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        中電金信:向“新”而行—探索AI在保險領域的創新應用

        發布人:中電金信人 時間:2024-06-26 來源:工程師 發布文章

        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、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領域的常見使用模式,智能體與前兩種模式最大的區別在于“自主規劃”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、規劃和執行的全自動能力,因此終極形態的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。


        智能體在保險行業的應用場景

        · 智能體在保險行業發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:幫助保險公司規模化地生成營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規則,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節。


        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,形成企業知識庫并創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、表達力和專業力,使其通俗易懂的講解專業問題,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務人員在報表口徑理解和定位上的模糊問題,開發了名為“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務人員全面且高效地理解業務數據,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向更加智能化、高效化的方向發展。


        智能體的發展趨勢預測

        未來,AI智能體在保險行業的應用前景廣闊,主要表現為:

        01與各種保險業務系統無縫集成,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增強,使其能夠更為精確地預測市場動態,從而制定出最優的業務策略。

        03智能體不僅作為自動化的工具,更將成為保險行業從業者的強大助手,通過人機協同作業,顯著提升整體業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的創新發展,催生新型保險服務模式,以滿足市場日益多樣化的需求,推動保險業向更高效、更智能的方向發展。


        在大模型的應用過程中,我們面臨著多重風險與挑戰。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技術飛速發展的今天,智能體正在為保險行業注入新的動力,提升效率、優化服務、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掘。未來,隨著技術的不斷演進,智能體將在保險行業綻放更加奪目的光彩。


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        關鍵詞: 人工智能

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