【众安信科】2025迈向智能驱动新纪元：大语言模型赋能金融保险行业的应用纵览与趋势展望白皮书_98页_9mb

大语言模型赋能金融保险行业应用与趋势总结

核心内容

大语言模型（LLM）正在推动金融保险行业向智能化、数据驱动的方向发展。2025年初，国产大语言模型在推理性能、成本控制与行业适配性方面实现显著优化，为行业提供了更高效、安全、可定制化的解决方案。这些模型不仅提升了流程效率，还推动了信息处理范式和决策逻辑的深层次变革，促使行业从“经验驱动”向“数据智能驱动”转型。

主要观点

1. 大模型技术优化

   • 通用大模型依赖大规模参数和算力提升性能，但成本与能耗问题限制了其规模化应用。
   • 垂直领域大模型（垂类大模型）通过定制化训练，显著提升行业任务的精准度和效率，尤其在金融、保险、医疗等领域的表现突出。

2. 中国大模型发展路径

   • 中国大模型在算力自主化、数据优化与多模态能力上取得突破，推动了国产大模型的商业化落地。
   • 通义千问、DeepSeek、腾讯混元、百度文心等模型在推理性能、成本控制、中文语义适配等方面表现出色，支持本地化部署，保障数据安全与合规性。

3. 多模态大模型推动金融保险智能化

   • 多模态大模型融合文本、图像、音频等信息，提升了复杂场景的理解与生成能力，尤其在智能客服、风险评估、营销内容生成等方面具有显著优势。
   • 通过“双核架构 + 流式处理”等技术，模型实现跨模态信息的高效协同，提升了用户体验与业务响应速度。

4. AI Agent与智能流程重构

   • AI Agent通过动态任务分解与多工具调度，实现了从内容生成到问题解决的全面升级。
   • 随着RAG（检索增强生成）技术的发展，AI Agent在实时数据处理、精准决策支持等方面能力显著增强。
   • 技术架构向模块化、灵活化、实时优化方向演进，支持跨系统、跨平台的协同应用。

5. 金融保险行业智能化转型

   • 金融保险机构正从“模型使用者”向“模型开发者”角色演进，构建“通用底座 + 场景插件”的模式，实现业务流程的智能化重构。
   • 智能化转型涉及技术、数据、算力、组织等多个层面，需构建统一的模型中台，提升模型的可解释性、可追溯性与合规性。

关键信息

• 成本控制：国产大模型在算力成本、部署成本、运维成本等方面显著优于国际模型，尤其适合金融保险行业的本地化部署。
• 数据安全与合规：本地化部署和开源策略降低了数据外泄与合规风险，增强了行业对大模型的信任。
• 场景适配：垂类大模型通过行业数据训练，提升在保险核保、理赔审核、合规审查等场景中的精准度与效率。
• 技术生态构建：多模态、AI Agent、RAG等技术的融合，推动了金融保险行业从“效率提升”向“流程重构”演进。
• 智能化发展趋势：从“模型即服务”到“模型中台”再到“智能生态”，技术发展路径不断演进，行业正逐步构建以数据智能为核心的新型能力体系。

趋势展望

1. 智能化全面渗透

   • 大模型将从辅助工具演变为业务流程的核心组成部分，推动行业向“智能驱动”模式转型。
   • 金融保险企业将更加重视模型与业务逻辑的深度结合，实现“以模型为中心”的敏捷业务创新。

2. 跨行业协同生态

   • 多智能体系统将推动跨行业数据协同与流程联动，构建“行业共享智能底座”。
   • 保险机构将与医疗、金融、制造等领域的合作伙伴形成协同，提升风险识别与决策能力。

3. 技术与业务融合

   • 金融保险企业将逐步从“技术使用者”转向“技术开发者”，构建内部AI平台，实现模型资产的沉淀与复用。
   • 通过“模型中台”与“智能体系统”的建设，企业将形成统一的AI能力体系，提升运营效率与智能化水平。

4. 算力与数据基础设施优化

   • 国产算力与数据治理能力的提升，将支撑大模型在金融保险行业的高效运行。
   • 随着边缘计算与端云协同的发展，大模型在低算力环境下的应用能力将进一步增强。

5. AI治理与安全机制完善

   • 金融保险行业将加强模型可信性建设，包括训练阶段的审计机制、推理阶段的规则与监督机制、部署阶段的风险缓释与合规管理。
   • 随着监管要求的提高，AI治理中台将成重要支撑，确保模型在高敏感场景中的安全与合规。

总结

大语言模型正在重塑金融保险行业的运作模式，推动其从经验驱动向数据智能驱动转型。国产大模型在成本、性能、数据安全与行业适配性方面展现出明显优势，为行业智能化提供了坚实基础。随着AI Agent、多模态技术与RAG等前沿范式的演进，行业将实现从效率提升到流程重构的全面智能化。金融保险企业应积极构建“通用 + 垂直”的模型体系，强化数据治理与AI能力融合，实现智能化生态的可持续发展。