大模型技术深度赋能保险行业白皮书2024

大模型技术深度赋能保险行业白皮书大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)在人类科技发展的历史洪流中，2023年无疑是大模型技术取得突破性进展的元年。与应用，积极探索其在保险业务中的无限可能。阳光保险集团作为行业的先行者和探索经过一年的实践与沉淀，可以看到，2024年是大模型技术在各行各业的应用落:2大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)0203 9 9 2.3.1保险业数智化转型是一个全方位多层级的渐进过 s40405 s 9 9 图10》智能客服机器人技术架构图 图15 图18 9大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)1.1大模型技术近一年的发展演变图1大模型产业图谱大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)预测，2024年用于训练AI的数据中有60%将是合成数据。以Meta今年7月发布的高质量的真实数据已逐渐无法满足大模型训练与精细微调的需要，这促使合成数据复杂几何问题提供了强大的数据支撑，展现了合成数据在特定领域应用的巨大潜力。DeepSeekMath项目则充分利用深度学习技术的优势，创造性地生成了包含多种难度级升了模型在处理复杂数学问题时的性能表现，尤其是在深化对数学概念的理解与应用能同时，合成数据还有助于缓解数据隐私保护的压力，通过创建匿名化或去标识化的数据大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)据的设计与验证环节也需高度重视，以避免因设计不当或验证不足而放大原有偏见或引复旦大学及南京大学等多家科研机构共同推出的OmniCorpus项目，再次将开源多模态数据集的发展推向了新的高度。OmniCorpus包含86亿张图大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)虽然量子计算在商业应用中还处于早期阶段，但其在某些特定任务上展现出的巨大复杂数学问题上具有天然的优势，这使得量子计算在未来有可能成为大模型训练的重要强大的计算服务。这些平台的支持使得研究人员和企业能够更容易地访问到高性能的计端侧大模型定义为运行在设备端的大规模人工智能模型，这些模型通常部署在本地需求增长以及应用场景的不断拓宽。2024年苹果秋季新品发布会上，苹果推出全新的大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)视频生成模型是大模型技术中的一个新兴领域，它允许从文本描述直接生成视频内视频生成模型利用深度学习技术生成高质量的视频内容。随着算力的提升和算法的大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)模语言模型和其他复杂任务中得到了广泛应用，显示出其在处理大规模数据和复杂问题门别类，然后分给多个特定的“专家”进行解决，提高了模型的效率和灵活性。例如，端侧大模型作为人工智能领域的重要分支，其核心优势在于能够直接部署于智能手大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)今年5月21日，面壁智能公司隆重发布了其新一代端侧多模态模型⃞MiniCPM-Lla-此在实际应用中必须权衡上下文窗口的大小大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)仅是技术创新的象征，还促进了知识的共享和协作，更是人工智能领域开放合作精神的大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)金融机构纷纷推出自己的AI大模型，如工行的AI大模型技术已实现56个新增业务场景落市场规模已达到3.8亿元，同比2023年增长7倍以上，显示出金融大模型市场的快速增长了天然的应用优势。尽管医疗数据的互不连通和近乎为零的容错率给医疗大模型的商业化带来了挑战，但仍有不少企业和研究机构推出了自己的医疗大模型产品，如医联的大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)大模型还在智慧城市建设和媒体娱乐领域展现出广泛的应用前景。在智慧城市建设最近一年大模型技术在各行各业的应用情况呈现出蓬勃发展的态势。随着技术的不大模型的出现，使得具身智能在感知、理解和规划任务上的泛化能力得到了显著提大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)型，可以生成高质量、符合人类写作习惯的文本内容，极大地提高了内容生产的效率和大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)1.2大模型技术在保险行业的应用现状及成效1.2.1应用现状大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图2保险业大模型应用成效初现通过深入追踪分析保险企业大模型应用的最新进展，我们观察到该通过深入追踪分析保险企业大模型应用的最新进展，我们观察到该技术在保险行业自ChatGPT等生成式AI技术的突破性进展以来，保险行业迅速认识到其潜在的巨大大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)在初步验证大模型技术的价值后，保险企业开始将目光投向那些能够带来更高业务1.2.2应用成效大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)运营成本降低：通过自动化和智能化的手段，大模型技术显著降低了保险公司在人大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)1.2.3面临挑战此外，还需要考虑系统的并发处理能力，即在高并发请求下仍能保持稳定的推理速保险行业受到多个监管机构的严格监管，这些监管机构对技术的使用提出了明确的大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)建立和维护大型模型系统需要巨大的技术投入和持续的运维支持。