当AI变得越来越聪明,它在保险业落地还有哪些可能性?

吕文琦2024-07-18 10:42

“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研究院副院长梅林海表示,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

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