大模型技术深度赋能保险行业白皮书151页（2024）

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大模型技术 深度赋能保险行业白皮书 （2024） 阳光保险集团股份有限公司 清华大学五道口金融学院 中国保险学会 科大讯飞股份有限公司 2024年10月 PREFACE 前 言 � 在人类科技发展的历史洪流中，2023年无疑是大模型技术取得突破性进展的元年。 ChatGPT的问世，如同一颗石子投入平静的湖面，激起了全球科技领域的滔天巨浪。它不 仅深刻改变了人机交互的方式，更预示着一个由大模型引领的智能新时代的到来。比尔· 盖茨的赞誉、马斯克的断言以及马化腾的深刻洞察，都从不同角度揭示了大模型技术对于 人类社会发展的深远影响。而国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理 暂行办法》，则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业，这一技术革命同样引发了深刻的变革。国内外众多保险公司和保险科技 公司，如阳光、人保、平安、国寿、泰康、瑞再、安盛、安联等，纷纷投身于大模型技术的研发 与应用，积极探索其在保险业务中的无限可能。阳光保险集团作为行业的先行者和探索 者，于2023年初率先启动了“阳光正言GPT大模型战略工程”，旨在通过大模型技术的深度 应用，推动保险业务模式的重塑与升级。 经过一年的实践与沉淀，可以看到，2024年是大模型技术在各行各业的应用落地之 年。这一年，我们见证了大模型技术从理论探索走向实际应用，从概念验证进入规模化部 署的关键阶段。因此，本年度《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》的编写，不仅是对过 去一年技术发展的总结与回顾，更是对未来应用前景的展望与规划，旨在为保险行业的智 能化转型提供技术参考和实践建议。 白皮书基于阳光保险的大模型落地实践经验，深入剖析了大模型技术在保险行业的落 地应用路线。我们详细阐述了数据准备、模型精调、工程化适配、模型评测等关键环节的技 术要点和注意事项，为行业同仁提供理论指导和操作建议。除此之外，成功的落地应用需要 保险公司和科技公司紧密合作，共同构建开放、共享、协同的创新生态。这些内容为保险行 业探索大模型技术的应用提供了宝贵的经验和启示。 在优秀案例展示部分，白皮书通过一系列具有代表性的案例，充分展示了大模型技术 在保险行业的广泛应用场景和显著价值。这些案例涵盖了客户服务、理赔定损、营销推广、 承保核保等多个方面，它们充分证明了大模型技术在提升服务效率、优化客户体验、降低运 营成本、增强风险管理能力等方面的巨大潜力，为保险行业的智能化转型提供了有力的实 践支撑。 更重要的是，我们深刻认识到大模型技术与保险行业的深度融合，不仅将推动保险业 务模式的深刻变革，还将重塑保险行业的竞争格局和生态体系。通过精准预知风险、主动管 理风险，大模型技术将助力保险公司实现从“粗放预测”向“精准预知”、从“等量管理”向“减 量管理”的转型升级。这一转变不仅将提升保险公司的核心竞争力，还将为消费者提供更加 个性化、高效、便捷的保险服务，推动保险行业向更高质量、更高效率、更高附加值的方向 发展。 在全球金融格局深刻调整、中国经济高质量发展的背景下，保险业作为国民经济的重 要支柱和风险管理的重要力量，必须紧跟时代步伐，把握科技革命的历史机遇。我们希望通 过本白皮书的发布，为保险业做好科技金融和数字金融两篇大文章提供有力支持，推动保 险行业从科技赋能向科技引领的转变。同时，我们也呼吁行业同仁和合作伙伴加强交流与 合作，共同推动科技保险和数字保险的发展，共创保险行业的美好未来！ 最后，我们要诚挚感谢所有参与白皮书编写的专家学者、行业同仁和技术伙伴。正是大 家的共同努力和无私奉献，才使得这本白皮书得以顺利问世。我们将继续秉持开放、合作、 创新的精神，与各界携手共进，共同书写保险行业智能化转型的新篇章！ � CONTENTS 目录 1.引言· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 9 1.1 大模型技术近一年的发展演变· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 9 1.2 大模型技术在保险行业的应用现状及成效···············21 1.1.1 数据：多措并举缓解短缺状态· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 10 1.1.2 算力：单芯片算力达新高，国产化初具规模· · · · · · · · · · · 12 1.1.3 模型：多模态崛起，端侧模型影响未来终端应用· · · · · · · · 14 2.1 全球保险行业的发展趋势· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.1 保险业面临前所未有的挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择· · · · · · · · · · · · · · · · 28 2.2 国内外相关政策分析· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 30 2.2.1 国内政策密集出台· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 30 2.2.2 国际政策与影响· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 34 2.3 保险业数智化转型进展· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 35 2.3.1 保险业数智化转型是一个全方位多层级的渐进过程· · · · 36 2.3.2 保险业数智化转型进展· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 37 3.1 大模型落地路线· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 43 3.1.1 落地路线方法论· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 43 3.1.2 关键环节及技术· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 45 1.2.1 应用现状· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 21 1.2.2 应用成效· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 23 1.2.3 面临挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 25 � 2.战略视野与行业篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 3.保险业落地实践篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 43 1.1.4 应用：日益广泛深入，多领域齐头并举· · · · · · · · · · · · · · 17 3.2 保险垂直领域大模型构建及评测· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 52 3.2.1 保险垂直领域模型构建· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 52 3.2.2 保险垂直领域大模型评测体系· · · · · · · · · · · · · · · · · · · 56 � 4.1 综合治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 65 4.2 训练数据· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 66 4.2.1 安全风险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 66 4.2.2 治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 67 4.3 算法模型· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 68 4.3.1 