.57 5. 理赔处理与优化...................................................................................................................................................................63 5.1 自动化理赔流程....... ...........65 5.2 理赔图像与文本识别..............................................................................................................................................71 5.3 理赔欺诈检测................ 品定价策略。其次，在客户服务与营销领域，AI 大模型可以通过自 然语言处理（NLP）技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销，显著提升客户满意度与转化率。此外，在理赔处理与反欺诈方 面，AI 大模型能够快速识别异常行为，提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 技术在保险行业的应用有望在未来 五年内为全球保险市场带来超过 1.3 万亿美元的经济价值。这一数 据充分证明了

实战场景二：行业智能化 某股份制银行：AI算力资源池建设实践 方案亮点 / HIGHLIGHTS 实施效果 / IMPLEMENTATION RESULTS 客户通过夯实AI中台国产GPU算力底座，在营销、理赔、风控、客服、业 务运营等领域深挖业务价值，并科学系统地开展大模型相关的人工智 能应用，深化推进AI项目应用，形成规模化效益。 某保险公司 构建国产AI集群算力平台 方案亮点 / HIGHLIGHTS 具有持续发展能力的国产AI算力资源，为人工智能技术的发展 提供充分的算力服务保障，赋能客户服务领域的AI智能应用。 某财险AI中台底座以通用车险业务模型、地址识别模型、车牌 识别模型等为“地基”，以“客服+理赔+承保”等业务领域模型 为“框架”，在AI建立过程中需引入国产GPU资源池建设。 某头部券商每日需处理海量的金融数据，对于精准的市场趋势 预测、风险评估以及智能投顾服务有着极高的需求。 经过 BACKGROUND 海光DCU千卡算力集群应用于保险AI中台，实现传统模型和 大模型多种应用场景国产迁移替代。 大部分框架可无需迁移或工具实现一键转换，提升使用效 率，减少迁移成本。 为未来支撑车险理赔业务每年数亿次的调用算力需求奠定 基础。 效率提升：大幅提高工作效率，为用户提升服务智能化、运营 精益化、风控精准化。 海量数据：提升数据智能处理能力，满足海量数据处理需求。 安全合规：全

工程立项评审 工程投资计划评审 工程合同审核 工程现场验收 投资资金计划管理 资产实物管理  资产主数据维护  在建工程核算  资产新增核算  资产报废和处置  资产投保和理赔  固定资产折旧计提  资产减值  固定资产原值调整  资产租赁核算  资产月结 日常交易处理基础 数据提供 管理报表分析 税金申报与缴纳  主数据审核与维护  一般总账核算