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作者：郝俊慧 來源：IT時報

ChatGPT點燃的人工智能星火，開始燎原。隨著微軟、阿里、百度等全球頭部互聯網公司紛紛喊出，要用通用大模型將所有業務都做一遍時，深耕各行各業的垂直類科技公司開始思考，大模型和AIGC能給自己帶來什么？

近日，眾安保險與眾安科技共同發布國內保險業首份生成式人工智能技術應用白皮書《AIGC/ChatGPT保險行業應用白皮書》（下稱《白皮書》）。《白皮書》通過專家調研形式，對技術在保險領域30余個具體應用環節以及AIGC場景應用點進行了梳理，并從多個維度對應用場景的技術落地可行性形成預判。

(相關資料圖)

未來，讓AI完成自動化理賠

《白皮書》指出，在產品營銷過程中，使用AIGC技術快速生成制作文案內容、視覺設計等各類營銷素材，原本3天的營銷素材制作周期可以縮短到3小時，并可以生產多套不同風格的視覺素材，優化推文效果，賦能銷售營銷；在客戶服務環節，AIGC可以根據客戶的問題或者需求，智能地回答客戶的問題，或者引導客戶到相應的服務流程。同時，AIGC還能夠智能地識別客戶的情感狀態，例如是否滿意、不滿意等，從而實現更好的服務。

未來，AIGC技術或可應用于理賠流程，根據客戶提供的理賠申請材料和保單信息，自動化完成或輔助客戶完成理賠處理的申請、索賠、理賠評估、審核、結算等各個環節，從而提高理賠效率、降低成本、提高客戶滿意度。

據了解，眾安科技作為眾安保險下屬科技子公司，當前已規劃在全系列產品中加入AIGC技術等大模型能力，探索出一條快速、可靠、可控、可復制的AIGC模型應用模式。

在“百模大戰”做對選擇

盡管用AIGC將原有業務都重新部署一遍，正逐漸成為一些科技型企業的必選項，但面對當前“百模大戰”的市場環境，究竟該如何選擇？

《白皮書》指出，構建企業級的MaaS服務首當其沖需要考慮的就是模型選擇問題，各種AIGC模型層出不窮，企業級的MaaS應該具備什么樣的能力，不同業務場景對于模型的要求不一樣，不同體量企業在底層大模型的選型思路上也會有不同的情況。基于已有的在線模型服務去構建企業內部的MaaS能力還是以私有化訓練的大模型為基礎，或者混合的平臺構建方式，各個企業應該根據自己的實際情況進行選擇。

比如，首先企業要考慮自己選擇大語言模型要解決什么問題，如果是生成式自然語言為基礎的場景，比如：文案生成、知識問答等，更多地需要考慮類GPT模型。

目前有一部分企業希望可以利用預訓練的大模型進行企業級的應用自研和微調，市場上也的確出現基于一些開源預訓練大語言模型（如BLOOM、LAMMA、GLM等），使用由AIGC生產的數據（不包含任何其他數據），并加持LORA模型進行加速組成的研發范式，但《白皮書》認為，這種方式在成本上仍然非常有挑戰，企業要考慮清楚。

據了解，很多開源的大模型基座在開源協議上仍然禁止商用，這也是很多公司采用開源大語言模型所面臨普遍性問題，《白皮書》建議企業在選擇開源基座的時候需要詳細考量。

此外，《白皮書》列舉了保險行業在AIGC生成式人工智能技術應用時面臨的挑戰，比如營銷環節，可能會遇到 涉及 產出物的版權問題、專業適配保險數據的模型訓練問題、客戶個人信息的安全問題等。在運營環節，可能會產生保險核心數據的合規使用問題、輸出結果準確性等問題。