大模型技术深度赋能保险行业白皮书-2023.12

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文档简介

大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）前

言以ChatGPT为代表的大模型技术，正以前所未有的速度深刻改变整个人类社会。比尔盖茨提出：“ChatGPT历史意义不亚于PC或者互联网诞生”。马斯克认为：“ChatGPT将颠覆世界”。马化腾在2023年腾讯股东大会上回应有关ChatGPT和AI相关的提问时说：“我们最开始以为是互联网十年不遇的机会，但是越想越觉得，这是几百年不遇的、类似发明电的工业革命一样的机遇”。2023年7月13日，国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电总局七部门共同制定《生成式人工智能服务管理暂行办法》，为国内大模型技术研发及应用提供了政策支持和合规指导。作为中国保险行业的深耕者，阳光保险集团立足全球视野，从大模型技术与保险底层逻辑出发，认为大模型技术将从根本上改变和赋能保险，保险业需要与时俱进，把握战略机遇。事实上，人保、平安、太保、泰康、众安、Zurich

Insurance、Paladin

Group等国内外保险公司和保险科技公司已经迅速行动，围绕大模型研发及应用进行布局，启动大模型在保险应用的主题创新。阳光保险集团于2023年初即启动“阳光正言GPT大模型战略工程”，积极探索和实践如何应用大模型技术重

构保险业务模式。我们认为，联合产学研各方单位，深入研究大模型的技术原理，分析各保险公司和保险科技公司的大模型应用案例，将对大模型技术在保险行业落地提供实用的理论和方法。因此，阳光保险集团联合清华大学五道1大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）口金融学院、中国保险学会、北京百度网讯科技有限公司、中国科学院计算技术研究所智能信息处理重

点实验室共同研究编写了《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》。白皮书聚焦大模型关键技术与核心能力，结合政策环境，深入剖析大模型在保险行业的多维应用场景与价值，为保险行业如何应用大模型技术、实现价值创造，提供实用参考建议。白皮书系统阐释了大模型技术与保险在底层逻辑上存在的天然契合性。一方面，大模型技术充分利用互联网上的一切数据，从而具备更高的准确性、更强的泛化能力、更低的应用门槛，实现了在传统深度学习基础上的性能飞跃，满足了各行各业在多元场景中的应用需求；另一方面，保险天然就与数据紧密相连，丰富的应用场景使得保险成为大模型技术的绝佳应用领域。这种天然契合性，使得大模型和保险的结合将从“能力涌现”逐步走向“价值涌现”，其价值创造也将向从量变到质变、从改变到变革、从变革到颠覆逐步演进。大模型的深度认知能力，将改变行业对风险认知与管理的能力，推动保险行业的精算模式从“粗放预测”向“精准预知”升级，推动风险管理从相对被动的“等量管理”向相对主动的“减量管理”转变。这一转变将重

塑保险行业的商业模式，引领一场颠覆性的变革，开启保险业新的发展篇章。面对当今世界百年未有之大变局，我国在党的二十大精神指引下，以全面建成中国式现代化为主要目标进行了全方位战略布局。2023年10月30日召开的中央金融工作会议指2大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）出：“金融是国民经济的血脉，是国家核心竞争力的重要组成部分”、“做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”。保险业需要提高认识和站位，系统分析面临的形势、问题和挑战，坚定不移地推动保险改革与创新。我们认为，本次《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》的发布恰逢其时，为保险业做好科技金融和数字金融两篇大文章提供了有力支撑。我们将坚定地走在创新前沿，将大模型技术与保险业务深度融合，为保险行业从科技赋能向科技引领的转变探索更多可能性。同时，我们也将与各界合作伙伴携手共进，共同推动科技保险和数字保险的发展，共创保险行业的美好未来！编委会3大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）扫码查看电子书加入大模型深度赋能保险行业交流社区4大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）目录CONTENTS1大模型发展迅速加速AI价值升级·

