數字金融之于保險行業,正經歷一場革命。隨著人工智能發展到“ChatGPT”階段,大模型被視為金融科技創新與發展的“核動力”,有望在推動保險業服務個性化、價值鏈效率提升、決策科學性等方面發揮重要作用,成為助推保險業數字化轉型的核心力量。“在大模型時代下,如何推動數字金融創新”,已成為險企必答的行業之問,時代之問。

作為互聯網保險企業,泰康在線自誕生就帶有數字化基因,站在保險業全面加快提升科技能力、推進數字化轉型,以高質量發展譜寫數字金融大文章的歷史節點,泰康在線以風險管理、產品定制、客戶服務等具體應用場景為突破點,深度擁抱大模型技術,翻開了數字保險新篇章。

大模型技術數字保險實踐,“穩”字當先

保險業作為經濟“減震器”和社會“穩定器”,在分散經濟風險、維護社會穩定與強化民生保障方面具有重要作用。對險企而言,穩健經營是重中之重,特別是發力保險數字化過程中,也要防范新技術應用帶來的風險。在AI項目推動中,泰康在線以數據安全為“針”,數據能力為“線”,穩步推進大模型技術持續進步。

大模型技術的基礎之一是數據,然而長期以來,數據的挖掘利用一直是桎梏保險業數字化轉型的癥結所在。原因在于,盡管保險業經營鏈條較長,數據規模較大,但由于業務細分繁多且獨立運營與管理,導致大量數據散落在不同業務端口,形成各自為營的數據孤島,并存在質量參差不齊、格式不統一、彼此連貫性弱等諸多問題,可用性差。

自2022年起,泰康在線開始潛心解決數據問題,截至目前,已建成統一的數據資產目錄和數據治理工具。兩年間,泰康在線一方面持續加強數據安全管理,豐富數據開發工具,降低數據使用門檻,另一方面根據業務需求打造豐富的數據產品矩陣,賦能業務端運營,數據資產管理能力在實踐中得到了驗證,這為后續數據開放和數據資產入表打下了基礎,也為泰康在線對接“大模型”創造了可靠條件。

與此同時,在大模型技術的應用方面,泰康在線在確保數據的隱私性和安全性前提下,穩健推進。如對泰康在線應用“大模型”所依賴的知識庫進行嚴格分級,內部參考數據通過專人維護,確保系統給出答案的準確性;外部參考數據則附帶數據來源,方便后續追溯。同時,開啟關鍵詞過濾機制,針對惡意問題、復雜問題,進行審慎性回避,以平滑現有人工智能水平不足可能導致的應答風險。

大模型應用保險全價值鏈,泰康在線數字化能力迭代升級

保險業是個長鏈路行業,保險業數字化轉型的意義在于,依托金融科技提升整個鏈路的運行效率。當前,大模型作為前沿技術,為險企優化產品設計、提升營銷和服務效能、提升客戶體驗等帶來了新的可能。

在穩健的數據基座支撐下,泰康在線不斷提升大模型含量,將大模型研發重點放在專業知識和信息的收集與組織、交互式問題的設計、應用接口的封裝上,實現了大模型技術在車險智能培訓、智能客服知識庫、智能問數、渠道銷售、全球互聯網財產險知識庫五大業務板塊落地應用,極大提升了場景業務的數字化水平與運行效能。

如在車險理賠環節,由于業務的繁雜性和瑣碎性,在傳統實操中,險企不得不以龐大的人員投入來對抗每時每秒都在接入的巨量理賠訴求。為解決這個問題,泰康在線打造了車險智能培訓系統,首先劃定知識的范圍,選擇有規律、能長期使用、有傳承價值的數據,統一存儲,確保可溯源;然后提供標準的輸入格式,確定知識準入機制,打造高質量的知識內容,并最終借助該系統實現了車險理賠的智能響應。

在數據復雜且需高頻實時響應的客服環節,泰康在線充分利用大模型的檢索能力和推理能力,在生成答案時,通過F&Q、文檔檢索、外部搜索等多層次的查詢方案,在高質量數據要求下,實現針對用戶千差萬別的個性化問題和訴求,不限制提問范疇的穩定且準確的智能響應。甚至對于冷門問題,系統也不會委婉拒絕,而是利用綜合檢索能力,最大程度提升答案的時效性和準確度。

在智能問數方面,為方便業務分析人員清晰知曉企業數據目錄,快速進行業務分析,提高管理分析效率,泰康在線創立了引導式語義搜索能力:根據用戶歷史提問記錄,結合特定的業務場景,建設支持多輪會話的智能問數機器人,為客戶提供更便捷的使用方式。

縱觀保險行業,數字金融的歷史車輪正滾滾向前:原中國銀保監會印發《關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》,強調要“全面推進銀行業保險業數字化轉型,推動金融高質量發展”;2023年,中央金融工作會議明確提出要做好“數字金融大文章”;2024年,二十屆三中全會《中共中央關于進一步全面深化改革 推進中國式現代化的決定》中,多次提及發展數字金融。泰康在線與前沿科技的結合也在不斷深化:將“數字人技術+大模型”應用于保險業務的圖像和視頻處理,提升客服質效;在核保過程中融入大模型智能化生成功能,實現理賠效率蝶變……數字保險的時代,帶著數字基因而生的泰康在線值得期待。