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 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 与应用，积极探索其在保险业务中的无限可能。阳光保险集团作为行业的先行者和探索 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。我们详细阐述了数据准备、模型精调、工程化适配、模型评测等关键环节的技

期待保险行业 数据 + AI开启经验规 模化复制时代 19 December 2023 数据 + AI开启经验规模化复制时代 目录 焦点透视：AI狂潮中的大变革 • AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 • 可能问题头脑风暴 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问 题都有哪些 • 定义核心问题 • 洞见问题本质 洞察问题，探寻本源 • 找到本质解 • 制定解决方案 设定锚点，行动实践 续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。保险行业 面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。 • 保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖 掘其本质，以找到精准的解决方案。通过聚焦主要原因并进行必要的升维/抽象化，可以找到 问题的根本原因，使问题具有通用性。 • 保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对 及中观周期对 行业和产业的影响。同时，也强调了AI技术对保险行业的影响深远，将改变保险公司的运营 模式和服务效率和质量，为服务规模化提供重要的支持。未来，随着技术的不断发展，AI技 术将推动科技产业价值规律的变化，更加注重应用的创新与服务的提升。 • 保险公司在应用AI技术方面的优势和能力：保险公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提 高运营效率，包括在产品设计、市场营销、核保及理赔等环节。AI应用研发框架的流式会话

数据源，基于通用和金融业务的场景进行混合模型训练，使得 BloombergGPT 在执行金融任务上的表现远超同等参数量级的通用大语言模型，为国内金融 行业大模型的落地与使用提供了借鉴路径。我们认为，保险行业作为数字化、 智能化的先行者，在 B 端及 C 端掌握丰富的一手金融数据，且具备政策支持、 业务需求、财力支撑等核心现实基础，或可复制 BloombergGPT 路径，打造保 险领域的专业大模型，赋能保险业务全流程。 造“科技+服务”的价值交付体系，将公司的科技中心打造为销售中心和利润 中心，截至 2022 年，公司科技输出收入 5.92 亿元，其中 H2 同比+41%重回常 态高增长。2023 年 5 月，公司发布《AIGC/ChatGPT 保险行业应用白皮书》， 并明确已经在全系列产品中规划加入 AIGC 等大模型能力，并将不断实践探 索应用场景，AIGC 探索较为积极，应用有望最先落地。 ❖ 投资建议：关注两类保险机构在大模型技术落地中的受益机会：1）大 垂直领域大模型或成后续发力方向，保险行业是最佳落地领域之一 ............................................... 6 2.1 垂直领域 AI 大模型成发力方向，金融领域已率先落地 ................................................................ 6 2.2 保险行业具备 AI 大模型落地的商业化场景与现实基础

主要实现的功能 通过搭建智能物联网数据应用平台，结合物联网技术对各保后场景进行物联设备管控、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 消费者需要，价格精准度越高，消费者可获得越大的保险利益。借助 AI 及物联网技术成熟发展的东风， 保险行业同样迎来了新的变革。根据专业统计，2021 年保险数字化升级服务市场规模约为 37.8 亿， 将作为保险 IT 解决方案的主要业务增长点，同时预计 2023 年全年整体市场规模将达到 68.4 亿，未来 5 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 对于政策因素这样的因子，较难将其量化，故借助源于经验的总年预测，使用 ARIMA 模型进行参数调优。 战略规划和行动路线图 实施难度及复杂度 从传统经验判断与简单统计模型预测赔付率，到引入大数据与先进算法的模型预测，是保险行业 数据分析领域的一次重大飞跃。传统方法受限于专家经验、数据量和时效性，难以全面捕捉市场动态。 模型预测则通过大数据、时序分析等先进技术，实现了数据驱动的精准预测，克服了传统方法的滞后 性和片面性。

近 几年，数字化转型大潮汹涌而来，云 计算、大数据、人工智能等先进的数 字技术加速向各个行业渗透。在增长 乏力、急需转型的保险行业，企业更是纷纷投 身于数字化建设，试图为业务增长架起新的支 点。但结果是，不少企业的数字化投入与产出 不成正比。 “保险行业数字化转型不是技术或工具的 堆叠，而是应该回归到业务本身，以创造业务 价值为最终的目的。”友邦人寿 CTO 刘立民认 为。2021 有效地控制了人手，节省了公司的成本，同时 服务质量还有所提升，因为以前只能靠有限的 人力达到 40% 左右的回访率，现在通过 AI 机 器人能够达到 100% 的回访。” 更为典型的例子则与保险行业一年一度的 “开门红”活动有关。对保险企业来说，“开门红” 是一年中最关键的时间点，但对传统的数据中 心也是一项巨大的挑战。“用传统管理数据中 心的模式，不仅成本高，而且运营效率很低， 利用数据洞察来支持营销员更精细化地运营客 户，让营销人员得以在日新月异的市场中对于 客户需求了如指掌，并能够更敏捷地为客户提 供定制化的产品以及专业化、有温度的服务； 在销售环节，疫情期间利用数字化工具解决“非 “保险行业数字化转型不是技术或工具的堆 叠，而是应该回归到业务本身，以创造业务 价值为最终的目的。” 10 ｜ 数字化运营——新思路应对新周期 接触”的情况下如何签约的问题，实现“空中 签名”，扩大了接触客户的可能性和销售的范

