大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書-2023.12

大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）前

言以ChatGPT為代表的大模型技術，正以前所未有的速度深刻改變整個人類社會。比爾蓋茨提出：“ChatGPT歷史意義不亞于PC或者互聯(lián)網(wǎng)誕生”。馬斯克認為：“ChatGPT將顛覆世界”。馬化騰在2023年騰訊股東大會上回應有關ChatGPT和AI相關的提問時說：“我們最開始以為是互聯(lián)網(wǎng)十年不遇的機會，但是越想越覺得，這是幾百年不遇的、類似發(fā)明電的工業(yè)革命一樣的機遇”。2023年7月13日，國家網(wǎng)信辦聯(lián)合國家發(fā)展改革委、教育部、科技部、工業(yè)和信息化部、公安部、廣電總局七部門共同制定《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，為國內大模型技術研發(fā)及應用提供了政策支持和合規(guī)指導。作為中國保險行業(yè)的深耕者，陽光保險集團立足全球視野，從大模型技術與保險底層邏輯出發(fā)，認為大模型技術將從根本上改變和賦能保險，保險業(yè)需要與時俱進，把握戰(zhàn)略機遇。事實上，人保、平安、太保、泰康、眾安、Zurich

Insurance、Paladin

Group等國內外保險公司和保險科技公司已經(jīng)迅速行動，圍繞大模型研發(fā)及應用進行布局，啟動大模型在保險應用的主題創(chuàng)新。陽光保險集團于2023年初即啟動“陽光正言GPT大模型戰(zhàn)略工程”，積極探索和實踐如何應用大模型技術重

構保險業(yè)務模式。我們認為，聯(lián)合產(chǎn)學研各方單位，深入研究大模型的技術原理，分析各保險公司和保險科技公司的大模型應用案例，將對大模型技術在保險行業(yè)落地提供實用的理論和方法。因此，陽光保險集團聯(lián)合清華大學五道1大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）口金融學院、中國保險學會、北京百度網(wǎng)訊科技有限公司、中國科學院計算技術研究所智能信息處理重

點實驗室共同研究編寫了《大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書》。白皮書聚焦大模型關鍵技術與核心能力，結合政策環(huán)境，深入剖析大模型在保險行業(yè)的多維應用場景與價值，為保險行業(yè)如何應用大模型技術、實現(xiàn)價值創(chuàng)造，提供實用參考建議。白皮書系統(tǒng)闡釋了大模型技術與保險在底層邏輯上存在的天然契合性。一方面，大模型技術充分利用互聯(lián)網(wǎng)上的一切數(shù)據(jù)，從而具備更高的準確性、更強的泛化能力、更低的應用門檻，實現(xiàn)了在傳統(tǒng)深度學習基礎上的性能飛躍，滿足了各行各業(yè)在多元場景中的應用需求；另一方面，保險天然就與數(shù)據(jù)緊密相連，豐富的應用場景使得保險成為大模型技術的絕佳應用領域。這種天然契合性，使得大模型和保險的結合將從“能力涌現(xiàn)”逐步走向“價值涌現(xiàn)”，其價值創(chuàng)造也將向從量變到質變、從改變到變革、從變革到顛覆逐步演進。大模型的深度認知能力，將改變行業(yè)對風險認知與管理的能力，推動保險行業(yè)的精算模式從“粗放預測”向“精準預知”升級，推動風險管理從相對被動的“等量管理”向相對主動的“減量管理”轉變。這一轉變將重

塑保險行業(yè)的商業(yè)模式，引領一場顛覆性的變革，開啟保險業(yè)新的發(fā)展篇章。面對當今世界百年未有之大變局，我國在黨的二十大精神指引下，以全面建成中國式現(xiàn)代化為主要目標進行了全方位戰(zhàn)略布局。2023年10月30日召開的中央金融工作會議指2大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）出：“金融是國民經(jīng)濟的血脈，是國家核心競爭力的重要組成部分”、“做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融五篇大文章”。保險業(yè)需要提高認識和站位，系統(tǒng)分析面臨的形勢、問題和挑戰(zhàn)，堅定不移地推動保險改革與創(chuàng)新。我們認為，本次《大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書》的發(fā)布恰逢其時，為保險業(yè)做好科技金融和數(shù)字金融兩篇大文章提供了有力支撐。我們將堅定地走在創(chuàng)新前沿，將大模型技術與保險業(yè)務深度融合，為保險行業(yè)從科技賦能向科技引領的轉變探索更多可能性。同時，我們也將與各界合作伙伴攜手共進，共同推動科技保險和數(shù)字保險的發(fā)展，共創(chuàng)保險行業(yè)的美好未來！編委會3大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）掃碼查看電子書加入大模型深度賦能保險行業(yè)交流社區(qū)4大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）目錄CONTENTS1大模型發(fā)展迅速加速AI價值升級·

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111.1

大模型技術創(chuàng)新，能力顯著升級·

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111.2

生態(tài)日益完善，推動大模型落地應用·

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141.3

政策持續(xù)出臺，助力大模型產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展·

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16應用場景豐富大模型助保險業(yè)增效提質·

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202.1

保險領域：全業(yè)務流程賦能·

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2022.1.1

投研：分析市場趨勢、優(yōu)化資產(chǎn)組合·

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212.1.2

產(chǎn)品設計及定價：挖掘客戶需求、定價精準化·

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212.1.3

營銷：賦能代理人、優(yōu)化銷售流程·

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222.1.4

承保：更精準的風險評估·

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232.1.5

理賠：定損智能化、助力欺詐識別·

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232.1.6

服務：賦能坐席

優(yōu)化客戶體驗·

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242.2

通用領域：提升內容生成與分析效率·

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252.2.1

辦公：輔助內容生成，降本提效·

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252.2.2

HR：提升招聘效率、優(yōu)化員工服務·

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252.2.3

財務：分析和決策更準確高效·

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262.2.4

法務：分析歷史案例、快速合同審查·

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272.2.5

經(jīng)營決策及管理：輔助戰(zhàn)略規(guī)劃及策略優(yōu)化·

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272.2.6

風控：識別風險，提升安全性·

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282.3

數(shù)字人與數(shù)字員工：智能化程度提升·

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292.3.1

數(shù)字人·

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292.3.2

數(shù)字員工·

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303大模型開放平臺建設打造可信大模型底座·

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325大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）3.1

