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 用落地之 年。这一年，我们见证了大模型技术从理论探索走向实际应用，从概念验证进入规模化部 署的关键阶段。因此，本年度《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》的编写，不仅是对过 去一年技术发展的总结与回顾，更是对未来应用前景的展望与规划，旨在为保险行业的智 能化转型提供技术参考和实践建议。 白皮书基于阳光保险的大模型落地实践经验，深入剖析了大模型技术在保险行业的落 地应用路线。我们详细阐述了 为国民经济的重 要支柱和风险管理的重要力量，必须紧跟时代步伐，把握科技革命的历史机遇。我们希望通 过本白皮书的发布，为保险业做好科技金融和数字金融两篇大文章提供有力支持，推动保 险行业从科技赋能向科技引领的转变。同时，我们也呼吁行业同仁和合作伙伴加强交流与 合作，共同推动科技保险和数字保险的发展，共创保险行业的美好未来！ 最后，我们要诚挚感谢所有参与白皮书编写的专家学者、行业同仁和技术伙伴。正是大

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、行动和学习的计算机系统。换句话说，一个系统可以感知它 保险科技初创企业也意识到了这些技术的重要性，许多公司都将人工智能作 为战略核心，他们的员工都能熟练使用人工智能工具。埃森哲分析了全球 450 多起保险科技公司的投融资情况，结果显示，2014 至 2016 年间，与人工智 能或智能自动化相关的投资数量增长了大约两倍。 只有通过智能框架来提高员工的工作效率，利用智能自动化和数据分析实现 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

平权，尤其是中文 Al 普惠，激发大众创造力 多 源 数 据 深 度 挖 掘 融合建筑领域各类数据，联动设备 运行指标 、能耗信息及环境监测， 实现精细用户画像，助力科学调度 与资源配置 智 能 故 障 识 别 与 诊 断 结合人工智能算法，自动提 取设备 特 征 ，识别潜在异常，构建以专家 经验为核心的诊断体系，为故障根 源定位和问题处理提 供有力建议 智慧 能耗与碳排管控 测、碳排溯源与节能优化的闭环 辅 助 决 策 与 趋 势 预 测 大模型驱动的数据预测能够提 前预 警 潜在风险，为决策层提 供精准、科学 的策略参考，助力管理优化 人 机 智 能 协 同 互 动 通过大模型驱动对话，实现业务咨询反 馈的迅捷与精准，员工能够自动检索和 获取相关业务知识 自 动 化 报 告 编 制 实现巡检报告 、能耗 评估及故障追 踪报告 的自动 撰写和智能校验，提 升管理流程标准化和工作效率 DeepSeek 对行业带来的新技术思路 ( 部分 ) 11/80 DeepSeek 赋能 建 筑能源领域 11 报 告 提 纲 当下 Al 到了哪种程度 能源领域传统 AI 发展困境 … … … … DeepSeek

蜕变。用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 Prompt（提 示词）。AI 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具 资源和监督结果。  赋能两类实体领域，成本与效益的博弈：AI Agent 目前的应用大多都在概念层面， 但随着大模型竞争加快、政策鼓励研发投入、更多企业参与 AI 研究等因素，应用 层面的 AI Agent 推进速度加快。 并且美国有意 与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展 AI 科技。智能体发展能推动政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。  投资建议：我们认为未来智能体（AI Agent）的前景十分广阔，随着大模型的发展， 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领 域的 ...................................................................................... 8 2.应用场景：赋能两类实体领域，成本与效益的博弈 ....................................................... 8 2.1 自动化类：微软智能体 AutoGen .

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， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早， 性能： DeepSeek 推理架构优化，可适配银行高并行、高响应的业务场 景 n 以 DeepSeek R1 为代表的优秀开源模型的能力离闭源模型越来越近。行业普遍认为如果开源软件达到闭源 80% 以上能 力，就足以压缩闭源的生存空间。 DeepSeek 能力能够比肩 OpenAIo1 ，开源使各行业机构能够轻松获取前沿模型能力， 且可直接进行私有化部署或商业化开发。 开源易获得： DeepSeek 模型表现 资料来源：阿里，中泰证券研究所 8 性能：开源 QwQ-32B 性能比肩满血 R1 ，再次降低部署成 本 n 通过将 DeepSeek-R1 的推理能力蒸馏到更小的模型中，较小的模型也能具备强大的推理能力。 DeepSeek 开源了从 15 亿 到 700 亿参数的 R1 蒸馏版本。这些模型基于 Qwen 和 Llama 等架构蒸馏， 表明复杂的推理能力可以被封装在更小、 更高效

