众安信科2025迈向智能驱动新纪元大语言模型赋能金融保险行业的应用纵览与趋势展望白皮书98页_9mb

大模型技术发展加速智能化演进
2025年国产大语言模型在推理性能、成本控制等方面实现显著优化，推动金融保险行业从技术验证阶段进入系统化应用阶段。其核心优势体现在复杂语义理解、多任务处理和非结构化数据分析能力，相比传统AI算法更适应金融业务需求。初期落地聚焦低风险场景，如智能客服、数据质检等，通过小规模试点建立反馈机制，为后续高复杂度业务拓展奠定基础。技术发展呈现从通用模型向垂类模型演进趋势，重点解决行业数据适配、安全合规、成本效率等核心矛盾。中国大模型依托国产算力和中文语义优化，实现低代码部署和高精度业务计算，例如DeepSeek-R1在数学推理、风险评估等任务中表现优异，且成本较国际主流模型降低十余倍。

保险产业链全场景智能化突破
大模型在保险业务全流程实现能力渗透：

行业协同机制重构技术生态
形成三大协同范式：
数据协同：政府-运营商-金融机构构建三元体系，通过隐私计算实现"数据可用不可见"，赋能区域定价、风险预警等能力，打造保险+交通、医疗等跨领域生态
垂直整合：企业内部构建统一语义体系，打通CRM、风控等多系统数据，如某金融集团整合信贷与保险数据形成风险预测模型
场景创新：聚焦高频、高损、高潜力场景，如车险定损、健康险核保等，通过RAG等框架提升模型时效性与准确性。各机构根据自身定位选择合作路径：头部企业构建定制化"智能中台"，中小型机构侧重轻量化组件集成，政策性机构优先保障数据主权

整体发展趋势及挑战
技术驱动从"经验驱动"转向"数据智能驱动"，金融运营模式发生根本性重构：