大模型開放平臺架構·

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323.2

垂直領域大模型：更懂保險的大模型·

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353.2.1

訓練方法·

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353.2.2

基座模型選擇·

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373.2.3

數(shù)據(jù)來源·

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373.2.4

挑戰(zhàn)及應對·

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383.3

插件集市

實現(xiàn)大模型與外部系統(tǒng)鏈接·

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393.4

大模型研發(fā)工具

提升模型研發(fā)效率·

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403.5

智能路由和審核

實現(xiàn)大模型動態(tài)調度和內容安全·

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413.6

大模型應用安全與合規(guī)·

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423.7

保險業(yè)大模型評測體系·

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444積極探索落地大模型價值全面初現(xiàn)·

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464.1

國內險企躬身入局，初步探索AIGC應用落地·

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474.1.1

陽光保險：正言大模型開放平臺賦能保險及辦公全業(yè)務流程·

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474.1.2

中國人保：打造并發(fā)布人保大模型，多場景應用落地·

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534.1.3

平安：推出數(shù)字人產(chǎn)品、建立精準信用評級體系·

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554.1.4

太保集團：數(shù)字員工助力審計監(jiān)督提升·

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564.1.5

泰康：積極構建生態(tài)，打造大模型原生應用·

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584.1.6

眾安保險：將AIGC置入科技產(chǎn)品，打造系統(tǒng)應用全新體驗·

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594.2

國外險企積極轉型，營銷承保服務業(yè)務全覆蓋

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604.2.1

PaladinGroup：承保工具UnderwriteGPT·

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604.2.2

CorvusInsurance：利用Corvus

RiskNavigator平臺實現(xiàn)核?！?/p>

614.2.3

Simplifai：Insurance

GPT助力自動化索賠管理············

61·

624.2.4

蘇黎世保險：使用ChatGPT輔助理賠及承保·········4.2.5

印度Plum：PolicyGPT聊天機器人，進行客戶聯(lián)系服務·

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634.2.6

Helvetia：利用Clara推進客戶服務·

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636大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）4.2.7

Tokio

Marine&NichidoFireInsurance：撰寫答案草稿·

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634.3

互聯(lián)網(wǎng)公司妥善布局，提供一體化解決方案·

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644.3.1

微軟O?ce打造辦公“全家桶”·

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644.3.2

Google將生成式AI應用于Workspace·

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644.3.3

國內互聯(lián)網(wǎng)公司布局辦公領域及數(shù)字人·

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645挑戰(zhàn)與機遇并存積極布局加速賦能·

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665.1

大模型能力持續(xù)升級，應用前景可期·

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665.2

強化治理，推動大模型可持續(xù)發(fā)展·

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685.3

多方協(xié)同，構建大模型發(fā)展新生態(tài)·

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695.4

面臨的挑戰(zhàn)72·

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·5.5

應對措施建議·

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737大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）8大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）圖目錄CONTENTS圖1

大模型的內涵與特征·

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13圖2

“十四五”期間人工智能相關重要政策·

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17圖3

近年保險行業(yè)人工智能相關政策·

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18圖4

大模型賦能保險全業(yè)務流程·

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20圖5

正言大模型開放平臺系統(tǒng)架構圖·

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34圖6

垂直領域大模型訓練的三類主要方案·

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36圖7

車險全線上銷售機器人產(chǎn)品架構·

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48圖8

FAQ-DocQA-Chat問答鏈路·

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49圖9

預制或自定義各類人設，支撐多類辦公文案場景·

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50圖10

端午節(jié)營銷海報生成·

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51圖11

基于自然語言，實現(xiàn)報表自動生成·

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52圖12

不同模型自助切換，提供更優(yōu)質的答案·

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52圖13

構建集成開發(fā)工具常青藤輔助編程插件，實現(xiàn)代碼輔助·

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53圖14

人保大模型產(chǎn)品規(guī)劃·

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54圖15

商湯AI治理理念·

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689大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）10大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）1.大模型發(fā)展迅速

加速AI價值升級在人工智能的發(fā)展歷程中，大模型技術的崛起無疑標志著一次歷史性的突破。隨著參數(shù)規(guī)模和數(shù)據(jù)規(guī)模的顯著增長，大模型在各類任務中展現(xiàn)出更高的準確性、更出色的泛化能力以及更低的應用門檻，從而滿足了各行各業(yè)日益多元化的需求。學術界、研究機構、產(chǎn)業(yè)界以及各級政府均對大模型給予了高度的重

視，從算法模型、技術生態(tài)、落地應用和政策環(huán)境等多個層面，推動通用大模型和領域專用大模型的快速發(fā)展和應用。1.1

大模型技術創(chuàng)新，能力顯著升級大模型，包括廣義的人工智能預訓練大模型及狹義的大型語言模型（Large

LanguageModel，LLM），是一種具有龐大參數(shù)規(guī)模和高度復雜性的機器學習模型。通常來說，這種模型的參數(shù)量能夠達到數(shù)十億，甚至擴展到數(shù)萬億的驚人規(guī)模。通過在廣袤無垠、未加標注的海量數(shù)據(jù)中進行大規(guī)模的預訓練，這些大模型能夠深入挖掘并掌握眾多微妙的模式、規(guī)律和知識。它們展現(xiàn)出了驚人的“涌現(xiàn)”現(xiàn)象，即模型性能的準確性、表達能力的強度以及泛化能力的廣泛性都展現(xiàn)出了卓越的優(yōu)勢。這種“涌現(xiàn)”現(xiàn)象是大模型最引人注目的特征之一，也是它們在自然語言處理、計算機視覺等領域表現(xiàn)出色的原因之一。大模型可分為通用大模型和專用大模型兩類，它們在設計、訓練與應用上均有所區(qū)別。通用大模型的目標是處理廣泛的任務和領域，具備強大的泛化能力。通常，它們基于大量的無標注數(shù)據(jù)進行預訓練，然后在特定任務上實施微調。這種“預訓練-微調”的方法使通用大模型能夠獲取豐富的語義知識，因此在各種任務中表現(xiàn)卓越。例如，ChatGPT就是通用大模型的典型代表，可回答各類問題、生成文本、完成編程任務等。11大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）而專用大模型是針對特定任務或領域進行優(yōu)化，具有很強的專業(yè)性。它們通常以領域數(shù)據(jù)或有限的有標注領域數(shù)據(jù)為基礎，在通用大模型底座的基礎上重

新預訓練或者微調，以更好地適應特定任務的需求。專用大模型在某些任務上的表現(xiàn)要優(yōu)于通用大模型，因為它們能更準確地捕獲到與任務相關的特征和模式。例如，彭博社發(fā)布的專門為金融領域打造的大語言模型BloombergGPT能更好地處理金融領域的數(shù)據(jù)和任務。大模型在傳統(tǒng)深度學習基礎上實現(xiàn)了性能的飛躍性提升，其主要特點包括：（1）龐大的規(guī)模：這些模型通常具有數(shù)十億甚至數(shù)萬億個參數(shù)，這使得它們能夠捕捉到數(shù)據(jù)中的復雜模式和關系。這種規(guī)模的模型在處理自然語言處理、圖像識別和語音識別等任務時表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。（2）高效的通用能力：由于其龐大的規(guī)模和強大的學習能力，大模型可以應用于多種不用的任務，展現(xiàn)出強大的性能。這使得大模型在實際應用中具有很高的價值，如在智能問答、語言理解、內容生成等領域。（3）強大的泛化能力：通過使用大量的訓練數(shù)據(jù)，大模型可以學習到數(shù)據(jù)中的深層次結構和規(guī)律，這使得它們能夠在面對新的、未見過的任務時，快速地找到合適的解決方案。（4）便捷的實用性：大模型能以合理的時間和資源，快速處理輸入數(shù)據(jù)并做出響應，性能和效率能滿足大部分應用場景的需求。12大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）圖1

大模型的內涵與特征來：AI大模型市場研究報告（2023）?邁向通用人工智能，大模型拉開新時代序幕，A

Frost

&SullivanWhitePaper（.

