大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書-2023.12

大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）前

言以ChatGPT為代表的大模型技術(shù)，正以前所未有的速度深刻改變整個(gè)人類社會(huì)。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(rèn)為：“ChatGPT將顛覆世界”。馬化騰在2023年騰訊股東大會(huì)上回應(yīng)有關(guān)ChatGPT和AI相關(guān)的提問時(shí)說(shuō)：“我們最開始以為是互聯(lián)網(wǎng)十年不遇的機(jī)會(huì)，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(jī)遇”。2023年7月13日，國(guó)家網(wǎng)信辦聯(lián)合國(guó)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(wù)管理暫行辦法》，為國(guó)內(nèi)大模型技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用提供了政策支持和合規(guī)指導(dǎo)。作為中國(guó)保險(xiǎn)行業(yè)的深耕者，陽(yáng)光保險(xiǎn)集團(tuán)立足全球視野，從大模型技術(shù)與保險(xiǎn)底層邏輯出發(fā)，認(rèn)為大模型技術(shù)將從根本上改變和賦能保險(xiǎn)，保險(xiǎn)業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)，把握戰(zhàn)略機(jī)遇。事實(shí)上，人保、平安、太保、泰康、眾安、Zurich

Insurance、Paladin

Group等國(guó)內(nèi)外保險(xiǎn)公司和保險(xiǎn)科技公司已經(jīng)迅速行動(dòng)，圍繞大模型研發(fā)及應(yīng)用進(jìn)行布局，啟動(dòng)大模型在保險(xiǎn)應(yīng)用的主題創(chuàng)新。陽(yáng)光保險(xiǎn)集團(tuán)于2023年初即啟動(dòng)“陽(yáng)光正言GPT大模型戰(zhàn)略工程”，積極探索和實(shí)踐如何應(yīng)用大模型技術(shù)重

構(gòu)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)模式。我們認(rèn)為，聯(lián)合產(chǎn)學(xué)研各方單位，深入研究大模型的技術(shù)原理，分析各保險(xiǎn)公司和保險(xiǎn)科技公司的大模型應(yīng)用案例，將對(duì)大模型技術(shù)在保險(xiǎn)行業(yè)落地提供實(shí)用的理論和方法。因此，陽(yáng)光保險(xiǎn)集團(tuán)聯(lián)合清華大學(xué)五道1大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）口金融學(xué)院、中國(guó)保險(xiǎn)學(xué)會(huì)、北京百度網(wǎng)訊科技有限公司、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理重

點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室共同研究編寫了《大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書》。白皮書聚焦大模型關(guān)鍵技術(shù)與核心能力，結(jié)合政策環(huán)境，深入剖析大模型在保險(xiǎn)行業(yè)的多維應(yīng)用場(chǎng)景與價(jià)值，為保險(xiǎn)行業(yè)如何應(yīng)用大模型技術(shù)、實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造，提供實(shí)用參考建議。白皮書系統(tǒng)闡釋了大模型技術(shù)與保險(xiǎn)在底層邏輯上存在的天然契合性。一方面，大模型技術(shù)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(zhǔn)確性、更強(qiáng)的泛化能力、更低的應(yīng)用門檻，實(shí)現(xiàn)了在傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上的性能飛躍，滿足了各行各業(yè)在多元場(chǎng)景中的應(yīng)用需求；另一方面，保險(xiǎn)天然就與數(shù)據(jù)緊密相連，豐富的應(yīng)用場(chǎng)景使得保險(xiǎn)成為大模型技術(shù)的絕佳應(yīng)用領(lǐng)域。這種天然契合性，使得大模型和保險(xiǎn)的結(jié)合將從“能力涌現(xiàn)”逐步走向“價(jià)值涌現(xiàn)”，其價(jià)值創(chuàng)造也將向從量變到質(zhì)變、從改變到變革、從變革到顛覆逐步演進(jìn)。大模型的深度認(rèn)知能力，將改變行業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知與管理的能力，推動(dòng)保險(xiǎn)行業(yè)的精算模式從“粗放預(yù)測(cè)”向“精準(zhǔn)預(yù)知”升級(jí)，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理從相對(duì)被動(dòng)的“等量管理”向相對(duì)主動(dòng)的“減量管理”轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變將重

塑保險(xiǎn)行業(yè)的商業(yè)模式，引領(lǐng)一場(chǎng)顛覆性的變革，開啟保險(xiǎn)業(yè)新的發(fā)展篇章。面對(duì)當(dāng)今世界百年未有之大變局，我國(guó)在黨的二十大精神指引下，以全面建成中國(guó)式現(xiàn)代化為主要目標(biāo)進(jìn)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(huì)議指2大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）出：“金融是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的血脈，是國(guó)家核心競(jìng)爭(zhēng)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(xiǎn)業(yè)需要提高認(rèn)識(shí)和站位，系統(tǒng)分析面臨的形勢(shì)、問題和挑戰(zhàn)，堅(jiān)定不移地推動(dòng)保險(xiǎn)改革與創(chuàng)新。我們認(rèn)為，本次《大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書》的發(fā)布恰逢其時(shí)，為保險(xiǎn)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(jiān)定地走在創(chuàng)新前沿，將大模型技術(shù)與保險(xiǎn)業(yè)務(wù)深度融合，為保險(xiǎn)行業(yè)從科技賦能向科技引領(lǐng)的轉(zhuǎn)變探索更多可能性。同時(shí)，我們也將與各界合作伙伴攜手共進(jìn)，共同推動(dòng)科技保險(xiǎn)和數(shù)字保險(xiǎn)的發(fā)展，共創(chuàng)保險(xiǎn)行業(yè)的美好未來(lái)！編委會(huì)3大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)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(xiǎn)行業(yè)交流社區(qū)4大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）目錄CONTENTS1大模型發(fā)展迅速加速AI價(jià)值升級(jí)·

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111.1

大模型技術(shù)創(chuàng)新，能力顯著升級(jí)·

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111.2

生態(tài)日益完善，推動(dòng)大模型落地應(yīng)用·

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141.3

政策持續(xù)出臺(tái)，助力大模型產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展·

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16應(yīng)用場(chǎng)景豐富大模型助保險(xiǎn)業(yè)增效提質(zhì)·

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202.1

保險(xiǎn)領(lǐng)域：全業(yè)務(wù)流程賦能·

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2022.1.1

投研：分析市場(chǎng)趨勢(shì)、優(yōu)化資產(chǎn)組合·

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212.1.2

產(chǎn)品設(shè)計(jì)及定價(jià)：挖掘客戶需求、定價(jià)精準(zhǔn)化·

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212.1.3

營(yíng)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(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估·

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232.1.5

理賠：定損智能化、助力欺詐識(shí)別·

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232.1.6

服務(wù)：賦能坐席

優(yōu)化客戶體驗(yàn)·

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242.2

通用領(lǐng)域：提升內(nèi)容生成與分析效率·

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252.2.1

辦公：輔助內(nèi)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(wù)·

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252.2.3

財(cái)務(wù)：分析和決策更準(zhǔn)確高效·

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262.2.4

法務(wù)：分析歷史案例、快速合同審查·

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272.2.5

經(jīng)營(yíng)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(fēng)控：識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，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(tái)建設(shè)打造可信大模型底座·

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325大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）3.1

大模型開放平臺(tái)架構(gòu)·

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323.2

垂直領(lǐng)域大模型：更懂保險(xiǎn)的大模型·

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353.2.1

訓(xùn)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(lái)源·

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373.2.4

挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)·

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383.3

插件集市

實(shí)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(shí)現(xiàn)大模型動(dòng)態(tài)調(diào)度和內(nèi)容安全·

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413.6

大模型應(yīng)用安全與合規(guī)·

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423.7

保險(xiǎn)業(yè)大模型評(píng)測(cè)體系·

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444積極探索落地大模型價(jià)值全面初現(xiàn)·

