作者｜欧昀 樊旼旼 张超「众安技术研发中心首席技术专家、众安在线战略规划总监、众安科技解决方案总监」

提要：

• 保险领域AIGC的发展应用，或可激发行业新一轮生产力变革，并持续完善和重塑客户经营、产品创新、服务提升、流程优化、风控反欺诈等一系列环节。

• 短期来看，AIGC技术在保险业的探索实践将在多模态营销内容、策略推荐、智能客服、代码智能生成等领域实现广泛应用。

• 中长期来看，人机协同运营将成为保险机构差异化竞争的核心能力，其也是当前各个险企积极布局的方向。

新技术发展如火如荼的当下，一场ChatGPT引发的生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）热潮，迅速席卷了智能家居、医疗健康等多个行业，保险业也不例外。

在我国保险业中，AIGC不仅被视为一项战略性创新技术，而且更是保险机构有力的战略工具，具有优化运营流程和重构营销经营模式的潜力。目前，大多数头部保险公司正在积极探索AIGC的多方面应用，包括但不限于营销文本及图片生成、用户信息咨询、理赔流程优化等多个环节的探索。

值得注意的是，当前多数尝试还处于初步阶段，且集中在内部的技术试点与研究，但这些探索行为正逐渐改变着保险行业的整体生态。

AIGC的三大技术突破

在分析AIGC对保险业影响之前，全面理解新旧技术特点是关键的一步，不仅有助于识别AIGC技术在哪些环节可以发挥作用，还能为保险公司在制定如何整合技术、何时更新基础设施，以及如何最大化AI优势等方面的决策提供依据，并有助于机构更精准地评估AIGC技术解决方案的潜在影响，从而作出更科学和高效的商业决策。

从技术能力而言，AIGC技术主要有以下三个层面的技术突破。

●突破一：长距离感知和上下文理解能力

首先，在语言模型的发展历程中，早期的模型主要依赖于n-gram算法。这类模型由于数据稀疏的问题，通常仅能考虑3-5个词的上下文信息，限制了其在捕捉长距离语义关系方面的能力。

近年来，神经网络技术带来的语言模型，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆模型（LSTM），虽然理论上可以处理长距离的语义关系，但受限于学习效率低和梯度消失等问题，实际应用中仍有局限性。然而，AIGC大型语言模型采用了更先进的Transformer结构，这种结构运用自注意力机制（self-attention）和多头注意力机制（Multi-Head Attention）来有效地捕捉文本中不同位置间的关联，甚至能关注到文本中相距较远的上下文信息。这一机制解决了并行计算的问题，允许模型在可接受的时间内处理超大规模的语料库。

因此，AIGC模型在理解复杂的句子结构、语义关系和逻辑推理方面表现突出。由于该技术特征，在保险的业务应用场景中，AIGC模型凭借其长距离感知和上下文理解能力，在诸如智能客服、文本摘要、情感分析和问答系统等多个应用领域展现出卓越性能。

特别地，在智能客服和问答系统中，AIGC能够理解和处理复杂的长篇对话，并根据整体上下文生成更为精准的回应。

●突破二：自适应能力

其实，传统的技术系统，如基于规则、模板或统计方法的模型，主要针对特定类型的问题进行优化。这些模型一般依赖手动编写的规则或者人工标注的监督信息，因此在面对超出预设范围的问题时，适应性通常有限。而且，由于这些系统是为特定任务设计的，将它们的能力扩展到其他应用场景或整合多个功能通常是复杂和低效的。

相较之下，AIGC大型语言模型采用了一种基于海量无监督数据进行训练的方法。得益于模型强大的表达能力，它能从数据中捕获复杂的语义和逻辑关系，因此具有较高的适应性和广泛的应用范围。

这种模型不仅可以通过少样本或零样本的提示词来激活其内部知识，还能针对各种不同的问题和环境进行自适应学习。这种自适应能力在商业应用中具有显著优势。它可以更灵活地处理行业特定的术语、用户偏好和语言风格，并能够识别和建立大量信息之间的复杂关联。这不仅有助于构建更为强大和精准的知识库，也为企业级决策支持系统的开发提供坚实的基础。

