生成式人工智能将给保险行业带来什么？

2022年11月，美国初创公司OpenAI推出了ChatGPT，再度掀起了全球对生成式人工智能（AIGC）的关注热潮。这款运用人工智能（AI）驱动的高级自然语言处理工具仅上线5天用户数就突破100万，仅2个月后，月活跃用户数就突破了1个亿，成为人类历史上用户数增长最快的消费级应用。

目前，各行各业都在探索，AIGC到底能带来哪些颠覆。

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5月25日，贝壳财经记者注意到，近期，由众安保险联合众安科技发布了保险业首份《AIGC/ChatGPT保险行业应用白皮书》（以下简称《白皮书》）。

其中提到，该项技术有望成为险企决胜未来的重要战略性资产，其与行业的深度融合将大幅提高企业整体运营效率，而非单一的人力替代。

由于AIGC赋能险企仍处于初期阶段，保险企业应用该项技术仍面临重重挑战，《白皮书》倡议更稳健的技术实践，更科学的试点实验，及更多的跨界沟通，与众协同为生成式人工智能在保险领域的可持续发展贡献力量。

AIGC能为保险业做些什么？

AIGC指一种可以学习复杂数据结构和规律，并用这些规律来生成新数据或解决问题的算法，与传统机器学习算法相比，AIGC有更强大的创造能力。

若充分利用AIGC的优势特点，可以为保险公司在保险产品、营销、运营和客服等多个领域提供深度技术赋能，同时还可以应用于日常办公、研发提效等多个方面。

AIGC到底能为保险业做些什么？以保险产品设计为例，《白皮书》称，AIGC模型在以健康险、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。比如在风险因素识别上，AIGC可以分析大量的健康险相关数据，包括历史赔付数据、人口统计和医疗资料等，从中识别出潜在的风险因素，有助于产品精算人员更好地理解不同客户的风险特征，并制定相应的保险策略；在个性化建议上，AIGC可以根据个人医疗历史和风险因素，为产品精算人员提供个性化的保险建议和方案，这有助于产品精算人员更好地理解客户需求，并提供更符合实际需要的保险产品。

《白皮书》还指出，AIGC可赋能保险市场营销服务的应用场景，比如在保险产品推荐上，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，提高保险销售效率和客户满意度。

在国际上已有类似的应用，比如2015年创立的以人工智能为特色的互联网保险公司Lemonade，该平台打造基于GPT-3技术面向用户的销售机器人玛雅（AI.MAYA），当客户有购买保险的意图时，只需与玛雅约两分钟的简单聊天便能识别与处理客户信息，推荐适配的保险产品及报价，促成交易的达成。玛雅还通过向客户提出有限且高质量的问题，并根据回答进行算法调整，后续可大幅度减少客户管理时间。

在理赔环节中，AIGC也可以用于提升理赔工作效率和客户满意度，《白皮书》称， AIGC可以自动评估理赔金额，通过机器学习和数据分析技术，根据保险条款、索赔信息和历史数据等因素，自动计算理赔金额，从而提高理赔效率和准确性。

据了解，目前，众安保险已经将AIGC技术用于碎屏险审核协助，通过对碎屏核保照片筛选，根据多维风险特征将其分为不同风险等级，采取不同的审核策略。

相关应用风险需要关注

不过，《白皮书》也提醒称，尽管AIGC在诸多场景下展现出强大能力，但其限制和风险不容忽视。

比如，在安全风险与数据保护方面，《白皮书》提到，企业问答助手涉及企业敏感数据传输和存储，需注意数据安全保护。AIGC大模型也存在被恶意攻击的风险，如注入有害数据或使用攻击性文本。在使用生成式AI时，需要对数据进行加密和安全措施，保护企业和客户敏感数据。

此外，在代码自动补全限制上，《白皮书》提醒称，AIGC在复杂编程语言和框架方面准确性可能不高，无法完全替代人工编写。此外，AIGC可能产生不必要的代码、泄露机密信息、引入安全漏洞等，开发者需适度依赖AIGC以发挥人与AI的互补作用。

因此，《白皮书》建议，在实际应用中，企业应全面考虑数据质量、语义理解、安全风险、误解风险、用户需求等问题，确保模型的准确性和可用性。同时，开发者和使用者需掌握相应技巧和经验，结合人工智能和人类判断，实现最佳的协同效果。

新京报贝壳财经记者 潘亦纯

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