經(jīng)整理）與傳統(tǒng)深度學習比較，大模型在處理復雜任務時具有顯著的優(yōu)勢，從自然語言處理、搜索引擎到計算機視覺等領域，大模型技術都在不斷地突破自身的能力邊界，為人類帶來了前所未有的便捷和智能體驗。首先，在自然語言處理領域，大模型技術取得了重要的突破。目前，無論是智能語音助手還是聊天機器人，都在利用大模型技術實現(xiàn)更加自然、流暢的人機交互。通過對大量文本數(shù)據(jù)的學習，大模型技術可以理解用戶的意圖，生成符合語法和語義的自然語言回復。這不僅提高了人機交互的效率，還降低了開發(fā)成本，使得越來越多的企業(yè)和個人能夠享受到智能問答帶來的便利。其次，大模型技術在搜索與推薦領域的應用已經(jīng)深入人心。谷歌、Bing、百度等主流搜索引擎都在利用大模型技術為用戶提供更加精準、高效的搜索結果。通過對海量數(shù)據(jù)的學13大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）習和分析，大模型技術能夠理解用戶的需求，快速返回相關的信息，極大地提高了用戶的搜索體驗。針對推薦系統(tǒng)，大模型技術通過分析用戶的興趣和行為，為用戶推薦最符合其需求的內容，從而實現(xiàn)個性化推薦。在計算機視覺領域，大模型技術同樣展現(xiàn)出了強大的潛力。通過對大量圖像和視頻數(shù)據(jù)的學習，大模型技術可以實現(xiàn)對圖像內容的理解和分析，從而實現(xiàn)目標檢測、人臉識別、圖像分割等功能。這些功能在醫(yī)療、無人駕駛、安防等領域都有著廣泛的應用前景。例如，在醫(yī)療領域，大模型技術可以輔助醫(yī)生進行疾病診斷，提高診斷的準確性和效率；在無人駕駛領域，大模型技術可以實現(xiàn)對道路環(huán)境的感知和分析，為自動駕駛提供安全保障。當然，大模型技術的發(fā)展也帶來了一些挑戰(zhàn)。如何保證數(shù)據(jù)安全和隱私保護成為了亟待解決的問題。此外，大模型技術可能產(chǎn)生歧視性、偏見性或不道德的輸出，還有可能出現(xiàn)大模型“幻覺”，需要制定相應的政策和技術措施來確保模型的公平性、道德性。同時，隨著大模型技術的不斷升級，硬件設備的投入和維護成本也在不斷增加。為了應對這些挑戰(zhàn)，我們需要不斷探索、研究和創(chuàng)新。同時，我們也需要加強合作和交流，共同推動大模型技術的進步和發(fā)展。1.2

生態(tài)日益完善，推動大模型落地應用大模型生態(tài)的發(fā)展日益完善，從底層基礎設施到大模型研發(fā)平臺、大模型能力擴充、大模型服務平臺、基于大模型的AI

Agent等不同層次，各項技術及平臺均在不斷進步和創(chuàng)新。首先，在基礎設施支撐上，GPU技術在近年來取得了顯著的進步。隨著計算能力的提升，GPU已經(jīng)成為了訓練大型模型的重要工具。相比于傳統(tǒng)的CPU，GPU能夠提供更高效的并行計算能力，大大提高了訓練速度。同時，GPU廠商也不斷推出新的產(chǎn)品和技術，使得14大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）GPU能夠更好地支持大規(guī)模模型的訓練。例如，NVIDIA的Ampere架構和Google的TensorProcessing

Unit

(TPU)等新型GPU產(chǎn)品，為大模型訓練提供了更強大的計算能力和更低的能耗。其次，大模型研發(fā)平臺也在不斷發(fā)展和完善。這些平臺提供了一整套的工具和服務，幫助研究人員和開發(fā)者更方便地開發(fā)和部署大模型。這些平臺還提供了可視化界面和編程接口，使得開發(fā)者可以更加直觀地進行模型的訓練和調整。例如，Google的TensorFlow、Facebook的PyTorch及百度的PaddlePaddle等深度學習框架都提供了豐富的預訓練模型和API接口，使得用戶可以輕松地使用這些模型進行遷移學習和微調。此外，一些開源項目，如Hugging

Face

Transformers、阿里ModelScope等，也在推動大模型生態(tài)的建設，為用戶提供了豐富的預訓練模型和API接口。百度于今年3月推出的百度智能云千帆

大模型平臺是全球首個一站式的企業(yè)級大模型生產(chǎn)平臺，不僅提供基于文心一言或者第三方開源大模型的大模型服務，還提供全套工具鏈和開發(fā)環(huán)境，幫助企業(yè)開發(fā)自己的專屬大模型。這些平臺的出現(xiàn)，大大降低了大模型研發(fā)的門檻，使得更多的研究者和開發(fā)者能夠參與到這個領域。然后，在大模型能力擴充方面，插件技術的發(fā)展為大模型生態(tài)的完善提供了重要支持。通過插件技術，用戶可以方便地將不同領域的知識和數(shù)據(jù)集成到大模型中，從而提高模型的泛化能力和性能、豐富大模型應用的功能和場景。例如，一些研究團隊已經(jīng)開發(fā)出了針對自然語言處理、計算機視覺等領域的插件，這些插件可以幫助用戶快速地構建出具有特定任務能力的大模型。此外，一些公司也在積極探索插件技術的應用，例如通過插件實現(xiàn)與內部業(yè)務系統(tǒng)的鏈接，實現(xiàn)大模型與業(yè)務流程的銜接。較具代表性的大模型應用開發(fā)框架包括LangChain、LlamaIndex以及Deepset

Haystack等。大模型服務平臺也爭相涌現(xiàn)，為用戶提供了眾多獲取大模型能力的途徑。OpenAI

API15大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）作為較早向公眾開放的大模型服務平臺，通過提供不同的API來滿足用戶對不同GPT模型的需求。百度文心一言不甘示弱，提供了APP、API接口、網(wǎng)頁版等多種形式的開放服務，更集成了插件機制，有效拓展了大模型的能力邊界。此外，還有微軟Azure

OpenAI、Midjour-ney、訊飛星火認知大模型、百川大模型等國內外大模型服務平臺，如同群星閃耀，為用戶提供了豐富、便捷的大模型能力訪問途徑。最后，基于大模型的AIAgent技術嶄露頭角，這個具備自主思考和執(zhí)行能力的智能體，被視為通往AGI的主要途徑，并將為各行各業(yè)的數(shù)字化轉型提供有力的支持。據(jù)統(tǒng)計，目

前已有近10萬名開發(fā)人員正在構建自主Agent，有上百項目正致力于將AI

Agent商業(yè)化。AutoGPT、MetaGPT、谷歌DeepMind的robotic

agent、阿里云ModelScopeGPT等國內外AIAgent實例已經(jīng)展現(xiàn)出了令人矚目的強大性能，并正在迅速發(fā)展。大模型生態(tài)的演進日新月異，其發(fā)展勢頭正以前所未有的速度推動著人工智能領域的進步。我們翹首以待，期待這個生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)繁榮，為大模型的廣泛應用和價值創(chuàng)造開啟更多的嶄新篇章。1.3