为了应对这一挑大模型技术在保险行业的初步应用已显现出效率提升、客户体验优化及风险管理能大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)2.战略视野与行业篇2.1全球保险行业的发展趋势2.1.1保险业面临前所未有的挑战在当今这个日新月异的数字时代，全球各行各业都在经历着生成式AI带来的前所未有的变革与重塑。作为传统金融行业的重要组成部分，保险业也面临着前所未有的挑战随着消费者需求的不断升级，保险业传统的产品与服务模式已难以满足现代消费者的需求。客户越来越期望获得个性化的保险解决方案，这要求保险公司能够提供定制化能等技术提供创新的保险产品和服务，加剧了市场竞争。这些新兴公司通常具有更强的技术创新能力和更快的市场响应速度，对传统保险公司构成了巨大的挑战。他们通过提供更灵活的定价策略和更高效的服务流程，吸引了大量客户，迫使传统保险公司必须加快自身的创新步伐。大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)候变化带来的极端天气事件增加了保险业的赔付风险，而网络安全问题则给保险公司带保险公司在运营过程中面临着大量的数据处理和分析工作，传统的手工操作不仅效2.1.2数智化转型是解决之道及不二选择数智化转型不仅是保险企业应对当前挑战的必然选择，更是实现长远发展的必由之大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)数智化转型可以显著提高保险公司的运营效率。通过自动化和智能化的数据处理和大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)2.2国内外相关政策分析2.2.1国内政策密集出台图3国内人工智能政策大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)国际竞争力的数字产业集群，这一举措标志着人工智能已成为国家发展战略的重要组成大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)持通用及垂直领域人工智能大模型的训练与发展，为人工智能产业的创新发展注入了新2024年9月11日，《国务院关于加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)济社会发展的全景图。行动计划提出，将通过实施5个对标全球领先水平的标杆型应用工程、组织10个引领全国的示范性应用项目、推广一批具有广泛应用前景的商业化应用成球影响力的人工智能创新策源地和应用高地。类创新主体的科技创新活动提供全链条全生命周期金融服务，精准支持国家重大科技任大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)2.2.2国际政策与影响2024年是全球人工智能治理体系构建的关键节点，各大经济体在政策与立法层工智能监管迈入了一个全新的时代。该法案旨在为AI技术的发展与应用设定严格的规范大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)2.3保险业数智化转型进展国保险行业在这一转型过程中表现出了独特的发展脉络和驱动因素，同时也面临着一系大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)保险公司需要站在全局视角进行长期统筹规划，由点及面实现从局部业务的优化升级到2.3.1保险业数智化转型是一个全方位多层级的渐进过程产品创新：随着消费者需求的多样化，保险公司推出了更加灵活和定制化的保险产大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)2.3.2保险业数智化转型进展大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)数据治理：保险公司认识到数据在数字化转型中的核心作用，纷纷加强数据治理工大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)各保险公司纷纷探索并构建了多元化的保险科技生态圈模式，这些模式不仅涵盖了传统高业务处理效率。同时，这种资源共享也有助于保险公司更好地了解客户需求和市场变大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)数据保护与隐私：加强数据保护技术的投入和应用，确保客户数据的安全性和隐私与服务的创新、运营流程的智能化改造到风险管理能力的提升和合规与监管的强化管理大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)3.