埃森哲报告:AI赋能保险,三大应用场景如何重构价值链?pdf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 定义其工作方式,打造创新产品和服务,提升客户体验。与此同时,这一传 统行业接受新技术仍面临多方的挑战。 无论是用智能自动化取代重复性的手动操作,还是帮助员工增强判断能力, 改善与客户之间的互动,抑或是设计出智能产品,技术都将推动保险公司的 发展,帮助他们持续地盈利。动脉网(微信号:vcbeat)编译了埃森哲发布 森哲发布 的“AI+保险”行业报告,该报告的重点包括: •人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程,设计创新产品,提升客户体验; •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。 创造全新的收入来源。 如果保险公司将人工智能重点应用于人力资源、工作流程和数据管理方面, 那么他们将从中获得最大效益。 在保险公司面临巨大压力之际,人工智能领域正在取得飞速进展。竞争变得 异常激烈,新的竞争者正在颠覆现有的商业模式。受其他行业技术快速发展 的影响,消费者对保险公司的期望也会越来越高。 因此,保险公司必须找到提高运营效率、推动产品创新、改善客户和员工体10 积分 | 11 页 | 422.61 KB | 1 天前3
算力与场景双驱动,智能软件研发进入“平台 服务”融合新阶段 头豹词条报告系列智能软件研发行业可以分为四个阶段,萌芽期(1960-1969年),软硬件分离定价与软件工程概念的提出,为智能软件研发的独立发展和技 术创新奠定了基础;启动期(1970-2000年),独立数据库公司的崛起为智能软件研发行业在启动期奠定了数据处理与管理的基础;高速发展期 (2001-2021年),智能软件研发行业在高速发展期开始注重灵活、高效和响应变化的开发方法;成熟期(2022年至今),智能软件研发行业在 济繁荣的城市。尤为值得关注的是, 百强企业主要植根于京津冀、长三角、珠三角这三大经济高地,其占比分别为40%、31%、20%。 生产制造端 硬件与基础软件 上游厂商 七十年代初,独立数据库公司的崛起推动全球数据库市场快速崛起。 1981年,IBM推出了面向大众市场的IBM PC及其配套软件,该 里程碑事件标志着全新软件时代的开启。 IBM推出IBM PC及其配套软件,标志着智能软件研 深圳市科敏传感器有限公司 英伟达芯片科技有限公司 上海韦尔半导体股份有限公司 深圳市腾云芯片技术有限公司 北京奕斯伟计算技术股份有限公司 光谷云计算武汉有限公司 北京云尔计算科技有限公司 深圳市海思半导体有限公司 SK海力士半导体(中国)有限公司 江西兆驰半导体有限公司 品牌端 智能软件研发与开发 中游厂商 中国软件与技术服务股份有限公司 用友网络科技股份有限公司 北京金山办公软件股份有限公司 上海宝信软件股份有限公司10 积分 | 18 页 | 5.48 MB | 3 月前3
大模型技术深度赋能保险行业白皮书151页(2024)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 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 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20 积分 | 151 页 | 15.03 MB | 1 天前3
信息服务-AI Agent(智能体):从技术概念到场景落地...................................................................... 19 图 23 LeewayHertz 公司发展历程与合作公司 ........................................................... 19 图 24 LeewayHertz 的智能体产品架构 .. 在实际测试中,使用搭载 GPT4 的智能体模型查找新闻并进行总结梳理。这部分的 单次消耗是 42000 个 tokens,成本是 1.5 美元。在实际应用中,假设一天需要统计的股 票新闻大约有 120 家公司,则成本为 35.8 美元,按照汇率 1 : 7.14 折合人民币 255.5 元。而且智能体并不是完美的,在运行过程中出现幻觉或错误循环也是常事。例如智能 体在找不到合适新闻的时候会进行大量重复的内容输出,人工介入纠错又会增加一定成 企业级与常规生产力工作流程优化。当前市场上专注于垂直行业特定应用的初创公司仍 属少数,大部分代理技术开发的新兴企业主要面向企业客户,而非个人消费者。这些 Agent 初创公司希望用技术取代 SDR、软件工程师、合规分析专家、客户服务专员等多 个职位的职能。这一趋势的影响力将极为广泛且深远,不仅限于日常工作中对公司员工 的增加或取代,更会改变公司面向外界客户的交互形象,或使企业的运营方式与客户体 验发生改变。10 积分 | 33 页 | 4.71 MB | 1 天前3