政策持續(xù)出臺，助力大模型產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展在政策層面，國家和行業(yè)都陸續(xù)出臺相關支持政策及監(jiān)管政策，助力大模型技術及產(chǎn)業(yè)的快速、規(guī)范發(fā)展。在2021-2025的“十四五”規(guī)劃期間，國家從宏觀政策層面，強調了人工智能作為戰(zhàn)略前沿領域的重要性，對人工智能新技術、新產(chǎn)業(yè)給予了巨大的支持。地方政府也積極呼應國家戰(zhàn)略，出臺大模型支持政策，推動大模型產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。16大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）圖2“十四五”期間人工智能相關重要政策同時，我國工信部、央行、銀保監(jiān)會以及中保協(xié)等相關部門或協(xié)會相繼推出了一系列推動保險公司和金融機構數(shù)字化轉型的措施與政策，以促進保險科技的迅速發(fā)展。2023年2月，中共中央和國務院聯(lián)合發(fā)布《數(shù)字中國建設整體布局規(guī)劃》，強調在金融等關鍵領域加快數(shù)字技術創(chuàng)新應用的重要性。人工智能作為數(shù)字技術的核心之一，在金融機構的應用前景可期。在AIGC大發(fā)展背景下，保險行業(yè)大模型的場景化應用正享有良好的政策環(huán)境。17大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）圖3

近年保險行業(yè)人工智能相關政策在國際上，早在2021年，美國白宮科技政策辦公室便專門成立國家人工智能計劃辦公室，負責監(jiān)督、實施人工智能戰(zhàn)略計劃。白宮于2023年5月23日更新發(fā)布了《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃》，該計劃是對2016、2019年版《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃》的補充更新，重申了之前的8項戰(zhàn)略目標并對各戰(zhàn)略的具體優(yōu)先事項進行了調整和完善，同時增加了新的第9項戰(zhàn)略以強調國際合作。歐洲議會和歐盟理事會于今年6月制定了《人工智能法案（AI

Act）》，法案將人工智能系統(tǒng)的風險等級分為四級；對于不同風險等級，法案采取了不同程度的監(jiān)管措施；并要求在歐盟范圍內設計、開發(fā)和使用人工智能驅動的產(chǎn)品、服務和系統(tǒng)，需要遵循全流程風險管理措施。各國政策密集出臺的背后，實質上反映出各國政府希望將人工智能技術安全深度地18大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）融合到國家的主要經(jīng)濟和社會部門中，以激發(fā)實質性的經(jīng)濟及社會價值。以大模型技術為代表的新一代智能技術，在各國政府的戰(zhàn)略規(guī)劃和重

大投資中占據(jù)著舉足輕重

的地位。我們有理由相信，這一技術的快速、穩(wěn)健發(fā)展將為未來的社會經(jīng)濟發(fā)展開辟新的廣闊

空間。19大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）2.

應用場景豐富

大模型助保險業(yè)增效提質隨著大模型技術的迅速發(fā)展，各行各業(yè)正在經(jīng)歷前所未有的變革。保險行業(yè)作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，具備數(shù)據(jù)優(yōu)勢，且應用場景豐富，是大模型的最佳應用領域之一。大模型與保險的底層邏輯不謀而合，它們共同依賴于數(shù)據(jù)和模型這一基石。大模型的底層架構以數(shù)據(jù)和模型為核心，而保險業(yè)則秉承大數(shù)法則，同樣以數(shù)據(jù)和模型為基礎

。正因如此，保險與大模型之間存在著天然的契合點，使得大模型在保險行業(yè)的應用前景愈發(fā)廣闊。2.1

保險領域：全業(yè)務流程賦能大模型可以應用到保險領域的全業(yè)務流程，幫助保險企業(yè)更好地分析市場趨勢、理解客戶需求、精準化產(chǎn)品定價、提升營銷效率、提高風險管理能力、提升理賠便捷性、改善服務質量，從而降低運營成本、提升營銷和服務效能、提升客戶體驗。圖4

大模型賦能保險全業(yè)務流程20大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）2.1.1

投研：分析市場趨勢、優(yōu)化資產(chǎn)組合大模型在投研領域的應用可以包括以下幾個方面:通過分析金融市場的風險和波動性，為投資者制定風險管理策略和投資組金融風險管理合提供參考建議。市場趨勢和通過分析大量的金融和經(jīng)濟數(shù)據(jù)，利用大模型預測市場的趨勢和價格波動，價格波動分析幫助投資者制定投資策略。資產(chǎn)配置和通過分析資產(chǎn)間的相關性及風險收益特征，幫助投資者進行資產(chǎn)配置和組組合優(yōu)化合優(yōu)化，以實現(xiàn)最大化收益和降低風險的目標。通過分析市場數(shù)據(jù)，結合交易策略，大模型自動生成交易決策，進行高頻交量化交易輿情分析易。通過分析大量的新聞和社交媒體數(shù)據(jù)，大模型可以識別與金融市場相關的事件，并預測其對市場的影響程度，從而為投資者提供更準確的投資建議。大模型可以自動識別和理解財務報表中的關鍵指標和數(shù)據(jù)，輔助投資者分財務報表分析析公司的財務狀況和盈利能力。2.1.2

產(chǎn)品設計及定價：挖掘客戶需求、定價精準化大模型在保險產(chǎn)品設計與定價環(huán)節(jié)有豐富的應用場景?；诖竽Ｐ蛯蛻舻膫€人信息、消費行為、健康狀況等多方面進行分析，以客戶需求分析了解客戶的需求和風險偏好。這有助于保險公司為客戶提供更加個性化的保險產(chǎn)品，提高客戶滿意度和忠誠度。大模型可以幫助保險公司更好地了解市場需求，從而設計出更具競爭力的產(chǎn)品設計支持產(chǎn)品。例如，通過對市場趨勢的分析，大模型可以為保險公司提供關于投資型保險、健康險等險種的創(chuàng)新建議。幫助產(chǎn)品精算人員更精準地識別潛在的風險因素、評估各因素的影響程度，產(chǎn)品定價支持千人千面的個性化定價，實現(xiàn)定價精準化。此外，大模型還可以根據(jù)市場變化和競爭對手的策略動態(tài)調整保費，以保持競爭力。為保險精算人員提供強大的數(shù)據(jù)處理及分析工具，為保險產(chǎn)品設計和定價數(shù)據(jù)處理及分析提供支持。21大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）2.1.3

營銷：賦能代理人、優(yōu)化銷售流程在保險營銷環(huán)節(jié)，大模型在售前

、售中和售后的方方面面有諸多落地場景：基于大模型技術，險企可以通過知識掛載或知識注入，打造智能化保險產(chǎn)品咨詢機器人，為客戶提供便捷的、全天候在線的保險產(chǎn)品咨詢服務。保險保險產(chǎn)品咨詢產(chǎn)品咨詢機器人可以回答客戶關于保險產(chǎn)品的各種問題，包括保險種類、保險責任、保險期限、投保條件、保險條款、保費等等?；诖竽Ｐ图夹g構建智能保險產(chǎn)品推薦機器人，通過分析客戶的背景

