保險業的數位化轉型
12月7日，由《中國銀行保險報》主辦的第三屆保險業數位化轉型大會暨第十六屆保險資訊科技大會在福建省泉州市舉行。
在主題中“AI技術賦能保險業未來發展”。在討論環節，與會嘉賓就AI和大模型發展在保險業的痛點和機遇，結合制度實踐進行了分享。
全人工智慧時代已經到來
在保險業數位化的程序中，人工智慧有著非常廣闊的發展前景。 目前，大模型是乙個非常熱門的話題，一些金融機構反應迅速，在客戶服務、理賠、營銷等領域都有一定的應用。
通過搭建技術基礎，我們在營銷、風控、理賠、運營等方面做了一些嘗試，效果非常明顯。 ”中國人保財產保險科技運營部大資料應用處處長楊亞剛據介紹，今年中國人保發布了自己的大模型，通過這個模型，人保的技術基礎得到了鞏固和夯實。 基於該模型，已經進行了一系列應用嘗試：例如，在營銷方面，利用AI技術打造最佳座位，實時獲取客戶有效需求，促進營銷有效發展。 在風控領域基於大模型進行風控，通過大模型技術對資訊進行自動抓取和分類，對資訊進行綜合判斷，最後形成AI評分提交給承銷商，由承銷商結合專業知識和經驗進行下一步規劃。 在索賠區，通過模型捕捉語音和客戶互動的一些動作，以及車輛資訊等，了解現場情況。
洪雙平，富邦財產保險資訊總監相信在大模型到來後，已經進入了全人工智慧時代。 “全面”體現在很多方面，不僅是保險公司本身，使用者也在利用人工智慧來選擇保險產品。 “大模式到來後，整個保險業務將被重塑，甚至被顛覆。 洪雙平感慨地說道。
創新與風險並存
人工智慧應用普及後，我們應該如何應對人工智慧創新可能帶來的風險？
趙浩然，瑞士再保險中國資料科學團隊負責人認為ChatGPT和生成式AI是痛點最主要的是安全性和合規性問題。AI安全不僅包括資料安全、系統安全、網路安全等，還包括模型責任問題。 例如，對於保險的具體環節，ChatGPT模型生成後，無論是研發人員還是使用者，對於模型為什麼會給出這樣的結果，都沒有特別明確的把控。 如果我們不能解決這個問題，可能會影響我們對人工智慧發展的信心和基於人工智慧的產品的使用者體驗。 其次，存在模型準確性問題。目前，大型模型被廣泛應用於藝術創作等領域，但沒有標準答案，也沒有所謂的好壞之分。 最後，還有大型模型幻覺的問題。 ChatGPT有時會嚴肅地“胡說八道”，一些看似合理的內容，在核實數字和論據後，可能與真相有一定的差距。 因此，更好地了解模型的功能和存在的缺點可以幫助我們看待模型的創新及其帶來的風險。
AI是一條基於資料的路線，資料是AI的基礎。 ”姬芳，普華永道金融數位化諮詢合夥人相信在短時間內，人們可能更關注AI本身，而不是資料安全，因為它帶來的風險和損失會更大。 對於金融機構來說，關注AI安全和監控迫在眉睫。
在太平金科共享應用開發部負責人 江正華看來技術問題不大，問題主要出在管理和業務決策上。 具體說來首先，我們需要解決組織結構的問題，即“一號工程”，通過數字治理體系明確資料的歸屬和使用。 其次，必須有所謂的機制和規範程式明確了資料共享使用過程中存在相關流程和機制，特別是如何應用資料治理和資料安全，如何劃分相關安全體系。 三、統一資料標準規範資料互動方式，讓資料在各個系統、機構之間流動。 目前資料主要以積分的形式應用，沒有系統。 最後，關於大型模型的構建，有兩個問題需要解決一、大模型需要在語音和影象多格式的資料領域得到有效識別其次，對於金融機構來說，私有化部署是不可避免的一點，隨著個人私隱的要求，必須將大模型與有效的應用場景相結合才能有效落地。 只有將技術與業務場景深度融合，才能真正賦能保險業務。
本次會議得到了明亞保險經紀、富邦財產保險、時瑞保險、華為、金山辦公的大力支援。
記者 蘇杰.
真習編輯：王雪英。