中電金信：向“新”而行—探索AI在保險領域的創(chuàng)新應用

大模型的應用已經滲透到各個領域，并展現出驚人的潛力。在自然語言處理方面，大模型用于機器翻譯、文本摘要、問答系統等；在計算機視覺領域，應用于圖像識別、目標檢測、視頻分析等；此外，大模型也應用于語音識別、藥物研發(fā)、金融預測等領域。隨著技術的進步和應用場景的不斷擴展，大模型的應用將會更加廣泛和深入，為人類社會帶來更多價值

目前，人機對話模式已經成為很多大模型使用的普遍形式，AI副駕駛模式也成為專業(yè)領域的常見使用模式，智能體與前兩種模式最大的區(qū)別在于“自主規(guī)劃”的能力。AI副駕駛的模式需要人的指揮，而智能體則是直接面對目標任務，具有自主記憶、推理、規(guī)劃和執(zhí)行的全自動能力，因此終極形態(tài)的AI智能體只需要用戶的起始指令和結果的反饋，過程中并不需要人的介入，實際上，智能體模式的常態(tài)化是大模型轉化為主要生產力效率工具的關鍵。

智能體在保險行業(yè)的應用場景

· 智能體在保險行業(yè)發(fā)揮著越來越重要的作用，典型的應用場景包括但不限于：

營銷素材生成：幫助保險公司規(guī)?；厣蔂I銷素材和客戶溝通材料，極大程度的降低內容生產成本。

條款自動審核：幫助保險公司自動解析并審核復雜業(yè)務條款，實現錯誤識別、責任探查、風險控制等，提升審核效率。

代理人銷售輔助：利用數據分析識別客戶的潛在需求和偏好，提供定制化銷售建議，賦能代理人。

核保輔助支持：通過學習歷史案例和行業(yè)規(guī)則，對客戶提交的信息實現精準分析，幫助核保人員更高效的評估風險、識別異常。

銷售機器人：通過企微、電話、小程序等多渠道觸達客戶，由機器人完成產品講解、保單推薦等服務，全方位參與售前、售中和售后的各個環(huán)節(jié)。

智能理賠：快速分析、理解索賠文件，自動判定索賠有效性及金額，同時結合豐富的案例庫為業(yè)務人員提供判斷依據，實現高效的理賠處理。

員工知識問答助手：對各類制度文件進行認知與理解，形成企業(yè)知識庫并創(chuàng)建常用領域的問答應用，員工通過自然語言進行知識查詢，提高獲取信息的效率。

客服機器人：賦能聊天機器人更強的理解力、表達力和專業(yè)力，使其通俗易懂的講解專業(yè)問題，并通過對話分析進一步制定針對性的產品和服務策略。

智能體在保險行業(yè)的使用案例

· 陽光保險基于智能體打造保險銷售機器人：

陽光保險公司充分利用銷售機器人，在銷售過程中全面參與，顯著提升了服務質量。在壽險業(yè)務中，公司依靠銷售機器人收集家庭信息、詳細講解保險產品并推薦合適的保單。對于車險業(yè)務，銷售機器人則通過公司的官方網站、微信公眾號及官方微博等多種渠道，有效地觸達并與客戶建立長期的聯系與互動，實現了客戶信息的精準抽取、意圖識別及智能問答等關鍵服務的優(yōu)化。

· 華農保險數據分析場景智能體應用

華農保險公司針對業(yè)務人員在報表口徑理解和定位上的模糊問題，開發(fā)了名為“智問”的產品，基于問答式的經營數據查詢及歸因分析，旨在幫助管理層及業(yè)務人員全面且高效地理解業(yè)務數據，是典型的TEXT2SQL應用實例。智能體首先通過意圖分類技術判斷用戶查詢的性質，隨后利用語義規(guī)則匹配技術，識別并提取用戶問題中的查詢指標、對應表名、時間范圍、分組及篩選條件等關鍵信息，基于以上信息，通過預設模板生成相應的SQL查詢語句并執(zhí)行數據查詢。對于查詢類問題，智能體直接返回查詢結果；而對于分析類問題，智能體則生成詳細的分析報告，以滿足用戶的不同需求。

這些案例展示了AI智能體在保險行業(yè)中的廣泛應用。隨著技術的不斷進步，AI智能體將推動保險業(yè)向更加智能化、高效化的方向發(fā)展。

智能體的發(fā)展趨勢預測

未來，AI智能體在保險行業(yè)的應用前景廣闊，主要表現為：

01與各種保險業(yè)務系統無縫集成，從前端客戶服務至后端風險控制管理，全面實現智能化升級，提升業(yè)務流程的效率與質量。

02隨著大型語言模型技術的不斷進步，智能體的學習能力將持續(xù)增強，使其能夠更為精確地預測市場動態(tài)，從而制定出最優(yōu)的業(yè)務策略。

03智能體不僅作為自動化的工具，更將成為保險行業(yè)從業(yè)者的強大助手，通過人機協同作業(yè)，顯著提升整體業(yè)務處理能力和服務水平。

04智能體的廣泛應用將促進保險行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，催生新型保險服務模式，以滿足市場日益多樣化的需求，推動保險業(yè)向更高效、更智能的方向發(fā)展。

在大模型的應用過程中，我們面臨著多重風險與挑戰(zhàn)。首先，存在壟斷現象及隱私泄露的風險，這可能對用戶數據安全構成威脅；其次，偏見與錯誤信息的傳播風險不容忽視，這可能導致信息失真和決策失誤；此外，技術濫用的風險亦需警惕，它可能引發(fā)道德和法律問題；最后，大型模型自身固有的幻覺現象，即模型輸出與現實不符的情況，一直是影響智能體實際應用效果的難題。這些問題的存在，要求我們在推進技術發(fā)展的同時，必須采取有效措施，確保技術的安全、公正和高效應用。

在AI技術飛速發(fā)展的今天，智能體正在為保險行業(yè)注入新的動力，提升效率、優(yōu)化服務、降低風險。作為一種先進的AI應用模式，智能體的應用場景和潛在價值尚待進一步探索和發(fā)掘。未來，隨著技術的不斷演進，智能體將在保險行業(yè)綻放更加奪目的光彩。