、需保險產(chǎn)品求、偏好、風險承受能力等信息，結合保險領域大模型豐富的保險產(chǎn)品知識，個性化推薦通過自然語言交互，為客戶提供個性化的保險產(chǎn)品推薦和配置方案建議，提高保險銷售效率和客戶體驗。根據(jù)客戶自身及家庭的特點，基于大模型具備的各類保險的功能、保障責保險智能配置任、特點等專業(yè)知識，針對復雜、多樣的客戶需求，給出專業(yè)、科學的保險配置方案建議。基于大模型技術構建的智能保險銷售輔助機器人，它具備更深入的客戶洞察能力、更專業(yè)的領域知識、更精準的客戶意圖及情緒識別能力、更豐富的代理人銷售輔助營銷經(jīng)驗，可在銷售過程中為代理人提供個性化的保險銷售支持和建議，提高銷售效率和客戶滿意度。構建針對代理人的智能陪練機器人，將營銷序列話術的訓練升級為自動化、智能化、場景化的體驗式培訓，在模擬的業(yè)務場景中循序漸進、持續(xù)練習，代理人智能陪練營銷素材設計真正幫助營銷人員強化開口能力、規(guī)范話術要點、提升溝通技巧，助力銷售人員向專業(yè)顧問升級。基于大模型技術可快速生成文案，包括營銷口號、朋友圈

文案、短信、微信公眾號文章等等。也可以與Midjourney等文生圖工具結合，智能生成宣傳海報、宣傳視頻等視覺內容，大幅提升營銷素材的生成效率。在產(chǎn)品咨詢、產(chǎn)品個性化推薦等功能基礎上，增加智能化風險評估、保費計全線上銷售支持算及在線核保等功能，打通保險銷售線上化全流程，節(jié)省人力成本，提升效率。綜上，大模型技術在保險銷售領域各方面的應用，可以提升代理人技能、提高保險銷售效率，同時也為客戶提供更加便捷的服務，提升客戶體驗。22大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）2.1.4

承保：更精準的風險評估大模型技術能夠幫助保險公司更全面、精準地評估風險；同時能夠智能輔助人工核保?；诳蛻籼峤坏谋涡畔?，結合外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，大模型對保單的風險進行全面、準確的評估，幫助核保人員更準確地判斷承保條件（承保責任、風險評估自動核保異常識別保額及保費等）。通過學習核保規(guī)則、承保及理賠歷史數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)基于大模型的自動核保，基于客戶提交的保單數(shù)據(jù)，自動給出核保決策，提升核保效率和準確率。利用大模型發(fā)現(xiàn)保單中的異常信息，包括保單錄入信息與客戶實際信息不符

、重

復投保、超額投保等，提醒業(yè)務員進行進一步調查及審核，降低公司風險。2.1.5

理賠：定損智能化、助力欺詐識別大模型可以在理賠處理的各個節(jié)點提供自動化服務，從而提高理賠效率、降低成本、提升客戶體驗?；诖竽Ｐ偷亩嗄B(tài)能力，對車險現(xiàn)場照片的風險點、車損照片細節(jié)等進智能定損智能理賠行處理和分析，有效識別車輛損失程度，并判斷是否存在蓄

意制造交通事故、車輛套牌等欺詐方式，提升定損效率。通過自動化的理賠申請?zhí)幚怼⑺髻r處理、理賠評估、理賠審核、理賠結算，大模型可以幫助保險公司實現(xiàn)更快速、更準確的理賠處理。將大模型技術與地球科學、大數(shù)據(jù)技術等結合，建立針對常見災害種類的災害風險管理及預警體系，為客戶提供氣象災害、臺風路徑等預警信息，提風險預警醒客戶及時采取防災減損措施。基于大模型對理賠案件的欺詐風險進行評估，實現(xiàn)對欺詐風險由點及面的風險反欺詐識別，為案件稽核人員提供線索，實現(xiàn)理賠風險排查智能化全覆蓋。23大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）2.1.6

服務：賦能坐席，優(yōu)化客戶體驗利用大模型技術實現(xiàn)智能客服系統(tǒng)，實現(xiàn)與客戶的7*24高質高效溝通，提升用戶體驗?；诖竽Ｐ蛷姶蟮闹悄軐υ捘芰Γ涂蛻暨M行7*24的高質高效溝通，提升用自動問答戶體驗及留存，緩解客服人力不足問題。通過對大量客戶數(shù)據(jù)的分析，大模型可以幫助保險公司更好地了解客戶需求，從而制定更有效的客戶關系管理策略。例如，大模型可以分析客戶的購買歷史、服務使用情況等數(shù)據(jù)，為客戶提供更加精準的服務建議。客戶關系管理通過分析客戶的個人資料和生活習慣等數(shù)據(jù)，大模型可以幫助保險公司對客戶的健康狀況進行更精確的評估；為客戶提供個性化的預防保健方案，客戶健康管理如疫苗接種提醒等；對于已經(jīng)患有疾病的客戶，大模型可以提供定制化的康復計劃和心理咨詢服務，以幫助他們盡快恢復健康。在坐席與客戶對話過程中，大模型根據(jù)上下文對客戶意圖及需求進行識別，為坐席推薦最優(yōu)話術，提升服務質量及客戶滿意度。話術推薦智能質檢基于大模型的上下文分析理解能力，對通話錄音進行全量質檢，包括語速、語調、搶插話、情緒等方面，提升質檢效率。利用大模型對坐席與客戶的通話錄音進行總結，包括客戶意圖、關鍵信息通話總結與注記

等，方便公司了解客戶對產(chǎn)品和服務的評價，同時為坐席的服務質量評估提供參考。大模型可以作為培訓和教育工具，幫助坐席提高業(yè)務能力和專業(yè)知識。通過對保險行業(yè)知識的學習，大模型可以為員工提供實時的答疑解惑服務，提高員工的工作效率和服務質量。培訓與教育24大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）2.2

通用領域：提升內容生成與分析效率2.2.1

辦公：輔助內容生成，降本提效大模型在辦公領域也有廣泛的應用場景?；诖竽Ｐ偷南蛄炕芰?，對知識庫進行文本向量化，存入本地向量庫；對用戶輸入進行向量化，并在向量數(shù)據(jù)庫中檢索最為相關的內容，再將檢索到的相關信息和預先設計的提示詞一起輸入給大模型，得到最終返回結果。知識庫問答該方案可有效降低對知識庫構建的要求，節(jié)省資源及人力?；谟脩籼峁┑闹黝}、要點或是草稿，大模型根據(jù)要求幫助用戶生成相關文本生成及摘要內容。如公文寫作、郵件生成、會議摘要、文檔審核等?；诖竽Ｐ偷亩嗄B(tài)能力，智能生成宣傳海報、宣傳視頻等視覺內容，大幅視覺內容生成培訓課件生成機器翻譯提升視覺素材的生成效率?；谟脩糁付ǖ闹黝}及要點，大模型幫助用戶生成培訓課件；并能根據(jù)用戶給出的字體偏好、顏色搭配、布局優(yōu)化等建議，提升課件的專業(yè)性和趣味性。大模型可以實現(xiàn)多種語言之間的自動翻譯，幫助企業(yè)跨越語言障礙，更好地與全球客戶和合作伙伴溝通。大模型可以將語音轉換為文字，或將文字轉換為語音，方便用戶利用語音語音識別與合成編程輔助與系統(tǒng)進行交互。在系統(tǒng)開發(fā)場景中，基于大模型進行開發(fā)代碼自動補全、開發(fā)代碼自動優(yōu)化、測試用例自動生成等，幫助開發(fā)者更高效地編寫及調試代碼。綜上，大模型在辦公領域的應用可以提高企業(yè)的工作效率，降低成本，提升用戶體驗，為企業(yè)帶來更多的商業(yè)價值。隨

