2024大模型技术深度赋能保险行业白皮书-阳光保险清华大学_146页_14mb

《大模型技术深度赋能保险行业》白皮书总结

2024年《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》由阳光保险集团联合清华大学五道口金融学院、中国保险学会和科大讯飞发布。报告指出，大模型技术正在深刻改变保险行业，促使传统业务模式向智能化、精准化演进。该技术对保险行业的赋能体现在六个维度：效率提升、成本优化、服务质量升级、风险管理升级、对内运营转型及对外生态构建。

报告分析显示，大模型技术在保险领域的应用已形成多维度的落地路径。数据准备方面，通过合成数据弥补真实数据不足，提升模型训练效率；算力层面，GPU和TPU的性能突破及国产算力芯片的发展为模型应用提供坚实基础；模型构建中，多模态模型和MoE架构显著增强处理能力。国内保险公司普遍采用直接应用商用大模型、工程化适配以及深度研发三种路线，其中阳光保险构建的"阳光正言GPT"已形成底座层、通用能力层、智能大脑层和交互能力层的四层架构。

在实际应用中，大模型已实现智能客服、人伤定损、承保核保等场景的突破。阳光保险智能客服机器人实现58%的智能服务率，理赔定损准确率提升超50%。中国人保推出"数智灵犀"大模型，建立多个垂直场景的智能分析模块。平安保险研发的Askbob系统在寿险领域实现85%的报价成功率，决策效率提升。国寿投资大模型在风控和合规领域展现强大优势，支持高频次的自动化处理。

报告重点探讨了大模型应用的安全风险治理。提出构建安全对齐数据集、完善数据治理体系、强化模型解释性及开发负责任的AI框架等措施，通过RAG技术和增强型合规规则库提升模型可靠性。针对数据安全问题，强调需建立数据加密和访问控制体系，确保敏感信息不被泄露。

在国际应用案例中，瑞士再保险推出智能核保系统，安盛集团构建多模态业务分析平台，安联通过AI提升理赔效率，丘博保险开发网络安全风险评估模型，奥斯卡健康将大模型应用于医疗图像分析和理赔审核。这些案例表明，大模型正重塑保险行业的服务模式和业务流程。

报告指出大模型技术在保险行业的发展趋势：从Chatbot向AIAgent演进，从简单交互场景向决策支持场景延伸，从单一技术应用向多模态融合转型。建议保险公司分阶段推进技术应用，优先在客户服务、理赔处理等低风险场景试点，逐步拓展到风险管理、产品创新等复杂领域。同时强调需构建保险行业专用的评测体系，如阳光保险的S-Eval框架，纳入合规性、风险评估等专项指标。

保险行业的智能化转型已进入深水区，需在技术应用与安全治理间寻求平衡。报告提出四点建议：明确应用场景及目标、多因素选择技术路线、关注政策导向和合规要求、强化数据安全和隐私保护。通过构建开放的科技生态圈，推动保险企业的数字化转型，实现从技术支撑到创新引领的跨越。当前国内保险公司已形成"科技+保险"的协同创新生态，预计2026年将有超1000家企业参与行业标准建设。