AI技術的跨越式發展引領了新一輪金融科技浪潮，對於保險業，AI已經是業務中不可或缺的一部分。

近日，科大訊飛發佈訊飛星火智能客服，將金融領域專用大模型應用於保險、銀行等金融場景。其他科技大廠與保險公司的AI研發與實踐也正在如火如荼地進行。

保險作爲數據密集型行業，是垂直領域AI落地的最佳場所之一。目前AI技術在保險業已有哪些應用？橫掃行業的生成式AI的能力邊界在哪裏？

AI客服是當前AI在保險行業運用最爲廣泛的場景，能夠爲客戶提供諮詢、外呼及回訪等衆多服務。調研顯示，保險行業人力成本佔總成本的比例穩定在30%-31%之間。通過AI機器人等智能化工具提升人效天花板，或將成爲優化險企結構性成本的有效方式。

科大訊飛研究院副院長、金融科技事業部CTO趙乾表示，目前智能客服還存在複雜問題難理解、專業知識更新不及時、應用不準確、多輪交互複雜場景運營工作量巨大、答案輸出單一、無法個性化回覆等痛點。

嘉程資本人工智能投資人王博洋告訴界面新聞，在以ChatGPT爲代表的生成式AI出現之前，普遍的判別式AI僅能基於已有的標註將客戶的需求分類處理，但當客戶的需求超過預設的範圍後便無能爲力。而生成式AI不依賴於預定義的響應或決策樹，可以生成全新的、上下文相關的回應，因此能更好地處理各種未預見的用戶查詢。

以訊飛星火大模型下的智能客服爲例，其情緒感知、共情對話和閒聊百科能力可以解決傳統智能客服人情味不足、交互衆信息獲取有限的問題。科大訊飛金融科技事業部產品總監姚佶超向界面新聞演示，當遇到客戶不滿時，智能客服可以識別出情緒並進行安撫，同時給出解決方案。在業務上，智能客服和保險公司業務系統深度融合，不僅可以爲客戶提供保單查詢等服務，還可以辦理續保，並在辦理中隨時回答客戶的問題。

除了大語言模型賦能客服，AI也可協助銷售，甚至扮演保險規劃師的角色。

今年4月，螞蟻保推出AI智能保險配置工具“省心配”。用戶輸入年齡、地區、收入等基本信息後，省心配的“HRAAM模型”就會通過風險分析、保障評估、產品匹配三個步驟進行配置，免費生成推薦方案。據介紹，“HRAAM模型”會爲每位用戶模擬匹配幾萬種保險配置方案，最終選出最匹配用戶需求的一組方案做推薦。

在售後，AI能力在風控和產品側進一步創新亦有大量應用場景。水滴公司合夥人、水滴保總經理冉偉介紹，水滴保的全鏈路智能風控體系聚合了200多個風控特徵，不僅能進行實時用戶風險識別，而且還能實現風險預測、分級和處置。一方面，可以爲合作的保險公司攔截某些高風險客戶，進行有效控費、減損降本；另一方面，在風險前置的基礎上，可以更好地進行產品供給側的創新。

儘管AI技術在保險業已經滲透到售前、售中和售後的方方面面，但仍以輔助銷售爲主。

慧擇控股副總裁、慧擇數科總經理歐陽凱此前接受界面新聞採訪時指出，短期內以ChatGPT爲代表的AI技術不會讓代理人規模縮減或是代替代理人，“ChatGPT是超大規模人工智能模型，目前基於互聯網及人工標註的通用語料訓練，可以告訴客戶一些關於險種或推薦購買險種的信息，來幫助消費者做出決策。但是目前尚未達到專業保險銷售人員的專業度，不能很好滿足客戶的1v1定製需求，不能直接推薦可以購買的任何具體的保險產品，短期內定位爲銷售人員的輔助工具。”

王博洋表示，生成式AI在垂直領域的應用仍存在準確性問題，雖然生成式AI可以適應各種查詢，但在連續的對話中可能會缺乏一致性。另外，生成式AI在回答問題時可能生成出預料之外的回答。上一代判別式AI儘管能力有限，但它能清晰地知道自己能力的邊界，而生成式AI則存在幻覺（hallucination），會給出錯誤的答案，需要提問者自己再進行篩選判別。

AI技術應用存在的風險亦不容忽視。王博洋認爲，如果沒有適當的安全措施，AI可能會被操縱以透露敏感信息或違反用戶的數據隱私，“所以現在金融領域的落地一般是基於開源的模型去私有化部署。”

“爲了規範AI技術在保險領域的應用，可以制定和實施適用的法規和監管框架，以確保AI技術在保險行業中的合規性和合法性。同時，鼓勵採用透明和可解釋的AI模型，使其決策過程能夠被理解和驗證。在數據隱私方面，採取適當的技術和管理措施，包括數據加密、訪問控制、身份驗證和數據匿名化，以保護個人數據免受未經授權的訪問、泄露或濫用。”ChatGPT如此建議。