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464.1

國(guó)內(nèi)險(xiǎn)企躬身入局，初步探索AIGC應(yīng)用落地·

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474.1.1

陽(yáng)光保險(xiǎn)：正言大模型開放平臺(tái)賦能保險(xiǎn)及辦公全業(yè)務(wù)流程·

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474.1.2

中國(guó)人保：打造并發(fā)布人保大模型，多場(chǎng)景應(yīng)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(zhǔn)信用評(píng)級(jí)體系·

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554.1.4

太保集團(tuán)：數(shù)字員工助力審計(jì)監(jiān)督提升·

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564.1.5

泰康：積極構(gòu)建生態(tài)，打造大模型原生應(yīng)用·

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584.1.6

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

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594.2

國(guó)外險(xiǎn)企積極轉(zhuǎn)型，營(yíng)銷承保服務(wù)業(yè)務(wù)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(tái)實(shí)現(xiàn)核?！?/p>

614.2.3

Simplifai：Insurance

GPT助力自動(dòng)化索賠管理············

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624.2.4

蘇黎世保險(xiǎn)：使用ChatGPT輔助理賠及承?！ぁぁぁぁぁぁぁぁ?.2.5

印度Plum：PolicyGPT聊天機(jī)器人，進(jìn)行客戶聯(lián)系服務(wù)·

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634.2.6

Helvetia：利用Clara推進(jìn)客戶服務(wù)·

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636大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)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(yīng)用于Workspace·

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644.3.3

國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司布局辦公領(lǐng)域及數(shù)字人·

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645挑戰(zhàn)與機(jī)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(jí)，應(yīng)用前景可期·

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665.2

強(qiáng)化治理，推動(dòng)大模型可持續(xù)發(fā)展·

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685.3

多方協(xié)同，構(gòu)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(yīng)對(duì)措施建議·

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

大模型的內(nèi)涵與特征·

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13圖2

“十四五”期間人工智能相關(guān)重要政策·

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17圖3

近年保險(xiǎn)行業(yè)人工智能相關(guān)政策·

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18圖4

大模型賦能保險(xiǎn)全業(yè)務(wù)流程·

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20圖5

正言大模型開放平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)圖·

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34圖6

垂直領(lǐng)域大模型訓(xùn)練的三類主要方案·

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36圖7

車險(xiǎn)全線上銷售機(jī)器人產(chǎn)品架構(gòu)·

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48圖8

FAQ-DocQA-Chat問答鏈路·

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49圖9

預(yù)制或自定義各類人設(shè)，支撐多類辦公文案場(chǎng)景·

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50圖10

端午節(jié)營(yíng)銷海報(bào)生成·

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51圖11

基于自然語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)生成·

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52圖12

不同模型自助切換，提供更優(yōu)質(zhì)的答案·

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52圖13

構(gòu)建集成開發(fā)工具常青藤輔助編程插件，實(shí)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(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）10大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）1.大模型發(fā)展迅速

加速AI價(jià)值升級(jí)在人工智能的發(fā)展歷程中，大模型技術(shù)的崛起無(wú)疑標(biāo)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(zhǎng)，大模型在各類任務(wù)中展現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確性、更出色的泛化能力以及更低的應(yīng)用門檻，從而滿足了各行各業(yè)日益多元化的需求。學(xué)術(shù)界、研究機(jī)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)界以及各級(jí)政府均對(duì)大模型給予了高度的重

視，從算法模型、技術(shù)生態(tài)、落地應(yīng)用和政策環(huán)境等多個(gè)層面，推動(dòng)通用大模型和領(lǐng)域?qū)Ｓ么竽Ｐ偷目焖侔l(fā)展和應(yīng)用。1.1

大模型技術(shù)創(chuàng)新，能力顯著升級(jí)大模型，包括廣義的人工智能預(yù)訓(xùn)練大模型及狹義的大型語(yǔ)言模型（Large

LanguageModel，LLM），是一種具有龐大參數(shù)規(guī)模和高度復(fù)雜性的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。通常來(lái)說(shuō)，這種模型的參數(shù)量能夠達(dá)到數(shù)十億，甚至擴(kuò)展到數(shù)萬(wàn)億的驚人規(guī)模。通過(guò)在廣袤無(wú)垠、未加標(biāo)注的海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)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(shí)。它們展現(xiàn)出了驚人的“涌現(xiàn)”現(xiàn)象，即模型性能的準(zhǔn)確性、表達(dá)能力的強(qiáng)度以及泛化能力的廣泛性都展現(xiàn)出了卓越的優(yōu)勢(shì)。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?cè)谧匀徽Z(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)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?cè)谠O(shè)計(jì)、訓(xùn)練與應(yīng)用上均有所區(qū)別。通用大模型的目標(biāo)是處理廣泛的任務(wù)和領(lǐng)域，具備強(qiáng)大的泛化能力。通常，它們基于大量的無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在特定任務(wù)上實(shí)施微調(diào)。這種“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”的方法使通用大模型能夠獲取豐富的語(yǔ)義知識(shí)，因此在各種任務(wù)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(wù)等。11大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）而專用大模型是針對(duì)特定任務(wù)或領(lǐng)域進(jìn)行優(yōu)化，具有很強(qiáng)的專業(yè)性。它們通常以領(lǐng)域數(shù)據(jù)或有限的有標(biāo)注領(lǐng)域數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在通用大模型底座的基礎(chǔ)上重

新預(yù)訓(xùn)練或者微調(diào)，以更好地適應(yīng)特定任務(wù)的需求。專用大模型在某些任務(wù)上的表現(xiàn)要優(yōu)于通用大模型，因?yàn)樗鼈兡芨鼫?zhǔn)確地捕獲到與任務(wù)相關(guān)的特征和模式。例如，彭博社發(fā)布的專門為金融領(lǐng)域打造的大語(yǔ)言模型BloombergGPT能更好地處理金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和任務(wù)。大模型在傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了性能的飛躍性提升，其主要特點(diǎn)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(wàn)億個(gè)參數(shù)，這使得它們能夠捕捉到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和關(guān)系。這種規(guī)模的模型在處理自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等任務(wù)時(shí)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(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，大模型可以應(yīng)用于多種不用的任務(wù)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的性能。這使得大模型在實(shí)際應(yīng)用中具有很高的價(jià)值，如在智能問答、語(yǔ)言理解、內(nèi)容生成等領(lǐng)域。（3）強(qiáng)大的泛化能力：通過(guò)使用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，大模型可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的深層次結(jié)構(gòu)和規(guī)律，這使得它們能夠在面對(duì)新的、未見過(guò)的任務(wù)時(shí)，快速地找到合適的解決方案。（4）便捷的實(shí)用性：大模型能以合理的時(shí)間和資源，快速處理輸入數(shù)據(jù)并做出響應(yīng)，性能和效率能滿足大部分應(yīng)用場(chǎng)景的需求。12大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）圖1

大模型的內(nèi)涵與特征來(lái)：AI大模型市場(chǎng)研究報(bào)告（2023）?邁向通用人工智能，大模型拉開新時(shí)代序幕，A

Frost

&SullivanWhitePaper（.