保险业落地实践篇3.1大模型落地路线3.1.1落地路线方法论场景和面向客户的保险产品营销场景，后者要求大模型具有更高的知识覆盖率和回答准大模型实践的探索，业界逐渐形成了一套大模型落地方法论，大致可分为直接使用大模我们认为，大模型最终很可能会成为一种基础设施，因此保险企业建立行业领先的大模型应用的最佳方式是在内部搭建灵活可切换的底座架构，兼容三种路线，支持内外在保险企业寻求解决业务问题的过程中，直接采购已经训练好的大模型成为一种越务提供商针对市场规模较大的行业或通用性较强的业务场景，推出了特定领域的专用大大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)当前，保险企业基于已有大模型服务做工程化适配已经成为一种高效且经济的解决满足其特定需求的保险企业来说，基于现有基础大模型进行工程化适配几乎成为一种必大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)直接使用大模型服务适用于不涉及数据安全的场景，可通过引入开源大模型或租赁深度研发大模型这种路线适合于那些拥有较多财务资源和技术资源的大型保险公3.1.2关键环节及技术大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)大模型本身的能力是提示词工程效果的上限。如果基础大模型在训练时已经纳入了大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)检索增强生成技术的核心在于构建和维护一个高质量的知识库，这个知识库应包含常用的微调方法包括有监督微调和低秩微调。有监督微调在标注数据上进行模型参大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)微调的优势在于其能够显著提升大模型在特定任务上的准确性和泛化能力。特别是和系统层面的优化策略以及特定技术方法的应用，可以有效地提高大模型在推理阶段的大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)设计和实现通常依赖于以下多个关键组件和技术的集成，以实现其智能化和自主化的大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)规划（Planning规划组件是智能体进行决策制定的关键部分。它根据当前的环境大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)向企业场景的星火企业智能体平台，可一键接入讯飞AI能力、提供企业场景下高频的信大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)3.2保险垂直领域大模型构建及评测3.2.1保险垂直领域模型构建为了适应各种复杂的应用场景，保险垂直领域大模型的构建需要综合考虑业务、数大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)仅需要能够准确地分析和预测保险业务流程中的多种情况，还需要能够与用户进行有效图4阳光正言GPT技术架构图大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)为满足内部多样化场景的需求，阳光正言GPT的建设采用了多尺寸大模型构建的ss大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)3.2.2保险垂直领域大模型评测体系金融行业作为一个高度专业化和数据密集型的领域，对大模型的评测体系有着独特的需大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)尽管通用和金融行业特定的评测体系为大模型的评估提供了基础，但直接应用于保大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)S-Eval是阳光保险为保险行业大模型量身定制的综合性测评基准，该测评基准致力于全面评估大模型在保险领域的通用能力及专业能力。S-Eval的作用主要体现在以下两型时提供公平、公正和公开的统一标准；其次，作为阳光保险集团内部使用的评测集，深入地评估了大模型在真实多轮对话中的表现，全面考察了上下文理解、记忆和对话大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)S-Eval构建两个行业评测基准，分别从保险通用能力和保险专业能力两个不同维度对大模型进行评测。保险通用能力评测旨在帮助大模型底座团队选择性能最优的保险垂图5S-Eval评测体系架构图大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图6S-Eval评测方法示意图大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图7S-Eval评测层级大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)4.大模型安全风险与治理篇大模型在保险行业等多个领域内已展现出超越传统方法的能力水平，为理赔定损、的革命性飞跃都伴随着社会的深刻变革与潜在的不确定性。随着大模型在保险行业应用的重大挑战。保险行业作为金融领域的重要组成部分，涉及大量敏感的客户信息和巨额的资金流法律责任等多个维度，对大模型的安全发展提出了全面而具体的要求，为保险行业的大模型安全治理提供了政策指导。期间正式发布，不仅标志着我国在人工智能安全治理领域取得了具有里程碑意义的进大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图8大模型安全风险与治理措施总览大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)4.1综合治理措施大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)4.2训练数据4.2.1安全风险大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)4.2.2治理措施全生命周期内，务必遵循数据收集使用和个人信息处理的严格安全规范，确保用户控制大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)4.3算法模型4.3.1安全风险大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)4.3.2治理措施则是通过引入那些经过细微调整即可导致模型误判的对抗性样本，将这些样本纳入训练大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)4.4系统平台4.4.1安全风险Caffe等）可能存在潜在的漏洞。