2024中国保险业大模型用例分析_18页_3mb

2024中国保险业大模型用例分析总结

引言

2024年，随着ChatGPT等大模型技术的快速发展，生成式AI成为推动金融科技创新的重要力量。保险行业作为传统行业，其核心业务如销售、核保、理赔、服务等均具有大模型技术应用的潜力。然而，大模型在保险行业的落地仍面临机制不完善、人才短缺、合规与数据安全等多重挑战。沙丘社区基于对保险公司及大模型技术厂商的调研，梳理出16个最具价值和可行性的大模型用例，并对其进行优先级排序和评分，为保险公司提供决策参考。

一、保险业大模型市场概况

• 政策背景：中央金融工作会议提出要发展科技金融、数字金融，推动金融强国建设。
• 技术趋势：大模型技术的“智慧涌现”效应推动AI技术跨越式发展，为保险行业带来新的变革机遇。
• 行业现状：
  • 保险行业仍以专家判断和人工营销为主；
  • 传统AI技术已广泛应用，但存在专用、孤立、烟囱式等问题；
  • 数据资产丰富，但尚未被充分挖掘。
• 大模型应用价值：
  • 提升客户体验、优化内部管理流程、增强风险评估能力；
  • 实现精准定制化服务，推动全链路智能化。

二、中国保险业大模型用例优先级矩阵

沙丘社区定义了16个大模型用例，涵盖营销、核保、理赔、客服、数据分析、办公等多个场景，具体如下：

1. 营销素材生成
2. 条款自动审核
3. 代理人销售助理
4. 核保辅助支持
5. 销售机器人
6. 智能理赔
7. 数据分析
8. 员工知识问答助手
9. 基于大模型的客服机器人
10. 保单摘要
11. 编码辅助工具
12. 数字员工
13. 代理人智能陪练
14. 欺诈规则发现
15. 智能运维
16. 智能办公助手

这些用例有助于保险公司实现营收增长、降本增效、用户体验提升、风险控制等目标，建议决策者优先选择业务价值高、可行性强的用例进行资源投入。

三、中国保险业大模型用例评分

评分维度

• 业务价值：

  • 提高营收
  • 降本增效
  • 客户体验
  • 风险管理

• 可行性：

  • 技术可行性
  • 内部环境支持
  • 外部环境支持

评分结果（图2）

沙丘社区对16个用例进行了评分，部分用例在业务价值和可行性上表现突出，如营销素材生成、智能理赔、数据分析、客服机器人、数字员工、智能办公助手等。

四、中国保险业大模型用例介绍

五、建议与挑战

建议方向

1. 完善大模型应用落地机制：

   • 建立公司级AI应用目标和建设方案；
   • 推动业务与技术的深度融合；
   • 完善创新机制与执行闭环。

2. 加强专业人才体系建设：

   • 强化与高校、科研机构、科技公司的合作；
   • 引入中高端AI人才，提升自主研发能力。

3. 强化合规与数据安全：

   • 严格执行技术审核与监管报备；
   • 加强数据脱敏、加密与流出评估；
   • 建立开源模型引入评估机制。

挑战

• 机制不完善：缺乏顶层设计与创新机制；
• 人才短缺：对复合型AI人才需求迫切；
• 合规风险：涉及数据隐私与监管合规问题。

六、关于沙丘社区

• 成立于2020年，专注于人工智能与大数据技术研究；
• 覆盖金融、制造、能源等行业100+技术用例；
• 跟踪调研500+家标杆企业，每月发布100+篇调研报告；
• 提供市场情报、洞察与实践方法论等服务。

七、法律声明

• 本报告为沙丘社区原创，受法律保护；
• 部分数据来源于公开信息，所有权归原著者；
• 未经许可，不得复制、传播或用于商业用途；
• 报告数据仅供参考，不承担法律责任。

资料来源：沙丘智库
报告发布日期：2024年3月
联系信息：www.shaqiu.cn | 微信：zimu738 | 微信公众号：@沙丘社区