，深度融入产品设计、服务流程、风险管控 ，实现科技赋能 与保险初心的同频共振。这场变革的底层逻辑 ，是数字技术与金融服务的深度融合。 每一次基于大数据的精准风险定价 ，每一回借助智能交互完成的便捷理赔 ，都在重构大众对保险服务的认知范式。 当 AI 能够比人工更高效识别潜在风险 ，当算法可以为客户定制专属保障方案 ，如何在科技效率与人文关怀之间筑牢平衡 支点 ，将成为贯穿保险 AI 时代的核心命题。我们期望行业各方 ，实现客户获取、需求分析、产品推荐等环节的智能化 ，推 动代理人向专业风险顾问转型。 核保：多技术融合实现全流程自动化 ，提升运营效率 ，强化风险控制 ，优化客户体验 ，推动模式创新。 理赔与后服务：全流程赋能理赔环节 ，提升效率、降低成本， 同时在后服务环节实现客户保全、服务 升级等 ，创造新的价值增长点。 办公助手：优化内部流程、整合信息资源、辅助决策制定 ，提升运营效率、管理效能 强调金融领域数据要素的应用，鼓励“运用大数据、隐私计算等科技手段 , 融合应用多维数据 , 优化金融产品和风控模型 , 提升金融服务和风险管控 质 效” ，为 AI 驱动的风险评估、精准营销和智能理赔提供政策导 向 。 明确鼓励保险业运用人工智能、大数据等技术，直接为保险业应用 AI 技 术 提供了政策支持，推动保险公司积极探索 AI 在营销服务、风险管理和 投资 管理等方面的应用，以提高经营管理水平，实现高质量发展。

大模型相关金融的应用场景 AIGC 在金融行业的应用场 景 保险 智能核保 智能理赔 银行 智能征信 贷款催收 证券 智能投行 智能资讯 保险产品智能配置 保险客服 代理人销售支持 保险行业适合的场景 事前预防减损 防欺诈 参考财通证券《保险 +AI 深度报 告》 车险定价 代码生成 智能定损 智能理赔 5 02 新华三能力集 设备 IT 设备 主动安全 安全感知 数据安全 网络安全 应用安全 保险行业智能化应用 代码生成 智能客服 内容生成 智能知识库 智能核保 智能理赔 智能风控 智能投研 大模型服务 提示词工程 预训练服务 微调服务 大模型评估 推理服务

解释性差等问题，应用大模型进行决策判断的可 靠性较低，且传统 AI 在部分金融分析决策任务 中的应用（如风控授信、理赔定价等）已较为普 资料来源：蚂蚁研究院，各公司官网，中金公司研究部 注：统计截至2024年4月30日。 图1 大模型在金融领域的代表性应用图谱 ︵百万美元︶ 场景 对客服务、反欺诈 违约预测 、反欺诈 理赔数据挖掘以 优化承保 财富顾问助手 银行业 智能对话 智能对话 IndexGPT 银行业 化资讯生成 2023-3 2023-4 2023-5 2023-6 2023-7 2023-9 2023-10 2023-11 2024-1 2024-3 2024-4 发布时间 对客服务智能对话 理赔RPA 灵犀智能中台 HithinkGPT 妙想大模型 办公助手 监管资讯分析 信贷审核助手 奇富GPT 反洗钱、风险管控 支 付 信 贷 保 险 财 富 管 理 金 融 资 讯 在保险领域，大模型主要被应用于渠道营销、 核保理赔、辅助产品研发等非核心决策环节。在渠 Financial Technology 金融科技 40 国际金融 2024-10 INTERNATIONAL FINANCE 道营销方面，大模型能够帮助设计营销素材，并作 为智能客服向客户提供个性化的保险产品和推荐， 以及作为 Co-pilot 赋能保险销售，为其提供个性化 的保险销售建议和销售策略。在核保理赔方面，大 模