111.1

大模型技术创新，能力显著升级·

111.2

生态日益完善，推动大模型落地应用·

141.3

政策持续出台，助力大模型产业快速发展·

16应用场景丰富大模型助保险业增效提质·

202.1

保险领域：全业务流程赋能·

2022.1.1

投研：分析市场趋势、优化资产组合·

212.1.2

产品设计及定价：挖掘客户需求、定价精准化·

212.1.3

营销：赋能代理人、优化销售流程·

222.1.4

承保：更精准的风险评估·

232.1.5

理赔：定损智能化、助力欺诈识别·

232.1.6

服务：赋能坐席

优化客户体验·

242.2

通用领域：提升内容生成与分析效率·

252.2.1

办公：辅助内容生成，降本提效·

252.2.2

HR：提升招聘效率、优化员工服务·

252.2.3

财务：分析和决策更准确高效·

262.2.4

法务：分析历史案例、快速合同审查·

272.2.5

经营决策及管理：辅助战略规划及策略优化·

272.2.6

风控：识别风险，提升安全性·

282.3

数字人与数字员工：智能化程度提升·

292.3.1

数字人·

292.3.2

数字员工·

303大模型开放平台建设打造可信大模型底座·

325大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）3.1

大模型开放平台架构·

323.2

垂直领域大模型：更懂保险的大模型·

353.2.1

训练方法·

353.2.2

基座模型选择·

373.2.3

数据来源·

373.2.4

挑战及应对·

383.3

插件集市

实现大模型与外部系统链接·

393.4

大模型研发工具

提升模型研发效率·

403.5

智能路由和审核

实现大模型动态调度和内容安全·

413.6

大模型应用安全与合规·

423.7

保险业大模型评测体系·

444积极探索落地大模型价值全面初现·

464.1

国内险企躬身入局，初步探索AIGC应用落地·

474.1.1

阳光保险：正言大模型开放平台赋能保险及办公全业务流程·

474.1.2

中国人保：打造并发布人保大模型，多场景应用落地·

534.1.3

平安：推出数字人产品、建立精准信用评级体系·

554.1.4

太保集团：数字员工助力审计监督提升·

564.1.5

泰康：积极构建生态，打造大模型原生应用·

584.1.6

众安保险：将AIGC置入科技产品，打造系统应用全新体验·

594.2

国外险企积极转型，营销承保服务业务全覆盖

604.2.1

PaladinGroup：承保工具UnderwriteGPT·

604.2.2

CorvusInsurance：利用Corvus

RiskNavigator平台实现核保·

614.2.3

Simplifai：Insurance

GPT助力自动化索赔管理············

61·

624.2.4

苏黎世保险：使用ChatGPT辅助理赔及承保·········4.2.5

印度Plum：PolicyGPT聊天机器人，进行客户联系服务·

634.2.6

Helvetia：利用Clara推进客户服务·

636大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）4.2.7

Tokio

Marine&NichidoFireInsurance：撰写答案草稿·

634.3

互联网公司妥善布局，提供一体化解决方案·

644.3.1

微软Oﬃce打造办公“全家桶”·

644.3.2

Google将生成式AI应用于Workspace·

644.3.3

国内互联网公司布局办公领域及数字人·

645挑战与机遇并存积极布局加速赋能·

665.1

大模型能力持续升级，应用前景可期·

665.2

强化治理，推动大模型可持续发展·

685.3

多方协同，构建大模型发展新生态·

695.4

面临的挑战72·

·5.5

应对措施建议·

737大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）8大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）图目录CONTENTS图1

大模型的内涵与特征·

13图2

“十四五”期间人工智能相关重要政策·

17图3

近年保险行业人工智能相关政策·

18图4

大模型赋能保险全业务流程·

20图5

正言大模型开放平台系统架构图·

34图6

垂直领域大模型训练的三类主要方案·

36图7

车险全线上销售机器人产品架构·

48图8

FAQ-DocQA-Chat问答链路·

49图9

预制或自定义各类人设，支撑多类办公文案场景·

50图10

端午节营销海报生成·

51图11

基于自然语言，实现报表自动生成·

52图12

不同模型自助切换，提供更优质的答案·

52图13

构建集成开发工具常青藤辅助编程插件，实现代码辅助·

53图14

人保大模型产品规划·

54图15

商汤AI治理理念·

689大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）10大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）1.大模型发展迅速

加速AI价值升级在人工智能的发展历程中，大模型技术的崛起无疑标志着一次历史性的突破。随着参数规模和数据规模的显著增长，大模型在各类任务中展现出更高的准确性、更出色的泛化能力以及更低的应用门槛，从而满足了各行各业日益多元化的需求。学术界、研究机构、产业界以及各级政府均对大模型给予了高度的重

视，从算法模型、技术生态、落地应用和政策环境等多个层面，推动通用大模型和领域专用大模型的快速发展和应用。1.1

大模型技术创新，能力显著升级大模型，包括广义的人工智能预训练大模型及狭义的大型语言模型（Large

LanguageModel，LLM），是一种具有庞大参数规模和高度复杂性的机器学习模型。通常来说，这种模型的参数量能够达到数十亿，甚至扩展到数万亿的惊人规模。通过在广袤无垠、未加标注的海量数据中进行大规模的预训练，这些大模型能够深入挖掘并掌握众多微妙的模式、规律和知识。它们展现出了惊人的“涌现”现象，即模型性能的准确性、表达能力的强度以及泛化能力的广泛性都展现出了卓越的优势。这种“涌现”现象是大模型最引人注目的特征之一，也是它们在自然语言处理、计算机视觉等领域表现出色的原因之一。大模型可分为通用大模型和专用大模型两类，它们在设计、训练与应用上均有所区别。通用大模型的目标是处理广泛的任务和领域，具备强大的泛化能力。通常，它们基于大量的无标注数据进行预训练，然后在特定任务上实施微调。这种“预训练-微调”的方法使通用大模型能够获取丰富的语义知识，因此在各种任务中表现卓越。例如，ChatGPT就是通用大模型的典型代表，可回答各类问题、生成文本、完成编程任务等。11大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）而专用大模型是针对特定任务或领域进行优化，具有很强的专业性。它们通常以领域数据或有限的有标注领域数据为基础，在通用大模型底座的基础上重

新预训练或者微调，以更好地适应特定任务的需求。专用大模型在某些任务上的表现要优于通用大模型，因为它们能更准确地捕获到与任务相关的特征和模式。例如，彭博社发布的专门为金融领域打造的大语言模型BloombergGPT能更好地处理金融领域的数据和任务。大模型在传统深度学习基础上实现了性能的飞跃性提升，其主要特点包括：（1）庞大的规模：这些模型通常具有数十亿甚至数万亿个参数，这使得它们能够捕捉到数据中的复杂模式和关系。这种规模的模型在处理自然语言处理、图像识别和语音识别等任务时表现出了优越的性能。（2）高效的通用能力：由于其庞大的规模和强大的学习能力，大模型可以应用于多种不用的任务，展现出强大的性能。这使得大模型在实际应用中具有很高的价值，如在智能问答、语言理解、内容生成等领域。（3）强大的泛化能力：通过使用大量的训练数据，大模型可以学习到数据中的深层次结构和规律，这使得它们能够在面对新的、未见过的任务时，快速地找到合适的解决方案。（4）便捷的实用性：大模型能以合理的时间和资源，快速处理输入数据并做出响应，性能和效率能满足大部分应用场景的需求。12大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）图1

大模型的内涵与特征来：AI大模型市场研究报告（2023）⸺迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕，A

Frost

&SullivanWhitePaper（.