访客 楼宇 设备房 摄像机 通行 停车场 消防 电梯 建 筑 / 园 区 的 智 能 化 改 造 不 仅 仅 是 硬 件 的 更 换 ， 同 时 软 件 服 务 系 统 也 是 在 同 步 跟 进 。 软硬一体化解决方案 全联接、数字化、安全、智慧、绿色 智能运营平台 可视、可控、可管 关系型、离散型、全文搜索引擎数据库、大数据文件系统、 ( HDFS 、 Kudu 、 HBase) 布署与运行 本地、可脱上位机运行 本地、异地、云布署、不能脱机运行 集成对象 BAS 、 FAS 、建筑能效监控系统、 一体化设备 BMS 、 OAS 、视频、 一卡通、停车场、梯控、入侵、巡查 后勤系统：物业、食堂、访客；信息发布、会议 通讯方式 Modbus 、 Bcnet 、 LonWorks 平台，两者是形成建筑智慧的核心。 BMS 与 IBMS 的概念是相同的，但集成的程度、 数据采集与存储等有些差异 BMS ■ 建筑设备监控系统 、 建筑设备一体化 监控系统和建筑设 备能效监管系统等 实施智能化和数字 化综合管理的系统 BMS 与 iBMS 的 对比 ■ 核心基石 集成技术 BMS 与 IBMS 顶层设计 设计法则 智慧演进 第 章 BMS

应急管理体系和能力是国家治理体系和治理能 力的重要组成部分，加强应急管理体系和能力建设， 对于防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾 害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 架构和注意力机制[1，4]、端对端神经网络 训练等方法和技术学习文本数据中的语义和语法规 律，从而具有理解文本并生成语法正确、语义连贯 的文本的能力。当训练的数据足够大，模型的参数 足 够 多 ，模 型 开 始 涌 现 某 些 能 力（emergent abili⁃ ties）[5]，不仅能够理解和生成自然语言，还具有抽象 和推理的能力[6]，能在艺术创作、代码编写、科学研 究等多个领域展现出类似人类水平的创造力。这些 能力的涌现，使得知识创新不再受限于个体的认知 大语言模型技术并不仅限于文本数据，也可用 于理解和生成包括图片、音频、视频等多种类型的 数据。例如，Sora 采用 Tansformer 架构重建图片处理 的扩散模型（diffusion models），能更准确地理解视频 片段（patches）在向量空间的正确时空关系，从而生 成接近现实的合乎逻辑又平滑过渡视频[17]。这种多 模态数据处理能力能够形成一个综合的多模态知识 表示，促进多模态数据的理解和融合，从而让模型

营层面，企业有望将订单交付周期大幅缩短27%， 生产力提升25%，碳排放量降低16%，同时，从运 营中断事件中恢复所需的时间也能缩短约60%。 在打造自主智能供应链的进程中，领军企业 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 手，待方案验证有效后再进行规模化推广。最后， 企业应对中断的反应时间与恢复时间 敏捷性 4天 11天 从中断或变更中 恢复的时间： - 60% 应对中断的 反应时间： - 62% 1至5个月（视具体问题而定） 此外，企业预计通过自主化运营能缩减约16% 的碳排放，这将直接帮助企业达成其可持续发展 目标。 再者，自主化运营能够增强企业韧性，以更好 地应对网络攻击、人才短缺、地缘政治动荡、极端 天气事件以及原材料稀缺等风险。我们发现，企业 传统IT系统，或手动操作的 机器）。 • • 作业流程日趋自动化，将人力 从繁琐任务中解放出来。 但是，各项决策和指令均由 人工做出。 • • 作业流程通过智能决策辅 助系统得到增强，该系统能 提供操作建议与洞察以优化 决策。 作业流程可部分实现自动化。 • • 自主化运营流程/自我优化。 AI助手支持人工进行行动规划 与生成。 • • 图2 自主化征程：一场贯穿四大成熟度阶段的真正转型