AIGC&ChatGPT保险行业应用白皮书.pdf

保险行业应用白皮书行业首发First IssueAIGC/ChatGPT执行摘要生成式人工智能是当今科技领域的一项革命性进步，目前该项技术在商业化方面已取得了顺利进展。全球主要经济体国家级技术行动战略的制定、投融资活动的繁荣，及各国保险行业监管和行业协会对该项技术进行了重点研究及相应制度准备，我们相信，这项技术将成为推动保险业高质量发展的新助力。AIGC落地场景初探，技术赋能逐步实现。目前AIGC已具备商业化应用的基础，本报告通过专家调研形式对技术在保险领域30余个具体应用环节以及AIGC的场景应用点进行了梳理，并综合考量了任务难易程度、对任务输出结果的准确性要求，及技术接入难易程度等多个维度对应用场景的技术落地可行性形成预判。在短期内，保险机构需积极应对LLM模型选择及研发挑战，推动AIGC技术在多模态营销内容及策略推荐、智能客服、代码智能生成等领域的广泛应用；在中长期，个性化营销将成为保险机构差异化竞争的核心能力，是当前各个险企积极布局的方向。众安科技积极实践，技术赋能产品升级。众安科技始终密切关注与跟踪国内外新兴技术在保险领域的应用可行性，我们认为对新兴技术保持审慎投入与积极实践，可探索出一条快速、可靠、可控、可复制的AIGC模型应用模式。在产品研发方面，众安科技正积极探索将AIGC置入众安科技全系列产品的可行性。在未来，结合自身和众多合作伙伴的实践经验，借助于AIGC技术的赋能，深度融合到科技产品中，全面提升产品的易用性、智能化和高效运营。这其中包括智能营销平台方面，将进一步突破多模态营销内容生成、营销策略推荐等线上化运营能力；在保险核心业务系统方面，将积极落实系统配置及运营过程自动化的实现；在经代信息化系统方面，有望实现千人千面培训及营销赋能；研发运维一体化平台和数据产品方面，代码智能生成、数据分析及调用自动化，经营预测及优化自动生成等应用将成为可能。机遇与挑战并存，AIGC引领保险业迈入新篇章。生成式人工智能应用势在必行。我们相信该项技术有望成为险企决胜未来的重要战略性资产，其与行业的深度融合将大幅提高企业整体运营效率，而非单一的人力替代。由于AIGC赋能险企仍处于初期阶段，保险企业应用该项技术仍面临重重挑战。我们倡议更稳健的技术实践，更科学的试点实验，及更多的跨界沟通，与众协同为生成式人工智能在保险领域的可持续发展贡献力量。01图表目录CONTENTS图01 20172022年美国生成式人工智能风险投资概括图02 生成式人工智能技术成熟度、主流模型、应用场景及代表项目梳理图03 保险产品设计主要流程及现状痛点图04 某再保险公司智能保险产品设计平台的四个模块图05 营销服务主要模式及现状痛点图06 销售机器人玛雅的四个模块图07 运营环节的主要特点及痛点图08 AI知识库流程图09 基于ChatGPT技术的数据治理流程图10 异常报警示意图图11 基于ChatGPT智能巡检流程图图12 聊天记录风险识别与分类图13 客服工作台示意图14 知识库导入AIGC过程图15 客服和保险客服模拟对话图16 交互流程图17 实时话术模拟对话图18 AI注记流程图19 AI注记模拟对话图20 AI复盘流程1112182223293033343536363939404142434345国家级行动规划一致性较强投融资活动频率及额度提升技术优化升级有了实质进展081112人工智能技术发展拐点 智能化经营必要性提升06智能降本提质增效 赋能保险价值全链智能辅助日常办公 高效检索成稿纠错自主训练扩能提效 赋能保险企业研运185062保险业积极探索AIGC应用 助力企业全链扩能增效16模型选择综合考量 开箱即用需克难题模型适配能力需求 自研落地优选插件先行公司架构已建 安全可用六项能力限制风险仍需关注 经验技巧实现协同80828692AIGC应用搭建克难有方案 先行企业建设经验可参78科技内核持续创新 协同生态共创共赢AIGC产品内置升级 系统提升综合能力96100AIGC置入众安科技产品 打造系统应用全新体验94AIGC商业应用场景广阔 企业积极跟踪妥善布局114目录CONTENTS0203表01 国内人工智能相关政策梳理表02 保险行业关于数字化转型相关政策梳理表03 英美人工智能相关政策梳理表04 主要大模型供应列举08091082图21 AI复盘模拟对话图22 AI质检流程图23 实时质检流程图24 AI质检模拟对话1图25 AI质检模拟对话2图26 