当前,生成式人工智能催生和引领新一轮科技革命和产业变革。开展“人工智能+”行动,打造具有核心竞争力的数字产业集群,成为金融保险业加快培育和发展新质生产力,谱写数字金融大文章的重要引擎。
从Chat-GPT出世到GPT-4o的推出,以大模型为代表的人工智能技术席卷全球。根据国际数据公司(IDC)最新报告显示,2024年进入企业级AI元年,参与企业数量相较2023年增长25%,在AI上的投入增长更高达250%。以海量数据、丰富场景为特色的保险业亦成为AIGC应用的天然土壤。大模型在保险行业的应用,正由内部辅助办公,逐渐向智能两核、产品分析、营销培训和销售辅助等保险业务核心领域延伸,对行业未来发展产生深层次的影响。
5月22日,信美人寿相互保险社(以下简称“信美相互人寿”或“信美”)举办“大模型保险垂直应用3.0”发布会。会上,信美全面介绍了其数智化战略及发展,并正式亮相大模型保险垂直应用—信美Chat-Trust3.0。
信美相互人寿表示,保险垂直应用核心解决的是打通保险产品信息到知识的最后一公里。相较于高成本、需要大量预训练搭建垂直模型,作为中小险企,信美从低成本、小数据、快速迭代、解决具体问题的角度出发,基于通用基础大模型,通过强化非结构化数据管理及处理能力,深度运用检索增强、模型“微调”技术,配合插件及Agent能力建设,深耕保险垂直应用。
据了解,信美从2023年3月开始深入调研、验证。大模型保险垂直应用在一年内经历了1.0到3.0的快速迭代升级。通过15个大类,2098道对话问题测试集构建“IUE保险大模型评测基准”。问答准确度快速提升,从最初的52.7%提升至81.1%。目前信美Chat-trust3.0已具备对外应用能力。
具体而言,信美大模型保险垂直应用历经“内部知识库”1.0阶段-“数字分身”2.0阶段-“智能代理”3.0阶段。1.0以内部知识库为基础,攻克了知识流通与信息安全的矛盾点,解决了非结构化数据管理问题;2.0阶段实现了从智能工具到数字分身的转变,提升了专业问题的先验认知,解决了隐性知识的挖掘和具象表达,具备代表专业分工回复专业意见的能力。
3.0阶段则在2.0的基础上进一步实现由内向外的能力跨越。攻克了对口语、开放性复杂问题要求更高的意图识别难题;引入计算插件,解决更复杂的计算问题,实现端到端保险需求分析。
更值得一提的是,与市面上大模型交互处在“黑匣子”不同,信美的大模型应用自研“白盒化”展示,在问题回复时清晰地展示推理过程,让结果有迹可循。信美表示,保险产品和服务通常涉及复杂的风险评估和决策过程,“白盒化”模型应用可以更好地向监管机构、客户和内部团队解释其工作原理和决策依据,在问题溯源及准确性的考量上可以更为清晰透明。
信美大模型垂直应用3.0版本已基本实现与人类相当的保险产品专业分析能力,并且具有系统框架通用性和能力可迁移性,为赋能合作伙伴奠定了基础。
大模型的一个关键要素是数据,信美在确保数据真实性、准确性和及时更新方面采取了全面而深入的措施,以强化其数据管理能力。具体表现在通过建立了数据治理体系,确保了数据的准确性和一致性;通过“数据指标字典”,统一数据指标口径。此外,信美还构建了数据中台和智能中台,以促进数据的快速更新和智能化处理。在数据智能化3.0建设的进程中,特别加强了对非结构化数据的管理,建立了相应的采集、清洗及使用规则和系统,有效整合了信息孤岛,使非结构化数据成为大模型的高价值数据源。
在数据安全和隐私保护方面,信美一直非常重视,早在2021年就通过了ISO数据安全和数据隐私双认证。在大模型的应用过程中,信美采取了严格的管控措施确保数据安全,信美已经对于大模型应用相关的数据进行分类分级管理,对各类数据进行相应的权限控制,从而实现根据用户角色的不同,自动匹配数据权限。在用户信息安全方面,信美对于体系架构中的每一个和模型交互的节点,均进行用户隐私信息处理,隔断用户隐私信息和大模型之间的链接,牢筑用户信息保护的防线。
信美大模型应用3.0的发布,不仅是自身科技实力的展示,也为行业智能化发展提供了新的思路和工具。信美董事长杨帆表示,大模型应用是数智化发展的重要方向,信美将一直保持开放态度紧跟AIGC技术的发展,在3.0的基础上不断深化迭代,持续优化服务体验,以更好地满足渠道伙伴及会员需求。我们有理由相信,保险行业将迎来更加智能化、个性化的服务新时代。
