AIGC及ChatGPT保險行業(yè)應(yīng)用白皮書

保險行業(yè)應(yīng)用白皮書First

Issue行業(yè)首發(fā)AIGC/ChatGPT執(zhí)行摘要生成式人工智能是當今科技領(lǐng)域的一項革命性進步，目前該項技術(shù)在商業(yè)化方面已取得了順利進展。全球主要經(jīng)濟體國家級技術(shù)行動戰(zhàn)略的制定、投融資活動的繁榮，及各國保險行業(yè)監(jiān)管和行業(yè)協(xié)會對該項技術(shù)進行了重點研究及相應(yīng)制度準備，我們相信，這項技術(shù)將成為推動保險業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新助力。AIGC落地場景初探，技術(shù)賦能逐步實現(xiàn)。目前AIGC已具備商業(yè)化應(yīng)用的基礎(chǔ)，本報告通過專家調(diào)研形式對技術(shù)在保險領(lǐng)域30余個具體應(yīng)用環(huán)節(jié)以及AIGC的場景應(yīng)用點進行了梳理，并綜合考量了任務(wù)難易程度、對任務(wù)輸出結(jié)果的準確性要求，及技術(shù)接入難易程度等多個維度對應(yīng)用場景的技術(shù)落地可行性形成預(yù)判。在短期內(nèi)，保險機構(gòu)需積極應(yīng)對LLM模型選擇及研發(fā)挑戰(zhàn)，推動AIGC技術(shù)在多模態(tài)營銷內(nèi)容及策略推薦、智能客服、代碼智能生成等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用；在中長期，個性化營銷將成為保險機構(gòu)差異化競爭的核心能力，是當前各個險企積極布局的方向。眾安科技積極實踐，技術(shù)賦能產(chǎn)品升級。眾安科技始終密切關(guān)注與跟蹤國內(nèi)外新興技術(shù)在保險領(lǐng)域的應(yīng)用可行性，我們認為對新興技術(shù)保持審慎投入與積極實踐，可探索出一條快速、可靠、可控、可復(fù)制的AIGC模型應(yīng)用模式。在產(chǎn)品研發(fā)方面，眾安科技正積極探索將AIGC置入眾安科技全系列產(chǎn)品的可行性。在未來，結(jié)合自身和眾多合作伙伴的實踐經(jīng)驗，借助于AIGC技術(shù)的賦能，深度融合到科技產(chǎn)品中，全面提升產(chǎn)品的易用性、智能化和高效運營。這其中包括智能營銷平臺方面，將進一步突破多模態(tài)營銷內(nèi)容生成、營銷策略推薦等線上化運營能力；在保險核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)方面，將積極落實系統(tǒng)配置及運營過程自動化的實現(xiàn)；在經(jīng)代信息化系統(tǒng)方面，有望實現(xiàn)千人千面培訓(xùn)及營銷賦能；研發(fā)運維一體化平臺和數(shù)據(jù)產(chǎn)品方面，代碼智能生成、數(shù)據(jù)分析及調(diào)用自動化，經(jīng)營預(yù)測及優(yōu)化自動生成等應(yīng)用將成為可能。機遇與挑戰(zhàn)并存，AIGC引領(lǐng)保險業(yè)邁入新篇章。生成式人工智能應(yīng)用勢在必行。我們相信該項技術(shù)有望成為險企決勝未來的重要戰(zhàn)略性資產(chǎn)，其與行業(yè)的深度融合將大幅提高企業(yè)整體運營效率，而非單一的人力替代。由于AIGC賦能險企仍處于初期階段，保險企業(yè)應(yīng)用該項技術(shù)仍面臨重重挑戰(zhàn)。我們倡議更穩(wěn)健的技術(shù)實踐，更科學(xué)的試點實驗，及更多的跨界溝通，與眾協(xié)同為生成式人工智能在保險領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展貢獻力量。01圖表目錄CONTENTS圖01

2017—2022年美國生成式人工智能風(fēng)險投資概括圖02

生成式人工智能技術(shù)成熟度、主流模型、應(yīng)用場景及代表項目梳理圖03

保險產(chǎn)品設(shè)計主要流程及現(xiàn)狀痛點圖04

某再保險公司智能保險產(chǎn)品設(shè)計平臺的四個模塊圖05

營銷服務(wù)主要模式及現(xiàn)狀痛點圖06

銷售機器人瑪雅的四個模塊圖07

運營環(huán)節(jié)的主要特點及痛點圖08

AI知識庫流程圖09

基于ChatGPT技術(shù)的數(shù)據(jù)治理流程圖10

異常報警示意圖圖11

基于ChatGPT智能巡檢流程圖圖12

聊天記錄風(fēng)險識別與分類圖13

客服工作臺示意圖14

知識庫導(dǎo)入AIGC過程圖15

客服和保險客服模擬對話圖16

交互流程圖17

實時話術(shù)模擬對話圖18

AI注記流程圖19

AI注記模擬對話圖20

AI復(fù)盤流程1112182223293033343536363939404142434345人工智能技術(shù)發(fā)展拐點

智能化經(jīng)營必要性提升國家級行動規(guī)劃一致性較強投融資活動頻率及額度提升技術(shù)優(yōu)化升級有了實質(zhì)進展保險業(yè)積極探索AIGC應(yīng)用

助力企業(yè)全鏈擴能增效智能降本提質(zhì)增效

賦能保險價值全鏈智能輔助日常辦公

高效檢索成稿糾錯自主訓(xùn)練擴能提效

賦能保險企業(yè)研運AIGC應(yīng)用搭建克難有方案

先行企業(yè)建設(shè)經(jīng)驗可參模型選擇綜合考量

開箱即用需克難題模型適配能力需求

自研落地優(yōu)選插件先行公司架構(gòu)已建

安全可用六項能力限制風(fēng)險仍需關(guān)注

經(jīng)驗技巧實現(xiàn)協(xié)同AIGC置入眾安科技產(chǎn)品

打造系統(tǒng)應(yīng)用全新體驗科技內(nèi)核持續(xù)創(chuàng)新

協(xié)同生態(tài)共創(chuàng)共贏AIGC產(chǎn)品內(nèi)置升級

系統(tǒng)提升綜合能力AIGC商業(yè)應(yīng)用場景廣闊

企業(yè)積極跟蹤妥善布局060811121618506278808286929496100114目錄CONTENTS0203表01

國內(nèi)人工智能相關(guān)政策梳理表02

保險行業(yè)關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)政策梳理表03

英美人工智能相關(guān)政策梳理表04

主要大模型供應(yīng)列舉08091082圖21

AI復(fù)盤模擬對話圖22

AI質(zhì)檢流程圖23

實時質(zhì)檢流程圖24

AI質(zhì)檢模擬對話1圖25

AI質(zhì)檢模擬對話2圖26

ABIE的功能模塊圖27

問答助手場景應(yīng)用案例圖28

AI注記流程圖29

模擬知識庫圖30

檢索知識點示意圖31

生成項目進度匯報圖32

競品分析文檔圖33

知識分享文檔圖34

會議紀要總結(jié)圖35

會議紀要總結(jié)圖36

需求評審會議提綱圖37

日報周報應(yīng)用案例圖38

人力招聘生成實例圖39

人力招聘生成實例圖40

代碼示意圖41

AIGC代碼補全的價值圖42

AIGC對前后端代碼進行優(yōu)化圖43

AIGC對后端SQL代碼進行優(yōu)化圖44

AIGC對前端代碼進行測試用例的生成圖45

AIGC對后端代碼進行測試用例的生成圖46

腳本生成場景應(yīng)用案例圖47

模擬造數(shù)場景應(yīng)用案例圖48

異常分析場景應(yīng)用案例圖49

告警場景應(yīng)用案例圖50

需求分析場景應(yīng)用案例454747484849515253535556565758585960616364666769707273747576圖51

知識協(xié)作場景應(yīng)用案例圖52

Fine-Tuning圖53

眾安AIGC應(yīng)用研發(fā)框架圖54

插件工作流程圖圖55

模型服務(wù)的插件圖56

智能客服答案生成流程圖57

智能問答場景圖58

眾安科技產(chǎn)品服務(wù)能力全景圖圖59

AIGC提供的更優(yōu)解決方案圖60

打造智能營銷閉環(huán)圖61

基于AIGC的自動化策略配置場景圖62

眾安非車核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)整體解決方案圖63

眾安理賠流程圖64

眾安智能理賠圖65

眾安產(chǎn)品套件圖66

AIGC個性化方案制作營銷流程場景圖67

研發(fā)運維一體化平臺圖68

構(gòu)建配置圖69

構(gòu)建和部署問題分析圖70

需求拆分圖71

眾安數(shù)據(jù)平臺全景圖圖72

AIGC賦能BI分析自動化報表生成場景流程7783878889909197981001011021031041051061071081081091101110405人工智能技術(shù)是帶動科學(xué)發(fā)現(xiàn)和經(jīng)濟增長的革新引擎。該項技術(shù)及其應(yīng)用具有實際價值，可以推動國家應(yīng)對諸如糧食生產(chǎn)、氣候變化、貧困和癌癥等重要全球挑戰(zhàn)。目前，生成式人工智能技術(shù)1在商業(yè)化方面取得了順利進展。全球主要經(jīng)濟體的國家級技術(shù)行動戰(zhàn)略、投融資活動的繁榮、各國保險行業(yè)監(jiān)管和行業(yè)協(xié)會對該項技術(shù)進行了重點研究及相應(yīng)制度準備。在保險業(yè)內(nèi)，生成式人工智能技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)引起了行業(yè)廣泛的重點關(guān)注。相信在各方共同穩(wěn)健推動之下，生成式人工智能技術(shù)有望成為推動保險行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的科技新助力。人工智能技術(shù)發(fā)展拐點智能化經(jīng)營必要性提升0第一章1第一章 人工智能技術(shù)發(fā)展拐點

