场景保险的基本要素—真相,记者曝光-资源分析-韩韩H5开发

编辑杨飞、何莎莎北京报道。

随着新技术的开发真正开始，以生成式人工智能为主导的浪潮正在席卷整个行业。

近日，国家网信办会同国家发展改革委、教育部等部委公布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，指出了生成式人工智能的创新应用。我们鼓励跨行业和领域的技能。支持行业组织、企业、教育科研机构在生成型人工智能技术创新、数据资源建设、风险防范等方面开展合作。

普华永道中国金融行业管理咨询服务合伙人、数字化产品打造咨询服务合伙人张伟峰告诉第一财经主编“保险公司在数字化、智能化方面一直走在金融行业的前列。数据模型、智能招聘、智能保险；以智能计费、智能风险管理、智能客服等场景为代表的传统人工智能应用已经相对成熟，领先企业覆盖保险运营链条的各个环节。AIGC的核心在于与保险行业现有的各种人工智能模型相比，在自然语言识别、知识理解和内容创作方面显然还有提升空间。目前，领先的保险公司正在组建大型模型团队，开始在保险行业部署大型模型，探索保险行业的场景。不同的功能线、应用，预计下一个AIGC场景将在半年内在多个行业得到应用。”

保险行业可能是细分应用领域

AIGC是指一种可以学习复杂数据结构和模式并使用这些模式创建新数据或解决题的算法。

与现有技术相比，AIGC在很多方面都取得了突破。《AIGC/ChatGPT保险行业应用白皮书》指出，传统技术是基于规则、模板或统计方法的系统，通常只能用于解决一类题，具有超出题范围的适应性。定义通常是有限的。相比之下，AIGC是在大规模无监督数据上训练的，由于模型强大的表达能力，大型模型有能力学习数据之间的语义和逻辑关系，理解多种题。

“一般认为，所有知识都驻留在一个大模型中。用户所要做的就是通过适当的用户输入激活模型对当前主题的相关记忆，并通过生成过程解决当前题。适当的用户可以通过简单地要求输入样本提示词，甚至零样本提示词来激活模型的记忆。这种零样本、小样本的学习能力让AIGC能够随时适应和理解特定的环境或领域。行业专用术语、特定这种自适应学习能力在业务场景中具有独特的优势信息之间的相关性和联系构建了巨大的知识网络，“为构建未来企业奠定了基础”。级知识库和决策支持系统”，上述白皮书显示。

张卫峰认为，AIGC目前已具备商业应用的基础，数据规模和数据质量保证是大模型应用的关键，保险行业作为数据密集型行业，拥有先天的数据优势，政策支持、业务需求和金融援助和保险行业将是人工智能大模型的利基应用之一。

对于目前的应用情况，众安保险中台总架构师颜晶告诉第一财经编辑“目前，保险行业对于AIGC的应用，处于比较观望的状态。第一，第二那么AIGC到底会产生什么效益呢？“是否能做到有很大的不确定性，一些领先的公司正在考虑更多的小额投资，这对行业来说是一个很大的模式。”

保险营销内容制作供应支持

具体来说，保险公司目前正在探索以下几个方面，包括营销文案、宣传文案、视觉设计素材创作，AIGC可以优化外部公关推文或用文字来创建文字。保险行业作为强监管者，对监管合规性有着更高的要求，合规性测试也有相应的应用。在实施方面，或者在办公室等有明显优势的领域，AIGC指出，办公室助理是对PPT框架创建的支持非常好，并且在保险业务层面，比如营销、客服场景，AIGC可以支持在了解用户的意思和意图后创建客服词语。AIGC在加强营销能力方面有比较广阔的想象空间，在客户服务方面也比较容易落地。然而，AIGC在与企业进行真正的有机化学反应方面仍处于探索阶段。

对于AIGC如何应用于保险营销，张伟峰指出，AIGC可以有效支撑保险销售内容的创作和供给。在保险销售领域，对保险产品知识、保险销售知识等内容支持的需求较高。在传统模式中，保险公司通常有专门的内容部门或采购渠道负责此类内容的制作和分发，保险公司本身也花费大量时间学习和创建此类内容，包括文字和示例。需要投资。和视频。等待。AIGC更高效的知识理解和内容创作能力，可以快速生成符合销售场景要求的内容，甚至可以直接提供多模块内容输出，大大提高销售场景中的内容供给效率。

“第二，AIGC可以有效打造保险策略和保险产品组合。保险产品销售个性化、组合化，不同客户在不同阶段推广保险时，转化概率不同。在实际销售场景中，用户信息或需求很大程度上是承保的。这是高度场景化、个性化的对话方式，保险人或代理人在接收和理解过程中，必须在各个环节或阶段进行转换，AIGC的内容处理模型完全是人类语言交互的，可以基于行动，销售场景可以快速帮助保险代理人“识别和理解客户需求，输出符合要求的产品策略或组合，大幅缩短计划制定效率，让决策过程更加有效。通过缩短，我们提高了转化率。”张伟峰说。

