中国太保AI大模型落地应用步履不停

在刚刚过去的第六届进博会上，中国太保不仅提供了总保额达1.25万亿元的保险保障方案，更是在参会期间达成了两项重要的合作，展示出了丰富经验积淀以及科技突破。

11月7日，中国太平洋保险股份有限公司，与华为技术有限公司及科大讯飞股份有限公司在进博会上举行签约仪式，共同成立中国太保“保险数字劳动力实验室”，三方将在算力基础设施、底座大模型、场景领域知识等方面深度合作。

同样在进博期间，中国太保旗下太保科技与日立、三井住友海上在太保展厅举办以健康领域为中心的战略合作意向签约仪式。签约后，三方将各尽所长，在慢病数据模型、健康服务管理和健康保险创新等方面开展深入合作，通过慢病模型帮助客户做好个人健康管理。

从进博会这两次合作来看，不论是“保险数字劳动力”，还是在“慢病数据模型”方面，中国太保都展现出在这轮来势凶猛的AI浪潮下，科技上的积累及创新突破。

中国太保已率中国保险行业之先，在大模型技术场景落地方面，又迈出了重要的一步。

中国太保正面迎战AI浪潮

自ChatGPT横空出世以来，AI大模型成为2023年科技创新第一热潮已是不争的事实，AI与各行各业的结合与落地应用，更是成为下半年各领域科技公司竞相争夺的突破点。

今年以来，中国太保已多次在不同场合表明了他们在人工智能方面的高度重视与大力投入。

在7月举行的“2023世界人工智能大会”上，中国太保公布了旗下太保科技联合数智研究院的基于大模型建设应用探索的科技产品——数字员工。

“保险数字劳动力”必将成为撬动保险行业的未来的重要支撑点。以AI技术为基础的更广泛的数字劳动力运用，不仅可以大幅提升工作效率，也能降低保险行业风险合规以及欺诈方面的成本，亦可以为客户提供复合型的专业化服务。

而在9月的中国金融四十人论坛上，中国太保再一次展示了自己的创新成果。

在以“科技赋能共生共赢”为主题的科技创新媒体开放日中，中国太保围绕自主可控可持续发展篇、数字技术焕发产业活力篇、技术创新与未来洞见篇三个篇章，展示了信创云、IFRS17智慧财务平台、太数通、Ai太主播、大模型战略/数字劳动力实验室等科技创新成果。

布局科技，重仓AI，中国太保早有行动。早在2019年，中国太保就表示未来要聚焦“大健康、大区域、大数据”这三大方向实施战略布局。而随后，中国太保又在2022年成立了太保科技，引领中国太保的高质量科技转型发展。今年以来中国太保一系列重仓AI落地推进以数字员工为核心的“保险数字劳动力生态”，正是出于对“大数据”战略的实践。

为何中国太保会如此重视AI与保险产业的结合？中国太保方面表示，大模型技术与传统数字技术相比最大的突破是带来了新的应用范式。

传统的数字技术，更多的是类似无意识的快思考，每个模型只能胜任一个任务，边际成本很高，因此传统数字技术通常是对某个业务流程进行建模，例如自动录入、智能回访等。

在大模型领域，大模型通过对人的建模，可以让数字劳动力具备复杂任务决策思考的能力并且可以通过行动完成一系列不特定的任务，例如打造出数字审计员、代理人助理等。

而基于这两个领域的对比判断，不难看出，大模型技术在保险行业的应用前景，可以说是海阔天空。

基于此，中国太保将通过数字技术、大模型提升劳动力生产水平，降低销售及运营费用，从而将节省的成本转化成对消费者提供更好的产品和服务；

而在业务端，科技大模型能够提供风险减量手段，帮助客户整体控制风险；

此外，还能可以创造新的保险产品和服务，例如与医院的合作，医疗数据的结合，建立非标体的保险产品和服务。

AI时代已经来临，与此同时保险市场也正在整体面临从销售导向到产品服务导向的转变，依靠“数字技术”淬炼出真正有价值的产品，已经成了中国太保在应对时代变迁及行业竞争中的核心竞争力来源。

正面迎战AI，运用AI，中国太保势必掀起一次新的行业洗牌。

数字员工，重塑保险业态

AI与产业结合应用并非一朝一夕可以完成，太保数智研究院院长王磊指出，短期内，太保科技的AI战略布局将会聚焦在保险销售、保险客服和核保核赔这几个方向上。

AI为辅，员工为主，让AI成为copilot，以减少员工的重复性脑力劳动，让员工有更丰裕的事件去聚焦于高价值工作，是太保当前“数字员工”的发力方向。

很多员工并非全才，存在着能力领域限制，那么利用大模型技术的专业深度，就可以打破员工能力瓶颈，让员工发挥横向动能，胜任更复杂更困难的广度，通过大模型与普通员工相结合，创造出具备复合型能力的超级员工。

