景赋能保险业务，预计随着数据与训练的积累，未来长期 AI 大模型有望向个 性化产品定价、核保核赔、风控减损等场景延伸，深度赋能全产业链。国内方 面，近年来，我国大型保险机构持续关注科技投入，AI 技术已广泛应用于前 端销售、定损理赔、风控减损等领域，但主要仍以理解式 AI 为主，生成式 AI 仍在探索中。AI 大模型可从产品研发、渠道营销、运营管理等各方位实现保 险机构的全流程赋能，预计国内保险机构具备 AI 技术迭代升级的动力。 部署的高效进行，且 AIGC 技术已有多场景落地，在 AI 大模型落地优势显著。 ❖ 众安在线：AIGC 探索较为积极，相关应用有望率先落地。众安保险长 期专注于科技能力建设，对内从风控+客户需求挖掘+承保理赔支持与降费等 方面赋能保险主业；对外，依托众安科技布局人工智能、大数据、云计算等前 沿技术，围绕三大标准化科技产品系列——业务增长系列、业务生产系列、业 务基建系列，以及战略轻咨询、全域数字化运营、技术共建等定制化服务，打 .............................................................................. 11 3.1.2 场景二：保险定损理赔 ..................................................................................................

保险行 业探索大模型技术的应用提供了宝贵的经验和启示。 在优秀案例展示部分，白皮书通过一系列具有代表性的案例，充分展示了大模型技术 在保险行业的广泛应用场景和显著价值。这些案例涵盖了客户服务、理赔定损、营销推广、 承保核保等多个方面，它们充分证明了大模型技术在提升服务效率、优化客户体验、降低运 营成本、增强风险管理能力等方面的巨大潜力，为保险行业的智能化转型提供了有力的实 践支撑。 AntFinGLM，这些模型在数据整合与分析、风险管理、个性化产品定制、智能投顾等方面展 现出强大的价值。中国人保发布“数智灵犀-人保大模型”，阳光保险发布“阳光正言GPT”， 在客户服务、保险销售、核保理赔等方面展现了极大的应用价值。据报告，2024年金融AGI 市场规模已达到3.8亿元，同比2023年增长7倍以上，显示出金融大模型市场的快速增长 势头。 （2）医疗行业 在医疗领域，大模型的应 自ChatGPT等生成式AI技术的突破性进展以来，保险行业迅速认识到其潜在的巨大 价值，并开始在全业务链条上广泛部署这一技术。从市场营销、承保核保、理赔定损到客户 服务，几乎每一个业务环节都在探索大模型技术的应用可能。 尽管大模型在保险行业的应用已初具规模，特别是在客户服务、理赔定损及办公辅助 方面展现出显著成效，但在产品设计及定价、风险评估与管理等更为核心与复杂的业务环 节中，其应用仍处于起步阶段，但潜力巨大，值得深入探讨与拓展。

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 能力可以提高前后端开发的效率。 • 保险公司应用AI技术可参考的方法论：通过价值飞轮、价值网和画布等方法，企业可以更好 地理解业务逻辑，识别关键驱动力，并实 服务（AIGS）的领域。这正是目前追求的目标：用AI生成服务，改变世界。 目前，保险行业面临着多方面的挑战和困境，包括全球自然灾害风险的增加、风险保障仍然存在 巨大缺口、全球经济衰退风险、通胀对理赔成本的影响、资产配置风险和回报等。AI的突破发展， 为保险行业带来新的启示和应对方向。 • 关注保障缺口，调整增长战略：全球巨灾风险不断上升，险企应该更加关注自然灾害风险的变 化与影响，创新产 人工 编写代码的时间和精力。在后端开发中，可以帮助开发者更快地编写代码和调试代码。 6 运营管理 ►通过AI的能力可以在核保及理赔等运营环节为保险公司提供帮助。 ►核保：自动核保、风险评估、异常检查和决策支持。 ►理赔：自动化理赔申请处理、索赔处理、理赔评估、审核和核算等。 ►另外在公司日常运营和项目风险管控也有潜力。 3 13 本质解：面对问题领域的指导思想、底层逻辑或内心定见。

