保险公司需要严格把控人工智能的应用，以确保信任度和透明度，特别是考 虑到数据的敏感性。这意味着要为人工智能的使用制定严格的指导方针，以 及完全符合法规的流程。 调研数据同时显示，52%的保险公司高管认为，人机协作对于实现他们的核 心战略非常重要；61%的保险公司高管预计，未来 3 年，需要与人工智能合 作的员工比例将会上升；68%的保险公司高管认为，人工智能将对他们的工 作产生积极影响。 年，保险公司很有可能实现任务和流程的自动化。 63%的保险公司高管认为，智能技术会给保险公司带来彻底的变革。 67%的保险公司高管认为，智能技术会帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而 出。52%的保险公司高管认为，只有通过能够实时生成信息的智能技术，才 能实现更智能的决策。 图 2：保险公司高管对 AI 变革业务预判 8 资料来源：埃森哲报告 才能实现持续的增长，开辟新的收入来源，推动商业模式的创新。 人工智能将帮助保险公司从大数据中获得更丰富的洞察力，甚至可能开辟新 的收入来源。55%的保险公司预计，利用人工智能进行数据分析，会给他们 带来额外的效益。52%的保险公司预计，人工智能可以帮助他们增加收入。 11 图 3:保险公司高管对 AI 价值预期 资料来源：埃森哲 未来，人工智能将改变保险公司组织、运营和发展业务的方式。他们将利用

ViLA[30], MultiPLY[100], iVideoGPT[64] AffordanceLLM[94], Affordance Diffusion[95], CoPa[96], VoxPoser[52], KETO[97], Robo-ABC[98], KITE[99] C2F-ARM[86], PerAct[87], LangSplat[88], Splat-MOVER[89], LLM-Grounder[90] LLM-Planner[78], KnowNo[79] ViLA[30], OK-Robot[69], CaP[70], LLM-GROP[71], Instruct2Act[51], VIMA[50] VoxPoser[52], 3D-VLA[63], iVideoGPT[64], NaVid[65], RoCo[66], Swarm-GPT[67], ReKep[68] Prompt2Walk[59], Gato[60] InteractiveAgent[56], VIHE[57], ALOHA[37], ALOHA2[58] TidyBot[49], VIMA[50], Instruct2Act[51], VoxPoser[52], VilA[30] RoboGen[42], Mimicgen[43], Scaling up and distilling down[44], DrEureka[45], Omnigrasp[46]

2019年—2024年，智能软件研发行业市场规模由14,669亿元人民币增长至28,223亿元人民币，期间年复合增长率13.98%。预计2025年— 2029年，智能软件研发行业市场规模由31,977亿元人民币增长至52,693亿元人民币，期间年复合增长率13.30%。 中国在人工智能领域展现出强劲实力，促进智能软件研发行业持续发展。 截至2023年底，中国已有254家厂商及高校院所开发出超过10亿参数的大模型

...................................................................................................52 4.1 自动化审计流程...................................................................................... 准确率会下降 17%；第二，分析维度必须覆盖 100+风险指标实时 交叉验证，如下表所示的风险指标覆盖率对比： 指标类型 传统工具覆盖率 行业要求标准 财务异常 68% 95% ≥ 合规性条款 52% 90% ≥ 关联交易 45% 85% ≥ 操作风险 37% 80% ≥ 第三，系统需要支持 7×24 小时持续监控能力，某跨国企业的 实践表明，实时监控可使重大风险发现时效从平均 14 天缩短至 3%以内。下表展示了典型项目的耗时对 比： 流程环节 传统模式耗时(小时) 智能体模式耗时(小时) 节约幅度 数据采集 35 8 77% 异常检测 28 15 46% 底稿生成 42 20 52% 交叉复核 30 18 40% 长期成本效益呈现边际递增特征，随着智能体学习数据的积 累，前三年预计可分别实现 18%、25%、32%的成本节约比例。以 下为成本节约的阶段性演进模型：

......50 3.2.2 模型评测模块.............................................................................52 3.2.3 API 集成模块..............................................................................54 3 周至第 36 周 部署 部署环境搭建与系统上线前测试 第 37 周至第 40 周 用户培训 与客户进行现场培训，交付使用手册 第 41 周 维护与反馈收集 定期维护，优化系统 第 42 周至第 52 周 为了确保项目的顺利进行，还需建立定期的项目评审机制。每 两周将召开一次项目进展会议，检查各阶段的完成情况，并根据实 际进展调整后续计划。 以上项目时间表构建在科学合理的基础上，确保了各阶段的任

· · 17 3.2 保险垂直领域大模型构建及评测· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 52 3.2.1 保险垂直领域模型构建· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 52 3.2.2 保险垂直领域大模型评测体系· · · · · · · · · · · · · · · · · · · 56 �

...................................................................................................52 6.2 数据安全策略.......................................................................................

...50 3.4.3 反洗钱系统.................................................................................52 3.5 投资管理.........................................................................................

49 5.5 结果展示模块......................................................................................52 6. 数据库设计.........................................................................................

.......51 3.1 模型选择与架构设计...........................................................................52 3.1.1 模型类型选择.............................................................................54 3.1.2