shù)，進(jìn)行相關(guān)試點(diǎn)研究和成果孵化，自主搭建公司大模型應(yīng)用中大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖12國壽投資大模型應(yīng)用中臺(tái)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)智能知識(shí)庫分析：大模型結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫的方式為讓其具備領(lǐng)域級(jí)知識(shí)理解能力提大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)過程中都可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等多方面的問題，尤其是在處理敏感個(gè)人信息和大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖13國壽投資GPT其中多模型體驗(yàn)官集成了11家大模型公司26個(gè)細(xì)分版本的基座模型，員工大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖14國壽知識(shí)檢索大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)公司從內(nèi)外規(guī)的智能問答，到投前的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)、投中的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別以及投后的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)提供更全面的決策支持；利用大模型技術(shù)的抽取能力從各類投資報(bào)告和合同中提取關(guān)鍵要素信息，用于數(shù)據(jù)填報(bào)、條款對(duì)比、合同審核等業(yè)務(wù)場景，降低人為疏忽帶來的操作有的大模型應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)能力，把大模型作為基礎(chǔ)能力，重點(diǎn)關(guān)注大模型如何與場景結(jié)提高內(nèi)部經(jīng)營管理的效率和質(zhì)量，建成國壽財(cái)險(xiǎn)公司以大模型及平臺(tái)為核心，各應(yīng)用服據(jù)主要建設(shè)了對(duì)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的調(diào)用以及部分運(yùn)維文檔、營銷知識(shí)文檔、制度文檔等數(shù)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)建設(shè)一個(gè)可在垂直業(yè)務(wù)場景下快速構(gòu)建大模型應(yīng)用的工具平臺(tái)，搭建完整大模型應(yīng)展大模型技術(shù)在國壽財(cái)險(xiǎn)的首次引入和應(yīng)用。建設(shè)了可直接體驗(yàn)大模型能力的小財(cái)大模大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)據(jù)不僅為責(zé)意險(xiǎn)的精細(xì)化運(yùn)營提供了有力支撐，還幫助分公司根據(jù)歷史及新增分項(xiàng)賠付廣東省分公司根據(jù)實(shí)際信息抽取的場景，與總公司共同撰寫了輸出效果較為穩(wěn)定的提示詞，并直接讓大模型以json格式返回相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)與小財(cái)大模型的無縫對(duì)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)國壽財(cái)險(xiǎn)廣東省分公司積極探索業(yè)務(wù)場景，借鑒前期理賠計(jì)算書信息抽取場景積累的經(jīng)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)小財(cái)大模型能夠從一線展業(yè)人員發(fā)送給出單員的碎片信息中結(jié)構(gòu)化提取出大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)傳統(tǒng)的大案識(shí)別上報(bào)主要通過人工進(jìn)行，面臨以下三大難點(diǎn)問題：反應(yīng)慢?識(shí)別環(huán)截至目前，湖北分公司已借助小財(cái)大模型過濾案件處理快?接入實(shí)時(shí)報(bào)案數(shù)據(jù)流之后，能夠非常及時(shí)地給出指導(dǎo)性意見，時(shí)效甚至先大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)5.1.4平安保險(xiǎn)平安集團(tuán)正在研發(fā)上千億參數(shù)的模型PingAn大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)專門打造了一個(gè)面向壽險(xiǎn)領(lǐng)域的大模型，以應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。通過將這一大模型集成到大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)術(shù)的應(yīng)用在保留大模型通用處理能力的同時(shí)，還能針對(duì)壽險(xiǎn)領(lǐng)域的特定需求進(jìn)行精準(zhǔn)微大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)經(jīng)過這些策略的優(yōu)化，模型在準(zhǔn)確性、豐富度以及處理邊界問題方面取得了顯著改目前已上線銷售商機(jī)及AI建議書。