近日,衆安保險(06060)與衆安科技共同發布國內保險業首份生成式人工智能技術應用白皮書《AIGC/ChatGPT保險行業應用白皮書》(下稱《白皮書》)。
《白皮書》通過專家調研形式,對技術在保險領域30余個具體應用環節以及AIGC場景應用點進行了梳理,並從多個維度對應用場景的技術落地可行性形成預判。同時整理了國內外多項技術標准研究與政府制度、投融資市場整體分析以及帶來衆安在該技術領域的應用探索。
衆安保險總經理姜興指出:“人工智能技術進化的拐點已至,我們堅信其未來進化的潛力和速度一定會遠遠超過想象。未來已來,正是帶着這份緊迫感和對未來智能的憧憬,衆安發布這份報告,供保險行業的同仁們共同探討和交流。”
AIGC(AI Generated Content,生成式人工智能技術)是指一種可以學習復雜數據結構和規律,並用這些規律來生成新內容、新數據或解決問題的算法。其與傳統機器學習算法相比,人工智能內容生成的質量提升具備非线性的指數性發展特徵。
AIGC助力保險全鏈路提質增效
近年來,美國、歐盟、中國等全球主要經濟體,都從國家級政策層面倡導人工智能技術的發展。2023年4月,“通用人工智能”更是首次在中共中央政治局會議中提及。
《白皮書》詳細拆解了AIGC在保險業33個具體可落地應用環節,不僅可以在保險產品設計、精算、營銷、運營和客服等全鏈路環節提供深度技術賦能,同時還可以應用於險企日常辦公、研發提效等多個方面。
《白皮書》認爲,在短期內保險機構需積極應對LLM模型選擇及研發挑战,推動AIGC技術在多模態營銷內容及策略推薦、智能客服、代碼智能生成等領域的廣泛應用;在中長期,個性化產品營銷將成爲保險機構差異化競爭的核心能力,是當前各個險企積極布局的方向。
根據可行性研究顯示,在產品營銷過程中,日常使用AIGC技術快速生成制作文案內容、視覺設計等各類營銷素材,原本3天的營銷素材制作周期可以縮短到3小時,並可以生產多套不同風格的視覺素材,優化推文效果,賦能銷售營銷。
在客戶服務環節,利用AIGC實現智能客服系統。客戶能夠通過自然語言與保險公司進行交互,AIGC可以根據客戶的問題或者需求,智能地回答客戶的問題,或者引導客戶到相應的服務流程。同時,AIGC還能夠智能地識別客戶的情感狀態,例如是否滿意、不滿意等,從而實現更好的服務。
同時《白皮書》還指出,未來AIGC技術或可應用於理賠流程,根據客戶提供的理賠申請材料和保單信息,自動化完成或輔助客戶完成理賠處理的申請、索賠、理賠評估、審核、結算等各個環節,從而提高理賠效率、降低成本、提高客戶滿意度。
衆安科技探索輸出快速、可靠、可控、可復制的AIGC模型應用模式
自2013年成立以來的十年間,衆安保險秉承「保險+科技」雙引擎驅動战略,堅持將科技與保險進行全流程的深度融合。衆安科技作爲衆安保險下屬科技子公司,當前已規劃在全系列產品中加入AIGC技術等大模型能力,探索出一條快速、可靠、可控、可復制的AIGC模型應用模式,賦能保險機構客戶數字化轉型。
衆安科技聯席CEO鈕程昊表示:“產品研發方面,衆安科技正積極探索將AIGC置入衆安科技全系列產品的可行性。在未來,結合自身和衆多合作夥伴的實踐經驗,借助於AIGC技術的賦能,深度融合到科技產品中,全面提升產品的易用性、智能化和高效運營。”
例如營銷產品方面,將進一步突破多模態營銷內容生成、營銷策略推薦等线上化運營能力;在核心產品方面,將積極落實系統配置及運營過程自動化的實現;在經代信息化產品方面,有望實現千人千面培訓及營銷賦能;在DevOps產品和數據產品方面,代碼智能生成、數據分析及調用自動化,經營預測及優化自動生成等應用將成爲可能。
另一方面,AIGC技術可以很好的解決科技輸出行業常出現的產品冷啓動過程內容不足、系統復雜學習使用成本高、業務運營系統智能化不足等痛點,幫助衆安科技優化原有的輸出環境與效率。
“AIGC+保險”未來可期
人工智能技術的應用已經引起國內保險行業的廣泛關注。《白皮書》指出,雖然AIGC技術在保險業大規模商業應用仍面臨諸多挑战,但該技術仍有望成爲保險機構決勝未來的重要战略性工具。
《白皮書》列舉了保險行業在AIGC生成式人工智能技術應用時面臨的挑战,比如營銷環節,可能會遇到設計產出物的版權問題、專業適配保險數據的模型訓練問題、客戶個人信息的安全問題等。
在運營環節,可能會產生保險核心數據的合規使用問題、輸出結果准確性等問題。在實際應用中,企業應全面考慮數據質量、語義理解、安全風險、誤解風險、用戶需求等問題,確保模型的准確性和可用性。同時,开發者和使用者需掌握相應技巧和經驗,結合人工智能和人類判斷,實現最佳的協同效果。
機遇與挑战並存。AIGC技術展現出來的自然語言理解能力、大數據處理能力、多領域應用能力、模型可擴展性和可定制性等優勢,使得其在細分金融領域的應用有着廣泛的前景和潛力,險企宜盡早擁抱該技術,密切跟蹤商業發展動態。
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