为了达成这一点，中国太保加大了对AI等新技术的探索和应用研发。

今年7月6日，中国太保与多家公司启动了“保险数字劳动力生态合作”。并推出了三款标杆产品：黑灯工厂、数字化决策中心和数字员工。

简要来说，“RPA黑灯工厂”是一种流程自动化集约运营平台，让AI机器24小时午休地执行重复任务，以此节省人力的重复工作成本。

“数字化决策中心”，能基于场景融合多项能力，进行多任务协同，最终去支撑运营风控、营销等场景。

“数字员工”，则是基于大模型的一款AI产品，当向字员工发送任务指令后，数字员工可以根据指令内容，迅速解析任务，然后进行任务拆分，并处理任务，可以完成一定量真人员工所从事的工作。

目前，数字员工已在中国太保集团审计中心进行能力试点，已落地审前检查、审中助手及审后管理三大岗位，50+场景数字劳动力建设，通过数字员工与真实员工人机编队的工作方式，在线沟通，实时响应，助力提升审计监督效能、提高质量管理效果、完善审计项目管控，填补审计人力不足并扩大审计范围。随后太保将在全司大力推广数字员工，用科技赋能太保业务的高质量发展。

与此同时，在AI开发中，也存在着数据安全和合规的挑战，保险这个严肃且具有私密性的领域更是如此。避免数据泄露风险，完善行业监管要求，也是一项挑战。

针对数据安全方面的挑战，太保的大模型基座则采用了私有化部署的方案，对敏感数据进行加密，采用差分隐私、添加噪声等技术保护敏感数据。一方面确保大模型生成内容的准确、合规，另一方面，也确保技术应用可控，创造出组责任且有用的AI。

随着AI技术的不断发展和成熟，中国太保也将持续跟进监管的最新要求。

科技赋能，助力保险行业数字转型

时代浪潮与科技发展是一方面，事实上，就保险行业而言，从近五年保费增长趋势来看，保险行业保费规模虽实现了持续增长，但是在2020年出现拐点，增速正在逐渐放缓。在这个大背景下，太保科技选择重视大模型科技的布局，也有其他方面的考量。

总的来说，中国太保大力投入科技建设有三个动力来源。

首先，是通过科技支撑业务的运营，经过多年发展，太保的科技应用已经和业务深度融合，融入到经营管理的各个环节，所以“黑灯工厂”、“数字化决策中心”、“数字员工”这一系列的科技发展，则能给太保不断扩大的业务容量，提供相应的AI支撑能力。

其次，是通过科技改进优化保险经营的价值链，因为伴随着太保业务容量的扩张，业务链条也会无可避免的拉长，人际关系网络也会日趋复杂化，繁文缛节无法驱动链条的优化，那么运用人工智能、物联网、区块链等技术梳理和优化保险销售、服务、理赔、运营、财务等管理流程，通过科技实现业务的降本增效，则显得势在必行。

最后，是通过科技创新业务模式、构筑核心竞争力，一家企业的核心竞争力，量化之后就是产品的收益成本比，而保险产品的核心竞争力就是对概率、人际的精确把控，而太保科技正通过数据资源的挖掘，发现市场需求和消费者行为的趋势，通过数智化构筑公司经营的核心竞争力。

而现在这个AI狂飙突进的时代，几乎所有进取的行业都在从AI技术中寻找新的动力源，这关乎于生存，也关乎于发展。

保险行业，正在迎接新挑战、新发展，业务发展需求也在变化。解决这一系列问题的关键，就是可复制的智能化。

据此，太保科技的愿景及其科技蓝图，似乎也十分清晰，就是用数字劳动力作为突破口，如中国太保副总裁俞斌所说：“以更低的成本，提供更好的体验”。打造出可复制的、能力复合型的保险数字劳动力。最后，再通过保险领域的生成式大模型平台，将数字劳动力以数字助手、数字员工的方式嵌入到业务环节和客户服务环节中。

从这一点来看，太保科技正与保险领域的人工智能实现一次双向奔赴。一方面科技赋能，让中国太保科技的发展更具有广阔的前景，另一方面，太保对科技创新的加强，与合作伙伴的共同探索与研发，也为保险行业的数字化转型做出更多贡献。