智能化經(jīng)營必要性提升1、生成式人工智能是一種人工智能（AI），負責(zé)創(chuàng)造新的、原創(chuàng)的內(nèi)容。它使用算法來生成內(nèi)容，如圖像、視頻、音樂等，而不需要人工干預(yù)。例如：微軟投資的OPENAI發(fā)布的GPT系列技術(shù)、谷歌發(fā)布的BRAD等均基于生成式人工智能技術(shù)。0607國家級行動規(guī)劃一致性較強國家政策梳理：大力支持保險數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過歸納及總結(jié)全球多個重要國家對于人工智能技術(shù)的國家級戰(zhàn)略計劃，我們發(fā)現(xiàn)多個重要經(jīng)濟體對確保自身國家在人工智能研究和開發(fā)方面繼續(xù)發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用，在公共和私營部門開發(fā)和使用可信賴的人工智能方面引領(lǐng)世界，并為當前和未來各自國家的勞動力做好準備均有重要動作，均通過發(fā)布相關(guān)戰(zhàn)略、法案和報告等多種方式，致力于推動人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。國家層面：多項政策引導(dǎo)保險科技發(fā)展我國一直高度重視人工智能技術(shù)的發(fā)展。2023年4月，“通用人工智能”首次在中共中央政治局會議中提及，區(qū)別于此前國家重要會議中泛指的“人工智能”，此次的提及明確了通用人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢。同月，國家互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)信辦公室發(fā)布了對生成式人工智能的管理辦法，為該技術(shù)在研發(fā)、數(shù)據(jù)使用、用戶應(yīng)用等提出了明確規(guī)范。此外，中央科技委員會的成立，在頂層設(shè)計上進行全局統(tǒng)籌，是促進國家戰(zhàn)略性、方向性及全局性科技創(chuàng)新的關(guān)鍵。表01：國內(nèi)人工智能相關(guān)政策梳理

資料來源：公開資料梳理此外，在各個地方政府的5年規(guī)劃及政策中，頻繁提及了推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并為相關(guān)企業(yè)提供稅收優(yōu)惠，項目補貼等扶持政策。以上海為例，市政府在2020年共發(fā)布了71條人工智能相關(guān)政策，努力推動人工智能行業(yè)發(fā)展政策，助力地方區(qū)域人工智能新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。行業(yè)層面：持續(xù)推動保險業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型近年來，人民銀行、原銀保監(jiān)會密集發(fā)布相關(guān)政策文件，對保險業(yè)數(shù)字化發(fā)展提出一系列要求，明確了保險數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標和任務(wù)，為數(shù)字技術(shù)在保險領(lǐng)域的應(yīng)用提供了有力的政策支持。表02：保險行業(yè)關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)政策梳理

資料來源：公開資料梳理2022年5月銀保監(jiān)會發(fā)布《關(guān)于印發(fā)保險業(yè)標準化“十四五”規(guī)劃的通知》（銀保監(jiān)發(fā)〔2022〕11號）等2022年2月人民銀行發(fā)布《金融標準化“十四五”發(fā)展規(guī)劃》（銀發(fā)〔2022〕18號）2022年1月銀保監(jiān)會發(fā)布《關(guān)于銀行業(yè)保險業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見》（銀保監(jiān)辦發(fā)〔2022〕2號）2021年1月人民銀行發(fā)布《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》（銀發(fā)〔2021〕335號）2021年1月銀保監(jiān)會發(fā)布《銀行保險機構(gòu)信息科技外包風(fēng)險監(jiān)管辦法》（銀保監(jiān)辦發(fā)〔2021〕141號）發(fā)布時間政策發(fā)布主體政策或會議核心政策觀點2023年4月28日中共中央政治局政治局會議提出“要夯實科技自立自強根基，培育壯大新動能”，“要重視通用人工智能發(fā)展，營造創(chuàng)新生態(tài)，重視防范風(fēng)險”。政策解析里寫“政治局會議首提“通用人工智能”，明確長期產(chǎn)業(yè)趨勢”。2023年4月11日國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室生成式人工智能服務(wù)管理辦法對生成式人工智能從研發(fā)、數(shù)據(jù)使用、提供服務(wù)、用戶應(yīng)用等各個環(huán)節(jié)進行了較詳細的規(guī)范。其中第七條：提供者應(yīng)當對生成式人工智能產(chǎn)品的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)、優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源的合法性負責(zé)，更是對人工智能訓(xùn)練開發(fā)中應(yīng)用的數(shù)據(jù)提出了合規(guī)要求?；谖覈鴮野踩?、數(shù)據(jù)安全的重視，我們認為不能排除未來監(jiān)管部門直接干預(yù)人工智能研發(fā)過程的可能性。2023年3月16日中共中央國務(wù)院黨和國家機構(gòu)改革方法提到要在黨中央組建中央科技委員會，將國家科技倫理委員會由國務(wù)院議事協(xié)調(diào)機構(gòu)轉(zhuǎn)為中央科技委員會領(lǐng)導(dǎo)下的學(xué)術(shù)性、專業(yè)性專家委員會。該舉措方便中央能夠?qū)π屡d科技進行更直接的監(jiān)管與意見指導(dǎo)。同時，國務(wù)院的科學(xué)技術(shù)部也進行了重組，專注于科學(xué)技術(shù)研究領(lǐng)域的建設(shè)。2023年3月20日中共中央國務(wù)院辦公廳關(guān)于加強科技倫理治理的意見對開展科學(xué)研究、技術(shù)開發(fā)等科技活動提出了需要遵循的價值理念和行為規(guī)范。其中的第四條意見“加強科技倫理治理制度保障”中提到要建立科技倫理審查和監(jiān)管制度。未來我國很可能會建立一個科技倫理（審查）委員會認證機制，對新出現(xiàn)的科技產(chǎn)品進行集中審核認證。第一章 人工智能技術(shù)發(fā)展拐點

智能化經(jīng)營必要性提升0809海外政策梳理：驅(qū)動與規(guī)范技術(shù)發(fā)展政策在歐盟，人工智能法案為在歐盟范圍內(nèi)開發(fā)和使用人工智能驅(qū)動的產(chǎn)品、服務(wù)和系統(tǒng)制定了一套橫向規(guī)則。該法案以基于風(fēng)險的方法為藍本。在美國，聯(lián)邦政府已將解決人工智能的倫理、法律和社會影響以及人工智能系統(tǒng)的安全和保障的人工智能研發(fā)活動列為優(yōu)先事項。該趨勢產(chǎn)生的本質(zhì)原因是各國政府均希望將人工智能系統(tǒng)整合到各自國家的經(jīng)濟和社會的所有部門中，產(chǎn)生實質(zhì)性的社會及經(jīng)濟價值?？梢酝茢?，由于重要經(jīng)濟體國家層面的戰(zhàn)略規(guī)劃及重要投入，大概率將加強新一代智能技術(shù)穩(wěn)健發(fā)展的確定性。表03：英美人工智能相關(guān)政策梳理

資料來源：眾安金融科技研究院美國歐盟報告指出，立法者必須主動制定有效的監(jiān)管規(guī)制框架，將發(fā)展負責(zé)任的人工智能作為本屆和未來政府的首要任務(wù)包括加強人工智能等技術(shù)領(lǐng)域的研究國家年度預(yù)算包括為聯(lián)邦機構(gòu)提供資金，以創(chuàng)建一個全國人工智能研究中心網(wǎng)絡(luò)包括一項創(chuàng)建新的國家科學(xué)基金會(NSF)部門的提案，專注于技術(shù)和創(chuàng)新美國白宮科技政策辦公室成立國家人工智能倡議辦公室要求GPAI模型的設(shè)計和開發(fā)需要遵循特定的管理要求、用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)需要遵循適當?shù)臄?shù)據(jù)管理規(guī)則試圖在確保倫理和透明的情況下，為AI技術(shù)開發(fā)和適用應(yīng)用提供指導(dǎo)。“法案”長達207頁，共七大章，八十五個條款白皮書強調(diào)了AI道德原則，法律監(jiān)管框架，投資研究，信任透明度，技能培訓(xùn)等美國參議院、眾議院發(fā)布《芯片和科學(xué)法案》參議院《美國創(chuàng)新和競爭法》（USICA)美國商會（USCC）發(fā)布《人工智能委員會報告》歐洲議會和歐盟理事會制定AI法案（Arti?cialIntelligence