经整理）与传统深度学习比较，大模型在处理复杂任务时具有显著的优势，从自然语言处理、搜索引擎到计算机视觉等领域，大模型技术都在不断地突破自身的能力边界，为人类带来了前所未有的便捷和智能体验。首先，在自然语言处理领域，大模型技术取得了重要的突破。目前，无论是智能语音助手还是聊天机器人，都在利用大模型技术实现更加自然、流畅的人机交互。通过对大量文本数据的学习，大模型技术可以理解用户的意图，生成符合语法和语义的自然语言回复。这不仅提高了人机交互的效率，还降低了开发成本，使得越来越多的企业和个人能够享受到智能问答带来的便利。其次，大模型技术在搜索与推荐领域的应用已经深入人心。谷歌、Bing、百度等主流搜索引擎都在利用大模型技术为用户提供更加精准、高效的搜索结果。通过对海量数据的学13大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）习和分析，大模型技术能够理解用户的需求，快速返回相关的信息，极大地提高了用户的搜索体验。针对推荐系统，大模型技术通过分析用户的兴趣和行为，为用户推荐最符合其需求的内容，从而实现个性化推荐。在计算机视觉领域，大模型技术同样展现出了强大的潜力。通过对大量图像和视频数据的学习，大模型技术可以实现对图像内容的理解和分析，从而实现目标检测、人脸识别、图像分割等功能。这些功能在医疗、无人驾驶、安防等领域都有着广泛的应用前景。例如，在医疗领域，大模型技术可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率；在无人驾驶领域，大模型技术可以实现对道路环境的感知和分析，为自动驾驶提供安全保障。当然，大模型技术的发展也带来了一些挑战。如何保证数据安全和隐私保护成为了亟待解决的问题。此外，大模型技术可能产生歧视性、偏见性或不道德的输出，还有可能出现大模型“幻觉”，需要制定相应的政策和技术措施来确保模型的公平性、道德性。同时，随着大模型技术的不断升级，硬件设备的投入和维护成本也在不断增加。为了应对这些挑战，我们需要不断探索、研究和创新。同时，我们也需要加强合作和交流，共同推动大模型技术的进步和发展。1.2

生态日益完善，推动大模型落地应用大模型生态的发展日益完善，从底层基础设施到大模型研发平台、大模型能力扩充、大模型服务平台、基于大模型的AI

Agent等不同层次，各项技术及平台均在不断进步和创新。首先，在基础设施支撑上，GPU技术在近年来取得了显著的进步。随着计算能力的提升，GPU已经成为了训练大型模型的重要工具。相比于传统的CPU，GPU能够提供更高效的并行计算能力，大大提高了训练速度。同时，GPU厂商也不断推出新的产品和技术，使得14大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）GPU能够更好地支持大规模模型的训练。例如，NVIDIA的Ampere架构和Google的TensorProcessing

Unit

(TPU)等新型GPU产品，为大模型训练提供了更强大的计算能力和更低的能耗。其次，大模型研发平台也在不断发展和完善。这些平台提供了一整套的工具和服务，帮助研究人员和开发者更方便地开发和部署大模型。这些平台还提供了可视化界面和编程接口，使得开发者可以更加直观地进行模型的训练和调整。例如，Google的TensorFlow、Facebook的PyTorch及百度的PaddlePaddle等深度学习框架都提供了丰富的预训练模型和API接口，使得用户可以轻松地使用这些模型进行迁移学习和微调。此外，一些开源项目，如Hugging

Face

Transformers、阿里ModelScope等，也在推动大模型生态的建设，为用户提供了丰富的预训练模型和API接口。百度于今年3月推出的百度智能云千帆

大模型平台是全球首个一站式的企业级大模型生产平台，不仅提供基于文心一言或者第三方开源大模型的大模型服务，还提供全套工具链和开发环境，帮助企业开发自己的专属大模型。这些平台的出现，大大降低了大模型研发的门槛，使得更多的研究者和开发者能够参与到这个领域。然后，在大模型能力扩充方面，插件技术的发展为大模型生态的完善提供了重要支持。通过插件技术，用户可以方便地将不同领域的知识和数据集成到大模型中，从而提高模型的泛化能力和性能、丰富大模型应用的功能和场景。例如，一些研究团队已经开发出了针对自然语言处理、计算机视觉等领域的插件，这些插件可以帮助用户快速地构建出具有特定任务能力的大模型。此外，一些公司也在积极探索插件技术的应用，例如通过插件实现与内部业务系统的链接，实现大模型与业务流程的衔接。较具代表性的大模型应用开发框架包括LangChain、LlamaIndex以及Deepset

Haystack等。大模型服务平台也争相涌现，为用户提供了众多获取大模型能力的途径。OpenAI

API15大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）作为较早向公众开放的大模型服务平台，通过提供不同的API来满足用户对不同GPT模型的需求。百度文心一言不甘示弱，提供了APP、API接口、网页版等多种形式的开放服务，更集成了插件机制，有效拓展了大模型的能力边界。此外，还有微软Azure

OpenAI、Midjour-ney、讯飞星火认知大模型、百川大模型等国内外大模型服务平台，如同群星闪耀，为用户提供了丰富、便捷的大模型能力访问途径。最后，基于大模型的AIAgent技术崭露头角，这个具备自主思考和执行能力的智能体，被视为通往AGI的主要途径，并将为各行各业的数字化转型提供有力的支持。据统计，目

前已有近10万名开发人员正在构建自主Agent，有上百项目正致力于将AI

Agent商业化。AutoGPT、MetaGPT、谷歌DeepMind的robotic

agent、阿里云ModelScopeGPT等国内外AIAgent实例已经展现出了令人瞩目的强大性能，并正在迅速发展。大模型生态的演进日新月异，其发展势头正以前所未有的速度推动着人工智能领域的进步。我们翘首以待，期待这个生态系统持续繁荣，为大模型的广泛应用和价值创造开启更多的崭新篇章。1.3

