大模型技術深度賦能保險行業白皮書大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)在人類科技發展的歷史洪流中，2023年無疑是大模型技術取得突破性進展的元年。與應用，積極探索其在保險業務中的無限可能。陽光保險集團作為行業的先行者和探索經過一年的實踐與沉淀，可以看到，2024年是大模型技術在各行各業的應用落:2大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)0203 9 9 2.3.1保險業數智化轉型是一個全方位多層級的漸進過 s40405 s 9 9 圖10》智能客服機器人技術架構圖 圖15 圖18 9大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)1.1大模型技術近一年的發展演變圖1大模型產業圖譜大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)預測，2024年用于訓練AI的數據中有60%將是合成數據。以Meta今年7月發布的高質量的真實數據已逐漸無法滿足大模型訓練與精細微調的需要，這促使合成數據復雜幾何問題提供了強大的數據支撐，展現了合成數據在特定領域應用的巨大潛力。DeepSeekMath項目則充分利用深度學習技術的優勢，創造性地生成了包含多種難度級升了模型在處理復雜數學問題時的性能表現，尤其是在深化對數學概念的理解與應用能同時，合成數據還有助于緩解數據隱私保護的壓力，通過創建匿名化或去標識化的數據大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)據的設計與驗證環節也需高度重視，以避免因設計不當或驗證不足而放大原有偏見或引復旦大學及南京大學等多家科研機構共同推出的OmniCorpus項目，再次將開源多模態數據集的發展推向了新的高度。OmniCorpus包含86億張圖大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)雖然量子計算在商業應用中還處于早期階段，但其在某些特定任務上展現出的巨大復雜數學問題上具有天然的優勢，這使得量子計算在未來有可能成為大模型訓練的重要強大的計算服務。這些平臺的支持使得研究人員和企業能夠更容易地訪問到高性能的計端側大模型定義為運行在設備端的大規模人工智能模型，這些模型通常部署在本地需求增長以及應用場景的不斷拓寬。2024年蘋果秋季新品發布會上，蘋果推出全新的大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)視頻生成模型是大模型技術中的一個新興領域，它允許從文本描述直接生成視頻內視頻生成模型利用深度學習技術生成高質量的視頻內容。隨著算力的提升和算法的大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)模語言模型和其他復雜任務中得到了廣泛應用，顯示出其在處理大規模數據和復雜問題門別類，然后分給多個特定的“專家”進行解決，提高了模型的效率和靈活性。例如，端側大模型作為人工智能領域的重要分支，其核心優勢在于能夠直接部署于智能手大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)今年5月21日，面壁智能公司隆重發布了其新一代端側多模態模型?MiniCPM-Lla-此在實際應用中必須權衡上下文窗口的大小大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)僅是技術創新的象征，還促進了知識的共享和協作，更是人工智能領域開放合作精神的大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)金融機構紛紛推出自己的AI大模型，如工行的AI大模型技術已實現56個新增業務場景落市場規模已達到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用優勢。盡管醫療數據的互不連通和近乎為零的容錯率給醫療大模型的商業化帶來了挑戰，但仍有不少企業和研究機構推出了自己的醫療大模型產品，如醫聯的大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)大模型還在智慧城市建設和媒體娛樂領域展現出廣泛的應用前景。在智慧城市建設最近一年大模型技術在各行各業的應用情況呈現出蓬勃發展的態勢。隨著技術的不大模型的出現，使得具身智能在感知、理解和規劃任務上的泛化能力得到了顯著提大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)型，可以生成高質量、符合人類寫作習慣的文本內容，極大地提高了內容生產的效率和大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)1.2大模型技術在保險行業的應用現狀及成效1.2.1應用現狀大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖2保險業大模型應用成效初現通過深入追蹤分析保險企業大模型應用的最新進展，我們觀察到該通過深入追蹤分析保險企業大模型應用的最新進展，我們觀察到該技術在保險行業自ChatGPT等生成式AI技術的突破性進展以來，保險行業迅速認識到其潛在的巨大大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)在初步驗證大模型技術的價值后，保險企業開始將目光投向那些能夠帶來更高業務1.2.2應用成效大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)運營成本降低：通過自動化和智能化的手段，大模型技術顯著降低了保險公司在人大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)1.2.3面臨挑戰此外，還需要考慮系統的并發處理能力，即在高并發請求下仍能保持穩定的推理速保險行業受到多個監管機構的嚴格監管，這些監管機構對技術的使用提出了明確的大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)建立和維護大型模型系統需要巨大的技術投入和持續的運維支持。