Act）歐盟理事會，發(fā)布《歐盟AI法案》、《人工智能責(zé)任指令》《產(chǎn)品責(zé)任指令》歐盟委員會《人工智能白皮書》202320222021圖01：2017—2022年美國生成式人工智能風(fēng)險投資概括

資料來源：pitchbook投融資活動頻率及額度提升ChatGPT是迄今為止增長最快的消費者應(yīng)用程序，該應(yīng)用底層技術(shù)“生成式AI”已是全球科技巨頭“軍備競賽”重點鎖定的技術(shù)領(lǐng)域。依據(jù)pitchbook數(shù)據(jù)顯示，盡管2022年北美風(fēng)險資本投融資數(shù)量明顯趨緩，但對于生成式人工智能領(lǐng)域的投資仍呈現(xiàn)積極景象。在2020年至2022年區(qū)間，投資總額從2億增長至14億，復(fù)合增長率是81.6%。此外，除了傳統(tǒng)的風(fēng)險投資和私募股權(quán)投資，越來越多的企業(yè)和機構(gòu)將會通過并購、戰(zhàn)略投資等方式進入該市場。例如：微軟于2023年初宣布繼續(xù)加碼OPENAI，拓展生成式人工智能技術(shù)在微軟更廣泛產(chǎn)品系列中的應(yīng)用。在國內(nèi)，百度正迅速將文心一言整合到所有業(yè)務(wù)中進行測試。131424508578141122112017年2018年2019年2020年2021年2022年90603001612480投融資總額(億美元)投融資交易量第一章 人工智能技術(shù)發(fā)展拐點

智能化經(jīng)營必要性提升1011技術(shù)優(yōu)化升級有了實質(zhì)進展圖02：生成式人工智能技術(shù)成熟度、主流模型、應(yīng)用場景及代表項目梳理資料來源：眾安金融科技研究院生成式人工智能是指一種可以學(xué)習(xí)復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和規(guī)律，并用這些規(guī)律來生成新數(shù)據(jù)或解決問通過對最新深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行優(yōu)化，生成式人工智能在圖像識別和描述、視頻內(nèi)容生成均有實際進步，這種技術(shù)還可以從單個視頻中提取出有意義的信息，從而創(chuàng)建出更多原創(chuàng)性視頻內(nèi)容。此外，該技術(shù)還支持人機交互語音接口，并能夠理解自然語言中更復(fù)雜和抽象的概念。因此未來智能客服可以更快速地響應(yīng)用戶。目前，這項技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種商業(yè)領(lǐng)域，例如虛擬人直播、智能助手、搜索引擎優(yōu)化、藝術(shù)創(chuàng)造、健康咨詢、復(fù)雜算法解釋等領(lǐng)域。題的算法。其與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法相比，有更強大的“涌現(xiàn)能力”2。生成式人工智能具備以下特征：多模態(tài)原創(chuàng)內(nèi)容自動生成代表項目應(yīng)用主流模型技術(shù)成熟度文本生成大語言模型有技術(shù)突破，主要表現(xiàn)在上下文推理，文本生成存在偏見，有待優(yōu)化·GPT·BERTXLNet·自動寫作·實時智能問答OPEN

AI圖像生成圖像生成原創(chuàng)性、清晰度及靈活再編輯有技術(shù)突破，仍處于初級發(fā)展階段·GANsVAEs

CLIP、DALL-E·圖像合成、再編輯·特定主題圖像生成Mid

JourneyStable

di?usionMicrosoftOpen

AI代碼生成自動生成代碼質(zhì)量較高，可商業(yè)程度較高·GPT·Codex·GitHub

Copilot·代碼生成·解釋代碼、翻譯代碼·自動測試語音合成語音語調(diào)韻律節(jié)奏合成上商用可行性很高·MelNet·Wavenet·語音合成·方言翻譯·語音編輯視頻合成生成原創(chuàng)、高精度、可編輯的視頻內(nèi)容·GPT、CLIP·LSTM和GRU·虛擬場景·虛擬特效·視頻生成人虛生擬成多輪次實時對話仍有技術(shù)挑戰(zhàn)性，微表情待優(yōu)化簡單交互基本成熟·GPTStyleGAN2·DALL-E·電影、廣告·游戲角色·智能助手、銷售助手ONVpIeDnIA

IDeep

MusicPodcast

AIDALL-EVid2VidAIGC在多模態(tài)內(nèi)容生成領(lǐng)域不斷提升，得益于其長距離理解上下文語義能力、零樣本或少樣本學(xué)習(xí)能力和開放領(lǐng)域推力能力等方面實現(xiàn)的突破性進展。通過深度學(xué)習(xí)，理解語境信息及自適應(yīng)推第一章 人工智能技術(shù)發(fā)展拐點

智能化經(jīng)營必要性提升早期的語言模型通常使用n-gram模型，由于數(shù)據(jù)稀疏問題一般僅支持3-5個詞的上文，無法捕捉長距離語義關(guān)系；近年來，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型，特別是RNN（Recurrent

Neural

Network，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）或者LSTM（Long-Short

Term

Memory，長短時記憶模型），通過在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入序列記憶機制使語言模型理論上可以刻畫長距離語義關(guān)系，但其學(xué)習(xí)效率較低，且由于梯度消失等問題事實上無法刻畫過長距離的語義關(guān)系。這就限制了傳統(tǒng)模型在處理復(fù)雜的語義關(guān)系和依賴關(guān)系時的表現(xiàn)。AIGC大型語言模型主要依賴于Transformer結(jié)構(gòu)，它通過自注意力機制（self-attention）、多頭注意機制（Multi-Head

Attention）來捕捉文本中不同位置之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，能夠同時關(guān)注到文本中較遠的上下文信息。另外，由于這種機制同時解決了并行計算的問題，使得模型可以在可接受時間內(nèi)基于超大規(guī)模語料進行訓(xùn)練。這些都使得AIGC能夠更好地理解和解釋復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)、語義關(guān)系和邏輯推理。它能夠捕捉到文本中的長期依賴性，理解上下文中的語境和含義，從而生成更加準確、連貫和語義豐富的文本。在商業(yè)場景中，AIGC的長距離感知理解上下文的能力使其在智能客服、文本摘要、情感分析和問答系統(tǒng)等應(yīng)用領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異。例如，在智能客服和問答系統(tǒng)領(lǐng)域，AIGC大模型可以理解和處理長力，AIGC能對數(shù)據(jù)進行更全面、深入的分析，實現(xiàn)較為個性化、相對準確的內(nèi)容生成。長距離理解上下文語義傳統(tǒng)技術(shù)是基于規(guī)則、模板或統(tǒng)計方法的系統(tǒng)，一般只能用來解決一類問題，超出問題定義范圍外的適應(yīng)性通常有限。這些技術(shù)通常依賴手動編寫的規(guī)則、模板或者人工標注的監(jiān)督信息，缺乏這些數(shù)據(jù)的系統(tǒng)通常性能不佳；另外，傳統(tǒng)模型無法將其能力以一種有效的途徑擴展至其他方面，即不同功能的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)很難有效整合。相比之下，AIGC基于海量無監(jiān)督數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，由于模型強大的表達能力，大模型能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)之間的語義關(guān)系和邏輯關(guān)系，擁有對各種問題的理解能力。一般認為，所有知識存在于大模型內(nèi)部，用戶需要做的就是以一種合適的用戶輸入激活模型對當前話題的相關(guān)記憶，并通過生成過篇復(fù)雜的對話場景，并基于整個上下文提供更準確的回答。零樣本、少樣本學(xué)習(xí)能力12132、簡單線性外推小模型的性能來預(yù)測更大模型的能力。綜合來看，生成式人工智能目前處于早期階段，但根據(jù)行業(yè)調(diào)研來看，預(yù)計未來兩年內(nèi)我國的人工智能技術(shù)將取得新的發(fā)展成果。特別是在內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)字營銷和客戶服務(wù)等領(lǐng)域，人工智能有望成為一個巨大的產(chǎn)業(yè)。然而，盡管技術(shù)已經(jīng)取得重大突破，我們?nèi)孕柚斏鲬?yīng)用，需要積極跟蹤行業(yè)監(jiān)管條例、法律法規(guī)和商業(yè)倫理等各個維度對技術(shù)應(yīng)用的要求，確保企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)健智能化轉(zhuǎn)型。第一章 人工智能技術(shù)發(fā)展拐點