华农财险 全流程数字化研发管理实践 李翔 华农保险技术中心总经理 www.top100summit.com 李翔 华农保险技术中心总经理 “ 12年互联网从业经验 8年自主创业 4年金融保险行业 从19年从0到1按照互联网模式组建了研发团队，逐步建立起了科技团队的数字化管理 体系，对研发流程进行全流程数字化监控和管理，不断提升人员产能，提升研发效 率。 ” 讲师简介 www.top100summit

发展 情况来看，他们需要在智能自动化的基础上进行构建——虚拟劳动力可以学 习并适应业务需求。这意味着用更新的人工智能技术来改善机器人流程自动 化，并从预先编程发展为智能决策。 就保险行业而言，以上转变带来的最明显效益将体现在客户服务上。智能的 端到端解决方案可以将前端和后台连接起来。例如，它会让客服访问相关的 客户数据，或者为索赔处理人员提供建议。这一解决方案将为客户创造无摩

行则可能是“月均资产超过 5 万元的客户”。这些精确 的、机构特有的业务逻辑并未体现在数据库的表结构中， 通用模型无从知晓，极易产生错误的理解。 业务术语充满了上下文相关的歧义。如“活跃客户” 保险行业正超越传统的 OCR 单证识别，开始利用自 然语言查询技术对结构化的理赔数据进行深度挖掘。从 业者可以通过“对话”的方式，对海量的历史赔付数据 进行多维度分析，以评估风险、优化定价模型、辅助设 合规审查等核心业 务痛点，显著提升了工作效率和用户体验。其渐进式推广策略和持续优化机制确保了系统的稳定运行和功能迭代。 项目不仅实现了人力成本节约，还通过知识资产转化提升了企业的长期竞争力，为保险行业的智能化转型提供了 宝贵经验。 该案例从挑战入手，提出规划，列举创新点，结合监督与非监督机器学习算法，标记映射关系，定位潜在客户， 助力客群分析，结合自然语言处理技术，把握客户意图，通过客户 广泛适用性。同时，系统支持定制化调整，可针对不同 部门的业务需求提供个性化服务支持。 在保险行业数字化转型浪潮中，财信人寿敏锐把握 人工智能技术发展机遇，于 2025 年 4 月正式推出面向 内部员工的吉小星 AI 助手。这一创新项目标志着公司 在智能化运营领域迈出了关键一步，为保险行业内部管 理智能化树立了新标杆。 项目自上线以来，已覆盖 1600 名内部用户，支持 代理人培

为前沿科技的 核心增长点，预计2027年前沿科技投入规模将高达186亿元 在《保险科技“十四五”发展规划》科技人才团队建设要求的指导下，未来3-5年保险行业用于科技团队建设的资金投入将稳步提升， 考虑到后疫情时代市场经济的发展现状，推测未来保险行业的科技团队将以稳健发展为主，短时间内不会出现大规模的人员扩充。 在金融科技的软、硬件设施方面，传统的IT系统建设仍是保险科技投资中占比最高的部分，随着信创建设的要求，头部保险机构已逐 来依旧占据近半数的科技成本。与 此同时，保险行业对于前沿技术的应用也在逐步推进，大数据平台的建设及衍生应用成为保险机构关注的重点，数据要素在保险业 务中将承担更重要的作用，保险机构对于大数据平台的投入预计将于2027年突破90亿元。此外，近年AI相关技术的蓬勃发展为保险 机构提供了更加丰富的营销模式，触客方式与获客效率得到进一步的提升，预计2027年保险行业在AI领域的资金投入将超过26亿元。 172

技术实力，在实践中不断迭代优化更优营销解决方案，达成让人民“用世界 好药，享健康人生”的使命。 23 5.2 商涌科技-用科技+数据+支付，创新“医-患-险”共赢闭环 “智能风控”助力保险为医疗服务价值付费。为解决保险行业保前风控不足的问题，2017 年，集合了保险、技术和医疗领域的交叉人才，商涌科技成立。基于强大的数据分析基 因，企业成立之初便依托智能风控引擎、结合先进的大数据技术，为商保提供行业级风 控解