著技術的不斷發(fā)展，大模型在辦公領域的應用場景還將不斷拓展。2.2.2

HR：提升招聘效率、優(yōu)化員工服務在人力資源領域，大型AI模型可以應用于多個場景，幫助企業(yè)提高招聘效率、優(yōu)化員工管理和提升員工滿意度。以下是一些典型的應用場景：25大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）利用大模型對大量求職者的簡

歷進行自動篩選和分析，企業(yè)可以快速找到簡歷篩選與符合職位要求的候選人。同時，它還可以為候選人提供自動化的面試反饋，自動化面試提高面試效率。崗位需求分析通過分析歷史招聘數(shù)據(jù)和行業(yè)趨勢，大模型可以幫助企業(yè)更準確地預測未與人才預測來的人才需求。這有助于企業(yè)提前做好人才儲備和招聘計劃。利用大模型對員工的技能和知識進行分析，企業(yè)可以為員工提供個性化的員工培訓與發(fā)展培訓和發(fā)展建議。同時，它還可以協(xié)助企業(yè)構建智能的學習平臺，提高培訓效果。通過分析員工的工作數(shù)據(jù)和行為模式，大模型可以幫助企業(yè)更準確地評估員工的績效，并制定合適的激勵方案。這有助于激發(fā)員工的工作積極性和提高整體績效。績效管理與激勵方案設計利用大模型對員工的反饋數(shù)據(jù)進行分析，企業(yè)可以了解員工的需求和期望，及時調整管理策略和改進工作環(huán)境。這有助于提高員工的滿意度和忠誠度。員工滿意度調查與改進通過對人力資源數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，大模型可以為人力資源部門提供人力資源數(shù)據(jù)分析有價值的洞察和決策支持。這有助于企業(yè)優(yōu)化人力資源管理流程，提高管與決策支持理效率。這些應用場景可能會給人力資源帶來許多具體的變革，例如：提高招聘效率和準確性，減少招聘成本和時間；提高員工績效和發(fā)展計劃的個性化程度和準確性；提高績效評估的客觀性和準確性，減少主觀因素的影響；提高人力資源數(shù)據(jù)的分析能力，為決策提供更準確的支持。2.2.3

財務：分析和決策更準確高效在財務領域,大模型的運用可以為企業(yè)提供更準確、更高效的財務決策和預測,幫助企業(yè)降低風險、提高效益。利用大模型對大量財務數(shù)據(jù)進行深度挖掘，發(fā)現(xiàn)潛在的財務問題、財務報表分析趨勢和機會。這有助于企業(yè)更好地制定戰(zhàn)略決策和優(yōu)化財務管理。26大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）利用大模型對未來的市場趨勢、經(jīng)濟環(huán)境和行業(yè)動態(tài)進行預測分析，為企業(yè)的財務規(guī)劃提供有力支持。財務預測與規(guī)劃稅務合規(guī)與優(yōu)化大模型可以自動識別稅收法規(guī)的變化，為企業(yè)提供合規(guī)建議。同時，它還可以分析企業(yè)的稅務結構，幫助企業(yè)找到合理的稅收優(yōu)化方案。大模型可以自動識別潛在的審計問題，提高審計工作的效率和質量。此外，審計自動化它還可以協(xié)助審計人員進行復雜的數(shù)據(jù)分析，減輕工作負擔。通過分析歷史市場數(shù)據(jù)、公司基本面和技術指標，大模型可以為投資者提投資組合管理供個性化的投資建議和資產(chǎn)配置方案。大模型可以分析供應鏈上的各個環(huán)節(jié)，為企業(yè)提供融資建議和風險管理方供應鏈金融案。此外，它還可以協(xié)助企業(yè)優(yōu)化庫存管理，降低運營成本。2.2.4

法務：分析歷史案例、快速合同審查在法務領域，大型AI模型可以應用于多個場景，提高工作效率和準確性。以下是一些典型的應用場景：通過分析歷史案例、法規(guī)和判例，大模型可以為律師提供有關特定法律問題的詳細信息和指導意見。此外，它還可以協(xié)助律師進行法律研究，節(jié)省時法律研究與案例分析間并提高效率。利用大模型自動識別合同中的關鍵條款、風險提示和潛在的法律問題。這合同審查與分析合規(guī)咨詢與培訓知識產(chǎn)權管理有助于法務團隊更快速地完成合同審查工作，并降低錯誤率。利用大模型為企業(yè)提供合規(guī)咨詢服務，幫助企業(yè)了解并遵守相關法律法規(guī)。同時，它還可以為企業(yè)員工提供在線培訓課程，提高員工的合規(guī)意識和知識水平。通過分析專利、商標和著作權數(shù)據(jù)，大模型可以幫助企業(yè)更好地管理和保護其知識產(chǎn)權。此外，它還可以協(xié)助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的侵權行為和維權途徑。利用大模型對案件背景、相關法規(guī)和判例進行深入分析，為律師提供有針訴訟策略與預測法律語言處理對性的訴訟策略建議。同時，它還可以預測案件的可能結果，幫助律師制定更有效的訴訟計劃。大模型可以理解和處理自然語言，從而簡

化律師在撰寫法律文件、起草合同和其他法律文書時的工作流程。2.2.5

經(jīng)營決策及管理：輔助戰(zhàn)略規(guī)劃及策略優(yōu)化27大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）在經(jīng)營決策及管理方面，大模型技術可以應用于以下多個場景，輔助戰(zhàn)略規(guī)劃及策略優(yōu)化：通過對內外部環(huán)境的分析，大模型可以幫助企業(yè)制定長期戰(zhàn)略規(guī)劃，戰(zhàn)略規(guī)劃支持企業(yè)在不斷變化的市場環(huán)境中保持競爭力。利用大模型對大量市場數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)潛在的市場市場分析與趨勢預測機會和趨勢。這有助于企業(yè)制定更有針對性的市場營銷策略和產(chǎn)品戰(zhàn)略。通過分析市場數(shù)據(jù)和消費者行為，大模型可以幫助保險公司制定更銷售與營銷有效的銷售和營銷策略。同時，它還可以協(xié)助企業(yè)進行客戶細分和策略優(yōu)化個性化推薦，提高客戶轉化率和市場份額。利用大模型對企業(yè)的業(yè)務數(shù)據(jù)和合規(guī)要求進行實時監(jiān)控，保險公司合規(guī)與監(jiān)管監(jiān)控可以確保業(yè)務的合規(guī)性并及時發(fā)現(xiàn)潛在的合規(guī)風險。同時，它還可以協(xié)助企業(yè)應對監(jiān)管變化，降低合規(guī)風險。2.2.6