●突破三：推理能力

AIGC大型语言模型的推理能力不仅源自模型内部丰富的知识库，而且具备出色的自适应和开放域推理能力，这在很大程度上超越了其他主流人工智能技术。

相对于依赖人工特征提取和规则制定的逻辑推理或决策树方法，这种模型减少了对研究人员具备特定领域知识的依赖，从而实现更大规模的自动化和推理。

具体来说，AIGC的推理能力是多维度的。一是语义推理，即判断不同语句或概念间的逻辑关系；二是上下文推理，能根据当前上下文预测未来信息或事件的可能性；三是跨域推理，即能在有限信息条件下迅速适应和解析新的任务和问题。这种多层次的推理能力使AIGC更为灵活和适应性强，同时避免了简单地学习规则或依赖于主观假设，这是其他方法常见的局限性。

在商业应用场景中，AIGC的这一推理能力尤其具有价值。

例如，在客户服务领域，它能提供智能推荐和个性化响应，极大地提高客户满意度；在决策支持系统中，它可以生成全面且可解释的判断依据，从而提高决策质量；在新业务开发领域，AIGC的推理能力可以促成更多创新性的人工智能工具和应用。

不过，虽然AIGC具备强大的推理能力，其运作仍需在适当的监管框架下进行，以避免任何可能的误导或不当推理。

值得关注的是，保险行业一直是传统智能技术的主要应用领域，这一事实在业界已得到广泛认可。

举例来说，从整个行业实践来看，2019年是保险行业智能客服应用元年，至2020年，智能客服已逐步成为保险机构运营的核心基础能力之一。此外，智能理赔包括图像识别、文字识别等一系列智能技术，成为了保险消费者重点关注的机构核心运营能力之一。然而，对于保险业而言，行业的核心能力在于精准的风险评估和风险定价。作为一个以严格的准确性和专业性著称的行业领域，保险行业一直在追求准确性。然而，新一代AIGC技术（如大型语言模型等）的输出基本上是基于概率的，这使得其无法保证百分之百的准确性。

因此，在技术路线未有实质变化的前提之下，短期来看，AIGC技术在保险业的探索实践将在多模态营销内容、策略推荐、智能客服、代码智能生成等领域实现广泛应用；中长期来看，人机协同运营将成为保险机构差异化竞争的核心能力，其也是当前各个险企积极布局的方向。

“AIGC+保险”，未来已来

如前文所述，目前AIGC在保险业中的应用正在逐步提速。

具体来看，随着保险领域AIGC的发展应用，或可激发行业新一轮生产力变革，并持续完善和重塑包括客户经营、产品创新、服务提升、流程优化、风控反欺诈等一系列环节。

在具体的应用方面，笔者梳理了以下几个案例。

●产品研发方面：理解客户需求及风险，精准产品设计及定价

保险产品的设计需要大量的信息收集、数据计算和精算分析。在产品设计的主要流程节点中，数据收集、数据分析和风险评估等环节是保险产品研发的主要痛点，这些环节中存在繁琐的人工检索、人工计算和依赖个人经验的多个步骤。

针对上述痛点，AIGC模型独特的样本生成能力和场景泛化能力可以在保险领域的新产品设计中扮演重要角色，特别是在以健康险、寿险为代表的人身险和以车险为代表的财产险中，有巨大的应用潜力。具体来说，AIGC技术可以给保险产品设计的数据收集和预处理、风险评估和预测、保险产品方案设计、风险预警和管理等环节带来帮助。

TIPS应用案例：

某再保险公司利用AIGC能力，结合其他相关科技产品，计划研发智能保险产品设计平台，帮助精算师制定更加精准的保险方案和定价策略。在规划中，该平台可以根据客户需求和市场趋势，自动生成多种保险方案，并提供相应的风险评估和定价策略。

该平台建设规划主要包括风险评估、产品设计、数据分析和人工智能等模块。预计后续平台建设完成后，可以帮助精算师更快速、更准确地开发和推出符合客户需求的保险产品，提高产品的市场竞争力。

●渠道营销方面：个性化销售辅助推荐，全时在线助力精准营销

从展业模式来说，当前的保险推广营销主要分为自有代理人、自有营销平台、专业经纪代理渠道、银行兼业代理等四种。

现阶段，线下队伍依然是保险营销的主力，但是存在着人员流动快以及个人营销服务水平差异大等经营挑战。在此情况下，提升代理人营销服务水平和服务效能，进而提升自营模式下营销素材的产能效率是保险公司需要解决的一大难题。

