在新一輪的大模AI發展浪潮中，大模型被應用到各個領域，型浪相布保險業也開始爭相擁抱這股浪潮。潮席

近日舉行的卷金机构局中國太保科技開放日上，中國太保集團副總裁俞斌表示，融业中國太保正在開展保險領域大模型的保险建設應用，並以“數字勞動力”為突破口，也争探索保險領域可交易的大模數字化勞動力建設，提升生產力。型浪相布

事實上，潮席除了中國太保，卷金机构局包括陽光保險、融业眾安保險等險企已開始落地大模型的保险應用；同時，科技公司也在密集推出金融行業大模型，也争並與金融機構在應用層麵展開合作。大模

保險業擁抱大模型浪潮

大模型的浪潮正在席卷金融業。

騰訊研究院今年7月末的一項調研數據顯示，國內參數在10億規模以上的大模型數量已由5月末的79個增加至116個，其中金融行業大模型約18個。

而業內專家認為，在金融行業中，保險可以是大模型的重要發力領域，同時大模型也將對保險業產生深遠的影響。

清華大學金融科技研究院副院長、中國保險與養老金研究中心主任魏晨陽認為，大模型現在處於跑馬圈地階段，在AI“三要素”中，與算力、算法相比，數據才是核心競爭力。在他看來，保險業數據豐富，且有大量的應用場景，是大模型應用的優勢領域。與此同時，大模型的定位不是替代人，而是扮演“副駕駛”的功能。

與此同時，保險業麵對許多新趨勢和新挑戰，保險科技的發展方向也需與業務發展需求相契合。“當前，保險業的新趨勢是成本結構優化和以客戶體驗為中心，而新挑戰是新客群和多渠道服務。解決這一係列問題的關鍵手段是智能化，尤其是可複製的智能，這也是大模型帶給我們的機會。”中國太保數智研究院執行院長王磊對第一財經記者表示。

業內人士認為，大模型技術的自然語言交互能力等技術可以在保險公司的展業效率、客戶服務用戶體驗、代理人隊伍管理、內勤工作效率，以及市場洞察等五大方麵產生實質的變化，未來5～10年將深度影響保險業。

在廣闊的應用場景下，保險業開始擁抱大模型浪潮。

中國太保在大模型領域首先落地的是“數字員工”。“我們會優先聚焦在保險銷售、保險客服和核保核賠這幾個方向上Copilot（副駕駛）的應用，通過大模型技術的服務閉環能力，拉齊服務標準，減少員工重複性腦力勞動，讓員工能聚焦於高價值工作；也能夠通過大模型技術的專業深度，突破當下員工能力領域限製，打造大模型與普通員工相結合、具備複合型能力的‘超級員工’。”王磊稱。

據太保科技總經理助理陳峰介紹，目前新自研太保數字員工產品已在集團審計中心進行能力試點，落地審前檢查、審中助手及審後管理三大崗位，通過數字員工與真實員工人機編隊的工作方式，填補審計人力不足並擴大審計範圍，之後會在全司進行推廣。

陽光保險集團近期也發布了大模型開放平台，以及基於該平台搭建的“三大機器人”（銷售機器人、管理機器人、服務機器人）應用。其中，大模型技術在銷售機器人項目中完成應用探索，信息抽取任務準確率提升15%，意圖識別和智能問答準確率均有明顯提升。

在眾安保險的AIGC架構中，大模型亦是其基礎，並由此開發了AIGC中台等應用。

除了保險公司本身，科技公司也在自己研發的行業大模型產品中與保險業合作開展應用。例如，螞蟻近期“官宣”的金融大模型產品，已率先在理財和保險領域進行應用測試。百度高管此前在接受媒體采訪時亦表示，該公司“行業大模型”已在保險等領域與多家金融機構展開合作。如幫助保險公司自動解析複雜的合同業務條款，對於以往由人工處理至少要30分鍾的問題，行業大模型可在1分鍾內處理完成，效率約提升30倍。

大模型帶來新的應用範式

在俞斌看來，保險科技經曆了計算機發展驅動的“信息化+保險”1.0時代、互聯網發展驅動的“線上化+保險”2.0時代、大數據與傳統AI驅動的“數字化+保險”3.0時代。而隨著大模型的出世，將驅動保險數字化轉型邁入“數智化+保險”的4.0時代，通過對人建模實現數字勞動力，將從事保險經營活動的普通腦力工作者釋放到更需要創新能力的崗位，全麵提升行業生產力。

為何大模型可以帶來這樣跨時代的改變？王磊認為，這是因為和傳統數字技術相比，大模型技術帶來了新的應用範式。

王磊分析稱，傳統的數字技術更多類似無意識的快思考，沒有行動能力，隻能提供思考決策的結果。更重要的是，傳統數字技術每個模型隻能勝任一個任務，邊際成本很高，因此傳統數字技術通常是對某個業務流程進行建模，例如自動錄入、智能回訪等；而大模型技術可以提供理性的、由推導形成結論的慢思考，並且可以自行編寫代碼完成行動。一個大模型能夠勝任很多任務，成本是相對固定的，因此大模型技術可以實現對人的建模，讓數字勞動力具備理解、思考和解決問題的能力，可以通過行動完成一係列不特定的任務，例如打造數字審計員、代理人助理等。

不過，王磊也表示，大模型技術在應用前景廣闊的同時，也麵臨數據安全和合規的挑戰。王磊表示，尤其在保險這類非常嚴肅的場景，大模型的主要挑戰集中在數據泄露的風險，大模型幻覺帶來的合規和責任風險，以及監管對於行業和特殊崗位的要求。

如何應對這些風險？王磊表示，根據太保在大模型上的應用經驗，在數據安全方麵，大模型基座應使用私有化部署，避免敏感數據出域，同時做好敏感數據加密、去隱私化和去標識化等保護動作，采用差分隱私、添加噪聲等技術保護敏感數據；針對大模型幻覺，需要險企應用製度和工具確保大模型生成內容的準確、合規，同時初期可主要以對內場景為主，確保技術應用的可控。