智能化經(jīng)營必要性提升程來解決當前問題。而合適的用戶輸入一般是少樣本提示詞，甚至是零樣本的提示詞，僅靠問題即可激活模型的記憶。這種零樣本、少樣本學(xué)習(xí)的能力使得AIGC能夠隨時適應(yīng)特定的環(huán)境或領(lǐng)域，更加熟練地理解和響應(yīng)行業(yè)特定的術(shù)語、用戶偏好和語言風(fēng)格，從而更好地理解和響應(yīng)行業(yè)特定的術(shù)語、行業(yè)知識或用戶偏好。這種自適應(yīng)學(xué)習(xí)的能力在商業(yè)場景中具有獨特的優(yōu)勢。這種能力可以識別大量信息之間的關(guān)聯(lián)與聯(lián)系，建立起龐大的知識網(wǎng)絡(luò)，為未來知識庫企業(yè)級的知識庫和決策支持系統(tǒng)的搭建奠定了基礎(chǔ)。開放域推理能力AIGC的推理能力源自大模型本身的知識，可以自動適應(yīng)當前場景并開放域推理，超越其他主流人工智能方法。其他主流人工智能技術(shù)，如邏輯推理、決策樹等，依賴人工提取特征與制定規(guī)則。這要求研究人員具備DOMAIN知識，無法大規(guī)模自動化，只能進行有限的推理。相比之下，AIGC采用可以自動適應(yīng)當前環(huán)境并開放域推理，并非簡單學(xué)習(xí)規(guī)則，不需要針對每一類新問題定義專屬規(guī)則從而避免其他方法的主觀假設(shè)問題，AIGC的推理能力包括：語義推理，判斷語句或概念之間的邏輯關(guān)系；上下文推理，根據(jù)上下文預(yù)測信息或后續(xù)事件；跨域推理，根據(jù)有限信息快速理解新任務(wù)與問題。AIGC的推理能力使得其輔助決策支持成為可能，包括在客服領(lǐng)域提供智能推薦以及個性化響應(yīng)與建議能力；在決策支持領(lǐng)域，提供較為全面可解釋的判斷依據(jù)；在新業(yè)務(wù)開發(fā)領(lǐng)域，實現(xiàn)創(chuàng)新性人工智能工具與應(yīng)用。但其推理過程需監(jiān)管，避免產(chǎn)生誤導(dǎo)。1415隨著人工智能和自然語言處理技術(shù)的不斷發(fā)展，AIGC已成為保險行業(yè)中備受矚目的技術(shù)之一。類似ChatGPT和MidJourney等基于AIGC的技術(shù)應(yīng)用，具備高度的自然語言識別和寫作能力，能夠根據(jù)特定的對話指令快速生成多種類型和風(fēng)格的內(nèi)容，包括純文本、圖文、精美的圖片、動畫、短視頻等。此外，它們還能夠支持多輪對話，并隨著對話的深入更好地理解意圖，從而生成更加精準的內(nèi)容。因此，如果充分利用這些AIGC的優(yōu)勢特點，它們可以為保險行業(yè)客戶在保險產(chǎn)品、營銷、運營和客服等多個領(lǐng)域提供深度技術(shù)賦能，同時還可以應(yīng)用于日常辦公、研發(fā)提效等多個方面。本白皮書將全面深入地介紹和探討AIGC技術(shù)在保險領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，旨在為保險行業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型提供有益的參考和借鑒。保險業(yè)積極探索AIGC應(yīng)用助力企業(yè)全鏈擴能增效0第二章2第二章 保險業(yè)積極探索AIGC應(yīng)用

助力企業(yè)全鏈擴能增效1617智能降本提質(zhì)增效

賦能保險價值全鏈第二章 保險業(yè)積極探索AIGC應(yīng)用

助力企業(yè)全鏈擴能增效產(chǎn)品研發(fā)：理解客戶需求及風(fēng)險，精準產(chǎn)品設(shè)計及定價保險產(chǎn)品設(shè)計主要流程及現(xiàn)狀痛點保險產(chǎn)品的設(shè)計需要大量的信息收集、數(shù)據(jù)計算和精算分析。在產(chǎn)品設(shè)計的主要流程節(jié)點中，數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險評估等環(huán)節(jié)是保險產(chǎn)品研發(fā)的主要痛點，這些環(huán)節(jié)中存在繁瑣的人工檢索、人工計算和依賴個人經(jīng)驗的多個步驟，因此我們期待AIGC能夠提供賦能的場景。接下來，我們將詳細介紹這些場景。AIGC在保險產(chǎn)品設(shè)計的賦能應(yīng)用場景AIGC模型獨特的樣本生成能力和場景泛化能力可以在保險領(lǐng)域的新產(chǎn)品設(shè)計中扮演重要角色，特別是在以健康險、壽險為代表的人身險和以車險為代表的財產(chǎn)險中，有巨大的應(yīng)用潛力。AIGC技術(shù)可以在保險產(chǎn)品設(shè)計的以下幾個環(huán)節(jié)帶來幫助。圖03：保險產(chǎn)品設(shè)計主要流程及現(xiàn)狀痛點數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理相對于成熟產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析需求，在保險新產(chǎn)品設(shè)計的過程中，通常面臨大量非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要進行收集和處理的問題。相對于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型，具備更強通用能力和“常識”的生成式大語言模型模型可以很大程度上提高這類數(shù)據(jù)處理過程的效率。具體地，在面對新場景下的新格式的數(shù)據(jù)時，如未曾見過的電子病歷、醫(yī)學(xué)文獻、藥物數(shù)據(jù)等等。大語言模型可以通過“指令”、“提示”等少樣本甚至零樣本學(xué)習(xí)的方式完成特定的信息抽取、格式轉(zhuǎn)化任務(wù)，極大降低了對人工標注數(shù)據(jù)的依賴。這樣的能力既可以直接接入數(shù)據(jù)處理流程中，也可以作為定制數(shù)據(jù)處理模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)標注來源，為構(gòu)建更高效的小型機器學(xué)習(xí)模型提供幫助。此外，多模態(tài)模型對圖像、文本、音視頻數(shù)據(jù)的融合處理能力可以大大簡化數(shù)據(jù)處理鏈路，提高數(shù)據(jù)處理的精準度?！な澜缰R整合：大型語言模型預(yù)訓(xùn)練過程中壓縮存儲了大量“常識性”知識，在保險產(chǎn)品設(shè)計過程當中，這類“世界知識”的整合是一項繁瑣的工作，而由大語言模型結(jié)合搜索引擎、本地知識庫提供的鏈接驅(qū)動的信息搜索、整合、總結(jié)能力可以大大提高精算、分析師在常識性知識方面的獲取和理解效率。通過多輪問答、細化需求的交互方式，精算師和分析師能夠高效地收集不同數(shù)據(jù)來源的知識，并且依托大語言模型的推理總結(jié)能力提升理解效率，這對作業(yè)人員的工作效率有很大提升?！けｋU產(chǎn)品文檔等物料生產(chǎn)：與數(shù)據(jù)抽取過程中的從非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中抽取結(jié)構(gòu)化信息相對應(yīng)。產(chǎn)品設(shè)計完成之后，基于產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)化屬性，例如責(zé)任、費率表等條款，通過AIGC模型可以快速生成對應(yīng)的文檔、圖像宣傳物料，大大簡化產(chǎn)品設(shè)計過程中較為繁瑣、重復(fù)的過程，加速產(chǎn)品從設(shè)計開發(fā)到上線的過程。Step

