界面新闻记者|吕文琪

界面新闻编辑|江一曼

“请帮我从代开发客户群中筛选出10个高价值客户。”在日前举行的科大讯飞星火模型V4.0大会金融科技论坛上，当工作人员向星火展演助手发出指令时，星火展演助手迅速识别出高价值客户群体，并生成针对性的传播策略。

2023年被称为“生成式人工智能爆发年”，100多个生成式人工智能大型模型已经推出。2024年，生成式人工智能的突破和落地变得更加密集。保险作为劳动密集型和数据密集型行业，是AI大模型最好的应用领域之一。

AI大模型已经在保险行业生根发芽，长出了自己的脉络。但对于信任和安全要求较高的保险行业，AI和保险还有待进一步发展。

保险行业AI模式密集落地。

2023年，PICC中国发布《数字智慧——PICC大模型》，并在PICC独家问答领域推出两款大型模型应用——“PICC智优”和“智能宝”。两款应用面向个人和企业客户，提供保险产品咨询、理赔申请、保单管理等服务，旨在提升用户体验和企业的保险管理效率。

阳光保险将自主研发的AI大模型列为公司战略项目，其阳光GPT大模型已应用于客服、销售支持等场景；梅辛相互人寿推出大模式保险垂直应用“梅辛聊-信任3.0”；";基于阿里云依桐模式，众安保险在还款预提醒、客户服务、理赔、营销、代码辅助等多个场景进行了全面升级。

【/h/]随着大模型计算能力的不断提升，生成式大模型的能力边界越来越宽，不再局限于短文本答题，而是可以更多的融入到实际业务中。比如在论坛的演示中，Spark智能客服可以识别用户当前所在的页面，主动询问用户可能会遇到什么问题。同时，你可以规划自己的任务，你可以通过客户的一句话，帮助客户完成银行支付等复杂业务。

截至2024年5月底，阳光保险智能客服机器人已覆盖近400个服务场景，服务用户近3000万，综合智能服务率55%。2023年底，中国太保旗下太保科技公司支持的“审计数字化劳动力”上线，目前已覆盖150余名审计专业人员，推动整体生产力提升约35%。

AI如何与保险行业融合？

虽然大模型是目前的热门方向，但是高昂的培训成本和计算能力成本并不是每个企业都能承受的。

科大讯飞金融科技事业部副总经理、ai研究院副院长梅林海表示，业界不仅要关注大规模模型的应用效果，还要关注大规模部署所涉及的计算成本。

梅辛相互人寿数据信息中心负责人童告诉界面新闻，大模型的投入主要来自两部分，一是计算能力的投入，二是技术团队的投入。“在计算能力方面，作为一家中小型保险公司，我们的成本投入更多的是聚焦于公司现有的需求，然后一步步迭代扩展，但我们相信随着技术的进一步发展，计算能力成本会逐渐下降。”

就在各行各业都在被AI重塑的时候，在保险行业，AI与保险结合的可能形式也被业内讨论。

梅辛互助董事长约翰·杨(john young)表示，大模式在保险行业的发展机会和应用场景非常广阔，比如针对不同的客户群体提供个性化的内容和产品推荐；通过分析历史数据和实时数据，帮助保险公司更准确地评估风险，制定保险费率；加快双核进程，提升客户服务体验。

嘉诚资本AI投资人王博阳告诉界面新闻，生成式人工智能在垂直领域的应用还存在准确性问题。“虽然生成式人工智能可以适应各种各样的询问，但在连续的对话中可能会缺乏一致性。此外，生成式人工智能在回答问题时可能会产生意想不到的答案。上一代判别式AI虽然能力有限，但能清楚地知道自己能力的边界，而生成式人工智能有幻觉，会给出错误答案，需要提问者自己筛选判断。

生成式人工智能的错觉问题在这一年的快速发展中得到解决。比如互信美大模型，要展示在一个自主研发的“白盒”里，清晰地展示问题回答时的推理过程，让结果有迹可循。科大讯飞在Spark模型中的长文本内容溯源功能，进一步减少了长文档知识问答任务中的假象，使答案更加准确。

PICC人寿信息技术部副总经理何东川认为，满足监管和创新的要求是大模型在保险业应用的基本前提；业务知识体系的梳理和完善是大模型在寿险场景应用的关键因素；专注于高频场景的持续使用，是寿险知识助理产生价值的需求源；业务专家和技术团队的深度融合是寿险知识助理业务发展的组织保障。