風控：識別風險，提升安全性在企業(yè)風控領域，大型AI模型可以應用于多個場景，幫助企業(yè)提高安全性、降低風險。以下是一些典型的應用場景：幫助企業(yè)預測市場波動，評估投資組合的風險敞口，從而制定合適市場風險管理的投資策略。此外，大模型還可以用于對沖策略的優(yōu)化，降低市場風險對企業(yè)的影響。幫助企業(yè)評估供應鏈中的潛在風險，例如供應商的信用風險、物流供應鏈延誤等。通過對這些風險的預測和管理，企業(yè)可以確保供應鏈的穩(wěn)定運行，降低潛在的損失。風險管理通過對企業(yè)內部流程和數(shù)據(jù)的監(jiān)控，大模型可以識別潛在的操作風險，幫助企業(yè)改進內部控制和合規(guī)管理。例如，模型可以檢測到員工違規(guī)操作、內部欺詐等風險事件，并提醒企業(yè)采取相應措施。操作風險管理實時監(jiān)測網(wǎng)絡上的輿論動態(tài)，分析客戶對企業(yè)和產(chǎn)品的態(tài)度和看法。輿情監(jiān)控與通過對輿情的監(jiān)控，企業(yè)可以及時發(fā)現(xiàn)潛在的聲譽風險，采取措施聲譽風險管理進行危機公關和品牌維護。28大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）幫助企業(yè)識別潛在的法律和監(jiān)管風險，例如違反法規(guī)的行為、政策變動等。通過對這些風險的預測和管理，企業(yè)可以確保合規(guī)經(jīng)營，降低潛在的法律訴訟和處罰成本。法律合規(guī)與監(jiān)管風險管理通過分析員工的安全行為數(shù)據(jù)和行業(yè)最佳實踐，大模型可以為員工提供個性化的安全培訓和意識提升建議。這有助于提高員工的安全意識和技能水平，降低安全事故發(fā)生的概率。安全培訓與意識提升通過分析傳感器數(shù)據(jù)和歷史行為模式，大模型可以幫助企業(yè)構建智能的入侵檢測和報警系統(tǒng)。這有助于企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)并阻止?jié)撛诘娜肭中袨?，保障企業(yè)資產(chǎn)和人員安全。入侵檢測與報警視頻監(jiān)控分析利用大模型對視頻數(shù)據(jù)進行實時分析，企業(yè)可以識別出異常行為和潛在的與異常檢測安全隱患。這有助于企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)并應對安全問題，提高安防效果。2.3

數(shù)字人與數(shù)字員工：智能化程度提升2.3.1

數(shù)字人數(shù)字人是一種超越物理界限的虛擬人物，通過計算機手段創(chuàng)造和使用，具有人類的外貌特征、表演能力和交互能力等。其核心價值在于提供擬人化的服務和體驗，并呈現(xiàn)出超寫實、強交互和工具化的發(fā)展趨勢。隨著虛擬數(shù)字人理論和技術的迅速發(fā)展，其應用范圍不斷擴大，在電商直播、短視頻等傳媒類場景，及醫(yī)護、政務等服務類場景，還有文旅、教育類場景中滲透速度較快。大模型的加持，將從以下方面顯著提升數(shù)字人的智能化程度，“讓數(shù)字人更像人”：（1）更強大的語言處理能力：大模型將使數(shù)字人能更好地理解和生成自然語言，使其與人類進行更流暢、更真實的對話。這將有助于提高數(shù)字人在客戶服務、培訓、營銷等場景的應用價值。（2）更豐富的情感表達：大模型可以使數(shù)字人更準確地識別和模擬人類的情感，從而在與人互動時表現(xiàn)出更豐富的情感表達，提高逼真程度。（3）更強的邏輯推理能力：大模型可以幫助數(shù)字人更好地理解復雜情境，進行邏輯推29大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）理和決策。這將使數(shù)字人在解決問題、提供建議等方面更具優(yōu)勢。（4）更高效的學習能力：大模型可以通過大量數(shù)據(jù)的學習，使數(shù)字人具備更強的知識儲備和學習能力。這將有助于數(shù)字人在各種領域不斷進步，適應不斷變化的環(huán)境。（5）更好的個性化定制：大模型可以根據(jù)用戶的需求和喜好，為數(shù)字人提供更個性化的定制服務。這將使數(shù)字人在不同場景下更具吸引力和實用性。（6）更強的跨領域應用能力：大模型可以幫助數(shù)字人在不同的領域實現(xiàn)知識和技能的遷移，從而提高其在多個領域的應用價值。總之，大模型將為數(shù)字人帶來諸多改變和提升，使其在語言處理、情感表達、邏輯推理、學習能力、個性化定制和跨領域應用等方面更加接近人類，提高其逼真度和應用價值。2.3.2

數(shù)字員工數(shù)字員工，又稱為數(shù)字化勞動力，是一種利用人工智能技術實現(xiàn)的虛擬員工，專注于執(zhí)行重

復性和流程性的工作。麥肯錫在2022年9月發(fā)布的《數(shù)字化勞動力白皮書》中，將數(shù)字員工定義為“打破人與機器邊界，充分激活勞動力潛能的第四種企業(yè)用工模式”。通過結合數(shù)字員工和傳統(tǒng)勞動力，我們可以將人力資源從繁瑣的流程性工作中解放出來，專注于更具價值創(chuàng)造性的任務。數(shù)字員工的引入可以有效豐富并優(yōu)化企業(yè)的勞動力結構。數(shù)字員工可實現(xiàn)企業(yè)全景式降本增效：在前臺銷售端提供卓越的用戶體驗，提升獲客能力；在中后臺則能優(yōu)化運營流程，提高運營協(xié)作效率，從而推動業(yè)務發(fā)展。將大模型技術與數(shù)字員工結合，可以實現(xiàn)更加精準、高效的任務處理和決策制定，具體體現(xiàn)在以下幾個方面：（1）大模型能夠提供更加全面的知識儲備和信息分析能力。傳統(tǒng)的數(shù)字員工往往只能依靠預設的規(guī)則和算法進行工作，而大模型則可以通過對海量數(shù)據(jù)的學習和分析，獲取更30大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）加深入的領域知識和經(jīng)驗。這使得數(shù)字員工在面對復雜問題時能夠更加準確地判斷和解決，提高工作效率和質量。（2）大模型能夠實現(xiàn)更加靈活的任務執(zhí)行和協(xié)同合作。傳統(tǒng)的數(shù)字員工往往只能按照固定的流程和規(guī)則進行工作，而大模型則可以根據(jù)實時的需求和情況，自動調整任務執(zhí)行流程。同時，大模型還能夠與其他數(shù)字員工進行協(xié)同合作，實現(xiàn)信息的共享和交流，提高團隊的整體效能。（3）大模型還能夠實現(xiàn)更加智能的決策制定和風險評估。傳統(tǒng)的數(shù)字員工往往只能依靠預設的規(guī)則和算法進行決策，而大模型則可以通過對歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的分析和挖掘，提供更加全面和準確的決策支持。這使得數(shù)字員工在面對復雜的決策問題時能夠更加明智地做出選擇，降低風險和損失。綜上所述，大模型能力與數(shù)字員工結合，可以進一步提升數(shù)字員工的智能化程度。通過提供全面的知識儲備和信息分析能力、實現(xiàn)靈活的任務執(zhí)行和協(xié)同合作，以及提供智能的決策制定和風險評估，數(shù)字員工能夠更好地適應復雜多變的工作環(huán)境和需求，為企業(yè)帶來更高的效益和競爭力。目前已有保險公司進行基于大模型技術的數(shù)字員工能力試點，在包括產(chǎn)品定制化、定價動態(tài)化、銷售場景化、理賠自動化、客服人性化等場景內深度實踐，進一步分擔真實員工的日常重

復性工作。31大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）3.

