ChatGPT的橫空出世徹底帶火了「大模型」概念。英偉達CEO黃仁勛稱，所有應用都值得用大模型重做一次；陸奇在最近的分享活動中也指出，我們現在正處於一個新拐點，即「模型無處不在」，這個拐點是大模型技術推動的，模型的產能比信息時代更強大。據不完全統計，ChatGPT發布以來，中國企業至少已經發布了79個基礎大模型。
保險行業因為具備AI大模型落地的商業化場景和基礎，以及依託數據的行業壁壘，成為了垂直領域AI大模型後續發展的主要方向之一。海外的一些保險機構已經在加速推進AI大模型的布局，比如保險科技公司Simplifai推出了號稱是全球首個全球首個用於保險的AIGC工具「Insurance GPT」。
正在經歷「千模大戰」的中國市場也不甘落後，正在抓緊加速推進保險科技AI大模型的迭代升級。近日，一些科技企業先後發布了保險科技領域的大模型，還有一些保險公司的大模型規劃也提上了日程，引起了業內的關注。
萬國通識大模型：
落地智能醫療審核和小額快賠
6月26日，中科萬國正式發布保險涉醫垂直領域的大語言模型「萬國通識」以及應用產品」SV-CHATIMK」。
中科萬國主要聚焦保險行業理賠、風控、醫療、健康、司法等領域，通過智審、智控、智檢、探視、鑑定6大產品，讓保險公司涉醫理賠更公平、簡單、快捷。而根據中科萬國透露，該公司擁有覆蓋全國300多個地級市的醫保知識庫、醫保政策知識庫、10萬種以上的藥品知識庫、40萬種以上的耗材知識庫、5萬種以上的診療知識庫、以及數百種疾病的診療路徑知識庫。基於長期積累的相關數據和自有知識庫，萬國通識大模型解決了在特定行業落地不佳的問題，同時具備了在保險涉醫方面基礎語義理解，命名實體識別、知識和對話等多個能力。
目前萬國通識大模型成功落地智能醫療審核和小額快賠，其中最大的一個作用就是在票據識別過程中提高了藥品和費用歸集處理的準確率，同時還包括信息修整、輔助藥品和費用歸集處理等多個功能。
通用大模型與SV-CHATIMK的對比
根據上圖SV-CHATIMK與通用大模型在保險涉醫方面的相同問題下的多輪迴答對比，我們可以發現SV-CHATIMK無論是在專業性、精準性、簡潔性、總結性等多個方面都有很大的提高。
中科萬國還將進一步升級SV-CHATIMK能力，主要面向B端企業和C端的個人客戶。在B端，結合數字人技術，打造銷售、理賠、客服等崗位的數字員工。在C端，通過承載的醫學知識、會話能力，結合相關政策為大眾的醫藥學知識搜索提供幫助，同時圍繞保險和涉醫領域挖掘更多的場景。
新致軟件發布新致新知平台，
打通與客戶合作的最後一公里
6月29日，新致軟件發布「New touch AI心知未來」人工智能產品。
隨着人工智能進入到大模型時代，客戶需要的是貼近場景，同時非常精準的行業模型，因此新致軟件在保險、醫療等多個領域積累大量數據，形成了一個知識圖譜，而新致軟件的團隊在做知識圖譜的過程中，發現現有的應用系統在對接ChatGPT等應用程序時不能馬上產生使用效果，於是新致軟件把新知平台的系統底層和大模型對接，從而可以進行不斷的調優，產生更好的效果。
知識圖譜調整
具體來看，新致新知平台的定位是一個全方位人工智能能力連接平台，具體來講就是基於整個外部環境的變化去幫助企業客戶觸達需求和解決痛點，從應用開發者的角色去連接終端科技和未來企業的需要，從而參與整個產業生態的變化。
在整個平台的規劃方面，新致軟件以「3 + 2 + 1 」作為整體規劃，具體指知識庫、大模型、機器人等三大技術，智能認知、智能營銷兩大智能類應用，以及面向整個行業的可泛化的能力。
在三大技術方面，新致軟件基於這三項技術打造了完整的商業閉環。首先，底層的知識庫提供了工具鏈的支持，通過工具鏈可以幫助企業去構建標準的知識結構。其次，接入大模型的能力由傳統的標註方式轉化為自主學習，從而降低了知識的轉化成本。最後在機器人的部分，根據場景幫助企業構建了聊天型機器人、內容型機器人以及知識檢索型機器人等等。
在兩大智能應用方面，在傳統的數據知識檢索中流程是十分複雜的，而在新致軟件的智能認知場景中，可以通過AI機器人去進行渠道相關數據的解析，以Excel列表的形式進行展現，接着指標分析助手根據表格的數據可以得出分析結果，從而幫助業務人員快速的完成整個數據的整理分析工作。在智能營銷場景下的機器人應用中，新致軟件分別推出了智能培訓機器人，比翼2.0兩款產品。
以智能培訓機器人為例，傳統的培訓主要是基於題庫的模式，人力成本和維護成本高，而智能培訓機器人可以用大語言模型的能力去代替原來培訓講師的部分工作，只需要給到AI機器人一部分原語料。
智能培訓機器人進行一對一實戰訓練
