保险业AIGC应用白皮书：AIGC具语言理解、模型可扩展性和可定制性等优势，可赋能全链路
（图片来源：图虫创意）
近年来，美国、欧盟、中国等全球主要经济体，都从国家级政策层面倡导人工智能技术的发展。2023年4月，“通用人工智能”更是首次在中共中央政治局会议中提及。近日，众安保险与与众安科技共同发布的国内保险业首份生成式人工智能技术应用白皮书《AIGC/ChatGPT保险行业应用白皮书》（下称《白皮书》）中指出，AIGC可以在多个维度上赋能保险场景，例如智能客服、企业内部知识/规章制度、文案生成、研发运维场景提效等，但是不同场景对于AIGC大模型的要求不同，在众多企业的场景中如何通过大模型的选择并提供企业级的MaaS15能力，基于场景的应用开发如何快速地落地，是AIGC爆发式增长的大背景下所有企业面临的主要问题。
AIGC助力保险全链路提质增效
人工智能技术是带动科学发现和经济增长的革新引擎。该项技术及其应用具有实际价值，可以推动国家应对诸如粮食生产、气候变化、贫困和癌症等重要全球挑战。目前，生成式人工智能技术在商业化方面取得了顺利进展。
AIGC（AI Generated Content，生成式人工智能技术）是指一种可以学习复杂数据结构和规律，并用这些规律来生成新内容、新数据或解决问题的算法。其与传统机器学习算法相比，人工智能内容生成的质量提升具备非线性的指数性发展特征。
全球主要经济体的国家级技术行动战略、投融资活动的繁荣、各国保险行业监管和行业协会对AIGC进行了重点研究及相应制度准备。在保险业内，随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，AIGC已成为保险行业中备受瞩目的技术之一。
类似ChatGPT和MidJourney等基于AIGC的技术应用，具备高度的自然语言识别和写作能力，能够根据特定的对话指令快速生成多种类型和风格的内容，包括纯文本、图文、精美的图片、动画、短视频等。此外，它们还能够支持多轮对话，并随着对话的深入更好地理解意图，从而生成更加精准的内容。因此，如果充分利用这些AIGC的优势特点，它们可以为保险行业客户在保险产品、营销、运营和客服等多个领域提供深度技术赋能，同时还可以应用于日常办公、研发提效等多个方面。
具体来说，根据可行性研究显示，在产品营销过程中，日常使用AIGC技术快速生成制作文案内容、视觉设计等各类营销素材，原本3天的营销素材制作周期可以缩短到3小时，并可以生产多套不同风格的视觉素材，优化推文效果，赋能销售营销。
在客户服务环节，利用AIGC实现智能客服系统。客户能够通过自然语言与保险公司进行交互，AIGC可以根据客户的问题或者需求，智能地回答客户的问题，或者引导客户到相应的服务流程。同时，AIGC还能够智能地识别客户的情感状态，例如是否满意、不满意等，从而实现更好的服务。
同时《白皮书》还指出，未来AIGC技术或可应用于理赔流程，根据客户提供的理赔申请材料和保单信息，自动化完成或辅助客户完成理赔处理的申请、索赔、理赔评估、审核、结算等各个环节，从而提高理赔效率、降低成本、提高客户满意度。
技术应用仍存挑战，行业逐步探索AIGC模型应用模式
《白皮书》同时指出了AIGC技术现阶段应用面临的挑战。比如营销环节，可能会遇到设计产出物的版权问题、专业适配保险数据的模型训练问题、客户个人信息的安全问题等。
在运营环节，可能会产生保险核心数据的合规使用问题、输出结果准确性等问题。在实际应用中，企业应全面考虑数据质量、语义理解、安全风险、误解风险、用户需求等问题，确保模型的准确性和可用性。同时，开发者和使用者需掌握相应技巧和经验，结合人工智能和人类判断，实现最佳的协同效果。
不过，虽然AIGC技术在保险业大规模商业应用仍面临诸多挑战，但《白皮书》指出，该技术仍有望成为保险机构决胜未来的重要战略性工具。“机遇与挑战并存。AIGC技术展现出来的自然语言理解能力、大数据处理能力、多领域应用能力、模型可扩展性和可定制性等优势，使得其在细分金融领域的应用有着广泛的前景和潜力，险企宜尽早拥抱该技术，密切跟踪商业发展动态。”
目前已有机构开始行动，据悉，众安科技作为众安保险下属科技子公司，当前已规划在全系列产品中加入AIGC技术等大模型能力，探索出一条快速、可靠、可控、可复制的AIGC模型应用模式，赋能保险机构客户数字化转型。众安科技联席CEO钮程昊表示：“产品研发方面，众安科技正积极探索将AIGC置入众安科技全系列产品的可行性。”
同时，在营销产品方面，将进一步突破多模态营销内容生成、营销策略推荐等线上化运营能力；在核心产品方面，将积极落实系统配置及运营过程自动化的实现;在经代信息化产品方面，有望实现千人千面培训及营销赋能;在DevOps产品和数据产品方面，代码智能生成、数据分析及调用自动化，经营预测及优化自动生成等应用将成为可能。
另一方面，AIGC技术可以很好的解决科技输出行业常出现的产品冷启动过程内容不足、系统复杂学习使用成本高、业务运营系统智能化不足等痛点，帮助众安科技优化原有的输出环境与效率。