当前，保险业面临发展瓶颈，如何进一步探索新发展模式？AI大模型或许是一条新“路”。
贝壳财经记者注意到，自2022年底ChatGPT掀起AI大模型热潮后，信美相互人寿、众安保险、阳光保险等险企纷纷入局，试图使用新技术赋能发展。
业内人士认为，保险公司应紧跟大模型发展趋势，如果说大模型是一匹强壮的马，保险公司应该成为骑马高手，与马持续互动，让马越来越听得懂指令，且在不断训练下愈发强壮，而不应该考虑从底层模型开始构建，毕竟这需要大量的金钱和人才成本。
多家险企落地AI大模型 平衡投入产出是难题
当保险遇上AI大模型，会擦出什么样的火花？贝壳财经记者注意到，目前已有数家险企落地AI大模型应用。
5月22日，信美相互人寿发布了大模型保险垂直应用信美Chat-Trust3.0，相较于高成本、需要大量预训练搭建垂直模型，作为中小险企的信美相互人寿从低成本、小数据、快速迭代、解决具体问题角度出发，专注保险垂直领域应用。
记者发现，这一大模型可以根据用户提问，回答保险产品等诸多保险领域的专业问题。
更早前，众安保险已基于阿里云通义大模型，在还款预提醒、客服、理赔、营销等多个场景提升效率和客户满意度。
阳光保险也在2023年将自研AI大模型列为公司战略工程，其推出的阳光正言GPT大模型已应用于客户服务、销售支持等场景。
不过，记者了解到，目前入局AI大模型的保险公司仍是少数。一位在保险技术岗工作多年的业内人士对记者坦言，对于大型险企来说，布局AI大模型更多要考虑数据授权等问题，而对于中小型险企来说，布局AI大模型的顾虑可能包括软硬件基础设施不完善，难以对接AI大模型系统；投入较大，无法预测产出是否能覆盖成本以及没有找到适配AI大模型的应用场景、领域等。
信美相互人寿相关负责人则表示，对于公司而言，在适应保险业务多变和复杂的场景中，需要平衡模型性能与资源成本之间的关系，这要求公司对技术发展方向要有较为准确的前瞻性预判。“目前，公司大模型投入主要源于两部分，一是算力投入，还有一个是技术团队的投入。”
除此之外，数据隐私和安全性、数据质量和标准化、监管合规、技术门槛和成本、跨领域知识融合等仍是横在保险公司落地AI大模型面前的挑战。
保险是AI大模型最佳应用领域之一 发展机会广阔
无论如何，AI大模型的“风”已经吹到了保险行业。
财通证券研报认为，一方面，保险产品条款复杂、专业术语繁多，对保险公司销售人员的招募与持续培训等方面的投入提出了远高于其他行业的要求；另一方面，核保核赔等后端服务也需大量人员对接，因此，保险行业通常被认为是人力密集型行业之一，人力成本高企。且监管趋严背景下，政策端对保险从业人员专业性要求更为严格，保险公司具备科技赋能的主动诉求。“垂直领域的数据是大模型应用的关键，保险行业作为数据密集型行业，具备数据优势，在政策支持与自身强智能化意愿下，是AI大模型的最佳应用领域之一。”
信美相互人寿方面则认为，AI大模型在保险行业的发展机会和应用场景非常广阔，比如个性化产品推荐、风险评估与定价、智能客服、健康管理等，可以利用大模型对客户数据进行深入分析，为不同客户群体提供个性化的内容和产品推荐，同时，大模型可以分析客户的健康数据，提供定制化的健康管理建议。
新京报贝壳财经记者 潘亦纯 编辑 陈莉 校对 卢茜