經(jīng)整理）與傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)比較，大模型在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)具有顯著的優(yōu)勢(shì)，從自然語(yǔ)言處理、搜索引擎到計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域，大模型技術(shù)都在不斷地突破自身的能力邊界，為人類帶來(lái)了前所未有的便捷和智能體驗(yàn)。首先，在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，大模型技術(shù)取得了重要的突破。目前，無(wú)論是智能語(yǔ)音助手還是聊天機(jī)器人，都在利用大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)更加自然、流暢的人機(jī)交互。通過(guò)對(duì)大量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，大模型技術(shù)可以理解用戶的意圖，生成符合語(yǔ)法和語(yǔ)義的自然語(yǔ)言回復(fù)。這不僅提高了人機(jī)交互的效率，還降低了開發(fā)成本，使得越來(lái)越多的企業(yè)和個(gè)人能夠享受到智能問答帶來(lái)的便利。其次，大模型技術(shù)在搜索與推薦領(lǐng)域的應(yīng)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(shù)為用戶提供更加精準(zhǔn)、高效的搜索結(jié)果。通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的學(xué)13大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）習(xí)和分析，大模型技術(shù)能夠理解用戶的需求，快速返回相關(guān)的信息，極大地提高了用戶的搜索體驗(yàn)。針對(duì)推薦系統(tǒng)，大模型技術(shù)通過(guò)分析用戶的興趣和行為，為用戶推薦最符合其需求的內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，大模型技術(shù)同樣展現(xiàn)出了強(qiáng)大的潛力。通過(guò)對(duì)大量圖像和視頻數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，大模型技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像內(nèi)容的理解和分析，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別、圖像分割等功能。這些功能在醫(yī)療、無(wú)人駕駛、安防等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，大模型技術(shù)可以輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率；在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，大模型技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)道路環(huán)境的感知和分析，為自動(dòng)駕駛提供安全保障。當(dāng)然，大模型技術(shù)的發(fā)展也帶來(lái)了一些挑戰(zhàn)。如何保證數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)成為了亟待解決的問題。此外，大模型技術(shù)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(yīng)的政策和技術(shù)措施來(lái)確保模型的公平性、道德性。同時(shí)，隨著大模型技術(shù)的不斷升級(jí)，硬件設(shè)備的投入和維護(hù)成本也在不斷增加。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，我們需要不斷探索、研究和創(chuàng)新。同時(shí)，我們也需要加強(qiáng)合作和交流，共同推動(dòng)大模型技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展。1.2

生態(tài)日益完善，推動(dòng)大模型落地應(yīng)用大模型生態(tài)的發(fā)展日益完善，從底層基礎(chǔ)設(shè)施到大模型研發(fā)平臺(tái)、大模型能力擴(kuò)充、大模型服務(wù)平臺(tái)、基于大模型的AI

Agent等不同層次，各項(xiàng)技術(shù)及平臺(tái)均在不斷進(jìn)步和創(chuàng)新。首先，在基礎(chǔ)設(shè)施支撐上，GPU技術(shù)在近年來(lái)取得了顯著的進(jìn)步。隨著計(jì)算能力的提升，GPU已經(jīng)成為了訓(xùn)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(jì)算能力，大大提高了訓(xùn)練速度。同時(shí)，GPU廠商也不斷推出新的產(chǎn)品和技術(shù)，使得14大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）GPU能夠更好地支持大規(guī)模模型的訓(xùn)練。例如，NVIDIA的Ampere架構(gòu)和Google的TensorProcessing

Unit

(TPU)等新型GPU產(chǎn)品，為大模型訓(xùn)練提供了更強(qiáng)大的計(jì)算能力和更低的能耗。其次，大模型研發(fā)平臺(tái)也在不斷發(fā)展和完善。這些平臺(tái)提供了一整套的工具和服務(wù)，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(tái)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(jìn)行模型的訓(xùn)練和調(diào)整。例如，Google的TensorFlow、Facebook的PyTorch及百度的PaddlePaddle等深度學(xué)習(xí)框架都提供了豐富的預(yù)訓(xùn)練模型和API接口，使得用戶可以輕松地使用這些模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)和微調(diào)。此外，一些開源項(xiàng)目，如Hugging

Face

Transformers、阿里ModelScope等，也在推動(dòng)大模型生態(tài)的建設(shè)，為用戶提供了豐富的預(yù)訓(xùn)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(tái)是全球首個(gè)一站式的企業(yè)級(jí)大模型生產(chǎn)平臺(tái)，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(wù)，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(tái)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(gè)領(lǐng)域。然后，在大模型能力擴(kuò)充方面，插件技術(shù)的發(fā)展為大模型生態(tài)的完善提供了重要支持。通過(guò)插件技術(shù)，用戶可以方便地將不同領(lǐng)域的知識(shí)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(yīng)用的功能和場(chǎng)景。例如，一些研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開發(fā)出了針對(duì)自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的插件，這些插件可以幫助用戶快速地構(gòu)建出具有特定任務(wù)能力的大模型。此外，一些公司也在積極探索插件技術(shù)的應(yīng)用，例如通過(guò)插件實(shí)現(xiàn)與內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)的鏈接，實(shí)現(xiàn)大模型與業(yè)務(wù)流程的銜接。較具代表性的大模型應(yīng)用開發(fā)框架包括LangChain、LlamaIndex以及Deepset

Haystack等。大模型服務(wù)平臺(tái)也爭(zhēng)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(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）作為較早向公眾開放的大模型服務(wù)平臺(tái)，通過(guò)提供不同的API來(lái)滿足用戶對(duì)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(yè)版等多種形式的開放服務(wù)，更集成了插件機(jī)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(rèn)知大模型、百川大模型等國(guó)內(nèi)外大模型服務(wù)平臺(tái)，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(shù)嶄露頭角，這個(gè)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(zhuǎn)型提供有力的支持。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目

前已有近10萬(wàn)名開發(fā)人員正在構(gòu)建自主Agent，有上百項(xiàng)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(guó)內(nèi)外AIAgent實(shí)例已經(jīng)展現(xiàn)出了令人矚目的強(qiáng)大性能，并正在迅速發(fā)展。大模型生態(tài)的演進(jìn)日新月異，其發(fā)展勢(shì)頭正以前所未有的速度推動(dòng)著人工智能領(lǐng)域的進(jìn)步。我們翹首以待，期待這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)繁榮，為大模型的廣泛應(yīng)用和價(jià)值創(chuàng)造開啟更多的嶄新篇章。1.3

政策持續(xù)出臺(tái)，助力大模型產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展在政策層面，國(guó)家和行業(yè)都陸續(xù)出臺(tái)相關(guān)支持政策及監(jiān)管政策，助力大模型技術(shù)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(guó)家從宏觀政策層面，強(qiáng)調(diào)了人工智能作為戰(zhàn)略前沿領(lǐng)域的重要性，對(duì)人工智能新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)給予了巨大的支持。地方政府也積極呼應(yīng)國(guó)家戰(zhàn)略，出臺(tái)大模型支持政策，推動(dòng)大模型產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。16大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）圖2“十四五”期間人工智能相關(guān)重要政策同時(shí)，我國(guó)工信部、央行、銀保監(jiān)會(huì)以及中保協(xié)等相關(guān)部門或協(xié)會(huì)相繼推出了一系列推動(dòng)保險(xiǎn)公司和金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的措施與政策，以促進(jìn)保險(xiǎn)科技的迅速發(fā)展。2023年2月，中共中央和國(guó)務(wù)院聯(lián)合發(fā)布《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》，強(qiáng)調(diào)在金融等關(guān)鍵領(lǐng)域加快數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用的重要性。人工智能作為數(shù)字技術(shù)的核心之一，在金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)用前景可期。在AIGC大發(fā)展背景下，保險(xiǎn)行業(yè)大模型的場(chǎng)景化應(yīng)用正享有良好的政策環(huán)境。17大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）圖3

近年保險(xiǎn)行業(yè)人工智能相關(guān)政策在國(guó)際上，早在2021年，美國(guó)白宮科技政策辦公室便專門成立國(guó)家人工智能計(jì)劃辦公室，負(fù)責(zé)監(jiān)督、實(shí)施人工智能戰(zhàn)略計(jì)劃。白宮于2023年5月23日更新發(fā)布了《國(guó)家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計(jì)劃》，該計(jì)劃是對(duì)2016、2019年版《國(guó)家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計(jì)劃》的補(bǔ)充更新，重申了之前的8項(xiàng)戰(zhàn)略目標(biāo)并對(duì)各戰(zhàn)略的具體優(yōu)先事項(xiàng)進(jìn)行了調(diào)整和完善，同時(shí)增加了新的第9項(xiàng)戰(zhàn)略以強(qiáng)調(diào)國(guó)際合作。歐洲議會(huì)和歐盟理事會(huì)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(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分為四級(jí)；對(duì)于不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，法案采取了不同程度的監(jiān)管措施；并要求在歐盟范圍內(nèi)設(shè)計(jì)、開發(fā)和使用人工智能驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品、服務(wù)和系統(tǒng)，需要遵循全流程風(fēng)險(xiǎn)管理措施。各國(guó)政策密集出臺(tái)的背后，實(shí)質(zhì)上反映出各國(guó)政府希望將人工智能技術(shù)安全深度地18大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）融合到國(guó)家的主要經(jīng)濟(jì)和社會(huì)部門中，以激發(fā)實(shí)質(zhì)性的經(jīng)濟(jì)及社會(huì)價(jià)值。以大模型技術(shù)為代表的新一代智能技術(shù)，在各國(guó)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(shù)的快速、穩(wěn)健發(fā)展將為未來(lái)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展開辟新的廣闊

空間。19大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）2.