联设备管控、告警管理、 投保企业管理、分权分域、物联数据治理，实现一个平台对中国太保产险各分公司保后物联业务统一 管控，构建保险行业的物联网数据标准；并通过海量物联数据建模分析，为保险精准定价、理赔提供 数据依据。 实用性分析 受商业车险综合改革自 2020 年 9 月起实施、疫情局部散发等因素影响，行业保费收入增速继续下 滑，加快风险管控体系建设，提升风险识别和风险定价能力，强化科技赋能应用将具有极大的市场前景。 年在保险数字化升级服务市场规模将持续提升。通过保险行业的全域数字化转型，结合保险风险保障 的优势与 AIoT 技术的新型保险，可以打通承保、理赔、运营服务作业环节，打造客户标的风险的线上 化和智能化管理模式。实现保险产品的事后赔付向“以防为主、防抗救相结合”转型，降低事故发生 率和理赔成本，同时更好的保护了客户的生命财产安全。以此真正发挥“保险姓保”的保障职责、社 会治理作用，成为经济发展的稳定器，社会稳定 政保项目管理平台已实现项目的管理、费用动支管理、人员管理，但无赔付管控功能。 为了更好的提高普惠保险赔付率预测的准确性，深度挖掘了保险的地区因素与往年数据的时间因 子，同时结合政策及通货膨胀影响对理赔额产生的可能影响，并将各路模型进行比较和调优，得到与 不同区域匹配的预测模型，借助智能化技术手段赋能公司决策行为。 本项目首先收集往年逐月各区域的应赔及实际赔付数据，结合时间维度，构造有效特征，如：年

6 在用新能源重卡保险问题亟待解决 新能源重卡应用仍处于起步阶段，技术仍未完全成熟，且动力电池健康度等相关问题尚未得到完全 解决，导致部分保险公司对新能源重卡的保险政策不够完善，存在保费过高、理赔困难等问题，这也影响 了零排放重卡的快速推广应用。 推 氢能 EDF美国环保协会北京代表处 中国零排放重卡 发展建议 Part III Photo from freepik.com 中国零排放重卡政策进展、发展挑战及建议 学评价等，联合保险公司加快制定专 属新能源车险条款，明确理赔范围、赔付标准等细节，根据车辆使用性质、车主资质等因素进行差异化定 价，推出适合新能源重卡的保险产品。进一步加强保险风险管控，利用大数据分析等技术，对新能源重卡 的行驶情况、使用频率等信息进行风险评估，建立动态保费机制，合理确定保费，同时加强与车企、维修 企业合作，降低理赔成本和风险。 EDF美国环保协会北京代表处 美国环保协会北京代表处

苏黎世保险正在研究该技术的应用，从理赔说明和其他文件中提取数据。目前，该公司提供了最近六年的理赔数据，试图找出整个理赔部 分的具体损失原因，从而改善承保。在首席信息和数字官的领导下，这家保险公司还创建了一个新的专利计划来保护其知识产权，重点关 注自动风险检查和处理账单的 AI 系统等领域。 2.4 AI+ 保险应用案例：苏黎世保险使用 ChatGPT 进行理赔和数据挖 掘 资料来源：百度、华西证券研究所

接到传真，人工查看病历 利用多模态大模型，识别传真病历， 并自动录入数据库 数字人打电话给患者，预约就诊时间 大模型查询保险知识库，自动生成理赔申请， 提交保险公司 就诊预约智能体 保险报告生成智能体 人工打电话给患者，预约就诊时间 病人到医院就诊 人工填写理赔申请，提交保险公司 病人到医院就诊 社区医生将患者病历传真到斯坦福预约中心 65 政企、创业者必读 2023年是大模型之年

金融行业央国企RPA供应商中，金智维位居第一，九科信息与弘玑位居第二梯队 金融行业央国企RPA应用痛点及需求：（1）金融业务流程复杂多变：RPA需要适应频繁的流程变更。例如保险公司在自动化理赔流程中，需不断调整RPA脚本以适应新的理赔规则，导致维护 成本的增加。（2）高合规性与数据安全要求：RPA在自动化处理金融行业敏感数据时，必须确保符合严格的法规。此外，金融机构需要确保RPA流程符合监管要求，如AML（反洗钱）和KYC

生态：链接外部互联网资源 商旅平台 订飞机 订火车 劳动关系 电子合同 福利平台 节日福利 生日福利 金融平台 个人理财 互联网金融 订餐平台 工作午餐 会议餐饮 体检健康 体检预约 商保理赔 40 针对 HR 三支柱模式，设计 EHR 系统界面 SSC 平台界面 COE 平 台界面 HRBP 平 台界面 人员招聘、薪资核算、福利发 放、社会保险缴纳、劳动合同 管理、人事档案管理、人力资

任务问答引擎 以完成某个任务为目 的的流程编排能力 概念性知识 知识图 谱三元 组 用于表示实体与 对应属性的结构 化关系 e.g. 实体：XX 福寿重疾险；属性： 保险责任、理赔条件 … 图谱问答引擎 实体属性的问答能力 版本：1.0