人工智能技术及应用(56页PPT-智能咨询、智能客服)新时达以发行股份及支付现金相结合的方式 6. 是否构成上市公司重大资产重组: 构成上市公司重大资产重组 7. 本次交易对上市公司影响 本次交易将进一步优化公司业务结构、完善公司在运动控制及机器人业务领域的产业链、扩大 公司 业务规模、壮大公司主营业务, 有利于进一步提升上市公司的综合竞争能力、市场拓展能 力、资源 整合能力,进而提升公司的盈利水平,增强抗风险能力和可持续发展能力, 发展能力, 以实现公 司快速发展。 8. 本次交易尚需履行的决策和获得的批准 1 、上市公司召开股东大会审议通过本次交易; 2 、中国证监会核准本次交易; 3 、本次交易通过商务主管部门涉及经营者集中的审查。 用智慧发现信息价值 Discover information 数据分析 分析师:华魏 是否实施:计划 支付方式:发行股份、支付现金 被收购公司:背景久安建设投资集团有限公司 收购比例: 49.85% --- 研报名称:拟全资控股北京久安,增强公司市政工程实力 上下游: 1. 分析师:华魏 上下游:碧水源拥有污水处理技术人才及产品研发优势,双方属水处理产 业链上下游关系。 --- 研报名称:拟全资控股北京久安,增强公司市政工程实力 政策: 1. 分析师:庞琳琳 政策名称:水十条10 积分 | 55 页 | 5.54 MB | 1 天前3
DeepSeek洞察与大模型应用-人工智能技术发展与应用实践人工智能技术发展与应用实践 联通数据智能有限公司 史树明 2025年 -1- 目录 Contents 02 03 01 04 05 -2- • DeepSeek是私募量化巨头幻方量化旗下的一家大模型企业,成立于2023 年5月份。 • 幻方量化营收:作为中国头部量化对冲基金,曾管理资金规模超160亿美 元(2019年),年管理费收入超过3亿美元。 DeepSeek公司概况 -3- De 全球全端DAU近1.2亿;纳米AI搜索(原360)将其核心模 型换为DS 1月web端访问量登顶、APP端增速位列第2 • 某机构接国家FGW通知,全面评估DS影响,组织专 题论证会,重新评估基础模型选型,由原某公司大 模型为主,转为吸纳多家模型,重点引入DS • 山东省委书记于开年第一天工作会上,明确部署省 数据局研究DS,研究人工智能 • 某央企董事长在开年第一天即召集全管理层会议, 开展 AI 全面赋能生产运营工作部署 -13- 中美在AI领域的对比:企业 n 中美头部高科技企业的市值差距非常显著 n 我国AI独角兽的数量和估值落后于美国 n 头部高科技企业 n 美国7大科技公司市值:均在万亿美元以上,合计约18 万亿美元 n 中国7大科技公司市值:第一名5600亿美元,合计约1.4 万亿美元 n AI独角兽 -14- 中美在AI领域的对比:GPU芯片 中 美 l 英伟达:拥有A100、H100、B200等GPU芯片,性10 积分 | 37 页 | 5.87 MB | 6 月前3
金融-DeepSeek银行部署加速,AI金融应用迎来跃迁技术亮点:通过模型轻量化技术降低推理成本,计划围绕“领航 AI+ 行动”深化算力、数据与模型的协同创新 建设银行 技术落地:总行完成 DeepSeek 定制化训练,全集团推进生成式 AI 体系化应用。子公司通过总行平台按需调用模型,严禁自行接入外部模型,保障技术 可 控性 应用场景:建信理财率先探索资产配置优化、风险预警等理财场景,同时通过金融语义框架将“抵押率”“偿债覆盖率”等术语转化为业务逻辑,应用于 风险提示 n 中泰证券股份有限公司(以下简称“本公司”)具有中国证券监督管理委员会许可的证券投资咨询业务资格。 本报 告仅供本公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 n 本报告基于本公司及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料,反映了作者的研究观点,力求独立、客 观和公正,结论不受任何第三方的授意或影响。本公司力求但不保证这些信息的准确性和完整性,且本报告中 的资料、意见、预测均反映报告初次公开发布时的判断,可能会随时调整。本公司对本报告所含信息可在不发 出通知的情形下做出修改,投资者应当自行关注相应的更新或修改。本报告所载的资料、工具、意见、信息及 推测只提供给客户作参考之用,不构成任何投资、法律、会计或税务的最终操作建议,本公司不就报告中的内 容对最终操作建议做出任何担保。本报告中所指的投资及服务可10 积分 | 25 页 | 1.44 MB | 1 天前3
