2023大模型技术深度赋能保险行业白皮书-阳光保险_清华大学_77页_15mb

大模型技术正成为我国保险行业数字化转型的关键推动力。得益于政策支持，如2023年国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，保险科技企业对大模型的应用大规模展开。阳光保险率先启动"阳光正言GPT大模型战略工程"，联合清华大学等机构编写《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》，系统论述大模型与保险的底层逻辑契合性：大模型的海量数据处理能力与保险大数法则共同构建了数据驱动的决策基础。通过提升风险识别、精准定价、智能客服、在线核保等能力，大模型将保险精算模式从"粗放预测"升级为"精准预知"，推动风险管理从被动的"等量管理"迈向主动的"减量管理"。

在具体场景应用方面，大模型技术已覆盖保险全流程：投研环节可实现市场分析、资产配置优化；产品设计通过客户数据分析支持个性化定价；营销领域借助智能推荐和文案生成提升效率；承保阶段运用风险评估与自动核保；理赔流程实现智能定损与反欺诈审核；服务环节通过智能质检和客户健康管理提升体验。办公场景也广泛受益，涵盖文本生成、邮件处理、会议纪要等，其中阳光保险的正言平台已支持文本创作、图表生成等20余项功能，通过智能路由与插件集市构建了兼具通用能力与垂直领域特性的大模型应用架构。

国际保险企业如PaladinGroup的UnderwriteGPT、CorvusInsurance的核保平台、苏黎世保险的ChatGPT应用案例，验证了大模型在专业场景的落地价值。国内企业如平安通过"文曲星"平台重构保险知识体系，太保集团的数字员工已实现审计流程自动化，众安保险的灵犀中台则通过AIGC技术优化产品设计。这些实践显示，大模型在提升效率、降低运营成本的同时，正在推动行业从工具应用向深层次智能化转型。

大模型应用面临数据安全、模型可靠性、技术合规等挑战。数据显示保险领域知识梳理和模型训练需平衡通用能力与领域专精，通过参数高效微调（PEFT）等技术优化模型。企业需构建数据质量控制体系，建立模型可信度评估机制，并加强培训与人机协同。白皮书提出需强化数据安全与隐私保护，发展跨多模态能力，完善AI治理框架，建立覆盖数据质量、模型输出、责任追溯的全周期管理体系。

面对技术变革，保险行业需系统评估智能投研、精准定价、数字化营销等应用场景，构建符合行业特性的AI应用生态。专家指出，大模型将重塑保险价值链，推动行业从科技赋能走向科技引领，但需通过多方协同实现技术突破。当前主要挑战包括数据治理、算法优化、算力支撑和商业转化，解决方案涵盖数据标准化建设、模型开发平台搭建、人才储备与生态合作。该白皮书为保险业提供了从技术选型到应用场景落地的完整方法论，强调通过"技术-应用场景-治理体系"三维协同实现可持续发展。