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

展情况，便于展示和监督。 党建大数据中心 特色功能模块建 设 - 红黄蓝预警机制 平台功能  系统采用红黄蓝分类预警功能，实现党务工作量化指 标考核过程的预警，从蓝色提醒到黄色预警，最后红 色告警等不同等级的预警功能有效的告知党务工作者 当下待办任务情况及紧急情况。有助于实现基础党建 标准化开展 红黄蓝预警 特色功能模块建 设 - 五维画像 平台功能  系统分别通过基本信息、日常行为、自我提升、重点 数字管理员，实现 AI 智能提醒、 AI 智能问 答、 AI 智能批单、会议语音智能转文字纪 要等功能。 特色功能模块建设 平台功能 可接入地方红色教育虚拟展厅，供受众参观学习，或通过全景实拍及三维建 模技术进行虚拟展厅建设，针对单位党建成果进行全面、直观、生动的展示。  可通过网页、微信、 VR 眼镜、 AR 党建沙盘等多渠道观看和体验  虚拟展厅程序后续可拓展延伸，打造元宇宙党建展厅 多种部署方案 灵活选用 权威专家合作及把关 方案价值 对党组织的价值 智慧党建标杆 01 集党员管理、党务公开、党员 教育等多种功能的综合服务平 台，应用创新技术打造智慧党 建标杆。 专属运营服务 06 提供专属运营服务，包括专题活 动、数据报告、课程更新、产品 培训、教育模块深度运营、以及 各类活动开展。 提升覆盖面 04 信息技术的应用，实现优质内容

包括实时的数据回 传与历史数据的可查询功能。用户可以通过图形界面观察铁路环境 的变化，迅速获取有关状况的综合信息，从而为决策提供依据。 在完成模型构建与数据分析后，系统将具备以下几个主要功 能：  实时监测与预警：系统能够实时监测铁路沿线的环境变化，及 时识别出异常情况，并发送预警信息，确保铁路安全。  数据分析与决策支持：通过对历史数据和实时数据的深度分 析，提供智能决策支持，如预测设备故障、评估环境影响等。 目前市场上有多款专用于三维建模的软件工具，主要包括以下 几类： 1. 激光扫描软件：如 Cyclone、ReCap 等，广泛应用于将激光 点云数据转换为三维模型。这些软件具有强大的点云处理能 力，能够精确捕捉细节并生成高保真的模型。 2. 三维建模软件：例如 AutoCAD、SketchUp、Blender 等，这 类软件适合对点云数据进行后期处理和建模，能够进行模型的 细节精修、材质贴图及渲染。 不同设备（如无人机、激光扫描仪等）的数据，以确保数据处 理的灵活性。  用户友好性：软件界面应简洁明了，并具备丰富的教学资源， 以降低使用门槛，加快学习速度。  功能完备性：软件应该具备强大的数据处理、分析及可视化能 力，支持点云到三维模型的高效转换，并提供丰富的编辑和修 复工具。  成本效益：在预算有限的情况下，选择性价比高的软件工具， 以保证在可控的成本下，提高项目的整体效率与收益。 通过合理运用

项目编号： AI 大模型人工智能数据训练考评系统 建 设 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 项目背景....................................... 设计多维度的考评指标体系，包括准确 性、召回率、F1 值等，结合可视化工具，全面评估模型性 能，确保考评结果的科学性和客观性。 3. 支持多场景应用: 构建灵活的考评框架，使其能够适应不同领 域（如自然语言处理、计算机视觉等）和不同规模的数据集， 满足多样化的业务需求。 4. 提高系统可扩展性: 采用模块化设计，支持随业务增长进行功 能扩展和性能优化，确保系统能够长期稳定运行。 5. 降低运维成本: 通过自动化部署和监控机制，减少人工干预， 部门协作问题。通过这种方式，项目能够有效地控制风险，确保按 时按质完成。 2. 系统需求分析 在人工智能数据训练考评系统的建设过程中，需求分析是系统 设计的基础和关键。首先，系统需要支持多维度数据采集与处理功 能，确保能够覆盖各类人工智能模型的训练数据需求。数据采集范 围包括但不限于图像、文本、语音等多种数据类型，且系统需具备 高效的数据清洗、标注和预处理能力，以满足不同训练任务的需 求。数据处理过程中

工程造价管理的智能化转型提供了切实可行的路径。 1.2 DeepSeek-R1 大模型简介 DeepSeek-R1 大模型的核心优势在于其多维度的数据处理能 力，能够同时处理结构化和非结构化数据。通过整合来自不同来源 的数据，如设计图纸、施工计划、材料价格和市场行情等，模型能 够生成全面的成本分析报告，帮助企业识别潜在的风险和机会。此 外，DeepSeek-R1 还具备自我学习和自我优化的能力，能够随着  实时更新：模型能够接入实时市场数据，及时更新成本预测结 果，帮助企业在动态变化的市场中保持竞争力。  用户友好性：虽然技术复杂，但模型设计了直观的用户界面和 操作流程，使得非技术人员也能轻松使用。 在实施 DeepSeek-R1 大模型时，企业需要确保数据的质量和 完整性，这是模型能够发挥最大效用的基础。同时，模型的持续维 护和更新也是确保长期稳定运行的关键。通过合理的资源配置和专 加权 不同特征的重要性，从而提高模型的预测精度。此外，模型还引入 了位置编码和局部注意力机制，以更好地处理时间序列和空间序列 数据。 GNN 部分则采用了图卷积网络（GCN）和消息传递机制，能 够有效地捕捉工程项目中的复杂关系。通过多层图卷积操作，模型 能够聚合节点信息和边信息，从而生成节点和图的特征表示。这种 表示方法不仅能够反映项目的全局结构，还能够捕捉到局部的细节 信息，为后

浙江大学 DeepSeek 系列专题线上公开课（第二季） 从大模型、智能体到复杂 AI 应用系统的构 建 —— 以产业大脑为例 肖俊 浙江大学计算机学科与技术学院人工智能研究所 2025 03 杭州 • 大模型推理能力快速提 升 • 推理模型和思维链 (CoT) • 智能体是什么？ • 四链融合产业大脑案例 提纲 大模型推理能力快速提升 开始模仿人 脑进行大量 数据的标记 OpenAI-o 系列模型和 DeepSeek-R1 等胜在推理能力较 强 小结一： 推理模型和思维链 (Chain of Thought, CoT) QwQ 由通义千问 开发， QwQ 能通 过思考与疑问解 决 一些复杂的问 题。 HIMl DeepSeek-R1 与 Kimi1.5 都采用 RL 来 进 行推理能力的增强 Gemini 2.0 Flash Thinking Prompt Templates ，在提示 词中 引入变量以适应用户输入 的提 示模版。 Chains ，对模型的链式调用， 以上一个输出为下一个输入的 一部分。 Agent ，能自主执行链式调用， 以及访问外部工具。 Multi-Agent ，多个 Agent 共享 一 部分记忆，自主分工相互协作。 Agent System 五层基石理 论 Environment

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