全面渗透业务流程，横扫行业的生成式AI会对保险业带来多大变革

　　AI技术的跨越式发展引领了新一轮金融科技浪潮，对于保险业，AI已经是业务中不可或缺的一部分。

　　近日，科大讯飞发布讯飞星火智能客服，将金融领域专用大模型应用于保险、银行等金融场景。其他科技大厂与保险公司的AI研发与实践也正在如火如荼地进行。

　　保险作为数据密集型行业，是垂直领域AI落地的最佳场所之一。目前AI技术在保险业已有哪些应用？横扫行业的生成式AI的能力边界在哪里？

　　AI客服是当前AI在保险行业运用最为广泛的场景，能够为客户提供咨询、外呼及回访等众多服务。调研显示，保险行业人力成本占总成本的比例稳定在30%-31%之间。通过AI机器人等智能化工具提升人效天花板，或将成为优化险企结构性成本的有效方式。

　　科大讯飞研究院副院长、金融科技事业部CTO赵乾表示，目前智能客服还存在复杂问题难理解、专业知识更新不及时、应用不准确、多轮交互复杂场景运营工作量巨大、答案输出单一、无法个性化回复等痛点。

　　嘉程资本人工智能投资人王博洋告诉界面新闻，在以ChatGPT为代表的生成式AI出现之前，普遍的判别式AI仅能基于已有的标注将客户的需求分类处理，但当客户的需求超过预设的范围后便无能为力。而生成式AI不依赖于预定义的响应或决策树，可以生成全新的、上下文相关的回应，因此能更好地处理各种未预见的用户查询。

　　以讯飞星火大模型下的智能客服为例，其情绪感知、共情对话和闲聊百科能力可以解决传统智能客服人情味不足、交互众信息获取有限的问题。科大讯飞金融科技事业部产品总监姚佶超向界面新闻演示，当遇到客户不满时，智能客服可以识别出情绪并进行安抚，同时给出解决方案。在业务上，智能客服和保险公司业务系统深度融合，不仅可以为客户提供保单查询等服务，还可以办理续保，并在办理中随时回答客户的问题。

　　除了大语言模型赋能客服，AI也可协助销售，甚至扮演保险规划师的角色。

　　今年4月，蚂蚁保推出AI智能保险配置工具“省心配”。用户输入年龄、地区、收入等基本信息后，省心配的“HRAAM模型”就会通过风险分析、保障评估、产品匹配三个步骤进行配置，免费生成推荐方案。据介绍，“HRAAM模型”会为每位用户模拟匹配几万种保险配置方案，最终选出最匹配用户需求的一组方案做推荐。

　　在售后，AI能力在风控和产品侧进一步创新亦有大量应用场景。水滴公司合伙人、水滴保总经理冉伟介绍，水滴保的全链路智能风控体系聚合了200多个风控特征，不仅能进行实时用户风险识别，而且还能实现风险预测、分级和处置。一方面，可以为合作的保险公司拦截某些高风险客户，进行有效控费、减损降本；另一方面，在风险前置的基础上，可以更好地进行产品供给侧的创新。

　　尽管AI技术在保险业已经渗透到售前、售中和售后的方方面面，但仍以辅助销售为主。

　　慧择控股副总裁、慧择数科总经理欧阳凯此前接受界面新闻采访时指出，短期内以ChatGPT为代表的AI技术不会让代理人规模缩减或是代替代理人，“ChatGPT是超大规模人工智能模型，目前基于互联网及人工标注的通用语料训练，可以告诉客户一些关于险种或推荐购买险种的信息，来帮助消费者做出决策。但是目前尚未达到专业保险销售人员的专业度，不能很好满足客户的1v1定制需求，不能直接推荐可以购买的任何具体的保险产品，短期内定位为销售人员的辅助工具。”

　　王博洋表示，生成式AI在垂直领域的应用仍存在准确性问题，虽然生成式AI可以适应各种查询，但在连续的对话中可能会缺乏一致性。另外，生成式AI在回答问题时可能生成出预料之外的回答。上一代判别式AI尽管能力有限，但它能清晰地知道自己能力的边界，而生成式AI则存在幻觉（hallucination），会给出错误的答案，需要提问者自己再进行筛选判别。

　　AI技术应用存在的风险亦不容忽视。王博洋认为，如果没有适当的安全措施，AI可能会被操纵以透露敏感信息或违反用户的数据隐私，“所以现在金融领域的落地一般是基于开源的模型去私有化部署。”

　　“为了规范AI技术在保险领域的应用，可以制定和实施适用的法规和监管框架，以确保AI技术在保险行业中的合规性和合法性。同时，鼓励采用透明和可解释的AI模型，使其决策过程能够被理解和验证。在数据隐私方面，采取适当的技术和管理措施，包括数据加密、访问控制、身份验证和数据匿名化，以保护个人数据免受未经授权的访问、泄露或滥用。”ChatGPT如此建议。