在AI技术创新浪潮下，国内人工智能产业研发投入持续加码，多模态大模型等技术迭代更新不断加速。随着AI技术迅勐发展和越来越广泛的应用，人们的工作生活方式正在发生巨大变化，从教育、医疗健康到自动驾驶，AI技术正逐渐渗透到我们生活的方方面面。
保险业大模型是什么
保险业大模型是一种具有庞大参数规模和高度复杂性的机器学习模型，旨在通过扩大模型参数和大量数据训练，用一个模型支撑所有人工智能的任务。这种模型在保险业中展现出巨大的应用潜力，可以赋能保险业务的各个环节，包括核保、营销、理赔等，成为保险业生产力变革的底层动力引擎。
大模型的出现为人工智能领域的技术创新提供了新的动力。研究人员可以利用大模型作为基础模型，通过迁移学习、微调等方法快速开发出针对特定任务或场景的新模型。这种基于大模型的快速迭代和创新模式加速了人工智能技术的普及和应用。
大模型正从“拼参数”走向“拼应用”。国家网信办数据显示，截至2024年7月30日，我国已经完成备案的生成式人工智能服务大模型已达197个，从大模型的类型看，通用大模型、行业大模型分别占比31%、69%。从行业大模型的类型看，教育领域19款、金融领域18款、办公领域15款、政务领域11款、医疗领域11款，且正在向传媒、招聘、家装、心理等更广阔的场景延伸。
金融监管总局发布的数据显示，2024年二季度末，保险业综合偿付能力充足率为195.5%，核心偿付能力充足率为132.4%。其中，财产险公司、人身险公司、再保险公司的综合偿付能力充足率分别为237.9%、185.9%、259.3%;核心偿付能力充足率分别为210.2%、115.7%、226.9%。
整体来看，保险业偿付能力充足，呈现出良好发展态势，但也有个别险企偿付能力不达标。
随着大数据、人工智能、区块链等技术的快速发展，保险行业正经历着深刻的数字化转型。对于保险公司而言，确保稳健经营是首要任务，特别是在推进保险数字化转型的过程中，必须高度重视并有效防范新技术应用可能带来的各种风险。
通过自然语言处理技术，保险大模型还可以创新产品和服务，提升客户体验。多家险企已通过自研或合作的方式推进大模型的应用落地，涵盖了代理人赋能、智能客服、理赔、办公等多个业务链条环节。同时，一些科技驱动型的互联网保险中介平台也在积极布局大模型技术，以提升服务效率和客户体验。
目前，保险业大模型的应用已经从内部辅助办公逐渐向智能产品咨询、销售辅助、核保理赔等保险核心业务延伸。例如，“人工+大模型”的服务模式加速了理赔流程，线上即可完成理赔操作，大大削减了人工成本，提升了业务处理效率和客户满意度。
未来，保险业大模型的发展趋势将包括市场规模的持续扩大、保险产品创新不断涌现、科技赋能保险业以及保险监管加强。预计在未来几年，我国保险市场规模将继续扩大，成为全球保险市场的必不可少力量。同时，人工智能、大数据、区块链等先进技术将在保险领域得到广泛应用，加强保险业务的效率和客户体验。
然而，大模型在保险业的落地仍面临落地成本、金融数据标准化、合规性及数据安全等挑战。综合业内人士观点，保险行业作为数据密集型行业，具备数据优势和应用场景丰富，是大模型的最佳应用领域之一，但技术投入和算力也是不可忽视的挑战。
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