應(yīng)用場(chǎng)景豐富

大模型助保險(xiǎn)業(yè)增效提質(zhì)隨著大模型技術(shù)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(xiǎn)行業(yè)作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，具備數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，且應(yīng)用場(chǎng)景豐富，是大模型的最佳應(yīng)用領(lǐng)域之一。大模型與保險(xiǎn)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(gòu)以數(shù)據(jù)和模型為核心，而保險(xiǎn)業(yè)則秉承大數(shù)法則，同樣以數(shù)據(jù)和模型為基礎(chǔ)

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

保險(xiǎn)領(lǐng)域：全業(yè)務(wù)流程賦能大模型可以應(yīng)用到保險(xiǎn)領(lǐng)域的全業(yè)務(wù)流程，幫助保險(xiǎn)企業(yè)更好地分析市場(chǎng)趨勢(shì)、理解客戶需求、精準(zhǔn)化產(chǎn)品定價(jià)、提升營(yíng)銷效率、提高風(fēng)險(xiǎn)管理能力、提升理賠便捷性、改善服務(wù)質(zhì)量，從而降低運(yùn)營(yíng)成本、提升營(yíng)銷和服務(wù)效能、提升客戶體驗(yàn)。圖4

大模型賦能保險(xiǎn)全業(yè)務(wù)流程20大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）2.1.1

投研：分析市場(chǎng)趨勢(shì)、優(yōu)化資產(chǎn)組合大模型在投研領(lǐng)域的應(yīng)用可以包括以下幾個(gè)方面:通過(guò)分析金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)和波動(dòng)性，為投資者制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略和投資組金融風(fēng)險(xiǎn)管理合提供參考建議。市場(chǎng)趨勢(shì)和通過(guò)分析大量的金融和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，利用大模型預(yù)測(cè)市場(chǎng)的趨勢(shì)和價(jià)格波動(dòng)，價(jià)格波動(dòng)分析幫助投資者制定投資策略。資產(chǎn)配置和通過(guò)分析資產(chǎn)間的相關(guān)性及風(fēng)險(xiǎn)收益特征，幫助投資者進(jìn)行資產(chǎn)配置和組組合優(yōu)化合優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)最大化收益和降低風(fēng)險(xiǎn)的目標(biāo)。通過(guò)分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)，結(jié)合交易策略，大模型自動(dòng)生成交易決策，進(jìn)行高頻交量化交易輿情分析易。通過(guò)分析大量的新聞和社交媒體數(shù)據(jù)，大模型可以識(shí)別與金融市場(chǎng)相關(guān)的事件，并預(yù)測(cè)其對(duì)市場(chǎng)的影響程度，從而為投資者提供更準(zhǔn)確的投資建議。大模型可以自動(dòng)識(shí)別和理解財(cái)務(wù)報(bào)表中的關(guān)鍵指標(biāo)和數(shù)據(jù)，輔助投資者分財(cái)務(wù)報(bào)表分析析公司的財(cái)務(wù)狀況和盈利能力。2.1.2

產(chǎn)品設(shè)計(jì)及定價(jià)：挖掘客戶需求、定價(jià)精準(zhǔn)化大模型在保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)與定價(jià)環(huán)節(jié)有豐富的應(yīng)用場(chǎng)景?；诖竽Ｐ蛯?duì)客戶的個(gè)人信息、消費(fèi)行為、健康狀況等多方面進(jìn)行分析，以客戶需求分析了解客戶的需求和風(fēng)險(xiǎn)偏好。這有助于保險(xiǎn)公司為客戶提供更加個(gè)性化的保險(xiǎn)產(chǎn)品，提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度。大模型可以幫助保險(xiǎn)公司更好地了解市場(chǎng)需求，從而設(shè)計(jì)出更具競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品設(shè)計(jì)支持產(chǎn)品。例如，通過(guò)對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)的分析，大模型可以為保險(xiǎn)公司提供關(guān)于投資型保險(xiǎn)、健康險(xiǎn)等險(xiǎn)種的創(chuàng)新建議。幫助產(chǎn)品精算人員更精準(zhǔn)地識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素、評(píng)估各因素的影響程度，產(chǎn)品定價(jià)支持千人千面的個(gè)性化定價(jià)，實(shí)現(xiàn)定價(jià)精準(zhǔn)化。此外，大模型還可以根據(jù)市場(chǎng)變化和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的策略動(dòng)態(tài)調(diào)整保費(fèi)，以保持競(jìng)爭(zhēng)力。為保險(xiǎn)精算人員提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理及分析工具，為保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和定價(jià)數(shù)據(jù)處理及分析提供支持。21大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）2.1.3

營(yíng)銷：賦能代理人、優(yōu)化銷售流程在保險(xiǎn)營(yíng)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(chǎng)景：基于大模型技術(shù)，險(xiǎn)企可以通過(guò)知識(shí)掛載或知識(shí)注入，打造智能化保險(xiǎn)產(chǎn)品咨詢機(jī)器人，為客戶提供便捷的、全天候在線的保險(xiǎn)產(chǎn)品咨詢服務(wù)。保險(xiǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)品咨詢產(chǎn)品咨詢機(jī)器人可以回答客戶關(guān)于保險(xiǎn)產(chǎn)品的各種問題，包括保險(xiǎn)種類、保險(xiǎn)責(zé)任、保險(xiǎn)期限、投保條件、保險(xiǎn)條款、保費(fèi)等等。基于大模型技術(shù)構(gòu)建智能保險(xiǎn)產(chǎn)品推薦機(jī)器人，通過(guò)分析客戶的背景

、需保險(xiǎn)產(chǎn)品求、偏好、風(fēng)險(xiǎn)承受能力等信息，結(jié)合保險(xiǎn)領(lǐng)域大模型豐富的保險(xiǎn)產(chǎn)品知識(shí)，個(gè)性化推薦通過(guò)自然語(yǔ)言交互，為客戶提供個(gè)性化的保險(xiǎn)產(chǎn)品推薦和配置方案建議，提高保險(xiǎn)銷售效率和客戶體驗(yàn)。根據(jù)客戶自身及家庭的特點(diǎn)，基于大模型具備的各類保險(xiǎn)的功能、保障責(zé)保險(xiǎn)智能配置任、特點(diǎn)等專業(yè)知識(shí)，針對(duì)復(fù)雜、多樣的客戶需求，給出專業(yè)、科學(xué)的保險(xiǎn)配置方案建議。基于大模型技術(shù)構(gòu)建的智能保險(xiǎn)銷售輔助機(jī)器人，它具備更深入的客戶洞察能力、更專業(yè)的領(lǐng)域知識(shí)、更精準(zhǔn)的客戶意圖及情緒識(shí)別能力、更豐富的代理人銷售輔助營(yíng)銷經(jīng)驗(yàn)，可在銷售過(guò)程中為代理人提供個(gè)性化的保險(xiǎn)銷售支持和建議，提高銷售效率和客戶滿意度。構(gòu)建針對(duì)代理人的智能陪練機(jī)器人，將營(yíng)銷序列話術(shù)的訓(xùn)練升級(jí)為自動(dòng)化、智能化、場(chǎng)景化的體驗(yàn)式培訓(xùn)，在模擬的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中循序漸進(jìn)、持續(xù)練習(xí)，代理人智能陪練營(yíng)銷素材設(shè)計(jì)真正幫助營(yíng)銷人員強(qiáng)化開口能力、規(guī)范話術(shù)要點(diǎn)、提升溝通技巧，助力銷售人員向?qū)I(yè)顧問升級(jí)?；诖竽Ｐ图夹g(shù)可快速生成文案，包括營(yíng)銷口號(hào)、朋友圈