对此，作为一种强大的语言模型，AIGC可以在保险市场营销方面提供有力的帮助，可以赋能的应用场景主要有以下几种。

一是代理人销售辅助。利用AIGC技术，保险公司可以为销售人员构建智能化保险销售辅助机器人，通过自然语言交互，为销售人员提供个性化的保险销售建议和支持。机器人可以分析客户的需求和情况，为销售人员提供最佳的销售策略和方案，提高销售效率和客户满意度。

二是营销素材设计。利用AIGC技术，保险公司可以快速生成文案，比如广告语、口号、邮件、短信、微信公众号文章等，也可以与类似Midjourney等AI工具相结合，自动生成宣传海报、宣传视频等视觉内容，提升营销素材的生成效率。

三是保险产品推荐。利用AIGC技术，保险公司可以构建智能化保险产品推荐机器人，通过自然语言交互，为客户提供个性化的保险产品推荐和购买建议。机器人可以通过分析客户的需求、偏好、风险承受能力等信息，快速准确地推荐适合客户的保险产品。

四是保险产品咨询。利用AIGC技术，保险公司可以构建智能化保险产品咨询机器人，通过自然语言交互，为客户提供快速、便捷的保险产品咨询服务。机器人可以回答客户关于保险产品的各种问题，包括保险种类、保险期限、保险条款、保费等，为客户提供全天候的在线咨询服务。

总的来说，AIGC技术在保险市场营销方面的应用，可以为保险公司提供更加智能化、个性化和便捷的营销服务，提高保险销售效率和客户满意度，同时也为客户提供更加优质和全面的保险服务。

TIPS应用案例：

众安在线是一家互联网保险公司，通过科技手段打破传统保险行业的壁垒，提供便捷、有温度的保险服务。在通过AIGC的能力赋能保险产品营销素材设计方面，众安在线开展了相关探索。其主要应用有以下几个方面。

一是制作文案内容。AIGC可以根据输入的关键词或主题，自动生成相关的文案内容，如标题、描述、标语、海报等。其还可以通过输入某个保险产品的名称和关键卖点，让AIGC根据不同的渠道和受众群体，自动生成适合的宣传文案，从而提高广告文案方面的工作效率。同时，其已经利用AIGC快速、批量生成比如健康养生、宠物、家庭保障守护等不同主题的科普类文章。

二是视觉设计。应用AIGC及其他相关AI工具，自动生成符合品牌形象和市场趋势的视觉设计元素，如配色方案、图标、动画等，提高营销素材的吸引力和可视性，提高视觉设计方面的效能，原来的产品海报图片需要3天左右，现在只要不到3小时即可生成多套不同风格的图片。同时，在直播背景墙、活动营销图片、图标、动画生成等多种场景中，其快速应用AIGC有关工具和平台快速赋能销售营销的多个环节，并以此来加速产品和活动的上线。

三是提升业务数据分析能力。围绕着企业以数据分析为基础深入理解市场和客户需求的经营需求，通过集成大语言模型的业务经营分析平台，已可以实现公司员工通过对话形式（智能助手的产品形式）进行数据分析问答，能智能生成数据图表、归因指标异动、提供SQL表达式写法和数据分析咨询等。目前，该平台已经在实际业务中得到了验证，已提升了超过50%的数据分析效率，降低了40%的人力成本。

●运营管理：自学习引领运营智变，降本提速增效控风险

随着互联网等技术的应用和普及，现阶段保险公司在核保及理赔等运营环节一方面要在不断提高服务质量和客户满意度的同时，保持成本的控制和管理，因此需要有效利用现有的资源和技术来提高效率和降低成本；另一方面需要确保其运营服务系统的安全性和稳定性，避免出现安全漏洞和系统故障等风险，保证业务的正常运行和客户数据的安全。

现阶段，通过AIGC的能力，可以在核保及理赔等运营环节为保险公司提供以下帮助。

一是核保。在保险公司的核保流程中，AIGC可以帮助保险公司自动化一些简单的核保工作，如输入客户信息、风险评估等。同时，AIGC还能够智能地辅助人工核保，如利用自然语言理解技术分析客户的申请材料，并进行判断和评估。

二是理赔。在保险公司的理赔流程中，AIGC可以帮助保险公司实现更快速、更准确的理赔处理。AIGC可以根据客户提供的理赔申请材料和保单信息，自动化地进行理赔审核和风险评估，快速地对客户进行赔付。同时，AIGC还可以智能地辅助客户提交理赔申请，并提供更加便捷的理赔服务。