这些漏洞若被攻击者4.4.2治理措施大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)期稳定的合作关系，并加强对供应商的监督和管理，确保其产品和服务的安全性与稳定4.5业务应用4.5.1安全风险大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)4.5.2治理措施面的安全屏障。这包括进行输入输出风险检测，通过人工维护的敏感词库和构建分类模大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)对敏感数据的访问，确保只有经过授权的员工才能接触特定数据集。在数据输入大模型4.6伦理与合规4.6.1安全风险大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)4.6.2治理措施大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)5.场景应用与效果篇务，几乎每一个业务环节都在探索大模型技术的应用可能性。为深入剖析大模型技术在保险行业的最新应用成效，总结并分享宝贵的实践经验，本章旨在全面呈现国内外保险公司在这一领域的积极探索与落地成果。基于广泛而细致的案例征集与深入调研，我们精选了来自21家国内外知名保险公司的共计55个典型案例进行深入剖析。下图是对这些典型案例的概览。图中上半区域梳理了保险行业中各关键环节以及跨领域通用应用的大模型技术案例，旨在展现大模型的多元应用场景；而下半区域则清晰展示了这些案例与具体保险企业之间的对应关系，便于读者快速定位并深入了解每一家企业在推动大模型技术应用方面的独特贡献与创新大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图9应用案例全景图大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)5.1大模型优秀应用案例‒国内篇5.1.1阳光保险大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图10智能客服机器人技术架构图车险全线上销售机器人借助阳光正言GPT，通过人机交互的方式为客户提供车险投大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图11养老陪伴机器人功能示意图大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)显著提升阳光人家·佘山社区的整体服务质量，为社区居民提供更加人性化、个性化的养借助大模型，探索建立多图像关联分析能力与风险决策模型，综合分析车辆损失影5.1.2中国人保型以深度理解保险行业的专属通用大模型为底座，面向垂直业务领域的自研场景大模型大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)次模型迭代优化，研发了人保首个百亿级参数的专属问答领域大模型。在通用能力基础5.1.3中国人寿主动拥抱大模型前沿技术，进行相关试点研究和成果孵化，自主搭建公司大模型应用中大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图12国寿投资大模型应用中台大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)智能知识库分析：大模型结合向量数据库的方式为让其具备领域级知识理解能力提大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)过程中都可能出现数据安全和隐私保护等多方面的问题，尤其是在处理敏感个人信息和大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图13国寿投资GPT其中多模型体验官集成了11家大模型公司26个细分版本的基座模型，员工大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图14国寿知识检索大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)公司从内外规的智能问答，到投前的风险发现、投中的风险识别以及投后的风险监提供更全面的决策支持；利用大模型技术的抽取能力从各类投资报告和合同中提取关键要素信息，用于数据填报、条款对比、合同审核等业务场景，降低人为疏忽带来的操作有的大模型应用开发平台能力，把大模型作为基础能力，重点关注大模型如何与场景结提高内部经营管理的效率和质量，建成国寿财险公司以大模型及平台为核心，各应用服据主要建设了对实时业务数据的调用以及部分运维文档、营销知识文档、制度文档等数大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)建设一个可在垂直业务场景下快速构建大模型应用的工具平台，搭建完整大模型应展大模型技术在国寿财险的首次引入和应用。