1 埃森哲报告：AI 赋能保险，三大应用场 景如何重构价值链？ 人工智能(AI)使机器能够模拟和增强人类智能，它的出现正值保险和其他行业 数字化转型之际。尽管人工智能技术仍处于发展阶段，但在现实世界中，它 已应用于不同行业。人工智能正被用来解决各种各样的挑战，它使机器和系 统之间的交互更智能、更简单。 保险公司也逐渐进入这一领域，新一代人工智能技术有望帮助保险公司重新 定义其工作 •保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源； •保险公司应该改变现有工作方式，包括采用 RPA(机器人流程自动化)以及智 能决策支持系统； 2 •保险公司要允许人工智能在整个价值链中创造性地利用数据，挖掘所有数据 集中隐藏的价值。 AI 三大应用场景：人力资源+流程管理+数据分析 “人工智能”一词包含许多不同的技术和能力。我们可以将人工智能定义为：能 够感知、理解、行动和学习 现 产品创新，保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。 5 人力资源——利用人工智能，让员工合理分配时间，提高他们的工作效率。 通过 20%的非例行工作，创造出 80%的价值。 流程管理——重新审视商业模式和工作流程。通过智能机器不断审查端到端 流程，并应用“智能自动化”来改进和优化现有流程。 数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务

人工智能技术在智能投顾中癿应用 神州泰岳 张瑞飞 金融资讯大数据服务 用智慧发现信息价值 Discover information 用智慧发现信息价值 Discover information 金融资讯大数据 利用人工智能分析挖掘技术，针对金融市场信息获取和分类需求，实现金融资讯大数据癿采集、检索、 路透、万得、彭博、 合作机构数据（保 险、证券等） …… 网页、社交媒体、 论坛 …… 第三斱数 据 文档、图片、影 音 …… 资金、财务、信 贷、员工…… 用智慧发现信息价值 Discover information 日志、交易报文 … … 宏观数据 GDP( 国内生产总值 ), 变劢率 ;CPI( 居民消费价格指数 ), 变劢 率 ;PPI( 工业生产价格指数 ) 数据采集范围可定制 用智慧发现信息价值 Discover information 数据范围 数据范围 Discove r 用智慧发现信息价值 information 大数据 ODS 存储区 内存网 格 （ Ignit e ） 数据 分析 非结构

供应链亟待重塑 通向自主智能供应链 自主智能供应链的挑战 实现运营绩效的全面突破 何为自主智能供应链？ 引领未来： 开创价值新高地 自主化征程： 当下现状与未来十年 前言 05 25 04 18-24 17 06-07 08-09 10-16 实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能 部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的 透明度。若缺乏端到端的可视性，即使是最先进 的AI系统也难以创造真正的价值。对于诸如自主 化AI（agentic AI）这类新兴系统而言，这一点尤为 关键，因为它们并非简单遵循固定指令，而是需要 统筹协调复杂的任务流程。 其二，简化流程。那些善于精简运营、标准化 速地适应变革，并加速AI的学习周期。在当今的市 场格局中，这些无疑是一种核心的竞争优势。 我们对全球1000名企业高管的调研进一步 印证了这些关键战略举措的必要性。调研表明， 自主智能供应链正是价值创造的新高地。近三分 之二的受访企业计划在未来十年内大幅提升供应 链的自主化水平。 由此产生的财务效益十分可观。本次调研的 受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望 增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运

DeepSeek R1 671B 的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中，可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ） 决 策赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， Test time Scaling n DeepSeek 可以通过 API 接口或者数据中台架构，实现与传统银行技术系统的数据交互，从而实现各类业务高效高质的无 缝对接，有望释放海量私域数据价值。 Post-Train 阶段大规模强化学习的训练方法使模型拥有了更强的自主推理能力， 不 再依赖传统提示工程。根据 DeepSeek 的官方使用指南， 在使用模型时不建议添加系统提示（ system 力 理解金融应用的“降本增效 - 价值创 造 - 决策赋能”三个层次 2 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。其中当下应用最广 泛的是降本增效， 即 AI 对简单人力的替代，具体场景可能包括智能客服、简单的办公文件问答与内容生成等。随着模 型能力提升将展现真正的价值创造能力，即 AI 对高价值人力的赋能， 具体场景可能包括办公 Agent

在线客服：简单的被 动 响应，一问一答 • 在线助理：专业咨询、 售前交互、售后服务、 行业洞察等 • 在线客服：以售后服 务 为主 更主动的 双向交互 更丰富的 价值场景 更长期的 伙伴关系 1,800 基于人工智能与自然语言处理技术的在线智能助理产 品用户不断增加 虚 拟 个 人 助 理 (VPA) 将改变手机 用户与设备的互动 方式 ，并成为日常 在重视在线交互的场景中，智能助理能够提升沟通效 率和用户体验，创造商业价值 在 场景示例 线 （非穷尽） 交 互 需 求 度 鞋类箱包 日用百货 食品 家电数码 物业服务 家政维修 家居家纺 闲聊 领域知识专业度 医疗健康 金融理财 IOT 助 手 服装 我们利用人工智能技术打造了两款核心产品，提高客 户沟通效率和提升商业价值 提供语义、对话、推荐等技术解决方案 智能助理产品的特点 目 录 • • 对一段文本对应的向量进行转换， 转换时使用上下文信息 通常使用 CNN 或 RNN 从编码后的向量中提取对预测有 价值的信息 输出为一个固定维度的向量 基于深度学习的自然语言处 理框架 • 基于输入向量产出最终的预测 [Honnibal 2016] 3. Attend 4. Predict 1.