可以發現，智能培訓機器人的核心能力就在於它可以通過大語言模型的能力，去實現流暢且自然的多輪對話，根據用戶的畫像以及相應的銷售場景或者是產品要素，去提供有針對性的千人千面的培訓的過程。
接着我們來看比翼2.0，這是一款由自然語言驅動的通用智能應用，主要有以下幾個優勢。第一，能夠鏈接企業自己的數據以及API，在體系外部構建了一個完整的插件系統，任何的傳統應用裡面現有的API都可以通過這個體系快速的接入到智能助理裡面。
第二，有準確的意圖識別，在整塊的銷售支持過程中，設置了25個大的意圖分類，其中衍生出接近500個小型意圖，測試了接近15000個案例，準確度到95%。
第三，支持多意圖和持久記憶，目前來看，比翼2.0的多意圖效果是非常好的，基本上符合人類正常的語言習慣。而比翼2.0現在的記憶體系其實是從前面的插件體系裡面衍生，把整塊信息從收集、處理、總結、推薦，整個流程都已經完整的串聯起來。
最後新致軟件表明，以上的開放平台和相關技術會在8月投入到部分合作夥伴的使用中，隨後進行全量接入，並陸續開放智能客戶經營體系等。
國外結合AIGC的案例：
將AIGC嵌入到保險業務的多個環節
根據信息技術研究分析公司Gartner預測，到2025年，AIGC人工智能的全球市場規模將超過1350億美元，其中銀行、金融服務和保險將占該市場的25%。但目前來看，保險行業還在處於摸索AIGC落地的初級階段，像海外一些保險公司已經開始探索將AIGC嵌入到承保、理賠、審核等多個保險業務流程中，我們接下來看具體的案例。
Simplifai推出全球首個用於保險的生成式人工智能工具
2023年6月，AI解決方案公司Simplifai推出了專門為保險公司定製的人工智能Insurance GPT，具備自動化索賠管理，同時維護了隱私和數據安全，其中的大型語言模型(LLM)是第一個專門針對與保險行業直接相關的信息進行培訓的產品。
藉助Insurance GPT，保險公司可以增強其端到端的業務流程自動化能力，以更安全、更快速、更簡介的方式和客戶進行溝通，具體來看Insurance GPT主要有以下三大特點。
適應現有的生態系統：Insurance GPT是基於平台的，可插入Salesforce等第三方服務，以及用於索賠管理的行業平台，從保險公司自身的生態系統中提取信息，以便於實施和管理。
隱私安全保障：insurance GPT涉及到了索賠處理、文檔處理、債務催收和客戶服務解決方案，因此Simplifai致力於客戶的隱私保護，維護對數據的嚴格控制和監管。
無代碼維護：insurance GPT的無代碼模型允許保險公司無縫集成到平台，無需技術專業知識，提高了使用效率。
Simplifai也表明，insurance GP平台在未來有可能從根本上改變保險公司的數據處理和索賠流程。
Corvus Insurance將AIGC功能添加到承保平台
Corvus Insurance是一家人工智能驅動的網絡風險平台。近日，Corvus Insurance推出了人工智能Corvus Risk Navigator平台，以提高保險公司在工作流程中常規手動任務的自動化程度，包括索賠、數據整理、實時核保等等，這些功能進一步減少了保險公司的工作量，同時提高了報價效率。
具體來看，Corvus Risk Navigator平台使用了大型語言模型(LLM)和自然語言處理(NLP)，通過自動化加快了保險公司的各項決策。比如自動化行業驗證和自動化應用程序接收，由大型語言模型取代保險公司的手動驗證，自動接收應用程序中的數據，然後以核保指導原則的相關信息為基礎，從而回答核保人的問題。
同時Corvus表示，將通過人工智能為經紀人、風險資本合作夥伴、投保人創造價值，並為保險公司配備自動化日常任務的技術，實現更快的業務增長。
對比國內和海外的保險AI大模型可以看出，保險行業普遍重視對大模型在核保、理賠、數據收集和分析這類相對標準化環節的應用，相比較而言，國內在應用大模型進行智能培訓、智能銷售方面的探索更加積極。
除了上文提到的這些科技公司外，還有一些其他科技企業、保險公司也在討論、規劃AIGC、大模型相關的發展問題。
可以預見的是，大模型對於運用AI解決更複雜的專業問題來說打開了一些突破口，不過從此時此刻到最終的成熟落地必然有很長的路要走，需要克服技術、管理、團隊意志等多方面的考驗。人工智能的這一波迭代究竟能給保險業務帶來哪些實質性的進步？哪些企業將成為這波浪潮中的受益者？我們也很期待這些答案的揭曉。-保觀-
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