文案、短信、微信公眾號(hào)文章等等。也可以與Midjourney等文生圖工具結(jié)合，智能生成宣傳海報(bào)、宣傳視頻等視覺內(nèi)容，大幅提升營(yíng)銷素材的生成效率。在產(chǎn)品咨詢、產(chǎn)品個(gè)性化推薦等功能基礎(chǔ)上，增加智能化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、保費(fèi)計(jì)全線上銷售支持算及在線核保等功能，打通保險(xiǎn)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(shù)在保險(xiǎn)銷售領(lǐng)域各方面的應(yīng)用，可以提升代理人技能、提高保險(xiǎn)銷售效率，同時(shí)也為客戶提供更加便捷的服務(wù)，提升客戶體驗(yàn)。22大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）2.1.4

承保：更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估大模型技術(shù)能夠幫助保險(xiǎn)公司更全面、精準(zhǔn)地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)能夠智能輔助人工核保。基于客戶提交的保單信息，結(jié)合外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，大模型對(duì)保單的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面、準(zhǔn)確的評(píng)估，幫助核保人員更準(zhǔn)確地判斷承保條件（承保責(zé)任、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估自動(dòng)核保異常識(shí)別保額及保費(fèi)等）。通過(guò)學(xué)習(xí)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(shí)現(xiàn)基于大模型的自動(dòng)核保，基于客戶提交的保單數(shù)據(jù)，自動(dòng)給出核保決策，提升核保效率和準(zhǔn)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(shí)際信息不符

、重

復(fù)投保、超額投保等，提醒業(yè)務(wù)員進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)查及審核，降低公司風(fēng)險(xiǎn)。2.1.5

理賠：定損智能化、助力欺詐識(shí)別大模型可以在理賠處理的各個(gè)節(jié)點(diǎn)提供自動(dòng)化服務(wù)，從而提高理賠效率、降低成本、提升客戶體驗(yàn)。基于大模型的多模態(tài)能力，對(duì)車險(xiǎn)現(xiàn)場(chǎng)照片的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、車損照片細(xì)節(jié)等進(jìn)智能定損智能理賠行處理和分析，有效識(shí)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(guò)自動(dòng)化的理賠申請(qǐng)?zhí)幚?、索賠處理、理賠評(píng)估、理賠審核、理賠結(jié)算，大模型可以幫助保險(xiǎn)公司實(shí)現(xiàn)更快速、更準(zhǔn)確的理賠處理。將大模型技術(shù)與地球科學(xué)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等結(jié)合，建立針對(duì)常見災(zāi)害種類的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理及預(yù)警體系，為客戶提供氣象災(zāi)害、臺(tái)風(fēng)路徑等預(yù)警信息，提風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警醒客戶及時(shí)采取防災(zāi)減損措施?；诖竽Ｐ蛯?duì)理賠案件的欺詐風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，實(shí)現(xiàn)對(duì)欺詐風(fēng)險(xiǎn)由點(diǎn)及面的風(fēng)險(xiǎn)反欺詐識(shí)別，為案件稽核人員提供線索，實(shí)現(xiàn)理賠風(fēng)險(xiǎn)排查智能化全覆蓋。23大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）2.1.6

服務(wù)：賦能坐席，優(yōu)化客戶體驗(yàn)利用大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能客服系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)與客戶的7*24高質(zhì)高效溝通，提升用戶體驗(yàn)?；诖竽Ｐ蛷?qiáng)大的智能對(duì)話能力，和客戶進(jìn)行7*24的高質(zhì)高效溝通，提升用自動(dòng)問答戶體驗(yàn)及留存，緩解客服人力不足問題。通過(guò)對(duì)大量客戶數(shù)據(jù)的分析，大模型可以幫助保險(xiǎn)公司更好地了解客戶需求，從而制定更有效的客戶關(guān)系管理策略。例如，大模型可以分析客戶的購(gòu)買歷史、服務(wù)使用情況等數(shù)據(jù)，為客戶提供更加精準(zhǔn)的服務(wù)建議?？蛻絷P(guān)系管理通過(guò)分析客戶的個(gè)人資料和生活習(xí)慣等數(shù)據(jù)，大模型可以幫助保險(xiǎn)公司對(duì)客戶的健康狀況進(jìn)行更精確的評(píng)估；為客戶提供個(gè)性化的預(yù)防保健方案，客戶健康管理如疫苗接種提醒等；對(duì)于已經(jīng)患有疾病的客戶，大模型可以提供定制化的康復(fù)計(jì)劃和心理咨詢服務(wù)，以幫助他們盡快恢復(fù)健康。在坐席與客戶對(duì)話過(guò)程中，大模型根據(jù)上下文對(duì)客戶意圖及需求進(jìn)行識(shí)別，為坐席推薦最優(yōu)話術(shù)，提升服務(wù)質(zhì)量及客戶滿意度。話術(shù)推薦智能質(zhì)檢基于大模型的上下文分析理解能力，對(duì)通話錄音進(jìn)行全量質(zhì)檢，包括語(yǔ)速、語(yǔ)調(diào)、搶插話、情緒等方面，提升質(zhì)檢效率。利用大模型對(duì)坐席與客戶的通話錄音進(jìn)行總結(jié)，包括客戶意圖、關(guān)鍵信息通話總結(jié)與注記

等，方便公司了解客戶對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的評(píng)價(jià)，同時(shí)為坐席的服務(wù)質(zhì)量評(píng)估提供參考。大模型可以作為培訓(xùn)和教育工具，幫助坐席提高業(yè)務(wù)能力和專業(yè)知識(shí)。通過(guò)對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)知識(shí)的學(xué)習(xí)，大模型可以為員工提供實(shí)時(shí)的答疑解惑服務(wù)，提高員工的工作效率和服務(wù)質(zhì)量。培訓(xùn)與教育24大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）2.2

通用領(lǐng)域：提升內(nèi)容生成與分析效率2.2.1

辦公：輔助內(nèi)容生成，降本提效大模型在辦公領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景?；诖竽Ｐ偷南蛄炕芰Γ瑢?duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行文本向量化，存入本地向量庫(kù)；對(duì)用戶輸入進(jìn)行向量化，并在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索最為相關(guān)的內(nèi)容，再將檢索到的相關(guān)信息和預(yù)先設(shè)計(jì)的提示詞一起輸入給大模型，得到最終返回結(jié)果。知識(shí)庫(kù)問答該方案可有效降低對(duì)知識(shí)庫(kù)構(gòu)建的要求，節(jié)省資源及人力?；谟脩籼峁┑闹黝}、要點(diǎn)或是草稿，大模型根據(jù)要求幫助用戶生成相關(guān)文本生成及摘要內(nèi)容。如公文寫作、郵件生成、會(huì)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(bào)、宣傳視頻等視覺內(nèi)容，大幅視覺內(nèi)容生成培訓(xùn)課件生成機(jī)器翻譯提升視覺素材的生成效率?；谟脩糁付ǖ闹黝}及要點(diǎn)，大模型幫助用戶生成培訓(xùn)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(shí)現(xiàn)多種語(yǔ)言之間的自動(dòng)翻譯，幫助企業(yè)跨越語(yǔ)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(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字，或?qū)⑽淖洲D(zhuǎn)換為語(yǔ)音，方便用戶利用語(yǔ)音語(yǔ)音識(shí)別與合成編程輔助與系統(tǒng)進(jìn)行交互。在系統(tǒng)開發(fā)場(chǎng)景中，基于大模型進(jìn)行開發(fā)代碼自動(dòng)補(bǔ)全、開發(fā)代碼自動(dòng)優(yōu)化、測(cè)試用例自動(dòng)生成等，幫助開發(fā)者更高效地編寫及調(diào)試代碼。綜上，大模型在辦公領(lǐng)域的應(yīng)用可以提高企業(yè)的工作效率，降低成本，提升用戶體驗(yàn)，為企業(yè)帶來(lái)更多的商業(yè)價(jià)值。隨