ABIE的功能模块图27 问答助手场景应用案例图28 AI注记流程图29 模拟知识库图30 检索知识点示意图31 生成项目进度汇报图32 竞品分析文档图33 知识分享文档图34 会议纪要总结图35 会议纪要总结图36 需求评审会议提纲图37 日报周报应用案例图38 人力招聘生成实例图39 人力招聘生成实例图40 代码示意图41 AIGC代码补全的价值图42 AIGC对前后端代码进行优化图43 AIGC对后端SQL代码进行优化图44 AIGC对前端代码进行测试用例的生成图45 AIGC对后端代码进行测试用例的生成图46 脚本生成场景应用案例图47 模拟造数场景应用案例图48 异常分析场景应用案例图49 告警场景应用案例图50 需求分析场景应用案例454747484849515253535556565758585960616364666769707273747576图51 知识协作场景应用案例图52 Fine-Tuning图53 众安AIGC应用研发框架图54 插件工作流程图图55 模型服务的插件图56 智能客服答案生成流程图57 智能问答场景图58 众安科技产品服务能力全景图图59 AIGC提供的更优解决方案图60 打造智能营销闭环图61 基于AIGC的自动化策略配置场景图62 众安非车核心业务系统整体解决方案图63 众安理赔流程图64 众安智能理赔图65 众安产品套件图66 AIGC个性化方案制作营销流程场景图67 研发运维一体化平台图68 构建配置图69 构建和部署问题分析图70 需求拆分图71 众安数据平台全景图图72 AIGC赋能BI分析自动化报表生成场景流程7783878889909197981001011021031041051061071081081091101110405人工智能技术是带动科学发现和经济增长的革新引擎。该项技术及其应用具有实际价值，可以推动国家应对诸如粮食生产、气候变化、贫困和癌症等重要全球挑战。目前，生成式人工智能技术1在商业化方面取得了顺利进展。全球主要经济体的国家级技术行动战略、投融资活动的繁荣、各国保险行业监管和行业协会对该项技术进行了重点研究及相应制度准备。在保险业内，生成式人工智能技术的应用已经引起了行业广泛的重点关注。相信在各方共同稳健推动之下，生成式人工智能技术有望成为推动保险行业高质量发展的科技新助力。01人工智能技术发展拐点智能化经营必要性提升第一章第一章 人工智能技术发展拐点 智能化经营必要性提升06071、生成式人工智能是一种人工智能（AI），负责创造新的、原创的内容。它使用算法来生成内容，如图像、视频、音乐等，而不需要人工干预。例如：微软投资的OPENAI发布的GPT系列技术、谷歌发布的BRAD等均基于生成式人工智能技术。国家级行动规划一致性较强国家政策梳理：大力支持保险数字化转型通过归纳及总结全球多个重要国家对于人工智能技术的国家级战略计划，我们发现多个重要经济体对确保自身国家在人工智能研究和开发方面继续发挥领导作用，在公共和私营部门开发和使用可信赖的人工智能方面引领世界，并为当前和未来各自国家的劳动力做好准备均有重要动作，均通过发布相关战略、法案和报告等多种方式，致力于推动人工智能技术的发展和应用。国家层面：多项政策引导保险科技发展我国一直高度重视人工智能技术的发展。2023年4月，“通用人工智能”首次在中共中央政治局会议中提及，区别于此前国家重要会议中泛指的“人工智能”，此次的提及明确了通用人工智能产业的发展趋势。同月，国家互联网网信办公室发布了对生成式人工智能的管理办法，为该技术在研发、数据使用、用户应用等提出了明确规范。此外，中央科技委员会的成立，在顶层设计上进行全局统筹，是促进国家战略性、方向性及全局性科技创新的关键。表01：国内人工智能相关政策梳理 资料来源：公开资料梳理此外，在各个地方政府的5年规划及政策中，频繁提及了推动人工智能产业发展，并为相关企业提供税收优惠，项目补贴等扶持政策。以上海为例，市政府在2020年共发布了71条人工智能相关政策，努力推动人工智能行业发展政策，助力地方区域人工智能新兴产业的发展。行业层面：持续推动保险业数智化转型近年来，人民银行、原银保监会密集发布相关政策文件，对保险业数字化发展提出一系列要求，明确了保险数字化转型的目标和任务，为数字技术在保险领域的应用提供了有力的政策支持。