安全风险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 68 4.3.2 治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 69 4.4 系统平台· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 70 4.4.1 安全风险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 70 4.4.2 治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 70 4.5 业务应用· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 71 4.5.1 安全风险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 71 4.5.2 治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 72 4.6 伦理与合规· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 73 4.6.1 安全风险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 73 4.6.2 治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 74 4.大模型安全风险与治理篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 63 5.1 大模型优秀应用案例 ‒ 国内篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 77 5.1.1 阳光保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 77 5.1.2 中国人保· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 81 5.1.3 中国人寿· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 82 5.1.4 平安保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 93 5.1.5 泰康养老· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 97 5.1.6 中国太保· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 99 5.1.7 华农保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 104 5.1.8 众安保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 113 5.1.9 信美相互人寿· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 114 5.场景应用与效果篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 75 � 5.1.10 元保· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 121 5.1.11 中科万国· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 123 5.1.12 香港富卫集团· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 126 5.2.2 安盛集团· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 128 5.2.3 安联集团· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 129 5.2.4 丘博保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 130 6.1 大模型应用趋势· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 135 6.1.1 应用模式：由Chatbot向AI Agent演进· · · · · · · · · · · · · 135 5.2 大模型优秀应用案例 ‒ 国际篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 127 5.2.1 瑞士再保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 127 5.2.6 第一生命· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 131 5.2.7 好事达保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 132 5.2.8 奥斯卡健康· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 132 5.2.9 考贝尔· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 133 5.2.5 怡安保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 131 6.1.2 应用场景：由非决策类场景向决策类场景过渡· · · · · · · 135 6.1.3 多模态大模型：落地应用潜力巨大· · · · · · · · · · · · · · · · 136 6.2 行业实践建议· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 139 6.2.1 明确应用场景与目标· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 139 6.2.2 多因素考虑选择落地技术路线· · · · · · · · · · · · · · · · · · 141 6.2.3 分阶段实施与长期持续优化· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 142 6.2.4 关注政策导向与合规要求· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 143 6.2.6 强化技术合作与生态建设· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 145 6.2.5 加强数据安全和隐私保护· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 144 6.1.4 大模型与小模型：互相补充，协同合作· · · · · · · · · · · · · 137 6.1.5 AI代理：推动行业生产力智能升级· · · · · · · · · · · · · · · · 138 6.未来展望与建议篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 135 � TABLE OF CONTENTS 图目录 大模型产业图谱· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 9 图1 保险业大模型应用成效初现· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 22 图2 国内人工智能政策· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 30 图3 阳光正言GPT技术架构图· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 53 图4 S-Eval评测体系架构图· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 59 图5 S-Eval评测方法示意图· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 60 图6 S-Eval评测层级· · · · ·