大模型開放平臺建設

打造可信大模型底座大模型開放平臺負責構建企業(yè)的大模型生產(chǎn)力，為企業(yè)的各項業(yè)務應用提供支持，是企業(yè)實現(xiàn)大模型技術全面落地應用的必備基礎設施。大模型開放平臺支持大模型應用的快速開發(fā)，同時通過算法庫、模型庫、服務庫、插件庫、數(shù)據(jù)和模板庫等模塊不斷沉淀、積累和共享可復用的能力，并將能力集成應用到開發(fā)運維過程中。大模型開放平臺的建設，可以快速響應前端的業(yè)務需求，讓用戶更快、更高效地落地大模型應用，為業(yè)務賦能；能避免煙囪式的系統(tǒng)建設模式，降低大模型應用系統(tǒng)建設以及系統(tǒng)間交互成本；能實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、計算共享、模型共享，更好地降低應用成本；同時實現(xiàn)持續(xù)的技術沉淀，形成企業(yè)的核心資產(chǎn)，推動企業(yè)業(yè)務創(chuàng)新。3.1

大模型開放平臺架構當前行業(yè)大模型開放平臺架構多以三層結構呈現(xiàn)。（1）底層是“模型即服務”（MaaS：Model

As

A

Service）封裝層，這一層集成了多種模型資源，如ChatGPT、文心一言、開放源代碼模型，以及企業(yè)專有的垂直領域模型。這些模型通過統(tǒng)一的接口和協(xié)議進行封裝和集成，為上層應用提供強大的內容生成和分析處理能力。（2）中間層是大模型的“應用框架層”，這一層為大模型的應用和服務提供了一個全面的支撐框架。該框架具備高度的安全性和合規(guī)性，提供了一系列的功能，如脫敏處理、審計跟蹤、計量計費、模型適配、API鑒權等。這些功能確保了大模型在各種場景下的可靠應用和服務，同時為大模型的推廣和應用提供了標準化的規(guī)范和指導。（3）最上層是大模型的“應用場景層”，這一層通過底層模型的支撐，實現(xiàn)了多種實際場景中的應用和落地。例如，智能核保、理賠處理、輿情分析、智能客服、智能化質檢等多種32大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）場景應用。這些應用不僅提高了企業(yè)運營效率和服務質量，也為廣大用戶提供了更高效、精準、便捷的服務體驗。大模型開放平臺可以允許機構用戶，在大模型內嵌入行業(yè)專業(yè)領域知識庫，實現(xiàn)在保險垂直領域應用的快速適配；此外，也支持把企業(yè)內部應用工具包裝成大模型插件，讓大模型更加貼近業(yè)務應用場景。無論是定價動態(tài)化、銷售場景化、理賠自動化，還是客服人性化等場景，大模型技術都能深度實踐，并展現(xiàn)出強大的應用潛力。陽光保險集團率先打造的正言大模型開放平臺，旨在構筑保險行業(yè)大模型的堅實底座，全面拓展科技賦能的邊界，以引領保險業(yè)務應用的未來發(fā)展。該平臺以陽光GPT模型為核心，依托專有數(shù)據(jù)與計算平臺，為整個集團提供統(tǒng)一、標準化、高效率的大模型能力支持。通過專業(yè)大模型的構建，陽光保險對公司旗下的銷售、服務、管理三大機器人產(chǎn)品進行了全面的智能化升級。這一升級將引領陽光保險各業(yè)務部門深度挖掘和應用智能科技，幫助業(yè)務人員真正理解智能、接納智能，進而引領業(yè)務變革，實現(xiàn)從科技賦能到科技引領的全新跨越。正言大模型開放平臺主要由平臺工具層、陽光正言GPT層、業(yè)務應用層構成，在陽光內部提供企業(yè)級的MaaS能力，如下圖所示。33大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）圖5

正言大模型開放平臺系統(tǒng)架構圖平臺工具層由大模型研發(fā)工具、Prompt工廠及插件統(tǒng)一集市構成。其中大模型研發(fā)工具，實現(xiàn)大模型的自動訓練、自動評測及模型管理；Prompt工廠實現(xiàn)prompt的管理及優(yōu)化，充分挖掘大模型在特定領域的能力；統(tǒng)一插件集市建設，實現(xiàn)插件的動態(tài)開發(fā)與管理。陽光正言GPT層通過智能路由，實現(xiàn)外部大模型及自研大模型的動態(tài)調度、大模型擇優(yōu)與融合；再利用智能審核模型，對所有調用大模型的數(shù)據(jù)進行監(jiān)控和檢視，在確保數(shù)據(jù)和模型的使用安全合規(guī)的基礎上，提供保險專業(yè)能力、通用能力及個性化能力?；陉柟庹訥PT層提供的三大能力，支撐業(yè)務應用層實現(xiàn)“1+3+N”應用，其中：“1”是指在辦公場景賦能全員辦公，支撐文本創(chuàng)作、文本摘要、圖像生成等；“3”是指突破銷售、管理、服務三大機器人；“N”是指拓展更多的業(yè)務應用場景，例如實現(xiàn)精準產(chǎn)品設計及定價、數(shù)據(jù)報表自動化生成等。34大模型技術深度賦能保險行業(yè)白皮書（2023）3.2

垂直領域大模型：更懂保險的大模型通用大模型，如ChatGPT、文心一言、LLaMA、BLOOM、ChatGLM和通義千問等，已展現(xiàn)出強大的通用能力，涵蓋

了自然語言生成、閱讀理解、機器翻譯和情感分析等。然而，盡管這些通用模型具備強大的通用能力，但保險行業(yè)作為一個高度專業(yè)化的領域，通用模型往往無法完全滿足其專業(yè)需求。因此，針對保險行業(yè)專門研發(fā)垂直領域的大模型，可以彌補通用大語言模型在保險領域應用中的不足，是大模型落地應用的關鍵環(huán)節(jié)。以陽光GPT為例，其模型設計理念專注于解決保險領域的問題，因此相較于通用模型，它在保險領域表現(xiàn)出更高的專業(yè)性和實用性，成為了一款更懂保險的大模型。此類專門針對保險行業(yè)的大模型的研發(fā)和應用，將推動保險行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展，提高服務質量和效率，為客戶提供更優(yōu)質的保險產(chǎn)品和服務。3.2.1

訓練方法如何將垂直領域的行業(yè)專有知識，嫁接到具備強大通用能力的大模型上，同時不損失大模型的通用能力，是訓練垂直領域大模型要解決的核心技術問題。訓練垂直領域的大模型的方法多種多樣，目前主要包括如下三類方案：（1）從預訓練開始定制模型：先基于海量通用