政策持续出台，助力大模型产业快速发展在政策层面，国家和行业都陆续出台相关支持政策及监管政策，助力大模型技术及产业的快速、规范发展。在2021-2025的“十四五”规划期间，国家从宏观政策层面，强调了人工智能作为战略前沿领域的重要性，对人工智能新技术、新产业给予了巨大的支持。地方政府也积极呼应国家战略，出台大模型支持政策，推动大模型产业快速发展。16大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）图2“十四五”期间人工智能相关重要政策同时，我国工信部、央行、银保监会以及中保协等相关部门或协会相继推出了一系列推动保险公司和金融机构数字化转型的措施与政策，以促进保险科技的迅速发展。2023年2月，中共中央和国务院联合发布《数字中国建设整体布局规划》，强调在金融等关键领域加快数字技术创新应用的重要性。人工智能作为数字技术的核心之一，在金融机构的应用前景可期。在AIGC大发展背景下，保险行业大模型的场景化应用正享有良好的政策环境。17大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）图3

近年保险行业人工智能相关政策在国际上，早在2021年，美国白宫科技政策办公室便专门成立国家人工智能计划办公室，负责监督、实施人工智能战略计划。白宫于2023年5月23日更新发布了《国家人工智能研发战略计划》，该计划是对2016、2019年版《国家人工智能研发战略计划》的补充更新，重申了之前的8项战略目标并对各战略的具体优先事项进行了调整和完善，同时增加了新的第9项战略以强调国际合作。欧洲议会和欧盟理事会于今年6月制定了《人工智能法案（AI

Act）》，法案将人工智能系统的风险等级分为四级；对于不同风险等级，法案采取了不同程度的监管措施；并要求在欧盟范围内设计、开发和使用人工智能驱动的产品、服务和系统，需要遵循全流程风险管理措施。各国政策密集出台的背后，实质上反映出各国政府希望将人工智能技术安全深度地18大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）融合到国家的主要经济和社会部门中，以激发实质性的经济及社会价值。以大模型技术为代表的新一代智能技术，在各国政府的战略规划和重

大投资中占据着举足轻重

的地位。我们有理由相信，这一技术的快速、稳健发展将为未来的社会经济发展开辟新的广阔

空间。19大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）2.

应用场景丰富

大模型助保险业增效提质随着大模型技术的迅速发展，各行各业正在经历前所未有的变革。保险行业作为数据密集型行业，具备数据优势，且应用场景丰富，是大模型的最佳应用领域之一。大模型与保险的底层逻辑不谋而合，它们共同依赖于数据和模型这一基石。大模型的底层架构以数据和模型为核心，而保险业则秉承大数法则，同样以数据和模型为基础

。正因如此，保险与大模型之间存在着天然的契合点，使得大模型在保险行业的应用前景愈发广阔。2.1

保险领域：全业务流程赋能大模型可以应用到保险领域的全业务流程，帮助保险企业更好地分析市场趋势、理解客户需求、精准化产品定价、提升营销效率、提高风险管理能力、提升理赔便捷性、改善服务质量，从而降低运营成本、提升营销和服务效能、提升客户体验。图4

大模型赋能保险全业务流程20大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）2.1.1

投研：分析市场趋势、优化资产组合大模型在投研领域的应用可以包括以下几个方面:通过分析金融市场的风险和波动性，为投资者制定风险管理策略和投资组金融风险管理合提供参考建议。市场趋势和通过分析大量的金融和经济数据，利用大模型预测市场的趋势和价格波动，价格波动分析帮助投资者制定投资策略。资产配置和通过分析资产间的相关性及风险收益特征，帮助投资者进行资产配置和组组合优化合优化，以实现最大化收益和降低风险的目标。通过分析市场数据，结合交易策略，大模型自动生成交易决策，进行高频交量化交易舆情分析易。通过分析大量的新闻和社交媒体数据，大模型可以识别与金融市场相关的事件，并预测其对市场的影响程度，从而为投资者提供更准确的投资建议。大模型可以自动识别和理解财务报表中的关键指标和数据，辅助投资者分财务报表分析析公司的财务状况和盈利能力。2.1.2

产品设计及定价：挖掘客户需求、定价精准化大模型在保险产品设计与定价环节有丰富的应用场景。基于大模型对客户的个人信息、消费行为、健康状况等多方面进行分析，以客户需求分析了解客户的需求和风险偏好。这有助于保险公司为客户提供更加个性化的保险产品，提高客户满意度和忠诚度。大模型可以帮助保险公司更好地了解市场需求，从而设计出更具竞争力的产品设计支持产品。例如，通过对市场趋势的分析，大模型可以为保险公司提供关于投资型保险、健康险等险种的创新建议。帮助产品精算人员更精准地识别潜在的风险因素、评估各因素的影响程度，产品定价支持千人千面的个性化定价，实现定价精准化。此外，大模型还可以根据市场变化和竞争对手的策略动态调整保费，以保持竞争力。为保险精算人员提供强大的数据处理及分析工具，为保险产品设计和定价数据处理及分析提供支持。21大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）2.1.3

营销：赋能代理人、优化销售流程在保险营销环节，大模型在售前

、售中和售后的方方面面有诸多落地场景：基于大模型技术，险企可以通过知识挂载或知识注入，打造智能化保险产品咨询机器人，为客户提供便捷的、全天候在线的保险产品咨询服务。保险保险产品咨询产品咨询机器人可以回答客户关于保险产品的各种问题，包括保险种类、保险责任、保险期限、投保条件、保险条款、保费等等。基于大模型技术构建智能保险产品推荐机器人，通过分析客户的背景

