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    生成式人工智能将给保险行业带来什么?
    作者:管理员 发布于:2023-05-25 19:23 文字:【 】【 】【

      2022年11月,美国初创公司OpenAI推出了ChatGPT,再度掀起了全球对生成式人工智能(AIGC)的关注热潮。这款运用人工智能(AI)驱动的高级自然语言处理工具仅上线个月后,月活跃用户数就突破了1个亿,成为人类历史上用户数增长最快的消费级应用。

      5月25日,贝壳财经记者注意到,近期,由众安保险联合众安科技发布了保险业首份《AIGC/ChatGPT保险行业应用白皮书》(以下简称《白皮书》)。

      其中提到,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,《白皮书》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。

      AIGC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,与传统机器学习算法相比,AIGC有更强大的创造能力。

      若充分利用AIGC的优势特点,可以为保险公司在保险产品、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。

      AIGC到底能为保险业做些什么?以保险产品设计为例,《白皮书》称,AIGC模型在以健康险、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。比如在风险因素识别上,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;在个性化建议上,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。

      《白皮书》还指出,AIGC可赋能保险市场营销服务的应用场景,比如在保险产品推荐上,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。

      在国际上已有类似的应用,比如2015年创立的以人工智能为特色的互联网保险公司Lemonade,该平台打造基于GPT-3技术面向用户的销售机器人玛雅(AI.MAYA),当客户有购买保险的意图时,只需与玛雅约两分钟的简单聊天便能识别与处理客户信息,推荐适配的保险产品及报价,促成交易的达成。玛雅还通过向客户提出有限且高质量的问题,并根据回答进行算法调整,后续可大幅度减少客户管理时间。

      在理赔环节中,AIGC也可以用于提升理赔工作效率和客户满意度,《白皮书》称, AIGC可以自动评估理赔金额,通过机器学习和数据分析技术,根据保险条款、索赔信息和历史数据等因素,自动计算理赔金额,从而提高理赔效率和准确性。

      据了解,目前,众安保险已经将AIGC技术用于碎屏险审核协助,通过对碎屏核保照片筛选,根据多维风险特征将其分为不同风险等级,采取不同的审核策略。

      不过,《白皮书》也提醒称,尽管AIGC在诸多场景下展现出强大能力,但其限制和风险不容忽视。

      比如,在安全风险与数据保护方面,《白皮书》提到,企业问答助手涉及企业敏感数据传输和存储,需注意数据安全保护。AIGC大模型也存在被恶意攻击的风险,如注入有害数据或使用攻击性文本。在使用生成式AI时,需要对数据进行加密和安全措施,保护企业和客户敏感数据。

      此外,在代码自动补全限制上,《白皮书》提醒称,AIGC在复杂编程语言和框架方面准确性可能不高,无法完全替代人工编写。此外,AIGC可能产生不必要的代码、泄露机密信息、引入安全漏洞等,开发者需适度依赖AIGC以发挥人与AI的互补作用。

      因此,《白皮书》建议,在实际应用中,企业应全面考虑数据质量、语义理解、安全风险、误解风险、用户需求等问题,确保模型的准确性和可用性。同时,开发者和使用者需掌握相应技巧和经验,结合人工智能和人类判断,实现最佳的协同效果。

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