1痛點Step

2Step

3Step

4Step

5產(chǎn)品需求挖掘數(shù)據(jù)收集及分析發(fā)現(xiàn)市場需求提供相應(yīng)產(chǎn)品設(shè)計產(chǎn)品形態(tài)對同類產(chǎn)品的歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)進行分析對目標客戶群的整體風(fēng)險狀態(tài)進行評估對市場同業(yè)競品進行調(diào)研分析對自有優(yōu)勢資源進行梳理保險產(chǎn)品精算定價競品比價經(jīng)驗數(shù)據(jù)定價再保咨詢產(chǎn)品條款編寫確定產(chǎn)品形態(tài)及費率結(jié)合保險條款文本格式要求完成條款編寫及內(nèi)部審定上線后持續(xù)監(jiān)控對產(chǎn)品表現(xiàn)進行綜合數(shù)據(jù)評估評估內(nèi)容：數(shù)據(jù)來源同類產(chǎn)品歷史數(shù)據(jù)渠道平臺反饋同業(yè)競品收集國家政策收集分析在實際產(chǎn)品定價過程中，往往會采用多種定價方式組合使用數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險評估等相關(guān)環(huán)節(jié)，在這些環(huán)節(jié)中，存在大量人工檢索，人工計算及依賴個人經(jīng)驗的步驟，也是期待AIGC能夠提供賦能的場景對保費、賠付數(shù)據(jù)的監(jiān)控與預(yù)測數(shù)據(jù)的對比分析差距尋找原因確定產(chǎn)品迭代路線1819總之，AIGC可以為保險精算人員提供強大的數(shù)據(jù)分析和建模工具，幫助他們更好地理解客戶需求和風(fēng)險特征，制定更準確的保險產(chǎn)品和價格，并提高客戶滿意度和忠誠度?！そY(jié)果可視化和解釋：AIGC可以幫助保險精算人員將復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息和模型結(jié)果進行可視化和解釋，更好地支持商業(yè)決策和產(chǎn)品設(shè)計，以便管理層和業(yè)務(wù)決策者更好地理解和應(yīng)用模型結(jié)果，推動產(chǎn)品設(shè)計和業(yè)務(wù)決策的優(yōu)化。例如，AIGC可以生成自然語言摘要，說明模型的預(yù)測結(jié)果和變量重要性等。 風(fēng)險評估和預(yù)測當進行保險產(chǎn)品設(shè)計時，AIGC可以幫助產(chǎn)品精算人員在以下幾個方面進行保險產(chǎn)品的風(fēng)險評估及預(yù)測：綜上所述，AIGC在保險產(chǎn)品設(shè)計過程中可以幫助產(chǎn)品精算人員更好地識別潛在的風(fēng)險因素，提供個性化的保險建議和方案，并進行風(fēng)險模擬和壓力測試，從而提高產(chǎn)品設(shè)計的有效性和精度?！わL(fēng)險因素識別：AIGC可以分析大量的健康險相關(guān)數(shù)據(jù)，包括歷史賠付數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計和醫(yī)療資料等，從中識別出潛在的風(fēng)險因素，有助于產(chǎn)品精算人員更好地理解不同客戶的風(fēng)險特征，并制定相應(yīng)的保險策略?！€性化建議：AIGC可以根據(jù)個人醫(yī)療歷史和風(fēng)險因素，為產(chǎn)品精算人員提供個性化的保險建議和方案，這有助于產(chǎn)品精算人員更好地理解客戶需求，并提供更符合實際需要的保險產(chǎn)品。·風(fēng)險模擬與壓力測試：AIGC可以使用歷史數(shù)據(jù)和模擬技術(shù)來進行風(fēng)險模擬和壓力測試，以評估產(chǎn)品設(shè)計的可靠程度和穩(wěn)定性。例如，在不同的場景下模擬賠付情況，以便產(chǎn)品精算人員更好地了解產(chǎn)品可能面臨的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。這有助于產(chǎn)品精算人員制定相應(yīng)的保險策略，以確保產(chǎn)品設(shè)計的可靠性和穩(wěn)定性?！ぼ囯U的風(fēng)險評估方面：AIGC可以幫助保險公司自動化車輛損失評估流程。它可以分析車輛圖片、事故描述等信息，快速評估車輛損失，并為理賠人員提供參考意見，減少理賠時間和成本。AIGC可以幫助保險公司研究市場趨勢，制定有針對性的保險方案計劃。通過分析國內(nèi)外市場，AIGC可以提供有關(guān)新產(chǎn)品的建議，并在保險計劃設(shè)計方面提供指導(dǎo)。當涉及保險產(chǎn)品的設(shè)計時，客戶需求分析是一個很重要的環(huán)節(jié)。AIGC可以通過對海量數(shù)據(jù)的處理和分析，發(fā)現(xiàn)不同因素對于客戶需求的影響，從而為保險公司提供更準確的市場研究結(jié)果。例如，AIGC可以利用自然語言處理技術(shù)分析客戶反饋和社交媒體信息，識別出客戶對于不同健康問題的關(guān)注點和優(yōu)先考慮的保險覆蓋范圍等，以此來確定客戶需求。保險產(chǎn)品方案設(shè)計AIGC可以利用機器學(xué)習(xí)算法對歷史數(shù)據(jù)進行分析和模式識別，發(fā)現(xiàn)隱藏的風(fēng)險因素并預(yù)測未來潛在的風(fēng)險。例如，AIGC可以利用歷史醫(yī)療數(shù)據(jù)分析某種疾病的傳播趨勢，從而警示保險公司需要加強這一領(lǐng)域的風(fēng)險管理。新產(chǎn)品開發(fā)通常需要深入地市場分析和研究。AIGC可以利用大量的數(shù)據(jù)源分析市場趨勢，從而找出新的發(fā)展機會和突破點。例如，AIGC可以通過分析客戶需求和競爭對手策略，為保險公司提供新產(chǎn)品研發(fā)方向和建議，并為制定更有針對性的保險產(chǎn)品營銷計劃提供幫助?？傮w而言，AIGC作為一種大型語言模型，可以在健康險領(lǐng)域為保險產(chǎn)品的設(shè)計過程提供多方面幫助，包括客戶需求分析、風(fēng)險預(yù)警和管理、新產(chǎn)品開發(fā)等。這些幫助可以協(xié)助保險公司更好地服務(wù)客戶，提高保險產(chǎn)品的精度、效率和滿意度。風(fēng)險預(yù)警和管理現(xiàn)階段應(yīng)用挑戰(zhàn)結(jié)合上述在保險產(chǎn)品設(shè)計方面可能的應(yīng)用場景，我們認為AIGC現(xiàn)階段應(yīng)面臨諸多應(yīng)用挑戰(zhàn)，主要在以下方面：·基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的高質(zhì)量清洗及標注：對于產(chǎn)品設(shè)計時需要使用的醫(yī)療數(shù)據(jù)，在進行自動化數(shù)據(jù)收集及建模分析之前，需要先對完整的基礎(chǔ)知識庫進行高質(zhì)量的清洗和標注，并持續(xù)不斷地維護更新基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。只有一套高質(zhì)量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，才能在后續(xù)自動化數(shù)據(jù)處理過程中，確保數(shù)據(jù)處理和分析結(jié)果的準確度。這是一項在初期對資源有較高消耗的工作。第二章 保險業(yè)積極探索AIGC應(yīng)用

助力企業(yè)全鏈擴能增效2021·專業(yè)的保險相關(guān)數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練：目前AIGC所使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫主要是大量基于互聯(lián)網(wǎng)通識內(nèi)容的文本數(shù)據(jù)進行了預(yù)訓(xùn)練，包括維基百科、BookCorpus等，但對于保險產(chǎn)品設(shè)計這一專業(yè)度更高的領(lǐng)域來說，仍然需要相關(guān)性更高的專業(yè)化數(shù)據(jù)進行模型微調(diào)。某再保險公司將利用AIGC能力，結(jié)合其他相關(guān)科技產(chǎn)品，計劃研發(fā)智能保險產(chǎn)品設(shè)計平臺，幫助精算師制定更加精準的保險方案和定價策略。在規(guī)劃中，該平臺可以根據(jù)客戶需求和市場趨勢，自動生成多種保險方案，并提供相應(yīng)的風(fēng)險評估和定價策略。平臺建設(shè)規(guī)劃主要包括以下四個模塊：預(yù)計后續(xù)平臺建設(shè)完成后，可以幫助精算師更快速、更準確地開發(fā)和推出符合客戶需求的保險產(chǎn)品，提高產(chǎn)品的市場競爭力。某再保險公司利用AIGC輔助產(chǎn)品設(shè)計及定價應(yīng)用案例圖04：某再保險公司智能保險產(chǎn)品設(shè)計平臺的四個模塊渠道營銷：個性化銷售輔助推薦，全時在線助精準營銷保險市場營銷服務(wù)的主要模式及現(xiàn)狀痛點從展業(yè)模式來說，當前的保險推廣營銷主要分為以下幾種：現(xiàn)階段線下隊伍依然是保險營銷的主力，存在著人員流動以及個人營銷服務(wù)水平差異，在此情況下，提升代理人營銷服務(wù)水平和服務(wù)效能，進而提升自營模式下營銷素材的產(chǎn)能效率是保險公司需要解決的一大難題。第二章 保險業(yè)積極探索AIGC應(yīng)用