為了應對這一挑大模型技術在保險行業的初步應用已顯現出效率提升、客戶體驗優化及風險管理能大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)2.戰略視野與行業篇2.1全球保險行業的發展趨勢2.1.1保險業面臨前所未有的挑戰在當今這個日新月異的數字時代，全球各行各業都在經歷著生成式AI帶來的前所未有的變革與重塑。作為傳統金融行業的重要組成部分，保險業也面臨著前所未有的挑戰隨著消費者需求的不斷升級，保險業傳統的產品與服務模式已難以滿足現代消費者的需求?？蛻粼絹碓狡谕@得個性化的保險解決方案，這要求保險公司能夠提供定制化能等技術提供創新的保險產品和服務，加劇了市場競爭。這些新興公司通常具有更強的技術創新能力和更快的市場響應速度，對傳統保險公司構成了巨大的挑戰。他們通過提供更靈活的定價策略和更高效的服務流程，吸引了大量客戶，迫使傳統保險公司必須加快自身的創新步伐。大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)候變化帶來的極端天氣事件增加了保險業的賠付風險，而網絡安全問題則給保險公司帶保險公司在運營過程中面臨著大量的數據處理和分析工作，傳統的手工操作不僅效2.1.2數智化轉型是解決之道及不二選擇數智化轉型不僅是保險企業應對當前挑戰的必然選擇，更是實現長遠發展的必由之大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)數智化轉型可以顯著提高保險公司的運營效率。通過自動化和智能化的數據處理和大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)2.2國內外相關政策分析2.2.1國內政策密集出臺圖3國內人工智能政策大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)國際競爭力的數字產業集群，這一舉措標志著人工智能已成為國家發展戰略的重要組成大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)持通用及垂直領域人工智能大模型的訓練與發展，為人工智能產業的創新發展注入了新2024年9月11日，《國務院關于加強監管防范風險推動保險業高質量發展的若干意大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)濟社會發展的全景圖。行動計劃提出，將通過實施5個對標全球領先水平的標桿型應用工程、組織10個引領全國的示范性應用項目、推廣一批具有廣泛應用前景的商業化應用成球影響力的人工智能創新策源地和應用高地。類創新主體的科技創新活動提供全鏈條全生命周期金融服務，精準支持國家重大科技任大模型技術深度賦能保險行業白皮書(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建的關鍵節點，各大經濟體在政策與立法層工智能監管邁入了一個全新的時代。該法案旨在為AI技術的發展與應用設定嚴格的規范大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)2.3保險業數智化轉型進展國保險行業在這一轉型過程中表現出了獨特的發展脈絡和驅動因素，同時也面臨著一系大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)保險公司需要站在全局視角進行長期統籌規劃，由點及面實現從局部業務的優化升級到2.3.1保險業數智化轉型是一個全方位多層級的漸進過程產品創新：隨著消費者需求的多樣化，保險公司推出了更加靈活和定制化的保險產大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)2.3.2保險業數智化轉型進展大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)數據治理：保險公司認識到數據在數字化轉型中的核心作用，紛紛加強數據治理工大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)各保險公司紛紛探索并構建了多元化的保險科技生態圈模式，這些模式不僅涵蓋了傳統高業務處理效率。同時，這種資源共享也有助于保險公司更好地了解客戶需求和市場變大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)數據保護與隱私：加強數據保護技術的投入和應用，確保客戶數據的安全性和隱私與服務的創新、運營流程的智能化改造到風險管理能力的提升和合規與監管的強化管理大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)3.