表02：保险行业关于数字化转型相关政策梳理 资料来源：公开资料梳理2022年5月银保监会发布 关于印发保险业标准化“十四五”规划的通知（银保监发 2022 11号）等2022年2月人民银行发布 金融标准化“十四五”发展规划（银发 2022 18号）2022年1月银保监会发布 关于银行业保险业数字化转型的指导意见（银保监办发 2022 2号）2021年1月人民银行发布 金融科技发展规划（20222025年）（银发 2021 335号）2021年1月银保监会发布 银行保险机构信息科技外包风险监管办法（银保监办发 2021 141号）发布时间2023年4月28日中共中央政治局政治局会议政策发布主体政策或会议核心政策观点提出“要夯实科技自立自强根基，培育壮大新动能”，“要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险”。政策解析里写“政治局会议首提“通用人工智能”，明确长期产业趋势”。2023年4月11日国家互联网信息办公室生成式人工智能服务管理办法对生成式人工智能从研发、数据使用、提供服务、用户应用等各个环节进行了较详细的规范。其中第七条：提供者应当对生成式人工智能产品的预训练数据、优化训练数据来源的合法性负责，更是对人工智能训练开发中应用的数据提出了合规要求。基于我国对国家安全、数据安全的重视，我们认为不能排除未来监管部门直接干预人工智能研发过程的可能性。2023年3月16日中共中央国务院党和国家机构改革方法提到要在党中央组建中央科技委员会，将国家科技伦理委员会由国务院议事协调机构转为中央科技委员会领导下的学术性、专业性专家委员会。该举措方便中央能够对新兴科技进行更直接的监管与意见指导。同时，国务院的科学技术部也进行了重组，专注于科学技术研究领域的建设。2023年3月20日中共中央国务院办公厅关于加强科技伦理治理的意见对开展科学研究、技术开发等科技活动提出了需要遵循的价值理念和行为规范。其中的第四条意见“加强科技伦理治理制度保障”中提到要建立科技伦理审查和监管制度。未来我国很可能会建立一个科技伦理（审查）委员会认证机制，对新出现的科技产品进行集中审核认证。第一章 人工智能技术发展拐点 智能化经营必要性提升0809海外政策梳理：驱动与规范技术发展政策在欧盟，人工智能法案为在欧盟范围内开发和使用人工智能驱动的产品、服务和系统制定了一套横向规则。该法案以基于风险的方法为蓝本。在美国，联邦政府已将解决人工智能的伦理、法律和社会影响以及人工智能系统的安全和保障的人工智能研发活动列为优先事项。该趋势产生的本质原因是各国政府均希望将人工智能系统整合到各自国家的经济和社会的所有部门中，产生实质性的社会及经济价值。可以推断，由于重要经济体国家层面的战略规划及重要投入，大概率将加强新一代智能技术稳健发展的确定性。表03：英美人工智能相关政策梳理 资料来源：众安金融科技研究院美国欧盟报告指出，立法者必须主动制定有效的监管规制框架，将发展负责任的人工智能作为本届和未来政府的首要任务包括加强人工智能等技术领域的研究国家年度预算包括为联邦机构提供资金，以创建一个全国人工智能研究中心网络包括一项创建新的国家科学基金会(NSF)部门的提案，专注于技术和创新美国白宫科技政策办公室成立国家人工智能倡议办公室要求GPAI模型的设计和开发需要遵循特定的管理要求、用于训练的数据需要遵循适当的数据管理规则试图在确保伦理和透明的情况下，为AI技术开发和适用应用提供指导。“法案”长达207页，共七大章，八十五个条款白皮书强调了AI道德原则，法律监管框架，投资研究，信任透明度，技能培训等美国参议院、众议院发布芯片和科学法案参议院美国创新和竞争法（USICA)美国商会（USCC）发布人工智能委员会报告欧洲议会和欧盟理事会制定AI法案（Artificial Intelligence Act）欧盟理事会，发布欧盟AI法案、人工智能责任指令产品责任指令欧盟委员会人工智能白皮书202320222021图01：20172022年美国生成式人工智能风险投资概括 资料来源：pitchbook投融资活动频率及额度提升ChatGPT是迄今为止增长最快的消费者应用程序，该应用底层技术“生成式AI”已是全球科技巨头“军备竞赛”重点锁定的技术领域。依据pitchbook数据显示，尽管2022年北美风险资本投融资数量明显趋缓，但对于生成式人工智能领域的投资仍呈现积极景象。在2020年至2022年区间，投资总额从2亿增长至14亿，复合增长率是81.6%。此外，除了传统的风险投资和私募股权投资，越来越多的企业和机构将会通过并购、战略投资等方式进入该市场。