2025年智启未来·险见新机-人保寿险大模型探索及实践报告_33页_4mb

中国人保大模型技术与应用实践

公司简介

• 中国人民保险集团股份有限公司（中国人保）成立于1949年，是综合性保险金融集团，连续15年入选《财富》世界500强。
• 旗下拥有人保财险、人保寿险等11家成员公司，业务涵盖财产险、人身险、再保险等。

技术探索

大模型发展与分类

• 人工智能特征：规模达临界点后迅速增长，如GPT-4拥有1.8万亿参数。
• 双模策略：
  • 快思考模型：基于概率预测，擅长即时任务，如客服、多轮对话。
  • 慢思考模型：基于链式推理，擅长复杂分析，如深度解读、逻辑任务。
• 代表性模型：DeepSeek-V3（6700亿参数）、DeepSeek-Coder。

技术突破与优势

• 架构创新：
  • 采用混合专家（MoE）架构，仅激活10%参数，大幅降低能耗及训练成本。
  • DeepSeek R1推理性能对标GPT-4，训练成本为GPT-4的1/400。
• 开源与生态：
  • DeepSeek全系列开源，吸引140国开发者参与优化。
  • 技术民主化降低AI壁垒，推动全球产业加速发展。

实践应用

人保大模型生态

• 框架设计：构建“算力-平台-模型-产品-应用”五位一体AI体系。
• 典型场景：
  • 外勤支持：智能语音计划书、客户分析等。
  • 内勤办公：百问百答问答准确率94%+，办公效率提升30倍。
  • 风险管理：贷前尽调、合规审核。
  • 智能BI：自然语言查询经营指标，提升决策效率。
• 平台特性：
  • 支持低代码开发、多模型兼容、知识库管理。

AI保宝系列

• 百问百答及办公助手：日均调用量2.6万次，支持制度问答、报告生成。
• 坐席助手：AI话术推荐、情绪识别，提升客服合规水准。
• 产品宝典：完整条款解释，知识检索准确率>95%。
• 智能陪练：语音交互训练课程，学习人数累计超10万。
• 智能编程与审计：代码自动化率达68.2%，全流程风控分析处理。

现状与挑战

领域应用思考

• 考试自动化：大模型无法应对长文本，需解决方案。
• 数据壁垒：内部MCP系统与外部生态打通困难。
• AI信任闭环：需解决“黑盒”、隐私、伦理问题。

行业趋势

• 三个闭环建设：场景整合、性能优化、技术配套。
• 三大关键挑战：断层化、资源分配、信任缺失。
• 四大发展建议：
  1. 拓展端侧模型以提升响应效率。
  2. 推动通用AI模型向“结果闭环”演进。
  3. 持续推进监管合作，应对技术伦理问题。

结论

• 大模型技术正在重构金融行业底层能力，人保探索双模协同、本地化部署、垂直场景模型三者结合，为保险数字化转型提供新动能，是国内AI“高性价比”落地的代表案例。