助力企業(yè)全鏈擴能增效風(fēng)險評估模塊產(chǎn)品設(shè)計模塊數(shù)據(jù)分析模塊人工智能模塊圖05：營銷服務(wù)主要模式及現(xiàn)狀痛點自有代理人自有營銷平臺專業(yè)經(jīng)代渠道銀行兼業(yè)代理痛點提升代理人營銷服務(wù)水平和服務(wù)效能提升自營模式下營銷素材的產(chǎn)能效率提高售后服務(wù)水平的客戶體驗標準和一致性基于保司自有的代理人團隊通過產(chǎn)說會，客戶拜訪，轉(zhuǎn)介紹等不同的形式開展保險營銷活動，為客戶提供全流程的保全、理賠、生存金、投資收益處理等不同服務(wù)。保單成交后通過對客戶需求的理解，追加銷售進一步挖掘客戶價值保單成交后相關(guān)服務(wù)主要依托于保司自建的服務(wù)平臺和服務(wù)網(wǎng)點的整體能力保單成交后相關(guān)服務(wù)主要是經(jīng)代的代理人服務(wù)能力與保司的服務(wù)能力相結(jié)合保單成交后相關(guān)服務(wù)由銀行網(wǎng)點提供為主，保司服務(wù)為輔搭建保司自有營銷平臺通過網(wǎng)絡(luò)、新媒體投放及電話等在線化方式，觸達客戶并對客戶進行產(chǎn)品營銷及服務(wù)有專業(yè)經(jīng)代資質(zhì)的保險經(jīng)代公司合作對產(chǎn)品形態(tài)進行專屬化調(diào)整，由經(jīng)代公司負責(zé)產(chǎn)品的營銷推廣，通過經(jīng)代公司的自有平臺或代理人團隊完成最終成交。與有兼業(yè)代理資質(zhì)的銀行保險銷售部門合作在銀行的營業(yè)網(wǎng)點內(nèi)，由經(jīng)過專門培訓(xùn)的銀行理財經(jīng)理向客戶進行保險產(chǎn)品的營銷及服務(wù)，該模式下主要銷售的產(chǎn)品是理財類保險產(chǎn)品根據(jù)客戶需求和市場趨勢，自動生成多種保險方案，并提供相應(yīng)的風(fēng)險評估和定價策略。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等多方面信息，對風(fēng)功能支持智能風(fēng)險定價，可以根據(jù)客戶的實際風(fēng)險情況，制定更加精準的保險方案和定價策略。險進行量化評估和預(yù)測。優(yōu)勢幫助精算師設(shè)計和開發(fā)保險產(chǎn)品，包括保險條款、保障范圍、理賠流程等。根據(jù)客戶需求和市場趨勢，快速生成多種保險方案，并進行風(fēng)險評估和定價策略的功能支持可視化設(shè)計，可以幫助精算師更直觀地了解保險產(chǎn)品的設(shè)計效果。優(yōu)化。優(yōu)勢幫助精算師處理和分析海量的數(shù)據(jù)，包括客戶數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等。支持多種數(shù)據(jù)源的導(dǎo)入和整合，可以幫助精算師更加全面功能地了解客戶需求和市場趨勢。支持可視化數(shù)據(jù)分析，可以幫助精算師更直觀地了解數(shù)據(jù)分析結(jié)果。優(yōu)勢采用AIGC技術(shù)，可以通過自然語言交互，幫助精算師更好地理解客戶需求和市場趨勢。精算師可以向系統(tǒng)提出問題或需求，系統(tǒng)會根據(jù)已有的數(shù)據(jù)和知識庫來生成多種保功能險評估方和案定，并價提策略供。相應(yīng)的風(fēng)險支可以持幫智助能精問算答師和更語快義速分地析獲，取所需信息。預(yù)計后續(xù)平臺建設(shè)完成后，可以幫助精算師更快速、更準確地開發(fā)和推出符合客戶需求的保險產(chǎn)品，提高產(chǎn)品的市場競爭力。優(yōu)勢2223AIGC在保險市場營銷服務(wù)的賦能應(yīng)用場景作為一種強大的語言模型，AIGC可以在保險市場營銷方面提供有力的幫助，可賦能的應(yīng)用場景如下：代理人銷售輔助：利用AIGC技術(shù)，保險公司可以為銷售人員構(gòu)建智能化保險銷售輔助機器人，通過自然語言交互，為銷售人員提供個性化的保險銷售建議和支持。機器人可以分析客戶的需求和情況，為銷售人員提供最佳的銷售策略和方案，提高銷售效率和客戶滿意度。營銷素材設(shè)計：利用AIGC技術(shù)，保險公司可以提供快速生成文案，比如廣告語、口號、郵件、短信、微信公眾號文章等，也可以與類似MidJourney等AI工具相結(jié)合，自動生成宣傳海報、宣傳視頻等視覺內(nèi)容，提升營銷素材的生成效率。保險產(chǎn)品推薦：利用AIGC技術(shù)，保險公司可以構(gòu)建智能化保險產(chǎn)品推薦機器人，通過自然語言交互，為客戶提供個性化的保險產(chǎn)品推薦和購買建議。機器人可以通過分析客戶的需求、偏好、風(fēng)險承受能力等信息，快速準確地推薦適合客戶的保險產(chǎn)品，提高保險銷售效率和客戶滿意度。保險產(chǎn)品咨詢：利用AIGC技術(shù)，保險公司可以構(gòu)建智能化保險產(chǎn)品咨詢機器人，通過自然語言交互，為客戶提供快速、便捷的保險產(chǎn)品咨詢服務(wù)。機器人可以回答客戶關(guān)于保險產(chǎn)品的各種問題，包括保險種類、保險期限、保險條款、保費等，為客戶提供全天候在線的咨詢服務(wù)?？傊珹IGC技術(shù)在保險市場營銷方面的應(yīng)用，可以為保險公司提供更加智能化、個性化和便捷的營銷服務(wù)，提高保險銷售效率和客戶滿意度，同時也為客戶提供更加優(yōu)質(zhì)和全面的保險服務(wù)。代理人銷售輔助當前保險代理人需要面對龐大而復(fù)雜的市場，如何精準地抓住客戶的需求，提供符合其需求的保險產(chǎn)品，是保險代理人需要解決的一個重要問題。但目前應(yīng)用AIGC技術(shù)輔助代理人銷售的保險公司還不多，主要集中在一些方法的研究討論。主要有以下幫助：·智能客戶需求分析：AIGC技術(shù)可以幫助保險代理人通過自然語言交互，智能化地分析客戶的需求、偏好、風(fēng)險承受能力等信息，了解客戶的真正需求和偏好，從而精準地為客戶提供符合其需求的保險產(chǎn)品。營銷素材設(shè)計AIGC在保險產(chǎn)品營銷素材設(shè)計方面也可以提供幫助。一些保險公司已經(jīng)開始利用AIGC生成文案，比如廣告語、口號、郵件、短信、微信公眾號文章等，以更好地推廣他們的產(chǎn)品。AIGC可以生成大量的文案，并且可以基于不同的目標受眾進行優(yōu)化，從而提高文案的轉(zhuǎn)化率。此外，AIGC也可以通過和其他相關(guān)AI工具結(jié)合，自動生成各種場景下宣傳圖片和視頻，從而更好地呈現(xiàn)保險產(chǎn)品。AIGC不但可以自動生成個性化文案、圖片及視頻，還可依靠其學(xué)習(xí)及推理能力，對內(nèi)容進行敏感詞等合規(guī)性審查，從而協(xié)助保險公司設(shè)計銷售并審核頁面。除了保險產(chǎn)品營銷素材設(shè)計，AIGC也可以用于制作保險知識普及的文章和視頻。AIGC可以通過整合海量的保險知識，生成易懂易學(xué)的保險知識普及內(nèi)容，從而提高客戶對于保險的了解和認知水平?！ぶ悄芑目蛻舴?wù)：AIGC技術(shù)可以幫助保險代理人構(gòu)建智能化的客戶服務(wù)機器人，通過自然語言交互，為客戶提供快速、便捷的保險產(chǎn)品咨詢和客戶服務(wù)。機器人可以回答客戶的各種問題，包括保險種類、保險期限、保險條款、保費等，提高客戶滿意度和保險銷售效率?！?shù)據(jù)分析和預(yù)測：AIGC技術(shù)可以幫助保險代理人分析海量的數(shù)據(jù)，從中挖掘出有價值的信息，為代理人提供更加精準的客戶洞察和預(yù)測，以便代理人更好地制定保險產(chǎn)品營銷策略和行動計劃，提高保險銷售效率和客戶滿意度。綜上所述，AIGC技術(shù)在保險代理人進行產(chǎn)品營銷活動中，可以幫助代理人更加精準地了解客戶需求，提供個性化的保險產(chǎn)品推薦和購買建議，同時也可以為代理人提供智能化的客戶服務(wù)和數(shù)據(jù)分析預(yù)測，提高保險銷售效率和客戶滿意度?！ぶ悄芑漠a(chǎn)品推薦：基于AIGC技術(shù)，保險代理人可以構(gòu)建智能化的保險產(chǎn)品推薦機器人，通過自然語言交互，為客戶提供個性化的保險產(chǎn)品推薦和購買建議。機器人可以根據(jù)客戶的需求和情況，智能化地推薦適合客戶的保險產(chǎn)品，提高保險銷售效率和客戶滿意度。第二章 保險業(yè)積極探索AIGC應(yīng)用

