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

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

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

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

1 编写单位（排名不分先后） 中讯邮电咨询设计院有限公司、华为技术有限公司、科大讯飞股份有限公司、 中国信息通信研究院、中国电信集团有限公司、中国移动通信集团广东有限公司、 上海天数智芯半导体股份有限公司、河南昆仑技术有限公司、四川华鲲振宇智能 科技有限责任公司、中国质量认证中心有限公司 编写组成员（排名不分先后） 马季春 王曼 施晶峰 王月 张建峥 图 12 智医随行大模型 3.2.4 金融行业 3.2.4.1 证券信创项目 AI 计算使能优化服务实践 Z 证券公司基于构建国产化算力需求，计划将部分大规模使用的推理模型进行迁移。此 项目目标为构建全栈 AI 信创能力，为该证券公司扩大行业影响力打下坚实基础。 Z 证券计划实现在华为昇腾服务器上运行推理服务，适配大模型如 Llama2/3、Deepseek 系列、chatglm3/4、qwen1 （三）快速上架：该证券公司 RAG 组件使用的向量与检索模型(Embedding、Reranker) 数量多样，适配工作量较大。项目采用基模 BERT+下游任务网络定制的技术路线，首次引导 基于向量模型的下游任务模型采用 ATB + PTA，支持 NLP 小模型创新。同时接口支持 OpenAI 格式，快速满足上架需求。通过切换服务化接口满足项目模型升级性能诉求。 （四）模型部署落地：该公司有自己的机器学习平台对接规范，产品发布的

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

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

了一批成 熟的竞争者，提供多种基于大模型的应用服务。例如，OpenAI 和 Google 等大型科技公司在大模型领域占据了重要市场份额，为企 业客户提供 API 接入服务。与此同时，市场上还涌现出许多初创企 业，它们快速响应市场需求，通过更灵活、专业的服务切入特定细 分市场。这些公司通常注重用户体验，提供快速上手的工具和良好 的客户支持。 为了评估市场机会与挑战，可以从以下几个角度进行分析： 大型企业：专业需求多样，追求定制化与集成化解决方 案。 2. 行业内需求： o 数据分析与决策提升。 o 自动化客户服务与支持。 o 个性化推荐系统的构建。 3. 竞争分析： o 成熟企业的市场占有率。 o 初创公司的特色与市场切入点。 4. 成长潜力： o AI 市场和大模型技术的发展趋势。 o 政府政策对人工智能行业的支持。 根据当前市场调研，预计未来几年大模型 SaaS 平台的增长将 主要集中在以下几个领域： 平台的产品设计和功能开发 提供了重要的依据。 其次，按照企业规模进行细分，我们可以将市场分为大型企 业、中小型企业和初创公司。大型企业一般具有更为丰富的数据资 源和资金支持，可能倾向于定制化的解决方案；而中小型企业可能 更关注成本效益，希望通过通用型产品来提高效率。初创公司则可 能寻求灵活性和创新性，以适应快速变化的市场。 再次，按照技术应用的不同，市场可以细分为：  自然语言处理：适用于聊天机器人、文本分析、语音识别等应

理。首先，DeepSeek 将通过机器学习算法对海量历史数据进行深 度挖掘，识别出潜在的交易模式和趋势，为交易策略的制定提供数 据支持。其次，DeepSeek 将实时监控市场动态，结合宏观经济指 标、行业新闻和公司公告等多维度信息，辅助交易系统做出更加精 准的买卖决策。此外，DeepSeek 还将引入自然语言处理技术，自 动解析和分析市场情绪，帮助交易者更好地把握市场情绪波动对股 价的影响。 在技术实 这一增长趋势主要得益于算法交易策略的不断创新以及机构投资者 对高效、精准交易工具的需求增加。 在市场规模扩大的同时，量化交易的参与者也日益多样化。除 了传统的对冲基金和投资银行，越来越多的资产管理公司、私募基 金以及个人投资者开始涉足这一领域。特别是在中国等新兴市场， 量化交易的渗透率正在快速提升。根据中国证券投资基金业协会的 数据，截至 2023 年，中国量化私募基金的管理规模已突破 1 面临着多方面的竞争对 手，主要包括传统量化基金、新兴科技公司以及大型金融机构的自 营交易部门。传统量化基金如文艺复兴科技（Renaissance Technologies）和 Two Sigma，凭借其深厚的历史底蕴和庞大的 数据分析能力，占据着市场的主导地位。这些公司通常拥有全球顶 尖的数学家和计算机科学家团队，采用复杂的数学模型和算法进行 交易决策。新兴科技公司如 QuantConnect 和 Alpaca，则以其灵

需求和多样化的业务场景；QAT 支持主流的对称加解密和非对称加解密算法，可广泛用于加速 TLS 协议的握手阶段以及后续数据块的加解密，提升 Nginx 服务以及其他使用 HTTPS/TLS 协 议的服务性能，适用于公司网关、加解密专用节点等场景；QAT 还采用了 plugin 的方式，灵活 适配 OpenSSL，让众多使用 OpenSSL 的客户能无缝切换到使用 QAT，轻松启用硬件加速能力。 eRDMA 网 小时不间断的数据处理业务提供了坚实保障，确保 了研发进程不受中断。 �� 4.2微帧科技 微帧科技（Visionular）作为领先的视频编码与超高清服务提供商，深耕视频编码、深度学习、图像处 理等领域 20 余年。公司拥有自研的核心编码引擎，为长视频、短视频、直播、RTC 等全视频场景提供 智能化解决方案，目前已与国内外 100 多家头部企业达成合作，每月处理视频超 15 亿分钟，覆盖从 云端到终端的全链路视频服务。 智能调度降本增效：通过采用任务触发弹性 + Spot 实例策略，微帧科技在非实时任务处理上 成本最多能实现降低 60%，资源利用率可提升至 85%。 �� 4.3嘎嘎射击 厦门真有趣信息科技有限公司，专注于移动游戏研发、全球化发行及原创 IP 孵化，累计服务超 2 亿全 球玩家。其多人竞技射击手游作品嘎嘎射击融合了快节奏动作与视觉，推出即登上热门游戏榜单。 业务痛点： 并发性能瓶颈：游戏