、需保险产品求、偏好、风险承受能力等信息，结合保险领域大模型丰富的保险产品知识，个性化推荐通过自然语言交互，为客户提供个性化的保险产品推荐和配置方案建议，提高保险销售效率和客户体验。根据客户自身及家庭的特点，基于大模型具备的各类保险的功能、保障责保险智能配置任、特点等专业知识，针对复杂、多样的客户需求，给出专业、科学的保险配置方案建议。基于大模型技术构建的智能保险销售辅助机器人，它具备更深入的客户洞察能力、更专业的领域知识、更精准的客户意图及情绪识别能力、更丰富的代理人销售辅助营销经验，可在销售过程中为代理人提供个性化的保险销售支持和建议，提高销售效率和客户满意度。构建针对代理人的智能陪练机器人，将营销序列话术的训练升级为自动化、智能化、场景化的体验式培训，在模拟的业务场景中循序渐进、持续练习，代理人智能陪练营销素材设计真正帮助营销人员强化开口能力、规范话术要点、提升沟通技巧，助力销售人员向专业顾问升级。基于大模型技术可快速生成文案，包括营销口号、朋友圈

文案、短信、微信公众号文章等等。也可以与Midjourney等文生图工具结合，智能生成宣传海报、宣传视频等视觉内容，大幅提升营销素材的生成效率。在产品咨询、产品个性化推荐等功能基础上，增加智能化风险评估、保费计全线上销售支持算及在线核保等功能，打通保险销售线上化全流程，节省人力成本，提升效率。综上，大模型技术在保险销售领域各方面的应用，可以提升代理人技能、提高保险销售效率，同时也为客户提供更加便捷的服务，提升客户体验。22大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）2.1.4

承保：更精准的风险评估大模型技术能够帮助保险公司更全面、精准地评估风险；同时能够智能辅助人工核保。基于客户提交的保单信息，结合外部数据源的数据，大模型对保单的风险进行全面、准确的评估，帮助核保人员更准确地判断承保条件（承保责任、风险评估自动核保异常识别保额及保费等）。通过学习核保规则、承保及理赔历史数据、外部数据源数据，实现基于大模型的自动核保，基于客户提交的保单数据，自动给出核保决策，提升核保效率和准确率。利用大模型发现保单中的异常信息，包括保单录入信息与客户实际信息不符

、重

复投保、超额投保等，提醒业务员进行进一步调查及审核，降低公司风险。2.1.5

理赔：定损智能化、助力欺诈识别大模型可以在理赔处理的各个节点提供自动化服务，从而提高理赔效率、降低成本、提升客户体验。基于大模型的多模态能力，对车险现场照片的风险点、车损照片细节等进智能定损智能理赔行处理和分析，有效识别车辆损失程度，并判断是否存在蓄

意制造交通事故、车辆套牌等欺诈方式，提升定损效率。通过自动化的理赔申请处理、索赔处理、理赔评估、理赔审核、理赔结算，大模型可以帮助保险公司实现更快速、更准确的理赔处理。将大模型技术与地球科学、大数据技术等结合，建立针对常见灾害种类的灾害风险管理及预警体系，为客户提供气象灾害、台风路径等预警信息，提风险预警醒客户及时采取防灾减损措施。基于大模型对理赔案件的欺诈风险进行评估，实现对欺诈风险由点及面的风险反欺诈识别，为案件稽核人员提供线索，实现理赔风险排查智能化全覆盖。23大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）2.1.6

服务：赋能坐席，优化客户体验利用大模型技术实现智能客服系统，实现与客户的7*24高质高效沟通，提升用户体验。基于大模型强大的智能对话能力，和客户进行7*24的高质高效沟通，提升用自动问答户体验及留存，缓解客服人力不足问题。通过对大量客户数据的分析，大模型可以帮助保险公司更好地了解客户需求，从而制定更有效的客户关系管理策略。例如，大模型可以分析客户的购买历史、服务使用情况等数据，为客户提供更加精准的服务建议。客户关系管理通过分析客户的个人资料和生活习惯等数据，大模型可以帮助保险公司对客户的健康状况进行更精确的评估；为客户提供个性化的预防保健方案，客户健康管理如疫苗接种提醒等；对于已经患有疾病的客户，大模型可以提供定制化的康复计划和心理咨询服务，以帮助他们尽快恢复健康。在坐席与客户对话过程中，大模型根据上下文对客户意图及需求进行识别，为坐席推荐最优话术，提升服务质量及客户满意度。话术推荐智能质检基于大模型的上下文分析理解能力，对通话录音进行全量质检，包括语速、语调、抢插话、情绪等方面，提升质检效率。利用大模型对坐席与客户的通话录音进行总结，包括客户意图、关键信息通话总结与注记

等，方便公司了解客户对产品和服务的评价，同时为坐席的服务质量评估提供参考。大模型可以作为培训和教育工具，帮助坐席提高业务能力和专业知识。通过对保险行业知识的学习，大模型可以为员工提供实时的答疑解惑服务，提高员工的工作效率和服务质量。培训与教育24大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）2.2

通用领域：提升内容生成与分析效率2.2.1

办公：辅助内容生成，降本提效大模型在办公领域也有广泛的应用场景。基于大模型的向量化能力，对知识库进行文本向量化，存入本地向量库；对用户输入进行向量化，并在向量数据库中检索最为相关的内容，再将检索到的相关信息和预先设计的提示词一起输入给大模型，得到最终返回结果。知识库问答该方案可有效降低对知识库构建的要求，节省资源及人力。基于用户提供的主题、要点或是草稿，大模型根据要求帮助用户生成相关文本生成及摘要内容。如公文写作、邮件生成、会议摘要、文档审核等。基于大模型的多模态能力，智能生成宣传海报、宣传视频等视觉内容，大幅视觉内容生成培训课件生成机器翻译提升视觉素材的生成效率。基于用户指定的主题及要点，大模型帮助用户生成培训课件；并能根据用户给出的字体偏好、颜色搭配、布局优化等建议，提升课件的专业性和趣味性。大模型可以实现多种语言之间的自动翻译，帮助企业跨越语言障碍，更好地与全球客户和合作伙伴沟通。大模型可以将语音转换为文字，或将文字转换为语音，方便用户利用语音语音识别与合成编程辅助与系统进行交互。在系统开发场景中，基于大模型进行开发代码自动补全、开发代码自动优化、测试用例自动生成等，帮助开发者更高效地编写及调试代码。综上，大模型在办公领域的应用可以提高企业的工作效率，降低成本，提升用户体验，为企业带来更多的商业价值。随