中韩人寿首席战略官刘大勇告诉本报主编，“目前很多企业都在利用AIGC，根据市场的海量信息来做重复性的工作。如果能够实现内外部联动，“我们可以通过获取知识并能够在内部部署来为企业提供更多便利，但这仍然是缺乏的。”

对此，严静指出，对于保险公司来说，有几种方法可以将通用大模型与公司现有数据有机结合。第一种方式是采用现有各大保险公司的做法。一些领先的保险公司正在培养自己的行业大模型。这相当于根据现有数据对一些预训练的大模型进行微调，创建了一个工业大模型。“这种方法实施效果很好，但是对数据质量和成本的要求非常高，所以需要大量的人才保留和技术支持，包括算力要求，所以只能由一些领先的保险公司来实施。燕京道“正是。”

“另一个很好的例子是‘PromptWordProject’，成本相对较低，不需要很高的计算能力，仅依靠通用大模型的能力来整合公司现有的数据和知识，嵌入企业的方法将知识融入大模型而不影响模型本身正处于探索阶段，众安保险以此策略为基础，将企业知识一键嵌入到中，进行相应的对话。”燕京说道。

数据安全和合规题出现

未来，AIGC在整个保险流程中将拥有更多想象空间。

张伟峰认为，AIGC不仅仅是一套生成对话、文章和照片的工具，而是一场可能类似于甚至比桌面计算和移动计算更具颠覆性的信息革命。首先，保险公司的能力结构将发生变化，这将大幅减少一线保险、承保、理赔等低附加值人员的数量，人均运营效率显着提高。发展“利用人工智能、管理人工智能”方向。其次，保险监管机构和行业保险公司对内容型保险从业者的管理和支持将逐步从支持保险认知大脑，即从提供内容转向提供解决方案，服务效率和速度将进一步提升。很大的进步。推广它。AIGC在个性化产品设计和定价、潜在风险预警和管理、经销商销售支持、定制营销材料设计、保险产品推荐和客户服务咨询、承保和理赔等领域也拥有广阔的想象力。

对于保险公司未来的导航路径，严晶并不建议保险公司投资建设自己的大型模式。“未来肯定会出现一两个更大的模型，它们将具有通用和工业能力。展望未来，大模型的策略很可能是通过生态系统建设来整合更多的行业知识。该公司计划与一些互联网制造商合作。这实际上会降低对人才的要求，缩短路径，让企业以较低的人才投入实现目标，但会对数据产生负面影响。复杂性、计算能力和财务投资要求本质上是无法降低的。”

AIGC在赋能保险公司的同时也面临诸多潜在挑战。严静表示“在使用层面，保险是一个监管严格的行业，因此会存在数据合规性和安全性的题。在有效性层面，有办法确保所创建的内容不会误导客户或造成负面影响。””我相信是这样。这也是您在使用过程中会面临的挑战。因此，AIGC如果直接面向C端用户，或者直接应用于业务场景，目前还不够成熟。”

张卫峰指出了人工智能大模型的数据安全和隐私保护、偏见和歧视、生成产品的准确性和可解释性、生成产品的权利和责任归属题以及利益和成本的平衡题。大规模模型训练和数据处理仍然是行业面临的紧迫挑战。如果这些题得不到有效解决，企业将面临许多风险，包括未来的监管处罚、收入损失和声誉受损。学术界和工业界现已达成可信赖的人工智能原则基线体系，发达国家正在落实法律和监管要求。我国最近还出台了全首部生成式人工智能行政法《生成式人工智能服务管理暂行办法》。因此，如何在法律和行业可信人工智能实践框架内设计和实施可信人工智能治理原则已成为人工智能治理工作的关键基石。

一、2000年泰康推出业内首款保险是？

早在泰康在线成立之前，泰康保险集团就开始围绕互联网用户的需求进行场景化保险创新。2000年推出首个“抗非专项保险”，2008年推出“列克”保险。中小企业创业者推出线上“创业保险”，2014年推出首个互联网社会保险“小额互助保险”，2015年推出首款免费模式产品“肥肠保”和“肥铁宝”。

二、福村宝是什么保险？

富村保是淘宝针对农村地区推出的保险。因为富存保是农村淘宝联合保险公司推出的线上场景保险，主要服务于农村用户。承保范围包括意外伤害、重大疾病、意外身故等保险，用户可以根据自身情况购买。富存保的推出，有效解决了农村居民的保险购买题，为农村居民提供了更加全面、周到的服务。如今，随着保险业的不断发展，越来越多的保险公司开始进入农村市场。未来，随着经济的发展和保险意识的增强，农村保险市场的发展前景将更加广阔。