建设了可直接体验大模型能力的小财大模大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)据不仅为责意险的精细化运营提供了有力支撑，还帮助分公司根据历史及新增分项赔付广东省分公司根据实际信息抽取的场景，与总公司共同撰写了输出效果较为稳定的提示词，并直接让大模型以json格式返回相关数据，实现了系统与小财大模型的无缝对大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)国寿财险广东省分公司积极探索业务场景，借鉴前期理赔计算书信息抽取场景积累的经验，发现小财大模型能够从一线展业人员发送给出单员的碎片信息中结构化提取出大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)传统的大案识别上报主要通过人工进行，面临以下三大难点问题：反应慢⃞识别环截至目前，湖北分公司已借助小财大模型过滤案件处理快⃞接入实时报案数据流之后，能够非常及时地给出指导性意见，时效甚至先大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)5.1.4平安保险平安集团正在研发上千亿参数的模型PingAn大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)专门打造了一个面向寿险领域的大模型，以应对这些挑战。通过将这一大模型集成到大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)术的应用在保留大模型通用处理能力的同时，还能针对寿险领域的特定需求进行精准微大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)经过这些策略的优化，模型在准确性、丰富度以及处理边界问题方面取得了显著改目前已上线销售商机及AI建议书。销售商机支持辅助经营触客，推荐讲解素材及异议话大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)5.1.5泰康养老GLM等大模型，以及部署开源大模型微调的方式进行验证，根据验证结果，最终选择大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)未来，泰康养老计划进一步优化和扩展AI平台的功能，逐步实现大模型的私有化部大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)框架与逻辑，配合以实战验证的最优质话术和人性化评分机制，最终实现全系统批量安5.1.6中国太保中国太保大模型项目建设目标一是打造稳定高效的大模型基座，二是探索数字劳动高效开发前台数字岗位提供支撑；四是建设行业首个具备服务能力和专业深度的数字劳大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)因在于缺乏业务know-how的系统性梳理以及缺少大模型应用的营运团队来保证项目初大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图16太保项目建设蓝图大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图17太保项目总体技术框架大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)案责免判定方面，健康险理赔审核数字劳动力判断准确率超过人工预审准确率5个百分阶段的系统自动化程度较高，而判责/剔费阶大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)审计数字劳动力通过建设前台智能核查数字员工、中台综合分析数字员工以及后台5.1.7华农保险华农保险在提升日常办公效率与优化保险业务流程的双重战略方向上，稳步推进大模型能在短短5分钟内引导保险代理人完成从影像上传到保单下载的全流程，极大提升了效大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)万行的自有系统代码进行了清洗和语料库构建，确保了模型训练的高质量和高效能。此目的数据扩展和标注工作，为华农保险在人工智能领域的深入探索提供强有力的数据支为了在AIGC时代提升企业的核心竞争力，让大模型技了较为深刻地理解，在充分考虑自身作为中小型金融机构在实施大模型技术应用时可能大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)展到更多复杂业务场景中。这样的策略不仅是基于公司对大模型技术应用的逐步探索和在研发阶段，各业务部门与技术团队紧密联动，确保大模型的研发工作能够紧跟业务需功地在超过20个核心业务场景中得到了广泛部署和应用。这些应用场景不仅包括人力资和部署，将大模型应用的上线时间从原先的平均5至14个工作日大幅缩短至最快仅需进入到2024年，华农保险开始更加重视将大模型技术融入保险行业的日常工大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)定时任务由大模型自主学习运维群当天新增的用户提问和真人运维的回答，不断自动丰图19企微运维机器人大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)华农保险在推动大模型技术对公司业务流程的持续赋能过程中，始终秉持开放合作实现了对公司多元化业务场景下大模型赋能需求的灵活切换与高效适配。