例如：微软于2023年初宣布继续加码OPENAI，拓展生成式人工智能技术在微软更广泛产品系列中的应用。在国内，百度正迅速将文心一言整合到所有业务中进行测试。131424508578141122112017年2018年2019年2020年2021年2022年90603001612480投融资总额(亿美元)投融资交易量第一章 人工智能技术发展拐点 智能化经营必要性提升1011技术优化升级有了实质进展图02：生成式人工智能技术成熟度、主流模型、应用场景及代表项目梳理资料来源：众安金融科技研究院生成式人工智能是指一种可以学习复杂数据结构和规律，并用这些规律来生成新数据或解决问题的算法。其与传统机器学习算法相比，有更强大的“涌现能力”2。生成式人工智能具备以下特征：通过对最新深度学习技术进行优化，生成式人工智能在图像识别和描述、视频内容生成均有实际进步，这种技术还可以从单个视频中提取出有意义的信息，从而创建出更多原创性视频内容。此外，该技术还支持人机交互语音接口，并能够理解自然语言中更复杂和抽象的概念。因此未来智能客服可以更快速地响应用户。目前，这项技术已经广泛应用于各种商业领域，例如虚拟人直播、智能助手、搜索引擎优化、艺术创造、健康咨询、复杂算法解释等领域。多模态原创内容自动生成代表项目应用主流模型技术成熟度文本生成大语言模型有技术突破，主要表现在上下文推理，文本生成存在偏见，有待优化GPT BERTXLNet自动写作实时智能问答OPEN AI图像生成图像生成原创性、清晰度及灵活再编辑有技术突破，仍处于初级发展阶段GANsVAEs CLIP、DALL-E图像合成、再编辑特定主题图像生成Mid JourneyStable diffusionMicrosoftOpen AI代码生成自动生成代码质量较高，可商业程度较高GPTCodexGitHub Copilot代码生成解释代码、翻译代码自动测试语音合成语音语调韵律节奏合成上商用可行性很高MelNetWavenet语音合成方言翻译语音编辑视频合成生成原创、高精度、可编辑的视频内容GPT、CLIPLSTM和GRU虚拟场景虚拟特效视频生成虚拟人生成多轮次实时对话仍有技术挑战性，微表情待优化简单交互基本成熟GPTStyleGAN2DALL-E电影、广告游戏角色智能助手、销售助手Open AINVIDIADeep MusicPodcast AIDALL-EVid2VidAIGC在多模态内容生成领域不断提升，得益于其长距离理解上下文语义能力、零样本或少样本学习能力和开放领域推力能力等方面实现的突破性进展。通过深度学习，理解语境信息及自适应推力，AIGC能对数据进行更全面、深入的分析，实现较为个性化、相对准确的内容生成。第一章 人工智能技术发展拐点 智能化经营必要性提升早期的语言模型通常使用n-gram模型，由于数据稀疏问题一般仅支持3-5个词的上文，无法捕捉长距离语义关系；近年来，基于神经网络的语言模型，特别是RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）或者LSTM（Long-Short Term Memory，长短时记忆模型），通过在神经网络中引入序列记忆机制使语言模型理论上可以刻画长距离语义关系，但其学习效率较低，且由于梯度消失等问题事实上无法刻画过长距离的语义关系。这就限制了传统模型在处理复杂的语义关系和依赖关系时的表现。AIGC大型语言模型主要依赖于Transformer结构，它通过自注意力机制（self-attention）、多头注意机制（Multi-Head Attention）来捕捉文本中不同位置之间的关联关系，能够同时关注到文本中较远的上下文信息。另外，由于这种机制同时解决了并行计算的问题，使得模型可以在可接受时间内基于超大规模语料进行训练。这些都使得AIGC能够更好地理解和解释复杂的句子结构、语义关系和逻辑推理。它能够捕捉到文本中的长期依赖性，理解上下文中的语境和含义，从而生成更加准确、连贯和语义丰富的文本。在商业场景中，AIGC的长距离感知理解上下文的能力使其在智能客服、文本摘要、情感分析和问答系统等应用领域表现优异。例如，在智能客服和问答系统领域，AIGC大模型可以理解和处理长篇复杂的对话场景，并基于整个上下文提供更准确的回答。长距离理解上下文语义传统技术是基于规则、模板或统计方法的系统，一般只能用来解决一类问题，超出问题定义范围外的适应性通常有限。