保險業落地實踐篇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產品營銷場景，后者要求大模型具有更高的知識覆蓋率和回答準大模型實踐的探索，業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為，大模型最終很可能會成為一種基礎設施，因此保險企業建立行業領先的大模型應用的最佳方式是在內部搭建靈活可切換的底座架構，兼容三種路線，支持內外在保險企業尋求解決業務問題的過程中，直接采購已經訓練好的大模型成為一種越務提供商針對市場規模較大的行業或通用性較強的業務場景，推出了特定領域的專用大大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)當前，保險企業基于已有大模型服務做工程化適配已經成為一種高效且經濟的解決滿足其特定需求的保險企業來說，基于現有基礎大模型進行工程化適配幾乎成為一種必大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)直接使用大模型服務適用于不涉及數據安全的場景，可通過引入開源大模型或租賃深度研發大模型這種路線適合于那些擁有較多財務資源和技術資源的大型保險公3.1.2關鍵環節及技術大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)大模型本身的能力是提示詞工程效果的上限。如果基礎大模型在訓練時已經納入了大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)檢索增強生成技術的核心在于構建和維護一個高質量的知識庫，這個知識庫應包含常用的微調方法包括有監督微調和低秩微調。有監督微調在標注數據上進行模型參大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)微調的優勢在于其能夠顯著提升大模型在特定任務上的準確性和泛化能力。特別是和系統層面的優化策略以及特定技術方法的應用，可以有效地提高大模型在推理階段的大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)設計和實現通常依賴于以下多個關鍵組件和技術的集成，以實現其智能化和自主化的大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)規劃（Planning規劃組件是智能體進行決策制定的關鍵部分。它根據當前的環境大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)向企業場景的星火企業智能體平臺，可一鍵接入訊飛AI能力、提供企業場景下高頻的信大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)3.2保險垂直領域大模型構建及評測3.2.1保險垂直領域模型構建為了適應各種復雜的應用場景，保險垂直領域大模型的構建需要綜合考慮業務、數大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)僅需要能夠準確地分析和預測保險業務流程中的多種情況，還需要能夠與用戶進行有效圖4陽光正言GPT技術架構圖大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)為滿足內部多樣化場景的需求，陽光正言GPT的建設采用了多尺寸大模型構建的ss大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)3.2.2保險垂直領域大模型評測體系金融行業作為一個高度專業化和數據密集型的領域，對大模型的評測體系有著獨特的需大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)盡管通用和金融行業特定的評測體系為大模型的評估提供了基礎，但直接應用于保大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)S-Eval是陽光保險為保險行業大模型量身定制的綜合性測評基準，該測評基準致力于全面評估大模型在保險領域的通用能力及專業能力。S-Eval的作用主要體現在以下兩型時提供公平、公正和公開的統一標準；其次，作為陽光保險集團內部使用的評測集，深入地評估了大模型在真實多輪對話中的表現，全面考察了上下文理解、記憶和對話大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)S-Eval構建兩個行業評測基準，分別從保險通用能力和保險專業能力兩個不同維度對大模型進行評測。保險通用能力評測旨在幫助大模型底座團隊選擇性能最優的保險垂圖5S-Eval評測體系架構圖大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖6S-Eval評測方法示意圖大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖7S-Eval評測層級大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)4.大模型安全風險與治理篇大模型在保險行業等多個領域內已展現出超越傳統方法的能力水平，為理賠定損、的革命性飛躍都伴隨著社會的深刻變革與潛在的不確定性。隨著大模型在保險行業應用的重大挑戰。保險行業作為金融領域的重要組成部分，涉及大量敏感的客戶信息和巨額的資金流法律責任等多個維度，對大模型的安全發展提出了全面而具體的要求，為保險行業的大模型安全治理提供了政策指導。期間正式發布，不僅標志著我國在人工智能安全治理領域取得了具有里程碑意義的進大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖8大模型安全風險與治理措施總覽大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)4.1綜合治理措施大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)4.2訓練數據4.2.1安全風險大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)4.2.2治理措施全生命周期內，務必遵循數據收集使用和個人信息處理的嚴格安全規范，確保用戶控制大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)4.3算法模型4.3.1安全風險大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)4.3.2治理措施則是通過引入那些經過細微調整即可導致模型誤判的對抗性樣本，將這些樣本納入訓練大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)4.4系統平臺4.4.1安全風險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深度賦能保險行業白皮書(2024)期穩定的合作關系，并加強對供應商的監督和管理，確保其產品和服務的安全性與穩定4.5業務應用4.5.1安全風險大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)4.5.2治理措施面的安全屏障。