銷售商機(jī)支持輔助經(jīng)營觸客，推薦講解素材及異議話大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)5.1.5泰康養(yǎng)老GLM等大模型，以及部署開源大模型微調(diào)的方式進(jìn)行驗(yàn)證，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，最終選擇大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)未來，泰康養(yǎng)老計(jì)劃進(jìn)一步優(yōu)化和擴(kuò)展AI平臺(tái)的功能，逐步實(shí)現(xiàn)大模型的私有化部大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)框架與邏輯，配合以實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證的最優(yōu)質(zhì)話術(shù)和人性化評(píng)分機(jī)制，最終實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)批量安5.1.6中國太保中國太保大模型項(xiàng)目建設(shè)目標(biāo)一是打造穩(wěn)定高效的大模型基座，二是探索數(shù)字勞動(dòng)高效開發(fā)前臺(tái)數(shù)字崗位提供支撐；四是建設(shè)行業(yè)首個(gè)具備服務(wù)能力和專業(yè)深度的數(shù)字勞大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)因在于缺乏業(yè)務(wù)know-how的系統(tǒng)性梳理以及缺少大模型應(yīng)用的營運(yùn)團(tuán)隊(duì)來保證項(xiàng)目初大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖16太保項(xiàng)目建設(shè)藍(lán)圖大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖17太保項(xiàng)目總體技術(shù)框架大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)案責(zé)免判定方面，健康險(xiǎn)理賠審核數(shù)字勞動(dòng)力判斷準(zhǔn)確率超過人工預(yù)審準(zhǔn)確率5個(gè)百分階段的系統(tǒng)自動(dòng)化程度較高，而判責(zé)/剔費(fèi)階大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)審計(jì)數(shù)字勞動(dòng)力通過建設(shè)前臺(tái)智能核查數(shù)字員工、中臺(tái)綜合分析數(shù)字員工以及后臺(tái)5.1.7華農(nóng)保險(xiǎn)華農(nóng)保險(xiǎn)在提升日常辦公效率與優(yōu)化保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程的雙重戰(zhàn)略方向上，穩(wěn)步推進(jìn)大模型能在短短5分鐘內(nèi)引導(dǎo)保險(xiǎn)代理人完成從影像上傳到保單下載的全流程，極大提升了效大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)萬行的自有系統(tǒng)代碼進(jìn)行了清洗和語料庫構(gòu)建，確保了模型訓(xùn)練的高質(zhì)量和高效能。此目的數(shù)據(jù)擴(kuò)展和標(biāo)注工作，為華農(nóng)保險(xiǎn)在人工智能領(lǐng)域的深入探索提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支為了在AIGC時(shí)代提升企業(yè)的核心競爭力，讓大模型技了較為深刻地理解，在充分考慮自身作為中小型金融機(jī)構(gòu)在實(shí)施大模型技術(shù)應(yīng)用時(shí)可能大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)展到更多復(fù)雜業(yè)務(wù)場景中。這樣的策略不僅是基于公司對(duì)大模型技術(shù)應(yīng)用的逐步探索和在研發(fā)階段，各業(yè)務(wù)部門與技術(shù)團(tuán)隊(duì)緊密聯(lián)動(dòng)，確保大模型的研發(fā)工作能夠緊跟業(yè)務(wù)需功地在超過20個(gè)核心業(yè)務(wù)場景中得到了廣泛部署和應(yīng)用。這些應(yīng)用場景不僅包括人力資和部署，將大模型應(yīng)用的上線時(shí)間從原先的平均5至14個(gè)工作日大幅縮短至最快僅需進(jìn)入到2024年，華農(nóng)保險(xiǎn)開始更加重視將大模型技術(shù)融入保險(xiǎn)行業(yè)的日常工大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)定時(shí)任務(wù)由大模型自主學(xué)習(xí)運(yùn)維群當(dāng)天新增的用戶提問和真人運(yùn)維的回答，不斷自動(dòng)豐圖19企微運(yùn)維機(jī)器人大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)華農(nóng)保險(xiǎn)在推動(dòng)大模型技術(shù)對(duì)公司業(yè)務(wù)流程的持續(xù)賦能過程中，始終秉持開放合作實(shí)現(xiàn)了對(duì)公司多元化業(yè)務(wù)場景下大模型賦能需求的靈活切換與高效適配。通過星問中臺(tái)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)其是資源投產(chǎn)比方面的量化評(píng)估，仍然是保險(xiǎn)行業(yè)在大模型落地應(yīng)用過程中面臨的一大大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖20華農(nóng)保險(xiǎn)大模型微調(diào)效果為進(jìn)一步確保微調(diào)后的代碼大模型能夠在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮其賦能潛力，公司構(gòu)建了大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)中臺(tái)的場景高度適配性與快速部署能力，外部業(yè)務(wù)系統(tǒng)與大模型應(yīng)用的對(duì)接開發(fā)周期大驗(yàn)證集上的預(yù)測性能相較于調(diào)優(yōu)前提升了約2.4僅給公司未來深化大模型在業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用提供了寶貴經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于中小金融機(jī)構(gòu)的智大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)5.1.8眾安保險(xiǎn)圖21眾安AIGC中臺(tái)-眾有靈犀大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)5.1.9信美相互人壽大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)過程使得模型能夠更加精準(zhǔn)地適應(yīng)特定的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)分布，從而提高其在特定任務(wù)通過這三個(gè)層次的有機(jī)結(jié)合，信美的大模型平臺(tái)在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出了卓越的性能和可靠性。