这些技术通常依赖手动编写的规则、模板或者人工标注的监督信息，缺乏这些数据的系统通常性能不佳；另外，传统模型无法将其能力以一种有效的途径扩展至其他方面，即不同功能的机器学习系统很难有效整合。相比之下，AIGC基于海量无监督数据进行训练，由于模型强大的表达能力，大模型能够学习到数据之间的语义关系和逻辑关系，拥有对各种问题的理解能力。一般认为，所有知识存在于大模型内部，用户需要做的就是以一种合适的用户输入激活模型对当前话题的相关记忆，并通过生成过零样本、少样本学习能力12132、简单线性外推小模型的性能来预测更大模型的能力。综合来看，生成式人工智能目前处于早期阶段，但根据行业调研来看，预计未来两年内我国的人工智能技术将取得新的发展成果。特别是在内容创作、数字营销和客户服务等领域，人工智能有望成为一个巨大的产业。然而，尽管技术已经取得重大突破，我们仍需谨慎应用，需要积极跟踪行业监管条例、法律法规和商业伦理等各个维度对技术应用的要求，确保企业能够实现稳健智能化转型。第一章 人工智能技术发展拐点 智能化经营必要性提升程来解决当前问题。而合适的用户输入一般是少样本提示词，甚至是零样本的提示词，仅靠问题即可激活模型的记忆。这种零样本、少样本学习的能力使得AIGC能够随时适应特定的环境或领域，更加熟练地理解和响应行业特定的术语、用户偏好和语言风格，从而更好地理解和响应行业特定的术语、行业知识或用户偏好。这种自适应学习的能力在商业场景中具有独特的优势。这种能力可以识别大量信息之间的关联与联系，建立起庞大的知识网络，为未来知识库企业级的知识库和决策支持系统的搭建奠定了基础。AIGC的推理能力源自大模型本身的知识，可以自动适应当前场景并开放域推理，超越其他主流人工智能方法。其他主流人工智能技术，如逻辑推理、决策树等，依赖人工提取特征与制定规则。这要求研究人员具备DOMAIN知识，无法大规模自动化，只能进行有限的推理。相比之下，AIGC采用可以自动适应当前环境并开放域推理，并非简单学习规则，不需要针对每一类新问题定义专属规则从而避免其他方法的主观假设问题，AIGC的推理能力包括：语义推理，判断语句或概念之间的逻辑关系；上下文推理，根据上下文预测信息或后续事件；跨域推理，根据有限信息快速理解新任务与问题。AIGC的推理能力使得其辅助决策支持成为可能，包括在客服领域提供智能推荐以及个性化响应与建议能力；在决策支持领域，提供较为全面可解释的判断依据；在新业务开发领域，实现创新性人工智能工具与应用。但其推理过程需监管，避免产生误导。开放域推理能力1415随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，AIGC已成为保险行业中备受瞩目的技术之一。类似ChatGPT和MidJourney等基于AIGC的技术应用，具备高度的自然语言识别和写作能力，能够根据特定的对话指令快速生成多种类型和风格的内容，包括纯文本、图文、精美的图片、动画、短视频等。此外，它们还能够支持多轮对话，并随着对话的深入更好地理解意图，从而生成更加精准的内容。因此，如果充分利用这些AIGC的优势特点，它们可以为保险行业客户在保险产品、营销、运营和客服等多个领域提供深度技术赋能，同时还可以应用于日常办公、研发提效等多个方面。本白皮书将全面深入地介绍和探讨AIGC技术在保险领域的创新应用，旨在为保险行业数字化和智能化转型提供有益的参考和借鉴。02保险业积极探索AIGC应用助力企业全链扩能增效第二章第二章 保险业积极探索AIGC应用 助力企业全链扩能增效1617智能降本提质增效 赋能保险价值全链第二章 保险业积极探索AIGC应用 助力企业全链扩能增效产品研发：理解客户需求及风险，精准产品设计及定价保险产品设计主要流程及现状痛点保险产品的设计需要大量的信息收集、数据计算和精算分析。在产品设计的主要流程节点中，数据收集、数据分析和风险评估等环节是保险产品研发的主要痛点，这些环节中存在繁琐的人工检索、人工计算和依赖个人经验的多个步骤，因此我们期待AIGC能够提供赋能的场景。接下来，我们将详细介绍这些场景。AIGC在保险产品设计的赋能应用场景AIGC模型独特的样本生成能力和场景泛化能力可以在保险领域的新产品设计中扮演重要角色，特别是在以健康险、寿险为代表的人身险和以车险为代表的财产险中，有巨大的应用潜力。AIGC技术可以在保险产品设计的以下几个环节带来帮助。图03：保险产品设计主要流程及现状痛点数据收集和预处理相对于成熟产品的数据分析需求，在保险新产品设计的过程中，通常面临大量非结构化、半结构化数据需要进行收集和处理的问题。