AIGC的浪潮下，似乎各個行業(yè)都在尋找與之的契合點，希望可借此“揚帆遠航”，保險業(yè)亦是如此。

從首批互聯(lián)網(wǎng)保險公司成立開始算起，保險科技進入快速發(fā)展期已有十年光景。而AIGC的崛起，又將給保險業(yè)帶來怎樣的蝶變？

借著2023世界人工智能大會間隙，眾安保險首席技術官蔣紀勻接受了第一財經(jīng)記者的專訪，講述他眼中的保險AIGC。在他看來，目前保險行業(yè)對AIGC的探索僅僅處于初級階段，未來其可成為保險新基建的又一次進階。而對于中小險企來說，尤為關鍵的是，當采用適當?shù)牟呗裕珹IGC可以幫助中小險企在AI技術能力上實現(xiàn)彎道超車。

(資料圖)

在這六大保險維度中，AIGC最有用

“保險科技經(jīng)過了十年左右的發(fā)展，基本達到了業(yè)界當初的預期?！笔Y紀勻說。

他認為，云原生、大數(shù)據(jù)、機器學習、人工智能等科技已經(jīng)逐步滲透到保險產品開發(fā)、營銷、風控等各方面，目前進入到百家爭鳴的高質量發(fā)展新階段。

事實上，人工智能（AI）在過去的保險科技演進中扮演了重要角色，而AIGC這一AI 2.0時代的重要產物，則可以進一步賦能保險企業(yè)價值全鏈路。

AIGC全稱“Artificial Intelligence Generated Content”，即生成式人工智能技術，是一種可以學習復雜數(shù)據(jù)結構和規(guī)律，并用這些規(guī)律來生成新內容、新數(shù)據(jù)或解決問題的算法。

在蔣紀勻看來，AIGC憑借其強大的內容生成效率及更為人性化的理解能力、表達能力，將成為“保險新基建的又一次進階”。

“隨著更多垂直行業(yè)大模型和自研大模型的落地，AIGC會展現(xiàn)出融合遷移的潛力，通過場景和數(shù)據(jù)的結合，實現(xiàn)個性化定制、風險控制等優(yōu)勢，帶來更高效、更智能、更人性化的服務，同時更精準控制運營成本?！笔Y紀勻表示。

而在具體的保險場景上，AIGC的應用面會有多廣？

眾安保險在世界人工智能大會上發(fā)布的保險行業(yè)首份AIGC應用圖譜，展示了眾安保險針對AIGC在19個大類、78個小類保險業(yè)務場景中的賦能價值和未來應用潛力所進行的可行性研究。

“我們在圖譜上其實主要聚焦在產品設計與創(chuàng)新、營銷與展業(yè)、核保理賠、客戶服務、智慧辦公和研發(fā)管理這六大方面。這六大方面的近80種場景覆蓋了財險、壽險業(yè)務，涉及代理人、自營、信息流投放等營銷渠道。”蔣紀勻表示。

一個具體的例子是，在做營銷活動時，眾安保險自主研發(fā)的AIGC中臺可以結合目前的日期、近期節(jié)日、近期相關社會熱點等關鍵詞來生成一份創(chuàng)新營銷文案，由此大大節(jié)省了人工的思考和語言組織的時間，而且效果也比原來純人工創(chuàng)造要更好。而在另一個AIGC可以廣泛應用的智能客服方面，蔣紀勻介紹稱，傳統(tǒng)智能客服是基于NLP（自然語言處理）技術進行，效果有“天花板”。而在AIGC下，基于LLM（大型語言模型）升級的智能客服，在眾安保險的測試中準確率提升了25%，客戶滿意度大大提高?！叭藱C對話時，你會感知不到是一個機器人在跟你對話?！笔Y紀勻說。

“在上述六大維度中，短期內我們覺得產品設計與創(chuàng)新、營銷與展業(yè)、客戶服務、智慧辦公、研發(fā)管理都比較容易落地，而核保和理賠可能需要相對長一些的周期，因為這個場景相對更難、更復雜?！笔Y紀勻表示。