著技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型在辦公領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景還將不斷拓展。2.2.2

HR：提升招聘效率、優(yōu)化員工服務(wù)在人力資源領(lǐng)域，大型AI模型可以應(yīng)用于多個(gè)場(chǎng)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(yīng)用場(chǎng)景：25大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）利用大模型對(duì)大量求職者的簡(jiǎn)

歷進(jìn)行自動(dòng)篩選和分析，企業(yè)可以快速找到簡(jiǎn)歷篩選與符合職位要求的候選人。同時(shí)，它還可以為候選人提供自動(dòng)化的面試反饋，自動(dòng)化面試提高面試效率。崗位需求分析通過(guò)分析歷史招聘數(shù)據(jù)和行業(yè)趨勢(shì)，大模型可以幫助企業(yè)更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未與人才預(yù)測(cè)來(lái)的人才需求。這有助于企業(yè)提前做好人才儲(chǔ)備和招聘計(jì)劃。利用大模型對(duì)員工的技能和知識(shí)進(jìn)行分析，企業(yè)可以為員工提供個(gè)性化的員工培訓(xùn)與發(fā)展培訓(xùn)和發(fā)展建議。同時(shí)，它還可以協(xié)助企業(yè)構(gòu)建智能的學(xué)習(xí)平臺(tái)，提高培訓(xùn)效果。通過(guò)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(zhǔn)確地評(píng)估員工的績(jī)效，并制定合適的激勵(lì)方案。這有助于激發(fā)員工的工作積極性和提高整體績(jī)效?？?jī)效管理與激勵(lì)方案設(shè)計(jì)利用大模型對(duì)員工的反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，企業(yè)可以了解員工的需求和期望，及時(shí)調(diào)整管理策略和改進(jìn)工作環(huán)境。這有助于提高員工的滿意度和忠誠(chéng)度。員工滿意度調(diào)查與改進(jìn)通過(guò)對(duì)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(jià)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(yīng)用場(chǎng)景可能會(huì)給人力資源帶來(lái)許多具體的變革，例如：提高招聘效率和準(zhǔn)確性，減少招聘成本和時(shí)間；提高員工績(jī)效和發(fā)展計(jì)劃的個(gè)性化程度和準(zhǔn)確性；提高績(jī)效評(píng)估的客觀性和準(zhǔn)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(zhǔn)確的支持。2.2.3

財(cái)務(wù)：分析和決策更準(zhǔn)確高效在財(cái)務(wù)領(lǐng)域,大模型的運(yùn)用可以為企業(yè)提供更準(zhǔn)確、更高效的財(cái)務(wù)決策和預(yù)測(cè),幫助企業(yè)降低風(fēng)險(xiǎn)、提高效益。利用大模型對(duì)大量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，發(fā)現(xiàn)潛在的財(cái)務(wù)問題、財(cái)務(wù)報(bào)表分析趨勢(shì)和機(jī)會(huì)。這有助于企業(yè)更好地制定戰(zhàn)略決策和優(yōu)化財(cái)務(wù)管理。26大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）利用大模型對(duì)未來(lái)的市場(chǎng)趨勢(shì)、經(jīng)濟(jì)環(huán)境和行業(yè)動(dòng)態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，為企業(yè)的財(cái)務(wù)規(guī)劃提供有力支持。財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)與規(guī)劃稅務(wù)合規(guī)與優(yōu)化大模型可以自動(dòng)識(shí)別稅收法規(guī)的變化，為企業(yè)提供合規(guī)建議。同時(shí)，它還可以分析企業(yè)的稅務(wù)結(jié)構(gòu)，幫助企業(yè)找到合理的稅收優(yōu)化方案。大模型可以自動(dòng)識(shí)別潛在的審計(jì)問題，提高審計(jì)工作的效率和質(zhì)量。此外，審計(jì)自動(dòng)化它還可以協(xié)助審計(jì)人員進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，減輕工作負(fù)擔(dān)。通過(guò)分析歷史市場(chǎng)數(shù)據(jù)、公司基本面和技術(shù)指標(biāo)，大模型可以為投資者提投資組合管理供個(gè)性化的投資建議和資產(chǎn)配置方案。大模型可以分析供應(yīng)鏈上的各個(gè)環(huán)節(jié)，為企業(yè)提供融資建議和風(fēng)險(xiǎn)管理方供應(yīng)鏈金融案。此外，它還可以協(xié)助企業(yè)優(yōu)化庫(kù)存管理，降低運(yùn)營(yíng)成本。2.2.4

法務(wù)：分析歷史案例、快速合同審查在法務(wù)領(lǐng)域，大型AI模型可以應(yīng)用于多個(gè)場(chǎng)景，提高工作效率和準(zhǔn)確性。以下是一些典型的應(yīng)用場(chǎng)景：通過(guò)分析歷史案例、法規(guī)和判例，大模型可以為律師提供有關(guān)特定法律問題的詳細(xì)信息和指導(dǎo)意見。此外，它還可以協(xié)助律師進(jìn)行法律研究，節(jié)省時(shí)法律研究與案例分析間并提高效率。利用大模型自動(dòng)識(shí)別合同中的關(guān)鍵條款、風(fēng)險(xiǎn)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(xùn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理有助于法務(wù)團(tuán)隊(duì)更快速地完成合同審查工作，并降低錯(cuò)誤率。利用大模型為企業(yè)提供合規(guī)咨詢服務(wù)，幫助企業(yè)了解并遵守相關(guān)法律法規(guī)。同時(shí)，它還可以為企業(yè)員工提供在線培訓(xùn)課程，提高員工的合規(guī)意識(shí)和知識(shí)水平。通過(guò)分析專利、商標(biāo)和著作權(quán)數(shù)據(jù)，大模型可以幫助企業(yè)更好地管理和保護(hù)其知識(shí)產(chǎn)權(quán)。此外，它還可以協(xié)助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的侵權(quán)行為和維權(quán)途徑。利用大模型對(duì)案件背景、相關(guān)法規(guī)和判例進(jìn)行深入分析，為律師提供有針訴訟策略與預(yù)測(cè)法律語(yǔ)言處理對(duì)性的訴訟策略建議。同時(shí)，它還可以預(yù)測(cè)案件的可能結(jié)果，幫助律師制定更有效的訴訟計(jì)劃。大模型可以理解和處理自然語(yǔ)言，從而簡(jiǎn)

化律師在撰寫法律文件、起草合同和其他法律文書時(shí)的工作流程。2.2.5

經(jīng)營(yíng)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(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）在經(jīng)營(yíng)決策及管理方面，大模型技術(shù)可以應(yīng)用于以下多個(gè)場(chǎng)景，輔助戰(zhàn)略規(guī)劃及策略優(yōu)化：通過(guò)對(duì)內(nèi)外部環(huán)境的分析，大模型可以幫助企業(yè)制定長(zhǎng)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(chǎng)環(huán)境中保持競(jìng)爭(zhēng)力。利用大模型對(duì)大量市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)潛在的市場(chǎng)市場(chǎng)分析與趨勢(shì)預(yù)測(cè)機(jī)會(huì)和趨勢(shì)。這有助于企業(yè)制定更有針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷策略和產(chǎn)品戰(zhàn)略。通過(guò)分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)和消費(fèi)者行為，大模型可以幫助保險(xiǎn)公司制定更銷售與營(yíng)銷有效的銷售和營(yíng)銷策略。同時(shí)，它還可以協(xié)助企業(yè)進(jìn)行客戶細(xì)分和策略優(yōu)化個(gè)性化推薦，提高客戶轉(zhuǎn)化率和市場(chǎng)份額。利用大模型對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和合規(guī)要求進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，保險(xiǎn)公司合規(guī)與監(jiān)管監(jiān)控可以確保業(yè)務(wù)的合規(guī)性并及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，它還可以協(xié)助企業(yè)應(yīng)對(duì)監(jiān)管變化，降低合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。2.2.6