相对于传统的机器学习模型，具备更强通用能力和“常识”的生成式大语言模型模型可以很大程度上提高这类数据处理过程的效率。具体地，在面对新场景下的新格式的数据时，如未曾见过的电子病历、医学文献、药物数据等等。大语言模型可以通过“指令”、“提示”等少样本甚至零样本学习的方式完成特定的信息抽取、格式转化任务，极大降低了对人工标注数据的依赖。这样的能力既可以直接接入数据处理流程中，也可以作为定制数据处理模型的训练数据标注来源，为构建更高效的小型机器学习模型提供帮助。此外，多模态模型对图像、文本、音视频数据的融合处理能力可以大大简化数据处理链路，提高数据处理的精准度。世界知识整合：大型语言模型预训练过程中压缩存储了大量“常识性”知识，在保险产品设计过程当中，这类“世界知识”的整合是一项繁琐的工作，而由大语言模型结合搜索引擎、本地知识库提供的链接驱动的信息搜索、整合、总结能力可以大大提高精算、分析师在常识性知识方面的获取和理解效率。通过多轮问答、细化需求的交互方式，精算师和分析师能够高效地收集不同数据来源的知识，并且依托大语言模型的推理总结能力提升理解效率，这对作业人员的工作效率有很大提升。保险产品文档等物料生产：与数据抽取过程中的从非结构化、半结构化数据中抽取结构化信息相对应。产品设计完成之后，基于产品的结构化属性，例如责任、费率表等条款，通过AIGC模型可以快速生成对应的文档、图像宣传物料，大大简化产品设计过程中较为繁琐、重复的过程，加速产品从设计开发到上线的过程。Step 1痛点Step 2Step 3Step 4Step 5产品需求挖掘数据收集及分析发现市场需求提供相应产品设计产品形态对同类产品的历史经验数据进行分析对目标客户群的整体风险状态进行评估对市场同业竞品进行调研分析对自有优势资源进行梳理保险产品精算定价竞品比价经验数据定价再保咨询产品条款编写确定产品形态及费率结合保险条款文本格式要求完成条款编写及内部审定上线后持续监控对产品表现进行综合数据评估评估内容：数据来源同类产品历史数据渠道平台反馈同业竞品收集国家政策收集分析在实际产品定价过程中，往往会采用多种定价方式组合使用数据收集、数据分析、风险评估等相关环节，在这些环节中，存在大量人工检索，人工计算及依赖个人经验的步骤，也是期待AIGC能够提供赋能的场景对保费、赔付数据的监控与预测数据的对比分析差距寻找原因确定产品迭代路线1819总之，AIGC可以为保险精算人员提供强大的数据分析和建模工具，帮助他们更好地理解客户需求和风险特征，制定更准确的保险产品和价格，并提高客户满意度和忠诚度。结果可视化和解释：AIGC可以帮助保险精算人员将复杂的数据信息和模型结果进行可视化和解释，更好地支持商业决策和产品设计，以便管理层和业务决策者更好地理解和应用模型结果，推动产品设计和业务决策的优化。例如，AIGC可以生成自然语言摘要，说明模型的预测结果和变量重要性等。风险评估和预测当进行保险产品设计时，AIGC可以帮助产品精算人员在以下几个方面进行保险产品的风险评估及预测：综上所述，AIGC在保险产品设计过程中可以帮助产品精算人员更好地识别潜在的风险因素，提供个性化的保险建议和方案，并进行风险模拟和压力测试，从而提高产品设计的有效性和精度。风险因素识别：AIGC可以分析大量的健康险相关数据，包括历史赔付数据、人口统计和医疗资料等，从中识别出潜在的风险因素，有助于产品精算人员更好地理解不同客户的风险特征，并制定相应的保险策略。个性化建议：AIGC可以根据个人医疗历史和风险因素，为产品精算人员提供个性化的保险建议和方案，这有助于产品精算人员更好地理解客户需求，并提供更符合实际需要的保险产品。风险模拟与压力测试：AIGC可以使用历史数据和模拟技术来进行风险模拟和压力测试，以评估产品设计的可靠程度和稳定性。例如，在不同的场景下模拟赔付情况，以便产品精算人员更好地了解产品可能面临的风险和挑战。这有助于产品精算人员制定相应的保险策略，以确保产品设计的可靠性和稳定性。车险的风险评估方面：AIGC可以帮助保险公司自动化车辆损失评估流程。它可以分析车辆图片、事故描述等信息，快速评估车辆损失，并为理赔人员提供参考意见，减少理赔时间和成本。AIGC可以帮助保险公司研究市场趋势，制定有针对性的保险方案计划。通过分析国内外市场，AIGC可以提供有关新产品的建议，并在保险计划设计方面提供指导。当涉及保险产品的设计时，客户需求分析是一个很重要的环节。