助力企業(yè)全鏈擴能增效2425保險產(chǎn)品推薦在保險產(chǎn)品營銷推薦方面，AIGC可以通過以下方式提供幫助：個性化推薦：AIGC可以通過分析客戶的需求、興趣、行為等數(shù)據(jù)，生成個性化的保險產(chǎn)品推薦方案。這種個性化推薦能夠提高客戶對于保險產(chǎn)品的認知度和滿意度，同時也可以提高產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率。·實時優(yōu)化：保險產(chǎn)品營銷推薦需要不斷地優(yōu)化和調(diào)整，以滿足客戶需求的變化和市場競爭的變化。AIGC可以通過實時收集和分析客戶數(shù)據(jù)，不斷地優(yōu)化推薦方案，從而提高產(chǎn)品的推銷效果。·跨渠道推薦：保險公司在進行產(chǎn)品推薦時，需要考慮到不同渠道的特點和客戶偏好。AIGC可以根據(jù)客戶在不同渠道的行為和偏好，生成跨渠道的保險產(chǎn)品推薦方案，從而提高產(chǎn)品的覆蓋范圍和銷售效果。新產(chǎn)品推薦：保險公司推出新產(chǎn)品時，需要考慮到產(chǎn)品差異化和市場競爭。AIGC可以通過分析市場數(shù)據(jù)和客戶需求，生成新產(chǎn)品推薦方案，從而提高新產(chǎn)品的推廣效果和市場占有率?！ど缃幻襟w推薦：隨著社交媒體的興起，保險公司也開始利用社交媒體進行保險產(chǎn)品的營銷推廣。AIGC可以通過分析客戶在社交媒體上的行為和偏好，生成相應(yīng)的保險產(chǎn)品推薦方案，從而提高在社交媒體上的推廣效果?！ざ嗾Z言推薦：隨著全球化的發(fā)展，保險公司需要考慮不同地區(qū)和不同語言的客戶需求。AIGC可以支持多語言分析和推薦，從而生成針對不同地區(qū)和不同語言的保險產(chǎn)品推薦方案，從而提高產(chǎn)品的全球覆蓋率和推廣效果?！せ谇楦蟹治龅耐扑]：在進行保險產(chǎn)品推薦時，除了考慮客戶的需求和偏好，還需要考慮客戶的情感狀態(tài)。AIGC可以通過情感分析技術(shù)，識別客戶的情感狀態(tài)，從而生成相應(yīng)的保險產(chǎn)品推薦方案，提高產(chǎn)品的推銷效果和客戶滿意度?？傊?，AIGC可以通過分析客戶數(shù)據(jù)，生成個性化、實時、跨渠道、新產(chǎn)品、社交媒體、多語言和情感分析等保險產(chǎn)品推薦方案，從而提高產(chǎn)品的推銷效果和市場占有率。保險產(chǎn)品咨詢在保險產(chǎn)品客服咨詢方面，AIGC可以發(fā)揮以下作用：·智能客服場景：AIGC對客戶提出的問題進行智能化解答和服務(wù)。通過AIGC的自然語言理解和生成技術(shù)，客戶可以與機器人進行自然、流暢的對話，機器人可以根據(jù)客戶的需求和問題，自動生成相應(yīng)的解答和服務(wù)方案。快速響應(yīng)客戶：AIGC可以通過自然語言理解和生成技術(shù)，實現(xiàn)實時、快速的客戶響應(yīng)。當客戶提出問題或需求時，AIGC可以立即進行分析和生成相應(yīng)的解答和服務(wù)方案，從而在最短時間內(nèi)滿足客戶的需求?！ぶ悄軉柎鸹貜?fù)：AIGC可以通過對客戶提出的問題進行智能分析和解答，提高客戶的滿意度和忠誠度。通過AIGC的自然語言理解和生成技術(shù)，客戶可以直接提出問題，機器人可以通過深度學(xué)習(xí)算法和大量的數(shù)據(jù)分析，自動生成相應(yīng)的解答和服務(wù)方案，從而提高客戶滿意度和忠誠度。·情感分析：在保險產(chǎn)品客服咨詢方面，除了考慮客戶的需求和問題，還需要考慮客戶的情感狀態(tài)。AIGC可以通過情感分析技術(shù)，識別客戶的情感狀態(tài)，從而生成相應(yīng)的客戶服務(wù)方案，提高服務(wù)的效果和客戶滿意度。總之，AIGC可以通過自然語言理解和生成技術(shù)、個性化服務(wù)、智能問答和情感分析等技術(shù)，提高保險產(chǎn)品客服咨詢的效率和質(zhì)量，從而提高客戶的滿意度和忠誠度?！€性化服務(wù)：AIGC可以通過分析客戶數(shù)據(jù)，生成個性化、實時、跨渠道、多語言的客戶服務(wù)方案。通過AIGC的自然語言理解和生成技術(shù)，客戶可以與機器人進行自然、流暢的對話，機器人可以根據(jù)客戶的需求和問題，自動生成相應(yīng)的個性化服務(wù)方案?，F(xiàn)階段的應(yīng)用痛點結(jié)合上述可能的應(yīng)用場景，我們認為現(xiàn)階段如果需要在保險營銷推廣活動中大規(guī)模使用AIGC的能力，仍有以下關(guān)鍵問題需要解決：第二章 保險業(yè)積極探索AIGC應(yīng)用

助力企業(yè)全鏈擴能增效2627圖06：銷售機器人瑪雅的四個模塊設(shè)計產(chǎn)出物的版權(quán)歸屬問題：通過AIGC的能力，所進行的文案、圖片的設(shè)計，由于需求來源和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的相似性，可能會導(dǎo)致作品版權(quán)認證邊界模糊的問題。所以在版權(quán)歸屬方面還需要有進一步明確的法律法規(guī)指導(dǎo)意見，以幫助保險公司在合法合規(guī)的基礎(chǔ)上，充分利用科技進步所帶來的便利。專業(yè)的保險相關(guān)數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練：目前AIGC所使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫主要是大量基于互聯(lián)網(wǎng)通識內(nèi)容的文本數(shù)據(jù)進行了預(yù)訓(xùn)練，但如果需要應(yīng)用到保險營銷的場景中，比如輔助代理人對客戶需求偏好的分析，或者對客戶提出的產(chǎn)品咨詢和推薦的需求進行回應(yīng)，就需要更加專業(yè)的能力，以確保相關(guān)回復(fù)的專業(yè)度和準確性。所以對于保險產(chǎn)品設(shè)計這一專業(yè)度更高的領(lǐng)域來說，仍然需要相關(guān)性更高的專業(yè)化數(shù)據(jù)進行模型微調(diào)。本地知識信息的融合：在與客戶接觸的過程中，可能會收集到一些新增的知識信息，保存在使用者本地，如何對這部分知識信息進行快速、實時地融合訓(xùn)練，并影響模型最終的推薦判斷，同時在使用過程中確?？蛻魝€人信息的安全，也是AIGC在未來更廣范圍的具體應(yīng)用中所需要解決的問題之一。使用機器學(xué)習(xí)算法，對風(fēng)險進行評估和定價。該模塊會分析來自客戶的信息，如房屋面積、住房地址、歷史索賠等等，并生成風(fēng)險分析報告，以決定是否承保和保費Lemonade于2015年創(chuàng)立，是一家以人工智能為特色的互聯(lián)網(wǎng)保險公司，通過線上化和數(shù)字化的產(chǎn)品展現(xiàn)方式，使用保險科技簡化投保和理賠流程，以及提供更為豐富靈活、人性化的保障內(nèi)容，成為財產(chǎn)險市場的有力競爭者。Lemonade將保險與科技相融合，構(gòu)建一個人工智能機器人平臺，主要包括AIMaya、AIJim、CX.AI、Cooper、ForensicGraph和Blender六個各具職能的應(yīng)用程序，并在CustomerCortex上運行，從海量數(shù)據(jù)中挖掘信息，更好地服務(wù)客戶和風(fēng)險管理。該平臺打造基于GPT-3技術(shù)面向用戶的銷售機器人瑪雅（AI.MAYA），利用自然語言處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù)為客戶提供個性化的保險推薦和咨詢服務(wù)。具體而言，該技術(shù)貫穿客戶提問分析與解析，引導(dǎo)客戶加入Lemonade，創(chuàng)建報價和安全付款等任務(wù)。當客戶有購買保險的意圖時，只需與瑪雅約兩分鐘的簡單聊天便能識別與處理客戶信息，推薦適配的保險產(chǎn)品及報價，促成交易的達成?，斞胚€通過向客戶提出有限且高質(zhì)量的問題，并根據(jù)回答進行算法調(diào)整，后續(xù)可大幅度減少客戶管理時間?，斞胖饕梢韵滤膫€主要模塊組成：Lemonade利用AIGC技術(shù)打造銷售輔助機器人3應(yīng)用案例眾安在線是一家互聯(lián)網(wǎng)保險公司，通過科技手段打破傳統(tǒng)保險行業(yè)的壁壘，提供便捷、有溫度的保險服務(wù)。在通過AIGC的能力，賦能保險產(chǎn)品營銷素材設(shè)計方面，開展了相關(guān)探索。主要應(yīng)用在以下幾個方面：制作文案內(nèi)容：AIGC可以根據(jù)輸入的關(guān)鍵詞或主題，自動生成相關(guān)的文案內(nèi)容，例如標題、描述、標語、海報等。還可以通過輸入某個保險產(chǎn)品的名稱和關(guān)鍵賣點，讓AIGC根據(jù)不同的渠道和受眾群體，自動生成適合的宣傳文案，從而提高廣告文案方面的工作效率。同時已經(jīng)利用AIGC快速、批量生成比如健康養(yǎng)生、寵物、家庭保障守護等不同主題的科普類文章。此外，Lemonade還推出了一個名為AskLemonade的在線社區(qū)，該社區(qū)允許用戶與其他用戶交流，以便分享經(jīng)驗和尋求幫助。這個社區(qū)也得到了瑪雅的支持，瑪雅會回答用戶的問題，提供幫助和支持。眾安在線利用AIGC技術(shù)快速生成各類營銷素材、加速產(chǎn)品上線應(yīng)用案例第二章 保險業(yè)積極探索AIGC應(yīng)用

助力企業(yè)全鏈擴能增效MayaUnderwriting利用自然語言處理技術(shù)，幫助客戶在事故發(fā)生后進行索賠?？蛻艨梢酝ㄟ^智能語音識別、自然語言理解等技術(shù)向該模塊提供索賠信息，并自動處理索賠，從而提高索賠效率MayaClaims使用機器學(xué)習(xí)算法來為客戶提供個性化的保險建議和服務(wù)。該模塊分析客戶的行為和需求，提供定制化的保險建議，并幫助客戶完成保險購買流程MayaConcierge使用自然語言處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法，幫助客戶理解保險條款和合同內(nèi)容?？蛻艨梢酝ㄟ^AI.

