AI 技术引领金融科技浪潮，保险行业如何应对挑战与机遇？

界面新闻记者 | 吕文琦

界面新闻编辑 | 江怡曼

AI技术跨越式发展引领了新一轮金融科技浪潮，保险作为数据密集型行业，已在“人工智能+”领域落子颇多。

在近日举行的第二届保险科技数智大会上，阳光保险集团总裁李科表示，以生成式AI为代表的人工智能技术的快速发展，将极大地改变传统的保险经营模式，这是一个很大的挑战，也是一个很大的机遇。

“保险科技和数字智能在行业的应用，给行业带来便利，保险科技和数智的运用已成为行业一道非常亮眼的风景线。”中国保险学会党委副书记、副会长龚明华表示，保险公司通过对客户数据的深入挖掘，能够从定价风险识别、自主理赔、成本管理、优化流程等方面完善内部管理，提高经营效率，扩大盈利空间。

国内大型保险机构如阳光保险、中国人保、中国人寿等纷纷投身于大模型技术的研发与应用。

在会上发布的《2024版大模型技术深度赋能保险行业白皮书》（以下简称《白皮书》）显示，在人伤理赔机器人的应用方面，阳光保险的“阳光正言GPT”提高了人伤案件快速结案率与理赔效率。机器人具备定损单证分类与外表伤情识别功能，工具上线后使用率超过80%，单证分类准确率达95.6%。

国寿资产的国寿投资GPT平台已上线多模型体验官、客户全景洞察、文档智能问答、AI搜索、公司制度问答、语音克隆等十几个办公助手，且在不断扩展大模型能力边界，灵活组合完成业务目标。

缘何保险与科技能够产生这样的化学反应？在与会人士看来，保险业和其他金融领域相比有一个比较突出的特点，就是场景非常丰富，从产品设计到分销、承保、定价、管理、理赔等，每个环节都有大量可以运用科技手段、数字化手段进行赋能的细分领域；且保险业拥有大量的数据积累，海量、高质量的数据为AI和大模型训练更新迭代提供了天然的土壤。

但AI大模型技术与保险业的应用融合之中，还面临着技术、数据治理、安全、成本和业务融合等多方面挑战；技术线与保险业务线的信息不对称、协同创新机制问题等也愈发凸显。

中国保险学会党委副书记、副会长龚明华表示，保险科技和数据智能在推进保险业向广度和深度发展、优化保险企业内部管理流程、降低运营成本的同时，也存在着数据治理、风险防控、消费者权益保护和人才缺失等方面的问题，诞生了客户信息风险、网络安全风险、产品创新风险和空间交叉传染等风险点。

李科表示：“现在保险企业对数字智能科技的应用普遍都很重视，但我觉得在实际落地方面走得还不够快。”在他看来，业务线与技术线的信息不对称，以及协同创新机制问题，已经成为阻碍保险业数字智能科技应用步伐的重要原因。

国寿资产在《白皮书》中亦表示，大模型不是为了解决某一领域特有的问题，而是与多个业务场景进行融合落地。所以大模型技术的落地和推广不只是一个技术问题，场景共创是用好大模型的关键策略之一。