AIGC可以通过对海量数据的处理和分析，发现不同因素对于客户需求的影响，从而为保险公司提供更准确的市场研究结果。例如，AIGC可以利用自然语言处理技术分析客户反馈和社交媒体信息，识别出客户对于不同健康问题的关注点和优先考虑的保险覆盖范围等，以此来确定客户需求。保险产品方案设计AIGC可以利用机器学习算法对历史数据进行分析和模式识别，发现隐藏的风险因素并预测未来潜在的风险。例如，AIGC可以利用历史医疗数据分析某种疾病的传播趋势，从而警示保险公司需要加强这一领域的风险管理。新产品开发通常需要深入地市场分析和研究。AIGC可以利用大量的数据源分析市场趋势，从而找出新的发展机会和突破点。例如，AIGC可以通过分析客户需求和竞争对手策略，为保险公司提供新产品研发方向和建议，并为制定更有针对性的保险产品营销计划提供帮助。总体而言，AIGC作为一种大型语言模型，可以在健康险领域为保险产品的设计过程提供多方面帮助，包括客户需求分析、风险预警和管理、新产品开发等。这些帮助可以协助保险公司更好地服务客户，提高保险产品的精度、效率和满意度。风险预警和管理现阶段应用挑战结合上述在保险产品设计方面可能的应用场景，我们认为AIGC现阶段应面临诸多应用挑战，主要在以下方面：基础数据的高质量清洗及标注：对于产品设计时需要使用的医疗数据，在进行自动化数据收集及建模分析之前，需要先对完整的基础知识库进行高质量的清洗和标注，并持续不断地维护更新基础数据。只有一套高质量的基础数据库，才能在后续自动化数据处理过程中，确保数据处理和分析结果的准确度。这是一项在初期对资源有较高消耗的工作。第二章 保险业积极探索AIGC应用 助力企业全链扩能增效2021专业的保险相关数据的模型训练：目前AIGC所使用的基础数据库主要是大量基于互联网通识内容的文本数据进行了预训练，包括维基百科、BookCorpus等，但对于保险产品设计这一专业度更高的领域来说，仍然需要相关性更高的专业化数据进行模型微调。某再保险公司将利用AIGC能力，结合其他相关科技产品，计划研发智能保险产品设计平台，帮助精算师制定更加精准的保险方案和定价策略。在规划中，该平台可以根据客户需求和市场趋势，自动生成多种保险方案，并提供相应的风险评估和定价策略。平台建设规划主要包括以下四个模块：预计后续平台建设完成后，可以帮助精算师更快速、更准确地开发和推出符合客户需求的保险产品，提高产品的市场竞争力。某再保险公司利用AIGC辅助产品设计及定价应用案例图04：某再保险公司智能保险产品设计平台的四个模块渠道营销：个性化销售辅助推荐，全时在线助精准营销保险市场营销服务的主要模式及现状痛点从展业模式来说，当前的保险推广营销主要分为以下几种：现阶段线下队伍依然是保险营销的主力，存在着人员流动以及个人营销服务水平差异，在此情况下，提升代理人营销服务水平和服务效能，进而提升自营模式下营销素材的产能效率是保险公司需要解决的一大难题。第二章 保险业积极探索AIGC应用 助力企业全链扩能增效风险评估模块产品设计模块数据分析模块人工智能模块图05：营销服务主要模式及现状痛点自有代理人自有营销平台专业经代渠道银行兼业代理痛点提升代理人营销服务水平和服务效能提升自营模式下营销素材的产能效率提高售后服务水平的客户体验标准和一致性基于保司自有的代理人团队保单成交后搭建保司自有营销平台有专业经代资质的保险经代公司合作与有兼业代理资质的银行保险销售部门合作通过产说会，客户拜访，转介绍等不同的形式开展保险营销活动，为客户提供全流程的保全、理赔、生存金、投资收益处理等不同服务。通过对客户需求的理解，追加销售进一步挖掘客户价值保单成交后保单成交后保单成交后相关服务主要依托于保司自建的服务平台和服务网点的整体能力相关服务主要是经代的代理人服务能力与保司的服务能力相结合相关服务由银行网点提供为主，保司服务为辅通过网络、新媒体投放及电话等在线化方式，触达客户并对客户进行产品营销及服务对产品形态进行专属化调整，由经代公司负责产品的营销推广，通过经代公司的自有平台或代理人团队完成最终成交。在银行的营业网点内，由经过专门培训的银行理财经理向客户进行保险产品的营销及服务，该模式下主要销售的产品是理财类保险产品根据客户需求和市场趋势，自动生成多种保险方案，并提供相应的风险评估和定价策略。根据历史数据、市场数据、行业数据等多方面信息，对风险进行量化评估和预测。功能支持智能风险定价，可以根据客户的实际风险情况，制定更加精准的保险方案和定价策略。优势帮助精算师设计和开发保险产品，包括保险条款、保障范围、理赔流程等。