但他也同時強調，在經(jīng)常被討論的“技術與人”的替代關系方面，AIGC的應用并不意味著會完全取代人工，而是讓人從執(zhí)行者變?yōu)橹笓]者，可以有更多時間分配到更為復雜的工作中。

AIGC應用或讓中小險企實現(xiàn)彎道超車

ChatGPT問世一個月內用戶超過2億人，國內每3分鐘都有一個國產大模型產生……這些都代表著AIGC出現(xiàn)以來的熱度，保險公司同樣對這一技術趨之若鶩。例如，在“文言一心”發(fā)布后，就有多家保險機構或保險科技平臺紛紛接入其中。

不過，國內保險公司在科技研發(fā)的投入和應用進展方面差別很大，尤其對于許多中小險企來說，由于資源有限，在技術投入方面與大型險企相比可能“心有余而力不足”。在蔣紀勻看來，AIGC的普及對于中小保險公司來說則可能是一個機會。

對于中小型的險企來說，科技投入程度取決于自身當前的戰(zhàn)略發(fā)展階段。是選擇通過輕量化的、模塊化的產品工具來投入，還是先在某些渠道對接展業(yè)、獲客等痛點進行科技投入，這其實并沒有一個標準。隨著戰(zhàn)略周期的不同，決策會有所不同。蔣紀勻認為，AIGC起到最大作用是它的通用化的能力，降低了金融機構嘗試新內容的門檻，這對中小保險公司顯得特別“友好”?！拔矣X得AIGC會縮小中小型保險公司在AI技術能力上與大型保險公司之間的差距，也是中小型保險公司彎道超車的機會。”

如何實現(xiàn)彎道超車？蔣紀勻給出的答案是不選擇自建大模型，而是用提示詞工程以及知識向量庫來支撐AIGC的輸出。

他解釋稱，不同的保險公司會采取不同的策略來落地AIGC。譬如自建底層的大模型，又如用embedding策略等，每種方式各有優(yōu)劣。

“自建大模型除了算力、資源、時間消耗，還需要足夠的數(shù)據(jù)，以及足夠的人力來做數(shù)據(jù)標注，這是普通中小型公司難以承載的。并且自建大模型‘從0到1’對中小公司來說ROI（投資回報率）太低了。我們目前選擇的也是embedding路徑，覺得這套路徑比較適合中小型保險公司?！笔Y紀勻說。

當然，在不自建大模型也不進行模型訓練的前提下，如何保障AIGC應用過程中數(shù)據(jù)安全性以及內容生成的準確性就成為了重中之重，而這兩點也是AIGC被認為目前存在的重大挑戰(zhàn)。

在數(shù)據(jù)安全性方面，蔣紀勻表示，眾安保險對此的實踐經(jīng)驗是，對外部大模型服務商的服務進行關鍵的接口封裝，屏蔽底層的差異，屏蔽大模型服務商的密鑰等。同時，對原始數(shù)據(jù)的關鍵信息進行脫敏，并規(guī)范內部用戶，防治其濫用AIGC，做到統(tǒng)一規(guī)范、統(tǒng)一收口，防止敏感信息外泄。另外，也需進行企業(yè)隱私信息及數(shù)據(jù)審計，這些都可以在安全性上面提升AIGC應用過程中的安全保障。

而在提高準確性方面，為了防止AIGC有時發(fā)生的“幻覺”現(xiàn)象，則需要用提示詞工程來進行限制，并用脫敏后的中臺做進一步的過濾。

“提示詞工程是很重要的。在通用模型下，由于AIGC的知識庫太大了，所以不能完全準確抓取提問者的核心意思，這就需要很好的提示詞工程師來抓住AIGC的‘注意力’，更為精準地回答問題。”蔣紀勻表示，提示詞工程和知識向量庫是一個逐步優(yōu)化和累積的過程，可以在不同的場景不斷積累。

蔣紀勻稱，基于提示詞工程以及知識向量庫，在AIGC強大的通用化能力下，可以對不同的場景實現(xiàn)不同的解決方案，形成通用化與定制化并駕齊驅。“隨著底層大模型越來越成熟、越來越強大，對于采用這種策略的中小型保險公司來說，絕對是一個彎道超車的機會?！彼诓稍L中多次強調了這句話。

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