着技术的不断发展，大模型在办公领域的应用场景还将不断拓展。2.2.2

HR：提升招聘效率、优化员工服务在人力资源领域，大型AI模型可以应用于多个场景，帮助企业提高招聘效率、优化员工管理和提升员工满意度。以下是一些典型的应用场景：25大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）利用大模型对大量求职者的简

历进行自动筛选和分析，企业可以快速找到简历筛选与符合职位要求的候选人。同时，它还可以为候选人提供自动化的面试反馈，自动化面试提高面试效率。岗位需求分析通过分析历史招聘数据和行业趋势，大模型可以帮助企业更准确地预测未与人才预测来的人才需求。这有助于企业提前做好人才储备和招聘计划。利用大模型对员工的技能和知识进行分析，企业可以为员工提供个性化的员工培训与发展培训和发展建议。同时，它还可以协助企业构建智能的学习平台，提高培训效果。通过分析员工的工作数据和行为模式，大模型可以帮助企业更准确地评估员工的绩效，并制定合适的激励方案。这有助于激发员工的工作积极性和提高整体绩效。绩效管理与激励方案设计利用大模型对员工的反馈数据进行分析，企业可以了解员工的需求和期望，及时调整管理策略和改进工作环境。这有助于提高员工的满意度和忠诚度。员工满意度调查与改进通过对人力资源数据的深入挖掘和分析，大模型可以为人力资源部门提供人力资源数据分析有价值的洞察和决策支持。这有助于企业优化人力资源管理流程，提高管与决策支持理效率。这些应用场景可能会给人力资源带来许多具体的变革，例如：提高招聘效率和准确性，减少招聘成本和时间；提高员工绩效和发展计划的个性化程度和准确性；提高绩效评估的客观性和准确性，减少主观因素的影响；提高人力资源数据的分析能力，为决策提供更准确的支持。2.2.3

财务：分析和决策更准确高效在财务领域,大模型的运用可以为企业提供更准确、更高效的财务决策和预测,帮助企业降低风险、提高效益。利用大模型对大量财务数据进行深度挖掘，发现潜在的财务问题、财务报表分析趋势和机会。这有助于企业更好地制定战略决策和优化财务管理。26大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）利用大模型对未来的市场趋势、经济环境和行业动态进行预测分析，为企业的财务规划提供有力支持。财务预测与规划税务合规与优化大模型可以自动识别税收法规的变化，为企业提供合规建议。同时，它还可以分析企业的税务结构，帮助企业找到合理的税收优化方案。大模型可以自动识别潜在的审计问题，提高审计工作的效率和质量。此外，审计自动化它还可以协助审计人员进行复杂的数据分析，减轻工作负担。通过分析历史市场数据、公司基本面和技术指标，大模型可以为投资者提投资组合管理供个性化的投资建议和资产配置方案。大模型可以分析供应链上的各个环节，为企业提供融资建议和风险管理方供应链金融案。此外，它还可以协助企业优化库存管理，降低运营成本。2.2.4

法务：分析历史案例、快速合同审查在法务领域，大型AI模型可以应用于多个场景，提高工作效率和准确性。以下是一些典型的应用场景：通过分析历史案例、法规和判例，大模型可以为律师提供有关特定法律问题的详细信息和指导意见。此外，它还可以协助律师进行法律研究，节省时法律研究与案例分析间并提高效率。利用大模型自动识别合同中的关键条款、风险提示和潜在的法律问题。这合同审查与分析合规咨询与培训知识产权管理有助于法务团队更快速地完成合同审查工作，并降低错误率。利用大模型为企业提供合规咨询服务，帮助企业了解并遵守相关法律法规。同时，它还可以为企业员工提供在线培训课程，提高员工的合规意识和知识水平。通过分析专利、商标和著作权数据，大模型可以帮助企业更好地管理和保护其知识产权。此外，它还可以协助企业发现潜在的侵权行为和维权途径。利用大模型对案件背景、相关法规和判例进行深入分析，为律师提供有针诉讼策略与预测法律语言处理对性的诉讼策略建议。同时，它还可以预测案件的可能结果，帮助律师制定更有效的诉讼计划。大模型可以理解和处理自然语言，从而简

化律师在撰写法律文件、起草合同和其他法律文书时的工作流程。2.2.5

经营决策及管理：辅助战略规划及策略优化27大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）在经营决策及管理方面，大模型技术可以应用于以下多个场景，辅助战略规划及策略优化：通过对内外部环境的分析，大模型可以帮助企业制定长期战略规划，战略规划支持企业在不断变化的市场环境中保持竞争力。利用大模型对大量市场数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的市场市场分析与趋势预测机会和趋势。这有助于企业制定更有针对性的市场营销策略和产品战略。通过分析市场数据和消费者行为，大模型可以帮助保险公司制定更销售与营销有效的销售和营销策略。同时，它还可以协助企业进行客户细分和策略优化个性化推荐，提高客户转化率和市场份额。利用大模型对企业的业务数据和合规要求进行实时监控，保险公司合规与监管监控可以确保业务的合规性并及时发现潜在的合规风险。同时，它还可以协助企业应对监管变化，降低合规风险。2.2.6