這包括進行輸入輸出風險檢測，通過人工維護的敏感詞庫和構建分類模大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)對敏感數據的訪問，確保只有經過授權的員工才能接觸特定數據集。在數據輸入大模型4.6倫理與合規4.6.1安全風險大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)4.6.2治理措施大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)5.場景應用與效果篇務，幾乎每一個業務環節都在探索大模型技術的應用可能性。為深入剖析大模型技術在保險行業的最新應用成效，總結并分享寶貴的實踐經驗，本章旨在全面呈現國內外保險公司在這一領域的積極探索與落地成果?；趶V泛而細致的案例征集與深入調研，我們精選了來自21家國內外知名保險公司的共計55個典型案例進行深入剖析。下圖是對這些典型案例的概覽。圖中上半區域梳理了保險行業中各關鍵環節以及跨領域通用應用的大模型技術案例，旨在展現大模型的多元應用場景；而下半區域則清晰展示了這些案例與具體保險企業之間的對應關系，便于讀者快速定位并深入了解每一家企業在推動大模型技術應用方面的獨特貢獻與創新大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖9應用案例全景圖大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)5.1大模型優秀應用案例?國內篇5.1.1陽光保險大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖10智能客服機器人技術架構圖車險全線上銷售機器人借助陽光正言GPT，通過人機交互的方式為客戶提供車險投大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖11養老陪伴機器人功能示意圖大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)顯著提升陽光人家·佘山社區的整體服務質量，為社區居民提供更加人性化、個性化的養借助大模型，探索建立多圖像關聯分析能力與風險決策模型，綜合分析車輛損失影5.1.2中國人保型以深度理解保險行業的專屬通用大模型為底座，面向垂直業務領域的自研場景大模型大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)次模型迭代優化，研發了人保首個百億級參數的專屬問答領域大模型。在通用能力基礎5.1.3中國人壽主動擁抱大模型前沿技術，進行相關試點研究和成果孵化，自主搭建公司大模型應用中大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖12國壽投資大模型應用中臺大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)智能知識庫分析：大模型結合向量數據庫的方式為讓其具備領域級知識理解能力提大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)過程中都可能出現數據安全和隱私保護等多方面的問題，尤其是在處理敏感個人信息和大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖13國壽投資GPT其中多模型體驗官集成了11家大模型公司26個細分版本的基座模型，員工大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖14國壽知識檢索大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)公司從內外規的智能問答，到投前的風險發現、投中的風險識別以及投后的風險監提供更全面的決策支持；利用大模型技術的抽取能力從各類投資報告和合同中提取關鍵要素信息，用于數據填報、條款對比、合同審核等業務場景，降低人為疏忽帶來的操作有的大模型應用開發平臺能力，把大模型作為基礎能力，重點關注大模型如何與場景結提高內部經營管理的效率和質量，建成國壽財險公司以大模型及平臺為核心，各應用服據主要建設了對實時業務數據的調用以及部分運維文檔、營銷知識文檔、制度文檔等數大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)建設一個可在垂直業務場景下快速構建大模型應用的工具平臺，搭建完整大模型應展大模型技術在國壽財險的首次引入和應用。建設了可直接體驗大模型能力的小財大模大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)據不僅為責意險的精細化運營提供了有力支撐，還幫助分公司根據歷史及新增分項賠付廣東省分公司根據實際信息抽取的場景，與總公司共同撰寫了輸出效果較為穩定的提示詞，并直接讓大模型以json格式返回相關數據，實現了系統與小財大模型的無縫對大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)國壽財險廣東省分公司積極探索業務場景，借鑒前期理賠計算書信息抽取場景積累的經驗，發現小財大模型能夠從一線展業人員發送給出單員的碎片信息中結構化提取出大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)傳統的大案識別上報主要通過人工進行，面臨以下三大難點問題：反應慢?