在保险行业应用层面的表现尚未完全成熟，但 AIGC 为保险业务场景深度赋能 的 潜力已然显现，保险机构借势 AIGC 拥抱人工智能浪潮、实现飞跃的趋势已势不可当。 随着今年 8 月《生成式人工智能服务管理暂行办法》的落实，监管体系日益完善， AIGC 技术在各行业、各领域的 创 新应用将有望迎来爆发期。在业界看来，通过 AIGC 满足不同用户的差异化需求，高度适配不同的应用场景，是 AIGC 真正落地

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 赔等，虽然提高了业务处理效率和客户体验，但同时也带来了数据泄露、模型误判等潜在 风险。因此，在保险行业进行大模型安全治理显得尤为重要。 为应对这一挑战，国家层面已出台了一系列相关政策，如《生成式人工智能服务管理 暂行办法》与《科技伦理审查办法（试行）》等，明确提出了发展与安全并重的基本原则，并 强调了科技伦理风险防控的重要性。这些政策从技术发展与治理、服务规范、监督检查及 法律责任等多个维度，对大模型的安全发展提出了全面而具体的要求，为保险行业的大 （1）密切关注监管机构的指导原则和法律法规 需要密切关注保险监管机构发布的相关指导原则和法律法规，如偿付能力监管、产品 监管、市场行为监管等。国家金融监督管理总局在2023年9月发布了《保险销售行为管理办 法》，该办法在规范保险销售行为的同时，也涉及数据隐私相关的内容。它要求保险公司、 保险中介机构及其销售人员应当尊重和保障投保人、被保险人、受益人的合法权益，并强 调了对个人信息收集、处理行为的管控，以确保数据安全。

首先，企业应遵循《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共 和国数据安全法》和《个人信息保护法》等法律法规，确保在数据 处理、存储和传输过程中保护用户隐私和信息安全。对于涉及跨境 数据传输的情况，需遵守《个人信息出境安全评估办法》的相关规 定，确保数据出境符合国家安全和用户隐私保护的要求。 其次，企业应建立完善的合规管理体系，包括但不限于以下方 面： - 数据分类与分级管理：根据数据的敏感程度和重要性进行分 类和分级，实施差异化的安全保护措施。

23.4 11.6 15.0 实施过程中需注意三个关键点：首先，风险阈值需每季度根据 宏观经济数据调整基准值；其次，人工复核环节必须保留审计轨 迹；最后，系统应内置《企业所得税税前扣除凭证管理办法》等法 规条款的实时关联功能。通过持续优化风险特征权重，某会计师事 务所实际案例显示其高风险事项识别准确率从初期的 72%提升至 89%，平均响应时间缩短至 48 小时内。 8. 预期效果与评估

标签精准化：确保所有数据都经过严格标注，特别是在监督学 习的场景下，标签错误会导致训练效果大打折扣。 完成数据准备后，模型训练阶段需要依靠大规模并行计算，以 缩短训练时间并提高效率。为此，采用分布式训练框架是一个有效 的办法，如 TensorFlow 的 Keras 分布式策略或 PyTorch 的分布式 同步训练。这些框架能够将训练任务分发到多个 GPU 或 TPU 上， 使得训练速度成倍提升。 在超参数调优方