【環球速看料】生成式人工智能將給保險行業帶來什么

2022年11月，美國初創公司OpenAI推出了ChatGPT，再度掀起了全球對生成式人工智能（AIGC）的關注熱潮。這款運用人工智能（AI）驅動的高級自然語言處理工具僅上線5天用戶數就突破100萬，僅2個月后，月活躍用戶數就突破了1個億，成為人類歷史上用戶數增長最快的消費級應用。

目前，各行各業都在探索，AIGC到底能帶來哪些顛覆。

5月25日，貝殼財經記者注意到，近期，由眾安保險聯合眾安科技發布了保險業首份《AIGC/ChatGPT保險行業應用白皮書》（以下簡稱《白皮書》）。

(資料圖)

其中提到，該項技術有望成為險企決勝未來的重要戰略性資產，其與行業的深度融合將大幅提高企業整體運營效率，而非單一的人力替代。

由于AIGC賦能險企仍處于初期階段，保險企業應用該項技術仍面臨重重挑戰，《白皮書》倡議更穩健的技術實踐，更科學的試點實驗，及更多的跨界溝通，與眾協同為生成式人工智能在保險領域的可持續發展貢獻力量。

AIGC能為保險業做些什么？

AIGC指一種可以學習復雜數據結構和規律，并用這些規律來生成新數據或解決問題的算法，與傳統機器學習算法相比，AIGC有更強大的創造能力。

若充分利用AIGC的優勢特點，可以為保險公司在保險產品、營銷、運營和客服等多個領域提供深度技術賦能，同時還可以應用于日常辦公、研發提效等多個方面。

AIGC到底能為保險業做些什么？以保險產品設計為例，《白皮書》稱，AIGC模型在以健康險、壽險為代表的人身險和以車險為代表的財產險中，有巨大的應用潛力。比如在風險因素識別上，AIGC可以分析大量的健康險相關數據，包括歷史賠付數據、人口統計和醫療資料等，從中識別出潛在的風險因素，有助于產品精算人員更好地理解不同客戶的風險特征，并制定相應的保險策略；在個性化建議上，AIGC可以根據個人醫療歷史和風險因素，為產品精算人員提供個性化的保險建議和方案，這有助于產品精算人員更好地理解客戶需求，并提供更符合實際需要的保險產品。

《白皮書》還指出，AIGC可賦能保險市場營銷服務的應用場景，比如在保險產品推薦上，利用AIGC技術，保險公司可以構建智能化保險產品推薦機器人，通過自然語言交互，為客戶提供個性化的保險產品推薦和購買建議。機器人可以通過分析客戶的需求、偏好、風險承受能力等信息，快速準確地推薦適合客戶的保險產品，提高保險銷售效率和客戶滿意度。

在國際上已有類似的應用，比如2015年創立的以人工智能為特色的互聯網保險公司Lemonade，該平臺打造基于GPT-3技術面向用戶的銷售機器人瑪雅（AI.MAYA），當客戶有購買保險的意圖時，只需與瑪雅約兩分鐘的簡單聊天便能識別與處理客戶信息，推薦適配的保險產品及報價，促成交易的達成。瑪雅還通過向客戶提出有限且高質量的問題，并根據回答進行算法調整，后續可大幅度減少客戶管理時間。

在理賠環節中，AIGC也可以用于提升理賠工作效率和客戶滿意度，《白皮書》稱， AIGC可以自動評估理賠金額，通過機器學習和數據分析技術，根據保險條款、索賠信息和歷史數據等因素，自動計算理賠金額，從而提高理賠效率和準確性。

據了解，目前，眾安保險已經將AIGC技術用于碎屏險審核協助，通過對碎屏核保照片篩選，根據多維風險特征將其分為不同風險等級，采取不同的審核策略。

相關應用風險需要關注

不過，《白皮書》也提醒稱，盡管AIGC在諸多場景下展現出強大能力，但其限制和風險不容忽視。

比如，在安全風險與數據保護方面，《白皮書》提到，企業問答助手涉及企業敏感數據傳輸和存儲，需注意數據安全保護。AIGC大模型也存在被惡意攻擊的風險，如注入有害數據或使用攻擊性文本。在使用生成式AI時，需要對數據進行加密和安全措施，保護企業和客戶敏感數據。

此外，在代碼自動補全限制上，《白皮書》提醒稱，AIGC在復雜編程語言和框架方面準確性可能不高，無法完全替代人工編寫。此外，AIGC可能產生不必要的代碼、泄露機密信息、引入安全漏洞等，開發者需適度依賴AIGC以發揮人與AI的互補作用。

因此，《白皮書》建議，在實際應用中，企業應全面考慮數據質量、語義理解、安全風險、誤解風險、用戶需求等問題，確保模型的準確性和可用性。同時，開發者和使用者需掌握相應技巧和經驗，結合人工智能和人類判斷，實現最佳的協同效果。