风控：识别风险，提升安全性在企业风控领域，大型AI模型可以应用于多个场景，帮助企业提高安全性、降低风险。以下是一些典型的应用场景：帮助企业预测市场波动，评估投资组合的风险敞口，从而制定合适市场风险管理的投资策略。此外，大模型还可以用于对冲策略的优化，降低市场风险对企业的影响。帮助企业评估供应链中的潜在风险，例如供应商的信用风险、物流供应链延误等。通过对这些风险的预测和管理，企业可以确保供应链的稳定运行，降低潜在的损失。风险管理通过对企业内部流程和数据的监控，大模型可以识别潜在的操作风险，帮助企业改进内部控制和合规管理。例如，模型可以检测到员工违规操作、内部欺诈等风险事件，并提醒企业采取相应措施。操作风险管理实时监测网络上的舆论动态，分析客户对企业和产品的态度和看法。舆情监控与通过对舆情的监控，企业可以及时发现潜在的声誉风险，采取措施声誉风险管理进行危机公关和品牌维护。28大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）帮助企业识别潜在的法律和监管风险，例如违反法规的行为、政策变动等。通过对这些风险的预测和管理，企业可以确保合规经营，降低潜在的法律诉讼和处罚成本。法律合规与监管风险管理通过分析员工的安全行为数据和行业最佳实践，大模型可以为员工提供个性化的安全培训和意识提升建议。这有助于提高员工的安全意识和技能水平，降低安全事故发生的概率。安全培训与意识提升通过分析传感器数据和历史行为模式，大模型可以帮助企业构建智能的入侵检测和报警系统。这有助于企业及时发现并阻止潜在的入侵行为，保障企业资产和人员安全。入侵检测与报警视频监控分析利用大模型对视频数据进行实时分析，企业可以识别出异常行为和潜在的与异常检测安全隐患。这有助于企业及时发现并应对安全问题，提高安防效果。2.3

数字人与数字员工：智能化程度提升2.3.1

数字人数字人是一种超越物理界限的虚拟人物，通过计算机手段创造和使用，具有人类的外貌特征、表演能力和交互能力等。其核心价值在于提供拟人化的服务和体验，并呈现出超写实、强交互和工具化的发展趋势。随着虚拟数字人理论和技术的迅速发展，其应用范围不断扩大，在电商直播、短视频等传媒类场景，及医护、政务等服务类场景，还有文旅、教育类场景中渗透速度较快。大模型的加持，将从以下方面显著提升数字人的智能化程度，“让数字人更像人”：（1）更强大的语言处理能力：大模型将使数字人能更好地理解和生成自然语言，使其与人类进行更流畅、更真实的对话。这将有助于提高数字人在客户服务、培训、营销等场景的应用价值。（2）更丰富的情感表达：大模型可以使数字人更准确地识别和模拟人类的情感，从而在与人互动时表现出更丰富的情感表达，提高逼真程度。（3）更强的逻辑推理能力：大模型可以帮助数字人更好地理解复杂情境，进行逻辑推29大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）理和决策。这将使数字人在解决问题、提供建议等方面更具优势。（4）更高效的学习能力：大模型可以通过大量数据的学习，使数字人具备更强的知识储备和学习能力。这将有助于数字人在各种领域不断进步，适应不断变化的环境。（5）更好的个性化定制：大模型可以根据用户的需求和喜好，为数字人提供更个性化的定制服务。这将使数字人在不同场景下更具吸引力和实用性。（6）更强的跨领域应用能力：大模型可以帮助数字人在不同的领域实现知识和技能的迁移，从而提高其在多个领域的应用价值。总之，大模型将为数字人带来诸多改变和提升，使其在语言处理、情感表达、逻辑推理、学习能力、个性化定制和跨领域应用等方面更加接近人类，提高其逼真度和应用价值。2.3.2

数字员工数字员工，又称为数字化劳动力，是一种利用人工智能技术实现的虚拟员工，专注于执行重

复性和流程性的工作。麦肯锡在2022年9月发布的《数字化劳动力白皮书》中，将数字员工定义为“打破人与机器边界，充分激活劳动力潜能的第四种企业用工模式”。通过结合数字员工和传统劳动力，我们可以将人力资源从繁琐的流程性工作中解放出来，专注于更具价值创造性的任务。数字员工的引入可以有效丰富并优化企业的劳动力结构。数字员工可实现企业全景式降本增效：在前台销售端提供卓越的用户体验，提升获客能力；在中后台则能优化运营流程，提高运营协作效率，从而推动业务发展。将大模型技术与数字员工结合，可以实现更加精准、高效的任务处理和决策制定，具体体现在以下几个方面：（1）大模型能够提供更加全面的知识储备和信息分析能力。传统的数字员工往往只能依靠预设的规则和算法进行工作，而大模型则可以通过对海量数据的学习和分析，获取更30大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）加深入的领域知识和经验。这使得数字员工在面对复杂问题时能够更加准确地判断和解决，提高工作效率和质量。（2）大模型能够实现更加灵活的任务执行和协同合作。传统的数字员工往往只能按照固定的流程和规则进行工作，而大模型则可以根据实时的需求和情况，自动调整任务执行流程。同时，大模型还能够与其他数字员工进行协同合作，实现信息的共享和交流，提高团队的整体效能。（3）大模型还能够实现更加智能的决策制定和风险评估。传统的数字员工往往只能依靠预设的规则和算法进行决策，而大模型则可以通过对历史数据和实时数据的分析和挖掘，提供更加全面和准确的决策支持。这使得数字员工在面对复杂的决策问题时能够更加明智地做出选择，降低风险和损失。综上所述，大模型能力与数字员工结合，可以进一步提升数字员工的智能化程度。通过提供全面的知识储备和信息分析能力、实现灵活的任务执行和协同合作，以及提供智能的决策制定和风险评估，数字员工能够更好地适应复杂多变的工作环境和需求，为企业带来更高的效益和竞争力。目前已有保险公司进行基于大模型技术的数字员工能力试点，在包括产品定制化、定价动态化、销售场景化、理赔自动化、客服人性化等场景内深度实践，进一步分担真实员工的日常重

复性工作。31大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）3.