這樣的架構(gòu)設(shè)計(jì)，為信美在知識(shí)管理領(lǐng)域的深入探索和創(chuàng)新提供了堅(jiān)實(shí)的基大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖22信美大模型保險(xiǎn)垂直應(yīng)用演進(jìn)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)3.0之后信美在大模型應(yīng)用發(fā)展的未來規(guī)劃中，致力圖23信美大模型應(yīng)用方案大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖24基于信美Chat-Trust3.0的知識(shí)助手大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)5.1.10元保元保作為保險(xiǎn)科技領(lǐng)域的先行者，依托開源大模型的強(qiáng)大能力與元保在保險(xiǎn)領(lǐng)域積新出現(xiàn)的用戶意圖，意圖數(shù)量快速翻倍，實(shí)現(xiàn)在多輪對(duì)話和多主題切換中跟用戶持續(xù)互大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)效破解了人工客服體驗(yàn)參差不齊及理賠效率不高等在內(nèi)的長期困大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)5.1.11中科萬國幫助保險(xiǎn)公司實(shí)現(xiàn)更快速、更準(zhǔn)確的理賠處理，包括根據(jù)客戶提供的理賠申請(qǐng)材料和保大模型平臺(tái)體系在前端支持文本格式以及圖片格式內(nèi)容的輸入，結(jié)合垂類領(lǐng)域知識(shí)庫，以及對(duì)原始知識(shí)庫的向量化處理和檢索能力，利用大模型的推理能力輸出不同業(yè)務(wù)圖25中科萬國大模型平臺(tái)體系大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)圖26中科萬國大模型數(shù)據(jù)建設(shè)圖27中科萬國大模型應(yīng)用案例大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)中科萬國在應(yīng)用大模型方面采用輕量級(jí)的技術(shù)方案，以私有化預(yù)訓(xùn)練的大模型為基圖28中科萬國大模型應(yīng)用方案目前，在重疾判責(zé)應(yīng)用場景以及傷殘等級(jí)應(yīng)用場景，結(jié)合中科萬國加工的特定知識(shí)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)5.1.12香港富衛(wèi)集團(tuán)富衛(wèi)集團(tuán)在大模型應(yīng)用方面表現(xiàn)出了顯著的前瞻性和實(shí)踐成果。作為一家泛亞洲人大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)5.2大模型優(yōu)秀應(yīng)用案例?國際篇5.2.1瑞士再保險(xiǎn)和質(zhì)量，通過快速響應(yīng)承保人的問題并提供信息來源，使核保人員能夠高效獲取專業(yè)知容匯集了醫(yī)學(xué)和承保專業(yè)知識(shí)、精算知識(shí)，且始終緊跟最新的醫(yī)療、監(jiān)管和技術(shù)發(fā)展。大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)5.2.2安盛集團(tuán)大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)器學(xué)習(xí)來簡化復(fù)雜財(cái)產(chǎn)索賠流程的工具，通過捕獲關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)和簡化索賠分診流程來提5.2.3安聯(lián)集團(tuán)聯(lián)集團(tuán)范圍內(nèi)不斷發(fā)展和提高我們的數(shù)據(jù)質(zhì)量?不僅在安聯(lián)商業(yè)險(xiǎn)，而是在安聯(lián)集團(tuán)的所有實(shí)體中?以訓(xùn)練我們使用的模型。這有助于我們?cè)u(píng)估和模擬極端天氣事件，例如收大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)之前，理賠團(tuán)隊(duì)需要根據(jù)靜態(tài)業(yè)務(wù)規(guī)則和不完整的信息手動(dòng)將每個(gè)新索賠分配給相應(yīng)的5.2.4丘博保險(xiǎn)程中生成性人工智能的先驅(qū)。這一合作伙伴關(guān)系旨在通過自動(dòng)化文檔處理和消除手動(dòng)干Cytora的平臺(tái)利用生成式AI以無與倫比的性能、可配置性和可擴(kuò)展性數(shù)字化保險(xiǎn)工大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)5.2.5怡安保險(xiǎn)怡安加拿大的員工預(yù)計(jì)將在2024年年底前開始使用這個(gè)平臺(tái)，而整個(gè)怡安集團(tuán)將分5.2.6第一生命大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)5.2.7好事達(dá)保險(xiǎn)好事達(dá)保險(xiǎn)（Allstate）在其客戶服務(wù)中應(yīng)用了名為Amelia的人工智能認(rèn)知代理。Amelia的引入不僅提高了客戶服務(wù)的效率，還有助于確保每個(gè)客戶的需求得到滿足終目標(biāo)是讓Amelia能夠與客戶直接互動(dòng)。通過Amelia和其他人工智能程序的配合使用，好事達(dá)保險(xiǎn)已經(jīng)縮短了通話時(shí)間并提高了首好事達(dá)保險(xiǎn)當(dāng)前正致力于實(shí)現(xiàn)公司與客戶互動(dòng)的現(xiàn)代化，目標(biāo)是將更多的互動(dòng)轉(zhuǎn)移5.2.8奧斯卡健康大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)注于更高階的任務(wù)，從而提升效率。這僅僅是開始?研發(fā)表明GPT-4在某些情況下可以5.2.9考貝爾大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書(2024)MooGPT運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，為指定的保險(xiǎn)代理人和活躍保單持有人在保單生命周Moo：Cowbell的人工智能承保助手，基于動(dòng)態(tài)演變的規(guī)則集自動(dòng)承保類似風(fēng)險(xiǎn)?！吧墒饺斯?/p>