根据客户需求和市场趋势，快速生成多种保险方案，并进行风险评估和定价策略的优化。功能支持可视化设计，可以帮助精算师更直观地了解保险产品的设计效果。优势帮助精算师处理和分析海量的数据，包括客户数据、市场数据、行业数据等。支持多种数据源的导入和整合，可以帮助精算师更加全面地了解客户需求和市场趋势。功能支持可视化数据分析，可以帮助精算师更直观地了解数据分析结果。优势采用AIGC技术，可以通过自然语言交互，帮助精算师更好地理解客户需求和市场趋势。精算师可以向系统提出问题或需求，系统会根据已有的数据和知识库来生成多种保险方案，并提供相应的风险评估和定价策略。功能支持智能问答和语义分析，可以帮助精算师更快速地获取所需信息。预计后续平台建设完成后，可以帮助精算师更快速、更准确地开发和推出符合客户需求的保险产品，提高产品的市场竞争力。优势2223AIGC在保险市场营销服务的赋能应用场景作为一种强大的语言模型，AIGC可以在保险市场营销方面提供有力的帮助，可赋能的应用场景如下：代理人销售辅助：利用AIGC技术，保险公司可以为销售人员构建智能化保险销售辅助机器人，通过自然语言交互，为销售人员提供个性化的保险销售建议和支持。机器人可以分析客户的需求和情况，为销售人员提供最佳的销售策略和方案，提高销售效率和客户满意度。营销素材设计：利用AIGC技术，保险公司可以提供快速生成文案，比如广告语、口号、邮件、短信、微信公众号文章等，也可以与类似MidJourney等AI工具相结合，自动生成宣传海报、宣传视频等视觉内容，提升营销素材的生成效率。保险产品推荐：利用AIGC技术，保险公司可以构建智能化保险产品推荐机器人，通过自然语言交互，为客户提供个性化的保险产品推荐和购买建议。机器人可以通过分析客户的需求、偏好、风险承受能力等信息，快速准确地推荐适合客户的保险产品，提高保险销售效率和客户满意度。保险产品咨询：利用AIGC技术，保险公司可以构建智能化保险产品咨询机器人，通过自然语言交互，为客户提供快速、便捷的保险产品咨询服务。机器人可以回答客户关于保险产品的各种问题，包括保险种类、保险期限、保险条款、保费等，为客户提供全天候在线的咨询服务。总之，AIGC技术在保险市场营销方面的应用，可以为保险公司提供更加智能化、个性化和便捷的营销服务，提高保险销售效率和客户满意度，同时也为客户提供更加优质和全面的保险服务。代理人销售辅助当前保险代理人需要面对庞大而复杂的市场，如何精准地抓住客户的需求，提供符合其需求的保险产品，是保险代理人需要解决的一个重要问题。但目前应用AIGC技术辅助代理人销售的保险公司还不多，主要集中在一些方法的研究讨论。主要有以下帮助：智能客户需求分析：AIGC技术可以帮助保险代理人通过自然语言交互，智能化地分析客户的需求、偏好、风险承受能力等信息，了解客户的真正需求和偏好，从而精准地为客户提供符合其需求的保险产品。营销素材设计AIGC在保险产品营销素材设计方面也可以提供帮助。一些保险公司已经开始利用AIGC生成文案，比如广告语、口号、邮件、短信、微信公众号文章等，以更好地推广他们的产品。AIGC可以生成大量的文案，并且可以基于不同的目标受众进行优化，从而提高文案的转化率。此外，AIGC也可以通过和其他相关AI工具结合，自动生成各种场景下宣传图片和视频，从而更好地呈现保险产品。AIGC不但可以自动生成个性化文案、图片及视频，还可依靠其学习及推理能力，对内容进行敏感词等合规性审查，从而协助保险公司设计销售并审核页面。除了保险产品营销素材设计，AIGC也可以用于制作保险知识普及的文章和视频。AIGC可以通过整合海量的保险知识，生成易懂易学的保险知识普及内容，从而提高客户对于保险的了解和认知水平。智能化的客户服务：AIGC技术可以帮助保险代理人构建智能化的客户服务机器人，通过自然语言交互，为客户提供快速、便捷的保险产品咨询和客户服务。机器人可以回答客户的各种问题，包括保险种类、保险期限、保险条款、保费等，提高客户满意度和保险销售效率。数据分析和预测：AIGC技术可以帮助保险代理人分析海量的数据，从中挖掘出有价值的信息，为代理人提供更加精准的客户洞察和预测，以便代理人更好地制定保险产品营销策略和行动计划，提高保险销售效率和客户满意度。综上所述，AIGC技术在保险代理人进行产品营销活动中，可以帮助代理人更加精准地了解客户需求，提供个性化的保险产品推荐和购买建议，同时也可以为代理人提供智能化的客户服务和数据分析预测，提高保险销售效率