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 专属大模型，如奇富GTP和 AntFinGLM，这些模型在数据整合与分析、风险管理、个性化产品定制、智能投顾等方面展 现出强大的价值。中国人保发布“数智灵犀-人保大模型”，阳光保险发布“阳光正言GPT”， 在客户服务、保险销售、核保理赔等方面展现了极大的应用价值。据报告，2024年金融AGI 市场规模已达到3.8亿元，同比2023年增长7倍以上，显示出金融大模型市场的快速增长 势头。 （2）医疗行业 关键阶段。在保险行业，大模型 的应用同样由初步探索逐渐走向深入发展，其成效与价值日益显现。 1.2 大模型技术在保险行业的应用现状及成效 自ChatGPT震撼登场以来，保险行业迅速响应，纷纷在生成式AI领域精心布局并加速 实践落地。据麦肯锡观点，目前在保险价值链的各个环节，都已出现灯塔用例，大模型应用 的价值和效果初步显现。 1.2.1 应用现状 �� 通过深入追踪分析保险企业

微课随学：微课形式体现，通过碎片化时间学 习，让学习党课无时无刻。  学而致用：每个课时学习完成都有匹配课时内 容的考试，时刻了解党员学习成果。  寓益于学：信息展示、交流互动，帮助党员收 获更高价值，多维度的排行榜机制，促进创新 争优。 平台功能 党校及教育学习  权威、专业、丰富、生动的教育资源  支持课程定制和学习，满足专项培训需求  定制任务式学习与自由选修相结合，因材施教 教育学习 平台功能  打造特色党建资讯、支部风采展示平台  构建丰富多彩的图、文、视频展示专栏  待办事项提醒、投票管理，更便捷的资讯管理  可根据需求定制主题及分类，探索更多应用价值  支持评论、点赞、多渠道分享功能 党建资讯管理 党建资讯 待办事项 平台功能 线上投票  示范创建  支部风采  联建共建  特色展示 品牌创建 支部风采 平台功能 虚拟展厅程序后续可拓展延伸，打造元宇宙党建展厅  不受空间影响，展陈内容更丰富，宣传、教育面更广  可设置多样化互动，展陈方式更多元  不受地理位置影响，观看更便捷 --VR 虚拟学习展厅 3 方案优势及价值  更专业实用的党务工作工具，并有标准化规范化的 党务工作指引，指导三会一课、谈心谈话、公益活 动等各项工作开展；  提供丰富的党员教育学习内容和激励机制，助力基 层党员学习更便捷、更有成效；

此外，在供应链管理方面，AI 智能体能够实时监控库存水平，预测 市场需求，并自动调整采购计划，以确保供应链的高效运转。 其次，商务 AI 智能体的应用不仅限于单一的业务环节，而是能 够贯穿整个企业价值链。从市场营销到财务管理，从人力资源管理 到产品研发，AI 智能体都能够通过智能化的数据处理和分析，帮助 企业实现精细化管理和创新驱动。例如，在市场营销中，AI 智能 体可以通过社交媒体数据分析，识别潜在客户群体，并精准投放广 内部协作 智能任务分配、流程自动化 提高协作效率，优化资源配置 市场营销 精准营销、个性化推荐 提高转化率，降低营销成本 通过以上分析可以看出，AI 智能体在多个商务场景中的应用能 够为企业带来显著的价值。因此，制定和实施符合企业需求的 AI 智能体应用服务方案，对于企业在激烈的市场竞争中取得成功至关 重要。 1.2 目标与范围 本次商务 AI 智能体应用服务方案设计的核心目标是通过智能 业务流程自动化：通过 AI 智能体自动处理重复性高、规则明 确的任务，如订单处理、库存管理和财务核算，降低人工成本 并减少错误率。  智能决策支持：利用机器学习和大数据分析技术，从海量数 据中提取有价值的商业洞察，协助管理层制定更科学的战略决 策。  智能客服系统：部署基于自然语言处理（NLP）的智能客服， 支持多渠道、多语言的即时响应，解决客户问题并收集反馈， 进一步提升服务质量。 

........................................................................................142 8.1 应用价值总结....................................................................................143 8.2 实施建议 小型金融机构，都可以通过部署 DeepSeek 技术实现业务的智能化 升级，提升运营效率并降低风险。 通过以上技术特点和应用场景的描述，可以看出 DeepSeek 在 金融银行领域具有广泛的应用潜力和实际价值。其先进的技术手段 和灵活的部署方式，能够为金融机构提供全方位的智能支持，推动 行业向更加高效、智能的方向发展。 1.2 金融银行业务挑战 在金融银行业务中，随着全球经济的快速发展和客户需求的日 在贷款审批流程中，DeepSeek 将审批时间缩短了 50%，同 时将不良贷款率降低了 15%。 综上所述，DeepSeek 在金融银行业的应用不仅可以提升运营 效率、优化客户体验，还能显著降低风险，为银行带来更高的商业 价值。随着技术的不断成熟和应用的深入，DeepSeek 将成为金融 银行业数字化转型的核心驱动力之一。 2. DeepSeek 技术基础 DeepSeek 技术基础构建于先进的深度学习框架之上，结合了