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

DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 1 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 5 目录 模型可解释性在保险理赔反欺诈中的实践......................................................7 图算法在网络黑产挖掘中的思考..................................................... 成就百万数据科学家！ 7 模型可解释性在保险理赔反欺诈中的实践 分 享 嘉 宾 ： 张 洪 涛 编 辑 整 理 ： 马 韶 光 出 品 平 台 ： DataFunTalk 导读：真实的理赔产品中，绝大部分客户是就医或者患病诊断患病之后去 找保险公司进行申请理赔，但是其中有一小部分客户他会制造假的就医记 录或者带病投保到保险公司骗取保险金，怎么样保证正常投保客户能够正 常理赔的保险权益，同时避免骗保客户给公司带来的经济上的损失成为了 从算法技术来讲，很多行业在欺诈风险识别中表现出了非常优异的效果， 产生了一些非常好的价值。但由于算法本身属性的原因，模型的结果却难 以解释，但这在真实的业务场景中却非常关键。这次带来的分享内容，就 是我们在实际的保险理赔反欺诈场景中的一个模型，可解释性的一些探索 经验，希望能够给大家带来一些启发，或者一些其他的帮助。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 8 今天的介绍会围绕下面四点进行展开： 

最有效的解决方案，最终达成给患者最优治疗结局的使命。基于这样的使命，我们也观 察到拥有同样初衷的、跨行进入医药数字营销领域的专业患者服务管理新兴力量。如以 助力商保智能核保起家的商涌科技，为更好服务理赔患者，打造了“医疗垫付+健康管理” 的价值医疗服务，为肿瘤患者垫付治疗费用的同时提供专业的全病程健康管理。医疗费 用垫付使商涌科技获得了患者的高度信任和依赖，让全病程管理的医疗信息数据完整度 医药数字营销虽已发展多年，但是三大类产品也都还有较大待满足的空间，亟待更多的 优秀解决方案加入。值得一提的是，商保作为巨大的潜力支付方，行业一直在探索与之 结合的契机，近年来似乎也找到一些答案。如商涌科技为赋能商保合理赔付、为医疗服 务价值付费，在数据驱动下，打造了高质量、全病程的患者管理服务，而该服务又完美 契合了药企对于数字营销、真实世界研究中的患者管理需求，探索出一条可行的协同之 路。 总的来说，数字 身险产品并完成 超八千万次的保单风控服务。 以支付为支点，铸造信任桥梁。与商保的深入合作中，商涌科技洞悉到理赔端的支付痛 点，因此在 2019 年推出“新机安付”即医疗垫付服务，并在随后又推出以患者为核心的 专病管理服务。一方面解决患者支付医疗费用的经济压力，另一方面助力商保合理赔付、 为经得起市场挑战的医疗服务价值赔付。 “新机安付”以支付为支点，铸造了医、患、险三方的信任桥梁。患者出于对垫付服务产

扩容后置”。 即每一步的空域开放和政策松绑，都必须建立在“责任可界定、过程可审计、风险可定价” 的治理能力之上。具体而言：以统一的飞行数据留痕与快速裁决机制，支撑事故责任的清晰 认定与高效保险理赔；以“白名单+信用分级”制度引导企业“合规即通行、安全即便利”； 以全国统一的标准互认机制降低企业跨区域运营的制度性成本，通过治理能力的逐步升级， 稳健地实现“规制与发展双达成”的战略目标。 授权—动态监控—异常告警—应急处置—事后复盘”的七步流程为主线，构建全国统一的运 行安全框架。同时，将“异常即入链”的规则进行标准化，确保任何偏离航线、设备故障等 异常事件的全过程都形成不可篡改的证据链，为未来的责任划分、保险理赔提供硬证。 为提高运营效率并激励企业合规，应建立“白名单+信用分级”的运行主体管理机制。这 套机制将安全表现与运营便利度直接挂钩，从根本上改变了传统的静态准入管理模式。企业 的白名单资质、安 ”草案。 ⚫ 在技术和法律层面，建立并验证“异常即入链”的数据留痕规范，确保所有非正常事件 （如偏离航线、通信中断、应急处置）都能被完整、可信、不可篡改地记录下来，为后 续的责任认定、保险理赔和规则优化提供数据基础。 7.2 中期（2028—2029 年）：网络互联与商业推广 核心战略：标准统一，跨域互联 7.1 近期（2026—2027 年）：试点探索与规则验证 7.2

行集中BUG处理，提升修复速度。 www.top100summit.com 当前整体进度 承保 534个，解决情况较好，能保持和测试 提问题速度一致。 理赔 387个，处理BUG速度慢。主要因为开 发组需要保障开发进度 ，优先处理高优先级 BUG，后续集中处理其他问题 承保，理赔分系统缺陷处理情况 www.top100summit.com 规模效益双优双增，各项指标不断创造历史 业绩向好 降本增效 轻资产优势不断巩固增强