南方財經(jīng)全媒體記者 鄭嘉意 北京報道

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生成式人工智能正在為金融領域注入新的生命力。

眾安保險與眾安科技共同發(fā)布國內(nèi)保險業(yè)首份生成式人工智能技術(shù)(AIGC)應用白皮書《AIGC/ChatGPT保險行業(yè)應用白皮書》(下稱《白皮書》)指出，盡管當前，AIGC仍舊處于早期階段，面臨數(shù)據(jù)安全、精準性、應用適配等多重困難。但未來兩年內(nèi)，我國的人工智能技術(shù)將取得新的發(fā)展成果，在內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)字營銷和客戶服務等領域，人工智能有望成為一個巨大的產(chǎn)業(yè)。

針對AIGC技術(shù)在保險行業(yè)的應用前景，《白皮書》指出，未來，AIGC將成為保險公司決勝于行業(yè)的重要戰(zhàn)略性資產(chǎn)。

“AIGC技術(shù)的優(yōu)勢在于通用型能力和交互能力，這些能力可以很好地賦能保險公司的營銷、促活等業(yè)務場景，讓消費者感受到更好的服務體驗。”眾安保險數(shù)據(jù)科學應用中心負責人施興天對21世紀經(jīng)濟報道記者表示，“從公司角度看，AIGC技術(shù)與傳統(tǒng)智能客服可以形成很好的互補。對確定性的問題，原有智能客服可以提供專業(yè)、準確的解答；AIGC可以對更為寬泛的開放性問題提供解答，通過交互，提升消費者的咨詢體驗。”

成功使用AIGC的關鍵在于找準應用場景

現(xiàn)階段對AIGC技術(shù)的應用上，施興天表示，最重要的找準應用場景。“我們很少涉及底層技術(shù)的研究，主要是站在巨人的肩膀上，包括該領域內(nèi)優(yōu)質(zhì)的國產(chǎn)化軟件和工具，對行業(yè)進程保持關注。更重要的是平臺開發(fā)和上層應用，對此，我們會考量技術(shù)現(xiàn)有的優(yōu)勢和局限性，再來結(jié)合落地的難易程度做推進。”

“從應用角度上面看，AIGC現(xiàn)階段有其獨特的優(yōu)勢和局限性。比如智能保顧場景中，AIGC技術(shù)有通用性能力、擬人化方式；但具體到如何解決一個理賠、投保案例，AIGC不見得是最優(yōu)解，因為它不具備專業(yè)的智庫或?qū)I(yè)領域的知識。”施興天表示，“我們不能期待現(xiàn)階段的AIGC技術(shù)解決所有場景的問題。”

但在需要與用戶發(fā)生交互的營銷、促活場景中，AIGC技術(shù)就能夠得到有效的應用。“用戶需要有新的輸入。比如，我們?nèi)粘？梢越o用戶提供一些健康咨詢、保險相關訊息，這些可以AIGC技術(shù)有很好的匹配——它們有自己的‘世界知識’，就可以生成很多內(nèi)容，我們不用預備大量的知識和數(shù)據(jù)庫。”

面向未來的具體使用場景，施興天指出，保險公司可以在三個方面強化布局。

一是提升AIGC使用場景中的研發(fā)與管理效能。“例如平臺化功能部分，我們到底需要使用國外的大語言模型，還是國內(nèi)優(yōu)秀產(chǎn)品或自主研發(fā)平替版本；再比如如何確保AIGC與客戶之間的交互在眾安在線的管理范圍之內(nèi)，如何確保數(shù)據(jù)的安全、準確。”施興天指出，“合規(guī)、安全對互聯(lián)網(wǎng)、金融行業(yè)來說是重中之重，我們需要在這方面有持續(xù)的投入。”

二是如何將AIGC技術(shù)與保險領域的知識、經(jīng)驗有機結(jié)合。“現(xiàn)在訓練一個模型有百億、千億的參數(shù)，訓練非常耗時，對于使用者進行模型精調(diào)造成了極大挑戰(zhàn)，模型的通用性和垂直領域的專業(yè)性也很難平衡。”施興天指出，“眾安在線在保險科技領域有技術(shù)優(yōu)勢，但從更宏觀的角度看，如何把定制化、專業(yè)領域的知識和大語言模型結(jié)合，仍是長期課題。”

