客户的行为和需求发生变化，他们更加期待个性化、高效、便捷的保险服务。作为连接着海量C端用户群体的保险机构，如何满足这些需求？数智化转型成为共识。与此同时，具备强大的数据处理和分析能力的大模型化身数智化下的重要推力。那么，大模型如何引起保险行业变革？保险业又如何应对机遇与挑战？
11月19日，由北京市通州区人民政府指导的“第一届（2023）保险科技数智大会暨保险科技数智创新联合体筹备会”在通州阳光金融城召开。本次会议由清华大学五道口金融学院中国保险与养老金研究中心、北京金融科技研究院和阳光保险集团共同主办。会上，多位业内大咖共同探讨数智化下保险全价值链创新方向的技术和模式。
数智引变
追逐大模型正当时
面对市场竞争的加剧和客户需求的多样化，保险公司纷纷加快数字化转型步伐，以提升运营效率、优化客户体验，并寻找新的增长点。
“保险行业的数智化转型已成为一个不可回避的趋势。”原中国保险监督管理委员会党委副书记、副主席周延礼表示，随着数字技术的快速发展，特别是人工智能、大数据和云计算等前沿技术的融合，保险公司有了前所未有的机会来彻底改革其业务模式。这种转型不仅仅是一个技术升级的过程，它更是一种商业模式的根本变革。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型正在成为各行各业的重要推动力，保险行业也不例外。
中国人保、中国平安、中国太保、泰康保险、阳光保险、众安保险等保险公司已经迅速行动，围绕大模型研发及应用进行布局。
大模型应用与保险领域存在很高的契合性。这是因为保险业务涉及大量的数据处理和分析，而大模型正是擅长处理大规模数据并从中提取有价值信息的工具。根据大会上发布的《大模型技术深度赋能保险业白皮书（2023）》显示，大模型与保险的底层逻辑不谋而合，它们共同依赖于数据和模型这一基石。大模型的底层架构以数据和模型为核心，而保险业则秉承大数法则，同样以数据和模型为基础。正因如此，保险与大模型之间存在着天然的契合点，使得大模型在保险行业的应用前景愈发广阔。
契合性还体现在技术与业务的融合上。中华联合财险总裁蒋新伟表示，随着大模型在保险行业的深入应用，大模型的应用将在精准定制客户体验、自助服务智能化、内部管理流程智能化和全面提升风险评估能力等方面大幅提升保险行业服务效率。
“生成式AI能够有力推动业务流程、业务决策智能化，为保险业高质量发展转型带来了重要机遇。”人保财险副总裁张道明表示，ChatGPT大模型发布代表AI技术发展迈进了新的阶段。相较于传统的Al技术，以大模型为代表的生成式AI技术带来的变化，不仅体现在参数的规模，更体现在算法演进所呈现出的“智慧涌观”效应。
不止数据
多重挑战交织
大模型的出现为保险行业带来了前所未有的机遇。然而，大模型在保险行业的应用也面临一些挑战。其中包括数据质量与整合、技术与人才缺口、法规与隐私等问题。
华泰保险集团信息技术总监胡崇威表示，大模型在保险业内落地仍存挑战。在计算资源成本方面，对计算资源和存储资源有高需求，成本门槛高，需要可持续地投入长期支持大模型的训练和推理。在网络安全风险方面，利用大数据为大模型训练及后应用过程中可能发生数据丢失、泄露、篡改的风险。
对于保险业而言，数据不仅可以用来更精准地评估风险，还可以帮助保险公司更深入地了解客户需求，优化产品设计。当前，数据质量欠佳同样是一大挑战，胡崇威对此表示，需要大量高质量数据进行训练和优化，经常会因为数据分类问题导致大模型的效果效率无法得到保障。
解题密钥
培养人才和合作
面对大模型带来的变革，保险公司如何应对挑战，抓住发展机遇？
“当前我国保险业要抓住科技变革的机遇窗口，积极探索大模型技术的应用和发展，同时，更要审慎应对各种风险和挑战，夯实我国保险科技在国际竞争中的地位和实力。”周延礼表示，一是建立支持创新的体制机制。保险业应加大在数字技术应用和推广方面的投入，成为支持国家总体发展的先锋。应通过制定相应的激励政策如减税、补贴和研发资金支持等，鼓励科技公司在保险领域进行创新研发。建立创新合作平台，促进科技公司、保险机构和学术界之间的深度合作，加速技术创新和应用。
国研新经济研究院创始院长朱克力在接受北京商报记者采访时表示，保险机构在数智化背景下面临巨大机遇，但同时也需全面、系统地进行能力建设，紧紧抓住这些机遇，实现业务可持续高质量发展。
面对大模型带来的变革，保险公司应积极调整人才战略，加强科技人才的培养和引进，构建专业团队，激发创新活力，并与产学研界紧密合作。在加大数字科技人才培养力度方面，周延礼表示，需要强化数字技术的支持，鼓励产学研融合，培养人工智能领域的专业人才，满足保险业的数字化转型需求。带动更多保险企业探索数字化转型的成功路径，形成良好的行业合作生态。
在信息化社会，数据被誉为“新的石油”。蒋新伟在论坛上表示，数据将成为打通数字化险企流程的关键要素。
“大模型必须有大数据和大人力支撑。”中国人寿集团金融科技部总经理董占军表示，一要有足够数据支撑，二要有充足人力对数据进行标注和训练反馈优化。
对于大模型的建设，董占军也表示，在金融保险领域，垂直大模型比通用大模型更有价值，对业务的针对性更强。出于安全性考虑，大模型应用应先内后外，优先应用于内部各类管理场景，谨慎应用于对外客户场景。
面对数智化转型的挑战和机遇，保险公司有待进一步寻求与科技公司、互联网公司等的合作。通过合作，保险公司能够共享资源和技术成果，加快数字化转型的步伐。同时，合作生态的构建也有助于保险公司拓展市场渠道，探索新的业务模式，推动保险业的可持续发展。胡崇威建议，在行业体系生态建设方面，加快保险公司及保险科技企业间产业链的建设，形成技术、数据、多方协作的生态。