風(fēng)控：識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，提升安全性在企業(yè)風(fēng)控領(lǐng)域，大型AI模型可以應(yīng)用于多個(gè)場(chǎng)景，幫助企業(yè)提高安全性、降低風(fēng)險(xiǎn)。以下是一些典型的應(yīng)用場(chǎng)景：幫助企業(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)波動(dòng)，評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)敞口，從而制定合適市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的投資策略。此外，大模型還可以用于對(duì)沖策略的優(yōu)化，降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)的影響。幫助企業(yè)評(píng)估供應(yīng)鏈中的潛在風(fēng)險(xiǎn)，例如供應(yīng)商的信用風(fēng)險(xiǎn)、物流供應(yīng)鏈延誤等。通過(guò)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)和管理，企業(yè)可以確保供應(yīng)鏈的穩(wěn)定運(yùn)行，降低潛在的損失。風(fēng)險(xiǎn)管理通過(guò)對(duì)企業(yè)內(nèi)部流程和數(shù)據(jù)的監(jiān)控，大模型可以識(shí)別潛在的操作風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)改進(jìn)內(nèi)部控制和合規(guī)管理。例如，模型可以檢測(cè)到員工違規(guī)操作、內(nèi)部欺詐等風(fēng)險(xiǎn)事件，并提醒企業(yè)采取相應(yīng)措施。操作風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)上的輿論動(dòng)態(tài)，分析客戶對(duì)企業(yè)和產(chǎn)品的態(tài)度和看法。輿情監(jiān)控與通過(guò)對(duì)輿情的監(jiān)控，企業(yè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)，采取措施聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行危機(jī)公關(guān)和品牌維護(hù)。28大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）幫助企業(yè)識(shí)別潛在的法律和監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)，例如違反法規(guī)的行為、政策變動(dòng)等。通過(guò)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)和管理，企業(yè)可以確保合規(guī)經(jīng)營(yíng)，降低潛在的法律訴訟和處罰成本。法律合規(guī)與監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)管理通過(guò)分析員工的安全行為數(shù)據(jù)和行業(yè)最佳實(shí)踐，大模型可以為員工提供個(gè)性化的安全培訓(xùn)和意識(shí)提升建議。這有助于提高員工的安全意識(shí)和技能水平，降低安全事故發(fā)生的概率。安全培訓(xùn)與意識(shí)提升通過(guò)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(gòu)建智能的入侵檢測(cè)和報(bào)警系統(tǒng)。這有助于企業(yè)及時(shí)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(cè)與報(bào)警視頻監(jiān)控分析利用大模型對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，企業(yè)可以識(shí)別出異常行為和潛在的與異常檢測(cè)安全隱患。這有助于企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對(duì)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(guò)計(jì)算機(jī)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(jià)值在于提供擬人化的服務(wù)和體驗(yàn)，并呈現(xiàn)出超寫實(shí)、強(qiáng)交互和工具化的發(fā)展趨勢(shì)。隨著虛擬數(shù)字人理論和技術(shù)的迅速發(fā)展，其應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，在電商直播、短視頻等傳媒類場(chǎng)景，及醫(yī)護(hù)、政務(wù)等服務(wù)類場(chǎng)景，還有文旅、教育類場(chǎng)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(qiáng)大的語(yǔ)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(yǔ)言，使其與人類進(jìn)行更流暢、更真實(shí)的對(duì)話。這將有助于提高數(shù)字人在客戶服務(wù)、培訓(xùn)、營(yíng)銷等場(chǎng)景的應(yīng)用價(jià)值。（2）更豐富的情感表達(dá)：大模型可以使數(shù)字人更準(zhǔn)確地識(shí)別和模擬人類的情感，從而在與人互動(dòng)時(shí)表現(xiàn)出更豐富的情感表達(dá)，提高逼真程度。（3）更強(qiáng)的邏輯推理能力：大模型可以幫助數(shù)字人更好地理解復(fù)雜情境，進(jìn)行邏輯推29大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)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(shì)。（4）更高效的學(xué)習(xí)能力：大模型可以通過(guò)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，使數(shù)字人具備更強(qiáng)的知識(shí)儲(chǔ)備和學(xué)習(xí)能力。這將有助于數(shù)字人在各種領(lǐng)域不斷進(jìn)步，適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。（5）更好的個(gè)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(gè)性化的定制服務(wù)。這將使數(shù)字人在不同場(chǎng)景下更具吸引力和實(shí)用性。（6）更強(qiáng)的跨領(lǐng)域應(yīng)用能力：大模型可以幫助數(shù)字人在不同的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)知識(shí)和技能的遷移，從而提高其在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值?？傊?，大模型將為數(shù)字人帶來(lái)諸多改變和提升，使其在語(yǔ)言處理、情感表達(dá)、邏輯推理、學(xué)習(xí)能力、個(gè)性化定制和跨領(lǐng)域應(yīng)用等方面更加接近人類，提高其逼真度和應(yīng)用價(jià)值。2.3.2

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

復(fù)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(dòng)力白皮書》中，將數(shù)字員工定義為“打破人與機(jī)器邊界，充分激活勞動(dòng)力潛能的第四種企業(yè)用工模式”。通過(guò)結(jié)合數(shù)字員工和傳統(tǒng)勞動(dòng)力，我們可以將人力資源從繁瑣的流程性工作中解放出來(lái)，專注于更具價(jià)值創(chuàng)造性的任務(wù)。數(shù)字員工的引入可以有效豐富并優(yōu)化企業(yè)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)。數(shù)字員工可實(shí)現(xiàn)企業(yè)全景式降本增效：在前臺(tái)銷售端提供卓越的用戶體驗(yàn)，提升獲客能力；在中后臺(tái)則能優(yōu)化運(yùn)營(yíng)流程，提高運(yùn)營(yíng)協(xié)作效率，從而推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。將大模型技術(shù)與數(shù)字員工結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)、高效的任務(wù)處理和決策制定，具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：（1）大模型能夠提供更加全面的知識(shí)儲(chǔ)備和信息分析能力。傳統(tǒng)的數(shù)字員工往往只能依靠預(yù)設(shè)的規(guī)則和算法進(jìn)行工作，而大模型則可以通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，獲取更30大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）加深入的領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。這使得數(shù)字員工在面對(duì)復(fù)雜問題時(shí)能夠更加準(zhǔn)確地判斷和解決，提高工作效率和質(zhì)量。（2）大模型能夠?qū)崿F(xiàn)更加靈活的任務(wù)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(jìn)行工作，而大模型則可以根據(jù)實(shí)時(shí)的需求和情況，自動(dòng)調(diào)整任務(wù)執(zhí)行流程。同時(shí)，大模型還能夠與其他數(shù)字員工進(jìn)行協(xié)同合作，實(shí)現(xiàn)信息的共享和交流，提高團(tuán)隊(duì)的整體效能。（3）大模型還能夠?qū)崿F(xiàn)更加智能的決策制定和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。傳統(tǒng)的數(shù)字員工往往只能依靠預(yù)設(shè)的規(guī)則和算法進(jìn)行決策，而大模型則可以通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析和挖掘，提供更加全面和準(zhǔn)確的決策支持。這使得數(shù)字員工在面對(duì)復(fù)雜的決策問題時(shí)能夠更加明智地做出選擇，降低風(fēng)險(xiǎn)和損失。綜上所述，大模型能力與數(shù)字員工結(jié)合，可以進(jìn)一步提升數(shù)字員工的智能化程度。通過(guò)提供全面的知識(shí)儲(chǔ)備和信息分析能力、實(shí)現(xiàn)靈活的任務(wù)執(zhí)行和協(xié)同合作，以及提供智能的決策制定和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，數(shù)字員工能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的工作環(huán)境和需求，為企業(yè)帶來(lái)更高的效益和競(jìng)爭(zhēng)力。目前已有保險(xiǎn)公司進(jìn)行基于大模型技術(shù)的數(shù)字員工能力試點(diǎn)，在包括產(chǎn)品定制化、定價(jià)動(dòng)態(tài)化、銷售場(chǎng)景化、理賠自動(dòng)化、客服人性化等場(chǎng)景內(nèi)深度實(shí)踐，進(jìn)一步分擔(dān)真實(shí)員工的日常重

復(fù)性工作。31大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）3.