三是具體的落地場景。“AIGC提供了一種新的交互方式，但并不成熟。想要結(jié)合眾安在線的具體業(yè)務場景去提升交互方式，可能需要改變一些當前的業(yè)務流程，這里涉及的場景包括保顧、營銷等。作為一家互聯(lián)網(wǎng)保險公司，眾安在線和客戶接觸的場景集中在線上，我們會根據(jù)與客戶接觸的優(yōu)先級去做AIGC的布局和投入，爭取讓客戶的交互體驗上一個新的臺階。”施興天表示。

AIGC的價值不止于“智能客服”

施興天對記者表示，對保險公司而言，AIGC技術(shù)的價值不只在于為客戶帶來更好的交互體驗，也在于賦能業(yè)務，增加鏈路整體效能。

以眾安在線為例。“對AIGC技術(shù)的應用，我們企業(yè)內(nèi)部的使用反而早于客戶端。”施興天表示，“作為一家快速迭代的科技型保險公司，效能是眾安在線的一切。我們希望提高效能、優(yōu)化定價，給予客戶更好的體驗，這是我們的競爭力。如何提升內(nèi)部各個環(huán)節(jié)的效率至關重要。”

施興天表示，經(jīng)過可行性研究后，在眾安在線內(nèi)部的客服總結(jié)、客戶標注、精算分析等環(huán)節(jié)，AIGC技術(shù)的使用都極大程度地提升了人工效率，使得企業(yè)有機會為消費者提供更好的服務和體驗。

一是客服總結(jié)。施興天表示，通常情況下，保險公司在接到服務、咨詢的電話，需要接待員人工生成一個小結(jié)，最后存檔，這些信息會流向后續(xù)其他的業(yè)務部門。“這一過程通常會耗費接待員15%的工作時間，但這恰恰是AIGC技術(shù)最擅長的——它們可以通過對自然語言的處理直接做總結(jié)，極大提升服務效能。這類效能的節(jié)省最后也將體現(xiàn)在客戶體驗上。”

二是客戶標注。在數(shù)據(jù)處理過程中，保險公司通常會對客戶意圖做識別。“有的用戶是來咨詢的、有的是退保的、有的是投訴的，我們需要通過標注對數(shù)據(jù)進行識別。以往，對于新的意圖識別，我們需要開一個會，要求數(shù)據(jù)、算法部門的同事參與，關注標注的數(shù)據(jù)、質(zhì)量，進行建模、分析，過程非常繁瑣。但現(xiàn)在，運營人員可以直接與類似ChatGPT的人工智能對話，極大提升發(fā)現(xiàn)問題、識別問題的效能。過往，這可能需要一周，現(xiàn)在只需要一兩天。”

三是精算定價和經(jīng)營分析。在產(chǎn)品定價和經(jīng)營分析的過程中，保險公司負責精算的人員需要瀏覽、提取大量的過往數(shù)據(jù)進行分析，這一過程需要專業(yè)技術(shù)員的支持，或精算人員需要熟悉代碼、編程等技術(shù)。施興天表示，“但AIGC技術(shù)經(jīng)過一定的指令輸入，可以把精算人員需要的指標和底層的數(shù)據(jù)做直接映射。例如，產(chǎn)品賠付率高的歸因問題，過往需要精算師做較為復雜數(shù)據(jù)提取與分析，但現(xiàn)在驅(qū)動AIGC就可以得到一些直接信息，大大縮小了時間成本。”

回顧AIGC技術(shù)在保險公司中的使用和發(fā)展，施興天表示，應當系統(tǒng)性地審視AIGC技術(shù)在業(yè)務鏈路中每個節(jié)點的作用，充分發(fā)揮大語言模型的通用型能力和交互優(yōu)勢。“我們內(nèi)部始終在系統(tǒng)性地看待AIGC技術(shù)，它不是一項‘黑科技’，但放在合適的場景會有很好的作用。關鍵是，如何將新技術(shù)的價值發(fā)揮到最大，適配具體的業(yè)務問題。”