MAYA平臺查詢保單條款和合同細節(jié)，以便更好地理解他們的保險政策MayaCoPilot3、數(shù)據(jù)來源：https://www.zhitongc/content/detail/325998.html；/article/205034.html2829視覺設(shè)計：應(yīng)用AIGC及其他相關(guān)AI工具，自動生成符合品牌形象和市場趨勢的視覺設(shè)計元素，如配色方案、圖標、動畫等，提高營銷素材的吸引力和可視性，提高視覺設(shè)計方面的效能，原來的產(chǎn)品海報圖片需要3天左右，現(xiàn)在只要不到3小時即可生產(chǎn)多套不同風(fēng)格的圖片。同時在直播背景墻、活動營銷圖片、圖標、動畫生成等多種場景快速應(yīng)用AIGC有關(guān)工具和平臺快速賦能銷售營銷的多個環(huán)節(jié)來加速產(chǎn)品和活動的上線。優(yōu)化推文效果：利用AIGC的文本數(shù)據(jù)分析能力，根據(jù)社交媒體平臺的數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化現(xiàn)有營銷內(nèi)容，生成更加優(yōu)秀的推文標題、內(nèi)容和標簽，提高推文的點擊率和曝光率。運營管理：自學(xué)習(xí)引領(lǐng)運營智變，降本提速增效控風(fēng)險保險運營的主要特點及現(xiàn)狀痛點隨著互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的應(yīng)用及普及，現(xiàn)階段保險公司在核保及理賠等運營環(huán)節(jié)一方面要在不斷提高服務(wù)質(zhì)量和客戶滿意度的同時，保持成本的控制和管理，因此需要有效利用現(xiàn)有的資源和技術(shù)來提高效率和降低成本；另一方面需要確保其運營服務(wù)系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，避免出現(xiàn)安全漏洞和系統(tǒng)故障等風(fēng)險，保證業(yè)務(wù)的正常運行和客戶數(shù)據(jù)的安全。圖07：運營環(huán)節(jié)的主要特點及痛點現(xiàn)階段AIGC在保險運營的賦能應(yīng)用場景通過AIGC的能力，可以在核保及理賠等運營環(huán)節(jié)為保險公司提供以下幫助：核保在保險公司的核保流程中，AIGC可以幫助保險公司自動化一些簡單的核保工作，例如輸入客戶信息、風(fēng)險評估等。同時，AIGC還能夠智能地輔助人工核保，例如利用自然語言理解技術(shù)分析客戶的申請材料，并進行判斷和評估。在保險公司的核保工作中，AIGC可以提供以下幫助：·自動核保：AIGC可以通過學(xué)習(xí)保險公司的核保規(guī)則和策略，自動對客戶提交的保單進行核保。它可以快速地處理大量保單，并根據(jù)不同的核保規(guī)則和策略進行精準判斷，提高核保效率和準確率。例如，借助AIGC技術(shù)，對于團險等大批量不規(guī)則保單做出核保輔助提示，判斷保單是否存在缺項、差異項等問題，大幅提升電子保單審核效率。·異常檢測：AIGC可以通過學(xué)習(xí)保險公司的核保規(guī)則和歷史數(shù)據(jù)，對異常保單進行檢測和識別。它可以快速發(fā)現(xiàn)保單中的異常信息，如重復(fù)投保、保單信息與客戶信息不符等，提醒核保員進行進一步的調(diào)查和審核，減少保險公司的損失和風(fēng)險?！Q策支持：AIGC可以根據(jù)保險公司的歷史數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，提供決策支持和建議。它可以通過分析保險產(chǎn)品的銷售情況、客戶的反饋和投訴等信息，為保險公司提供優(yōu)化核保策略和產(chǎn)品設(shè)計的建議，幫助保險公司提高核保效率和客戶滿意度?！わL(fēng)險評估：AIGC可以根據(jù)客戶提交的保單信息，結(jié)合外部數(shù)據(jù)源和模型，對保單的風(fēng)險進行評估。它可以快速識別保單風(fēng)險信息，幫助核保人員更準確地判斷保單是否可以承保，以及應(yīng)該承保的金額和保險費。總之，AIGC可以為保險公司的核保工作提供自動化、智能化的解決方案，提高核保效率和準確率，降低風(fēng)險和損失，提高客戶滿意度。第二章 保險業(yè)積極探索AIGC應(yīng)用

助力企業(yè)全鏈擴能增效理賠痛點成本壓力增大風(fēng)要險求管提理高和安全性核保保險公司對申請人信息進行評估出險后被保險人及時向保險公司報案

保險公司需要在不斷提高服務(wù)質(zhì)量和客戶滿意度的同時，保持成本的控制和管理保險公司需要確保其運營服務(wù)系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，避免出現(xiàn)安全漏洞和系統(tǒng)故障等風(fēng)險。被保險人提供相關(guān)文件信息保險公司對報案信息進行審核和調(diào)查，確定賠償責(zé)任和賠償范圍

確定賠償責(zé)任和賠償金額，支付賠款保險公司結(jié)束理賠案件留存資料確定保險風(fēng)險等級決定是否承保及承保條件3031眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)理賠保險公司的理賠流程中，AIGC可以幫助保險公司實現(xiàn)更快速、更準確的理賠處理。AIGC可以根據(jù)客戶提供的理賠申請材料和保單信息，自動化地進行理賠審核和風(fēng)險評估，快速地對客戶進行賠付。同時，AIGC還可以智能地輔助客戶提交理賠申請，并提供更加便捷的理賠服務(wù)。AIGC可以在以下幾個方面提供幫助，以提升保險公司的理賠工作效率和客戶滿意度：·自動化理賠申請?zhí)幚恚篈IGC可以自動處理理賠申請，包括收集并整理理賠文件、核實文件·自動化理賠評估：AIGC可以自動評估理賠金額，通過機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，根據(jù)保險條款、索賠信息和歷史數(shù)據(jù)等因素，自動計算理賠金額，從而提高理賠效率和準確性。目前，眾安已經(jīng)將AIGC技術(shù)用于碎屏險審核協(xié)助，通過對碎屏核保照片篩選，根據(jù)多維風(fēng)險特征將其分為不同風(fēng)險等級，采取不同的審核策略。 ·自動化理賠審核：AIGC可以自動審核理賠申請，包括核對保單信息、理賠申請信息的真實性和準確性等。通過自動化審核，可以大大減少人工審核的時間和成本，并提高審核的準確性和一致性。信息的真實性、審核理賠申請的準確性等。這樣可以大大減少人工處理理賠申請的時間和成本，同時也避免了人工處理過程中的誤差和不一致性?！ぷ詣踊髻r處理：AIGC可以自動處理索賠信息，包括對索賠請求的解析和響應(yīng)。如果索賠請求符合保險條款，則可以自動觸發(fā)理賠流程，否則可以自動拒絕索賠請求。這樣可以大幅縮短索賠處理的時間，并提高客戶滿意度。 ·自動化理賠結(jié)算：AIGC可以自動結(jié)算理賠款項，包括將理賠款項轉(zhuǎn)賬到客戶賬戶、生成理賠結(jié)算單據(jù)等。通過自動化結(jié)算，可以大大減少人工結(jié)算的時間和成本，并提高結(jié)算的準確性和效率。 綜上所述，AIGC可以在理賠處理的各個環(huán)節(jié)上提供自動化服務(wù)，從而提高理賠效率、降低成本、提高客戶滿意度。AI輿情分析·當前問題:主流方案遺漏檢誤告：輿情信息中包含大量文本描述，目前采用的關(guān)鍵詞檢測方案依賴關(guān)鍵詞管理，易漏檢、易誤告。·研調(diào)方案：利用ChatGPT分析能力篩選結(jié)果：本方案利用ChatGPT對整段文本信息的分析總結(jié)能力，以及文本內(nèi)容是否包含負面情緒、是否包含不良引導(dǎo)等問題為輸入項，預(yù)期返回相關(guān)問題的正向反饋，輔以情緒相關(guān)固定關(guān)鍵詞作為標簽對結(jié)果做篩選，達成分析目的?！永罕姲部萍肌癈IREO挖掘鯨”4：“CIREO挖掘鯨”用戶交互挖掘平臺目前已經(jīng)基于文本、語音信息，識別用戶會話關(guān)鍵詞，識別用戶交互意圖，識別用戶正負面情緒，輔助客服人員識別機會用戶與風(fēng)險用戶?！I(yè)務(wù)價值：提升時效及準確性：引入AIGC在信息處理總結(jié)相關(guān)能力，可幫助輿情分析減少漏檢及誤告比率，提升輿情處置時效性。圖08：AI知識庫流程第二章 保險業(yè)積極探索AIGC應(yīng)用

助力企業(yè)全鏈擴能增效輿情信息收集輿情信息檢測、分析是否采用ChatGPT?NONO輿情信息警告是否包含 YES指定情緒？一級關(guān)鍵詞檢測二級關(guān)鍵詞過濾YES

內(nèi)容提交ChatGPT檢測4、CIREO挖掘鯨：眾安科技公司推出的核心產(chǎn)品之一，是一個大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的綜合平臺，挖掘鯨-基于NLP算法和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的語義理解能力，識別客戶意圖與情緒，挖掘客服會話中的潛在商機、風(fēng)險點及熱門輿情，實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的標準化輸出，讓會話分析簡單輕松、快速上手。3233眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)眾安研調(diào)調(diào)眾安研眾安研調(diào)眾安研