識別環截至目前，湖北分公司已借助小財大模型過濾案件處理快?接入實時報案數據流之后，能夠非常及時地給出指導性意見，時效甚至先大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)5.1.4平安保險平安集團正在研發上千億參數的模型PingAn大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)專門打造了一個面向壽險領域的大模型，以應對這些挑戰。通過將這一大模型集成到大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)術的應用在保留大模型通用處理能力的同時，還能針對壽險領域的特定需求進行精準微大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)經過這些策略的優化，模型在準確性、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及AI建議書。銷售商機支持輔助經營觸客，推薦講解素材及異議話大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)5.1.5泰康養老GLM等大模型，以及部署開源大模型微調的方式進行驗證，根據驗證結果，最終選擇大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)未來，泰康養老計劃進一步優化和擴展AI平臺的功能，逐步實現大模型的私有化部大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)框架與邏輯，配合以實戰驗證的最優質話術和人性化評分機制，最終實現全系統批量安5.1.6中國太保中國太保大模型項目建設目標一是打造穩定高效的大模型基座，二是探索數字勞動高效開發前臺數字崗位提供支撐；四是建設行業首個具備服務能力和專業深度的數字勞大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)因在于缺乏業務know-how的系統性梳理以及缺少大模型應用的營運團隊來保證項目初大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖16太保項目建設藍圖大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖17太保項目總體技術框架大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)案責免判定方面，健康險理賠審核數字勞動力判斷準確率超過人工預審準確率5個百分階段的系統自動化程度較高，而判責/剔費階大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)審計數字勞動力通過建設前臺智能核查數字員工、中臺綜合分析數字員工以及后臺5.1.7華農保險華農保險在提升日常辦公效率與優化保險業務流程的雙重戰略方向上，穩步推進大模型能在短短5分鐘內引導保險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深度賦能保險行業白皮書(2024)萬行的自有系統代碼進行了清洗和語料庫構建，確保了模型訓練的高質量和高效能。此目的數據擴展和標注工作，為華農保險在人工智能領域的深入探索提供強有力的數據支為了在AIGC時代提升企業的核心競爭力，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構在實施大模型技術應用時可能大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)展到更多復雜業務場景中。這樣的策略不僅是基于公司對大模型技術應用的逐步探索和在研發階段，各業務部門與技術團隊緊密聯動，確保大模型的研發工作能夠緊跟業務需功地在超過20個核心業務場景中得到了廣泛部署和應用。這些應用場景不僅包括人力資和部署，將大模型應用的上線時間從原先的平均5至14個工作日大幅縮短至最快僅需進入到2024年，華農保險開始更加重視將大模型技術融入保險行業的日常工大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)定時任務由大模型自主學習運維群當天新增的用戶提問和真人運維的回答，不斷自動豐圖19企微運維機器人大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)華農保險在推動大模型技術對公司業務流程的持續賦能過程中，始終秉持開放合作實現了對公司多元化業務場景下大模型賦能需求的靈活切換與高效適配。