三是AI舆情分析。以众安科技为例，其推出的“CIREO挖掘鲸”用户交互挖掘平台，目前已经基于文本、语音信息，识别用户会话关键词，识别用户交互意图，识别用户正负面情绪，辅助客服人员识别机会用户与风险用户。

四是AI日常运营。例如，可以利用ChatGPT对历史信息的分析、理解能力，以过往历史数据为正常数据，将新提交的数据与历史数据比对，返回可能出现异常的系统列表，以达成运营问题排查的目的。

五是AI项目风险管控。例如，利用ChatGPT对自然语言的语义理解能力，基于项目实施交付沟通群聊天内容，使用ChatGPT对聊天内容进行风险定向分析，在高频次识别项目风险后及时通知项目经理，减少风险识别周期，降低项目管理成本。

TIPS应用案例：

苏黎世保险公司对AIGC的应用主要集中在理赔环节。据悉，该公司正在测试如何在理赔和建模等领域使用AIGC人工智能技术，旨在应对初创企业和更大竞争对手带来的挑战。

苏黎世正在研究该技术的应用，从理赔说明和其他文件中提取数据。目前，该公司提供了最近六年的理赔数据，试图找出整个理赔部分的具体损失原因，从而改善承保。在首席信息和数字官的领导下，这家保险公司还创建了一个新的专利计划来保护其知识产权，重点关注自动风险检查和处理账单的AI系统等领域。

苏黎世保险公司CIO兼CDO、前平安科技首席执行官陈立明表示，AIGC不会取代开发人员，而是承担“副驾驶”的作用。同样，对于承保和理赔，它不会取代人，但会提高效率。

事实上，苏黎世保险的这一举措只是其在利用人工智能提升理赔效率方面的更进一步。此前，该公司于2021年4月与保险科技公司Sprout.AI达成合作，将解决财产险理赔所需的时间缩短至24小时以下。

●客户服务方面：识别情感服务自优化，长距离感知输出优体验

随着数字化技术的发展和消费者观念的变化，客户对保险公司提供的服务和体验的期望越来越高，不仅需要简单、快速、个性化的服务，还要求能够在不同渠道和平台上实现一致性的体验。

为此，保险公司可以利用AIGC实现智能客服系统，让客户能够通过自然语言与保险公司进行交互。AIGC可以根据客户的问题或者需求，智能地回答客户的问题，或者引导客户到相应的服务流程中。同时，AIGC还能够智能地识别客户的情感状态，如是否满意等，从而实现更好的服务。

TIPS应用案例：

美国好事达保险公司就采用了名为“ABIE”（Allstate Business Insurance Expert）的AIGC智能客服系统，旨在提高中小型企业主对商业保险的理解和丰富相关知识，并为其提供快速、准确的保险方案建议。ABIE通过语音和文字进行交互，回答用户问题、提供保险政策建议、帮助用户理解保险术语。此外，基于与用户的智能交互，其还可以根据用户的需求提供相应的保险方案。

从技术角度来看，ABIE是由多个功能模块组成的系统，包括自动问答、风险评估、报价计算、文件管理和自动核保等。

ABIE的实现是通过好事达保险公司的AI中心来完成的。该中心利用自然语言处理、语音识别、机器学习等先进技术来不断改进ABIE的性能，使其能够更好地为客户提供服务。该系统已经被证明是成功的，好事达保险公司已经开始在美国多个州推广AIBE，并计划将其引入更多的领域和市场。

“AIGC+保险”，机遇与挑战并存

总体而言，在全球范围内，AIGC已经从一个单纯的技术创新逐渐演变为具有商业和社会结构重塑潜力的变革性力量。尤其在保险行业，这种技术不仅有望大幅提升从风险评估到索赔处理等各个环节的生产力，还因其开放性和灵活性，让从大型企业到中小型创业公司都能快速适应并参与这场变革。

不过，这一技术同样带来了严峻的挑战，特别是在数据隐私和安全方面，需要更加严格的管理和合规治理方式。因此，如何平衡AIGC带来的显著优势与潜在风险，将需要跨领域的合作和综合性的战略考量。

总之，AIGC在保险业的应用并非一蹴而就，该项技术巨大的潜能和所带来的可能性将使其成为值得高度关注和深入研究的焦点。

（责任编辑：刘强）