人工智能大模型保险行业应用评测报告(21页 PPT)度和稳定性,国内领先的保险科技平台——元 保,联合国内保险科技研究机构——分子实验室,共同发布《人工智能大模型保险行业应用评测报告》。报告特邀国内知名 高校专家学者、中国大地财产保险股份有限公司、众惠财产相互保险社等共同调研并撰写完成。 《报告》通过保险、法律、医疗等相关领域常规知识问题,测试大模型的基础能力,同时针对部分主要典型的应用能力设计 了保险业务场景设定及问题,以测试大模型 · · · · · · · · · · · · · 营销服务应用 营销话术优化 客服话术推荐 综合规划配置 营销素材设计 合规风控应用 智能核保 智能理赔 实时质检 评分说明 大模型名称 公司名称 百度 GPT- 3.5 GPT- 4.0 Claude 1 Claude 2 阿里巴巴 智谱华章 奇 虎 360 科 大讯飞 OpenAI OpenAI 适用于大多数人群。商业保险则根据个人需求和风险承受能力 , 提供不同程度和类型的保 障 , 具 有较高的灵活性。 5. 管理机构 : 社会保险由国家政府职能部门及其社会保险机构主管 , 具有强制性和公办性质。商业保险则由保险公司主办 , 属于市场化、私营性质。 总的来说 , 社会保险和商业保险在保障对象、性质、目的、保费负担者和管理机构等方面都存在明显区别。对于个人而言 , 社会保险是基础性的保障项目 , 而 商业保险则是社会保险的有力补充20 积分 | 20 页 | 3.47 MB | 1 天前3
实现自主智能供应链:2035年企业竞争的新高地实现自主化采购的关键。这些技术有助于更智能 某消费品公司:自主智能化实践初见成效 一家消费品公司通过实施自主智�供应链创造了显著价值。其工厂采用的AI批量生产健康监测 系统,通过根据生产周期、产品质量及能耗成本预测最优批次性能,成功实现了吨均成本下降。 在该公司的新项目中,每次派送的平均距离已缩短了15%,卡车利用率提升了近10%,显著增强 了物流效率。 此外,该公司还通过竞争性采购和价值链优化举措,例如,针对物料进行全球招标,以及在棕榈油 real 19 19 实现自主智能供应链 某高科技公司:迈向更智能、更自主的供应链之路 一家全球高科技公司亟需对其数据与决策 智能层进行升级,以便在整个供应链规模化应用 AI。在转型之前,供应链团队需要手动制定成千 上万的库存决策,依赖的是零散的数据和不一致 的流程,这严重拖慢了他们对缺货问题的响应速 度。针对这一痛点,该公司构建了一套智能决策 系统,能够自动诊断缺货和过剩库存,确定最优 知识与智能体层(即“数字核心”)的价值,展现 出它们在规模化应用AI以及实现劳动生产率、资 本改善成本和整体业务增长方面实现跨越式提 升的重要性。“数字核心”正在推动该公司实现自 主化运营,并在计划、物流、制造、财务和商业销 售等多个职能部门间统筹智能决策。得益于这些 努力,该公司正崛起为自主智�供应链管理领域 的行业领导者。 实现自主智能供应链 20 投资关键AI技术,加速规模化战略布局 要实现AI的规模化应用,需要在技术赋能方0 积分 | 28 页 | 2.74 MB | 3 月前3
审计领域接入DeepSeek AI大模型构建Agent智能体提效设计方案(204页 WORD)性日益凸显。根 据国际内部审计师协会(IIA)2023 年报告,78%的审计机构表示 现有技术工具难以应对跨系统数据关联分析需求,而监管机构对审 计时效性与准确性的要求却逐年提高,例如美国公众公司会计监督 委员会(PCAOB)将重大错报风险检测窗口期缩短了 30%。 审计行业当前的核心痛点集中在三个维度:首先,数据处理的 低效性导致人工成本居高不下。以财务报表审计为例,审计师平均 需要耗费 应用需要解决的核心矛盾:如何 在保持审计证据链完整性的前提下,实现技术赋能的实质性突破。 流程自动化(RPA)的局部应用虽能提升基础核对效率,但在 面对非结构化数据(如合同文本、邮件通信)时仍显乏力。某上市 公司审计案例显示,其采购循环审计中仍有 62%的供应商资质验证 需要人工复核扫描件,这类场景亟需具备多模态处理能力的智能体 支持。同时,审计质量控制的最后一公里问题突出,现有系统缺乏 对审计底稿逻辑完备性的自动校验能力,导致约 传统抽样方法对低于 5%发生频率的舞弊行为识别率不足 12%,而 全量数据分析能将该指标提升至 89%。 审计证据的时效性存在显著短板。传统手工处理流程平均需要 3-5 个工作日完成单个会计科目的核查,而上市公司季度报告涉及 的科目数量通常超过 200 个。这种延迟导致审计结论往往基于过时 数据,某证券监管机构统计显示,采用滞后数据的审计报告对财务 风险预警的误判率高达 34%。 人工判断的主观性引入系统性偏差。不同审计团队对相同会计10 积分 | 212 页 | 1.52 MB | 1 天前3
共 30 条
- 1
- 2
- 3