大模型开放平台建设

打造可信大模型底座大模型开放平台负责构建企业的大模型生产力，为企业的各项业务应用提供支持，是企业实现大模型技术全面落地应用的必备基础设施。大模型开放平台支持大模型应用的快速开发，同时通过算法库、模型库、服务库、插件库、数据和模板库等模块不断沉淀、积累和共享可复用的能力，并将能力集成应用到开发运维过程中。大模型开放平台的建设，可以快速响应前端的业务需求，让用户更快、更高效地落地大模型应用，为业务赋能；能避免烟囱式的系统建设模式，降低大模型应用系统建设以及系统间交互成本；能实现数据共享、计算共享、模型共享，更好地降低应用成本；同时实现持续的技术沉淀，形成企业的核心资产，推动企业业务创新。3.1

大模型开放平台架构当前行业大模型开放平台架构多以三层结构呈现。（1）底层是“模型即服务”（MaaS：Model

Service）封装层，这一层集成了多种模型资源，如ChatGPT、文心一言、开放源代码模型，以及企业专有的垂直领域模型。这些模型通过统一的接口和协议进行封装和集成，为上层应用提供强大的内容生成和分析处理能力。（2）中间层是大模型的“应用框架层”，这一层为大模型的应用和服务提供了一个全面的支撑框架。该框架具备高度的安全性和合规性，提供了一系列的功能，如脱敏处理、审计跟踪、计量计费、模型适配、API鉴权等。这些功能确保了大模型在各种场景下的可靠应用和服务，同时为大模型的推广和应用提供了标准化的规范和指导。（3）最上层是大模型的“应用场景层”，这一层通过底层模型的支撑，实现了多种实际场景中的应用和落地。例如，智能核保、理赔处理、舆情分析、智能客服、智能化质检等多种32大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）场景应用。这些应用不仅提高了企业运营效率和服务质量，也为广大用户提供了更高效、精准、便捷的服务体验。大模型开放平台可以允许机构用户，在大模型内嵌入行业专业领域知识库，实现在保险垂直领域应用的快速适配；此外，也支持把企业内部应用工具包装成大模型插件，让大模型更加贴近业务应用场景。无论是定价动态化、销售场景化、理赔自动化，还是客服人性化等场景，大模型技术都能深度实践，并展现出强大的应用潜力。阳光保险集团率先打造的正言大模型开放平台，旨在构筑保险行业大模型的坚实底座，全面拓展科技赋能的边界，以引领保险业务应用的未来发展。该平台以阳光GPT模型为核心，依托专有数据与计算平台，为整个集团提供统一、标准化、高效率的大模型能力支持。通过专业大模型的构建，阳光保险对公司旗下的销售、服务、管理三大机器人产品进行了全面的智能化升级。这一升级将引领阳光保险各业务部门深度挖掘和应用智能科技，帮助业务人员真正理解智能、接纳智能，进而引领业务变革，实现从科技赋能到科技引领的全新跨越。正言大模型开放平台主要由平台工具层、阳光正言GPT层、业务应用层构成，在阳光内部提供企业级的MaaS能力，如下图所示。33大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）图5

正言大模型开放平台系统架构图平台工具层由大模型研发工具、Prompt工厂及插件统一集市构成。其中大模型研发工具，实现大模型的自动训练、自动评测及模型管理；Prompt工厂实现prompt的管理及优化，充分挖掘大模型在特定领域的能力；统一插件集市建设，实现插件的动态开发与管理。阳光正言GPT层通过智能路由，实现外部大模型及自研大模型的动态调度、大模型择优与融合；再利用智能审核模型，对所有调用大模型的数据进行监控和检视，在确保数据和模型的使用安全合规的基础上，提供保险专业能力、通用能力及个性化能力。基于阳光正言GPT层提供的三大能力，支撑业务应用层实现“1+3+N”应用，其中：“1”是指在办公场景赋能全员办公，支撑文本创作、文本摘要、图像生成等；“3”是指突破销售、管理、服务三大机器人；“N”是指拓展更多的业务应用场景，例如实现精准产品设计及定价、数据报表自动化生成等。34大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2023）3.2

垂直领域大模型：更懂保险的大模型通用大模型，如ChatGPT、文心一言、LLaMA、BLOOM、ChatGLM和通义千问等，已展现出强大的通用能力，涵盖

了自然语言生成、阅读理解、机器翻译和情感分析等。然而，尽管这些通用模型具备强大的通用能力，但保险行业作为一个高度专业化的领域，通用模型往往无法完全满足其专业需求。因此，针对保险行业专门研发垂直领域的大模型，可以弥补通用大语言模型在保险领域应用中的不足，是大模型落地应用的关键环节。以阳光GPT为例，其模型设计理念专注于解决保险领域的问题，因此相较于通用模型，它在保险领域表现出更高的专业性和实用性，成为了一款更懂保险的大模型。此类专门针对保险行业的大模型的研发和应用，将推动保险行业的创新与发展，提高服务质量和效率，为客户提供更优质的保险产品和服务。3.2.1

训练方法如何将垂直领域的行业专有知识，嫁接到具备强大通用能力的大模型上，同时不损失大模型的通用能力，是训练垂直领域大模型要解决的核心技术问题。训练垂直领域的大模型的方法多种多样，目前主要包括如下三类方案：（1）从预训练开始定制模型：先基于海量通用

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