通过星问中台大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)其是资源投产比方面的量化评估，仍然是保险行业在大模型落地应用过程中面临的一大大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图20华农保险大模型微调效果为进一步确保微调后的代码大模型能够在实际应用中发挥其赋能潜力，公司构建了大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)中台的场景高度适配性与快速部署能力，外部业务系统与大模型应用的对接开发周期大验证集上的预测性能相较于调优前提升了约2.4仅给公司未来深化大模型在业务场景中的应用提供了宝贵经验，对于中小金融机构的智大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)5.1.8众安保险图21众安AIGC中台-众有灵犀大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)5.1.9信美相互人寿大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)过程使得模型能够更加精准地适应特定的业务需求和数据分布，从而提高其在特定任务通过这三个层次的有机结合，信美的大模型平台在实际应用中展现出了卓越的性能和可靠性。这样的架构设计，为信美在知识管理领域的深入探索和创新提供了坚实的基大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图22信美大模型保险垂直应用演进大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)3.0之后信美在大模型应用发展的未来规划中，致力图23信美大模型应用方案大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图24基于信美Chat-Trust3.0的知识助手大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)5.1.10元保元保作为保险科技领域的先行者，依托开源大模型的强大能力与元保在保险领域积新出现的用户意图，意图数量快速翻倍，实现在多轮对话和多主题切换中跟用户持续互大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)效破解了人工客服体验参差不齐及理赔效率不高等在内的长期困大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)5.1.11中科万国帮助保险公司实现更快速、更准确的理赔处理，包括根据客户提供的理赔申请材料和保大模型平台体系在前端支持文本格式以及图片格式内容的输入，结合垂类领域知识库，以及对原始知识库的向量化处理和检索能力，利用大模型的推理能力输出不同业务图25中科万国大模型平台体系大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)图26中科万国大模型数据建设图27中科万国大模型应用案例大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)中科万国在应用大模型方面采用轻量级的技术方案，以私有化预训练的大模型为基图28中科万国大模型应用方案目前，在重疾判责应用场景以及伤残等级应用场景，结合中科万国加工的特定知识大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)5.1.12香港富卫集团富卫集团在大模型应用方面表现出了显著的前瞻性和实践成果。作为一家泛亚洲人大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)5.2大模型优秀应用案例‒国际篇5.2.1瑞士再保险和质量，通过快速响应承保人的问题并提供信息来源，使核保人员能够高效获取专业知容汇集了医学和承保专业知识、精算知识，且始终紧跟最新的医疗、监管和技术发展。大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)5.2.2安盛集团大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)器学习来简化复杂财产索赔流程的工具，通过捕获关键数据点和简化索赔分诊流程来提5.2.3安联集团联集团范围内不断发展和提高我们的数据质量⃞不仅在安联商业险，而是在安联集团的所有实体中⃞以训练我们使用的模型。这有助于我们评估和模拟极端天气事件，例如收大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)之前，理赔团队需要根据静态业务规则和不完整的信息手动将每个新索赔分配给相应的5.2.4丘博保险程中生成性人工智能的先驱。这一合作伙伴关系旨在通过自动化文档处理和消除手动干Cytora的平台利用生成式AI以无与伦比的性能、可配置性和可扩展性数字化保险工大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)5.2.5怡安保险怡安加拿大的员工预计将在2024年年底前开始使用这个平台，而整个怡安集团将分5.2.6第一生命大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)5.2.7好事达保险好事达保险（Allstate）在其客户服务中应用了名为Amelia的人工智能认知代理。Amelia的引入不仅提高了客户服务的效率，还有助于确保每个客户的需求得到满足终目标是让Amelia能够与客户直接互动。通过Amelia和其他人工智能程序的配合使用，好事达保险已经缩短了通话时间并提高了首好事达保险当前正致力于实现公司与客户互动的现代化，目标是将更多的互动转移5.2.8奥斯卡健康大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)注于更高阶的任务，从而提升效率。这仅仅是开始⃞研发表明GPT-4在某些情况下可以5.2.9考贝尔大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)MooGPT运用强化学习技术，为指定的保险代理人和活跃保单持有人在保单生命周Moo：Cowbell的人工智能承保助手，基于动态演变的规则集自动承保类似风险。“生成式人工