通過星問中臺大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)其是資源投產比方面的量化評估，仍然是保險行業在大模型落地應用過程中面臨的一大大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖20華農保險大模型微調效果為進一步確保微調后的代碼大模型能夠在實際應用中發揮其賦能潛力，公司構建了大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)中臺的場景高度適配性與快速部署能力，外部業務系統與大模型應用的對接開發周期大驗證集上的預測性能相較于調優前提升了約2.4僅給公司未來深化大模型在業務場景中的應用提供了寶貴經驗，對于中小金融機構的智大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)5.1.8眾安保險圖21眾安AIGC中臺-眾有靈犀大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)5.1.9信美相互人壽大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)過程使得模型能夠更加精準地適應特定的業務需求和數據分布，從而提高其在特定任務通過這三個層次的有機結合，信美的大模型平臺在實際應用中展現出了卓越的性能和可靠性。這樣的架構設計，為信美在知識管理領域的深入探索和創新提供了堅實的基大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖22信美大模型保險垂直應用演進大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)3.0之后信美在大模型應用發展的未來規劃中，致力圖23信美大模型應用方案大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖24基于信美Chat-Trust3.0的知識助手大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)5.1.10元保元保作為保險科技領域的先行者，依托開源大模型的強大能力與元保在保險領域積新出現的用戶意圖，意圖數量快速翻倍，實現在多輪對話和多主題切換中跟用戶持續互大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)效破解了人工客服體驗參差不齊及理賠效率不高等在內的長期困大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)5.1.11中科萬國幫助保險公司實現更快速、更準確的理賠處理，包括根據客戶提供的理賠申請材料和保大模型平臺體系在前端支持文本格式以及圖片格式內容的輸入，結合垂類領域知識庫，以及對原始知識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務圖25中科萬國大模型平臺體系大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)圖26中科萬國大模型數據建設圖27中科萬國大模型應用案例大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)中科萬國在應用大模型方面采用輕量級的技術方案，以私有化預訓練的大模型為基圖28中科萬國大模型應用方案目前，在重疾判責應用場景以及傷殘等級應用場景，結合中科萬國加工的特定知識大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)5.1.12香港富衛集團富衛集團在大模型應用方面表現出了顯著的前瞻性和實踐成果。作為一家泛亞洲人大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)5.2大模型優秀應用案例?國際篇5.2.1瑞士再保險和質量，通過快速響應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知容匯集了醫學和承保專業知識、精算知識，且始終緊跟最新的醫療、監管和技術發展。大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)5.2.2安盛集團大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)器學習來簡化復雜財產索賠流程的工具，通過捕獲關鍵數據點和簡化索賠分診流程來提5.2.3安聯集團聯集團范圍內不斷發展和提高我們的數據質量?不僅在安聯商業險，而是在安聯集團的所有實體中?以訓練我們使用的模型。這有助于我們評估和模擬極端天氣事件，例如收大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)之前，理賠團隊需要根據靜態業務規則和不完整的信息手動將每個新索賠分配給相應的5.2.4丘博保險程中生成性人工智能的先驅。這一合作伙伴關系旨在通過自動化文檔處理和消除手動干Cytora的平臺利用生成式AI以無與倫比的性能、可配置性和可擴展性數字化保險工大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)5.2.5怡安保險怡安加拿大的員工預計將在2024年年底前開始使用這個平臺，而整個怡安集團將分5.2.6第一生命大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)5.2.7好事達保險好事達保險（Allstate）在其客戶服務中應用了名為Amelia的人工智能認知代理。Amelia的引入不僅提高了客戶服務的效率，還有助于確保每個客戶的需求得到滿足終目標是讓Amelia能夠與客戶直接互動。通過Amelia和其他人工智能程序的配合使用，好事達保險已經縮短了通話時間并提高了首好事達保險當前正致力于實現公司與客戶互動的現代化，目標是將更多的互動轉移5.2.8奧斯卡健康大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)注于更高階的任務，從而提升效率。這僅僅是開始?研發表明GPT-4在某些情況下可以5.2.9考貝爾大模型技術深度賦能保險行業白皮書(2024)MooGPT運用強化學習技術，為指定的保險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，基于動態演變的規則集自動承保類似風險。“生成式人工