大模型開放平臺(tái)建設(shè)

打造可信大模型底座大模型開放平臺(tái)負(fù)責(zé)構(gòu)建企業(yè)的大模型生產(chǎn)力，為企業(yè)的各項(xiàng)業(yè)務(wù)應(yīng)用提供支持，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)大模型技術(shù)全面落地應(yīng)用的必備基礎(chǔ)設(shè)施。大模型開放平臺(tái)支持大模型應(yīng)用的快速開發(fā)，同時(shí)通過(guò)算法庫(kù)、模型庫(kù)、服務(wù)庫(kù)、插件庫(kù)、數(shù)據(jù)和模板庫(kù)等模塊不斷沉淀、積累和共享可復(fù)用的能力，并將能力集成應(yīng)用到開發(fā)運(yùn)維過(guò)程中。大模型開放平臺(tái)的建設(shè)，可以快速響應(yīng)前端的業(yè)務(wù)需求，讓用戶更快、更高效地落地大模型應(yīng)用，為業(yè)務(wù)賦能；能避免煙囪式的系統(tǒng)建設(shè)模式，降低大模型應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)以及系統(tǒng)間交互成本；能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、計(jì)算共享、模型共享，更好地降低應(yīng)用成本；同時(shí)實(shí)現(xiàn)持續(xù)的技術(shù)沉淀，形成企業(yè)的核心資產(chǎn)，推動(dòng)企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。3.1

大模型開放平臺(tái)架構(gòu)當(dāng)前行業(yè)大模型開放平臺(tái)架構(gòu)多以三層結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)。（1）底層是“模型即服務(wù)”（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(lǐng)域模型。這些模型通過(guò)統(tǒng)一的接口和協(xié)議進(jìn)行封裝和集成，為上層應(yīng)用提供強(qiáng)大的內(nèi)容生成和分析處理能力。（2）中間層是大模型的“應(yīng)用框架層”，這一層為大模型的應(yīng)用和服務(wù)提供了一個(gè)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(jì)跟蹤、計(jì)量計(jì)費(fèi)、模型適配、API鑒權(quán)等。這些功能確保了大模型在各種場(chǎng)景下的可靠應(yīng)用和服務(wù)，同時(shí)為大模型的推廣和應(yīng)用提供了標(biāo)準(zhǔn)化的規(guī)范和指導(dǎo)。（3）最上層是大模型的“應(yīng)用場(chǎng)景層”，這一層通過(guò)底層模型的支撐，實(shí)現(xiàn)了多種實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)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(zhì)檢等多種32大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）場(chǎng)景應(yīng)用。這些應(yīng)用不僅提高了企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)質(zhì)量，也為廣大用戶提供了更高效、精準(zhǔn)、便捷的服務(wù)體驗(yàn)。大模型開放平臺(tái)可以允許機(jī)構(gòu)用戶，在大模型內(nèi)嵌入行業(yè)專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)在保險(xiǎn)垂直領(lǐng)域應(yīng)用的快速適配；此外，也支持把企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用工具包裝成大模型插件，讓大模型更加貼近業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景。無(wú)論是定價(jià)動(dòng)態(tài)化、銷售場(chǎng)景化、理賠自動(dòng)化，還是客服人性化等場(chǎng)景，大模型技術(shù)都能深度實(shí)踐，并展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。陽(yáng)光保險(xiǎn)集團(tuán)率先打造的正言大模型開放平臺(tái)，旨在構(gòu)筑保險(xiǎn)行業(yè)大模型的堅(jiān)實(shí)底座，全面拓展科技賦能的邊界，以引領(lǐng)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)應(yīng)用的未來(lái)發(fā)展。該平臺(tái)以陽(yáng)光GPT模型為核心，依托專有數(shù)據(jù)與計(jì)算平臺(tái)，為整個(gè)集團(tuán)提供統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化、高效率的大模型能力支持。通過(guò)專業(yè)大模型的構(gòu)建，陽(yáng)光保險(xiǎn)對(duì)公司旗下的銷售、服務(wù)、管理三大機(jī)器人產(chǎn)品進(jìn)行了全面的智能化升級(jí)。這一升級(jí)將引領(lǐng)陽(yáng)光保險(xiǎn)各業(yè)務(wù)部門深度挖掘和應(yīng)用智能科技，幫助業(yè)務(wù)人員真正理解智能、接納智能，進(jìn)而引領(lǐng)業(yè)務(wù)變革，實(shí)現(xiàn)從科技賦能到科技引領(lǐng)的全新跨越。正言大模型開放平臺(tái)主要由平臺(tái)工具層、陽(yáng)光正言GPT層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層構(gòu)成，在陽(yáng)光內(nèi)部提供企業(yè)級(jí)的MaaS能力，如下圖所示。33大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）圖5

正言大模型開放平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)圖平臺(tái)工具層由大模型研發(fā)工具、Prompt工廠及插件統(tǒng)一集市構(gòu)成。其中大模型研發(fā)工具，實(shí)現(xiàn)大模型的自動(dòng)訓(xùn)練、自動(dòng)評(píng)測(cè)及模型管理；Prompt工廠實(shí)現(xiàn)prompt的管理及優(yōu)化，充分挖掘大模型在特定領(lǐng)域的能力；統(tǒng)一插件集市建設(shè)，實(shí)現(xiàn)插件的動(dòng)態(tài)開發(fā)與管理。陽(yáng)光正言GPT層通過(guò)智能路由，實(shí)現(xiàn)外部大模型及自研大模型的動(dòng)態(tài)調(diào)度、大模型擇優(yōu)與融合；再利用智能審核模型，對(duì)所有調(diào)用大模型的數(shù)據(jù)進(jìn)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(chǔ)上，提供保險(xiǎn)專業(yè)能力、通用能力及個(gè)性化能力。基于陽(yáng)光正言GPT層提供的三大能力，支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)“1+3+N”應(yīng)用，其中：“1”是指在辦公場(chǎng)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(wù)三大機(jī)器人；“N”是指拓展更多的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，例如實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)及定價(jià)、數(shù)據(jù)報(bào)表自動(dòng)化生成等。34大模型技術(shù)深度賦能保險(xiǎn)行業(yè)白皮書（2023）3.2

垂直領(lǐng)域大模型：更懂保險(xiǎn)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(qiáng)大的通用能力，涵蓋

了自然語(yǔ)言生成、閱讀理解、機(jī)器翻譯和情感分析等。然而，盡管這些通用模型具備強(qiáng)大的通用能力，但保險(xiǎn)行業(yè)作為一個(gè)高度專業(yè)化的領(lǐng)域，通用模型往往無(wú)法完全滿足其專業(yè)需求。因此，針對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)專門研發(fā)垂直領(lǐng)域的大模型，可以彌補(bǔ)通用大語(yǔ)言模型在保險(xiǎn)領(lǐng)域應(yīng)用中的不足，是大模型落地應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。以陽(yáng)光GPT為例，其模型設(shè)計(jì)理念專注于解決保險(xiǎn)領(lǐng)域的問題，因此相較于通用模型，它在保險(xiǎn)領(lǐng)域表現(xiàn)出更高的專業(yè)性和實(shí)用性，成為了一款更懂保險(xiǎn)的大模型。此類專門針對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)的大模型的研發(fā)和應(yīng)用，將推動(dòng)保險(xiǎn)行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展，提高服務(wù)質(zhì)量和效率，為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的保險(xiǎn)產(chǎn)品和服務(wù)。3.2.1

訓(xùn)練方法如何將垂直領(lǐng)域的行業(yè)專有知識(shí)，嫁接到具備強(qiáng)大通用能力的大模型上，同時(shí)不損失大模型的通用能力，是訓(xùn)練垂直領(lǐng)域大模型要解決的核心技術(shù)問題。訓(xùn)練垂直領(lǐng)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(yù)訓(xùn)練開始定制模型：先基于海量通用