近日，众安保险(06060)与众安科技共同发布国内保险业首份生成式人工智能技术应用白皮书《AIGC/ChatGPT保险行业应用白皮书》(下称《白皮书》)。
《白皮书》通过专家调研形式，对技术在保险领域30余个具体应用环节以及AIGC场景应用点进行了梳理，并从多个维度对应用场景的技术落地可行性形成预判。同时整理了国内外多项技术标准研究与政府制度、投融资市场整体分析以及带来众安在该技术领域的应用探索。
众安保险总经理姜兴指出：“人工智能技术进化的拐点已至，我们坚信其未来进化的潜力和速度一定会远远超过想象。未来已来，正是带着这份紧迫感和对未来智能的憧憬，众安发布这份报告，供保险行业的同仁们共同探讨和交流。”
AIGC(AI Generated
Content，生成式人工智能技术)是指一种可以学习复杂数据结构和规律，并用这些规律来生成新内容、新数据或解决问题的算法。其与传统机器学习算法相比，人工智能内容生成的质量提升具备非线性的指数性发展特征。
AIGC助力保险全链路提质增效
近年来，美国、欧盟、中国等全球主要经济体，都从国家级政策层面倡导人工智能技术的发展。2023年4月，“通用人工智能”更是首次在中共中央政治局会议中提及。
《白皮书》详细拆解了AIGC在保险业33个具体可落地应用环节，不仅可以在保险产品设计、精算、营销、运营和客服等全链路环节提供深度技术赋能，同时还可以应用于险企日常办公、研发提效等多个方面。
《白皮书》认为，在短期内保险机构需积极应对LLM模型选择及研发挑战，推动AIGC技术在多模态营销内容及策略推荐、智能客服、代码智能生成等领域的广泛应用;在中长期，个性化产品营销将成为保险机构差异化竞争的核心能力，是当前各个险企积极布局的方向。
根据可行性研究显示，在产品营销过程中，日常使用AIGC技术快速生成制作文案内容、视觉设计等各类营销素材，原本3天的营销素材制作周期可以缩短到3小时，并可以生产多套不同风格的视觉素材，优化推文效果，赋能销售营销。
在客户服务环节，利用AIGC实现智能客服系统。客户能够通过自然语言与保险公司进行交互，AIGC可以根据客户的问题或者需求，智能地回答客户的问题，或者引导客户到相应的服务流程。同时，AIGC还能够智能地识别客户的情感状态，例如是否满意、不满意等，从而实现更好的服务。
同时《白皮书》还指出，未来AIGC技术或可应用于理赔流程，根据客户提供的理赔申请材料和保单信息，自动化完成或辅助客户完成理赔处理的申请、索赔、理赔评估、审核、结算等各个环节，从而提高理赔效率、降低成本、提高客户满意度。
众安科技探索输出快速、可靠、可控、可复制的AIGC模型应用模式
自2013年成立以来的十年间，众安保险秉承「保险+科技」双引擎驱动战略，坚持将科技与保险进行全流程的深度融合。众安科技作为众安保险下属科技子公司，当前已规划在全系列产品中加入AIGC技术等大模型能力，探索出一条快速、可靠、可控、可复制的AIGC模型应用模式，赋能保险机构客户数字化转型。
众安科技联席CEO钮程昊表示：“产品研发方面，众安科技正积极探索将AIGC置入众安科技全系列产品的可行性。在未来，结合自身和众多合作伙伴的实践经验，借助于AIGC技术的赋能，深度融合到科技产品中，全面提升产品的易用性、智能化和高效运营。”
例如营销产品方面，将进一步突破多模态营销内容生成、营销策略推荐等线上化运营能力;在核心产品方面，将积极落实系统配置及运营过程自动化的实现;在经代信息化产品方面，有望实现千人千面培训及营销赋能;在DevOps产品和数据产品方面，代码智能生成、数据分析及调用自动化，经营预测及优化自动生成等应用将成为可能。
另一方面，AIGC技术可以很好的解决科技输出行业常出现的产品冷启动过程内容不足、系统复杂学习使用成本高、业务运营系统智能化不足等痛点，帮助众安科技优化原有的输出环境与效率。
“AIGC+保险”未来可期
人工智能技术的应用已经引起国内保险行业的广泛关注。《白皮书》指出，虽然AIGC技术在保险业大规模商业应用仍面临诸多挑战，但该技术仍有望成为保险机构决胜未来的重要战略性工具。
《白皮书》列举了保险行业在AIGC生成式人工智能技术应用时面临的挑战，比如营销环节，可能会遇到设计产出物的版权问题、专业适配保险数据的模型训练问题、客户个人信息的安全问题等。
在运营环节，可能会产生保险核心数据的合规使用问题、输出结果准确性等问题。在实际应用中，企业应全面考虑数据质量、语义理解、安全风险、误解风险、用户需求等问题，确保模型的准确性和可用性。同时，开发者和使用者需掌握相应技巧和经验，结合人工智能和人类判断，实现最佳的协同效果。
机遇与挑战并存。AIGC技术展现出来的自然语言理解能力、大数据处理能力、多领域应用能力、模型可扩展性和可定制性等优势，使得其在细分金融领域的应用有着广泛的前景和潜力，险企宜尽早拥抱该技术，密切跟踪商业发展动态。
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