數字員工，黑燈工廠，智能助手……隨着人工智能技術加速創新，其應用開始融入到各行各業經濟發展的全過程。

近日召開的世界人工智能大會上，對於人工智能應用前景，以及AIGC（生成式人工智能）如何影響保險行業發展，行業專家人士展開了深入探討。

大型險企發力數字員工

根據指令、解析意圖，爲用戶提供日常辦公、軟件操作、知識問答、業務處理等多樣化服務．．．．．． 世界人工智能大會上，中國太保旗下太保科技聯合數智研究院發佈了基於大模型建設應用探索的科技產品——數字員工。

所謂“數字員工”，實際上是基於大模型的人機協作終端，能夠通過任務指令識別作業意圖，具備自主規劃和任務執行能力。

據太保集團數智研究院院長王磊介紹，數字員工已在中國太保集團審計中心進行能力試點，構建了審計檢查、公文質檢、諮訊問答等多名審計數字員工。通過數字員工與真實員工人機編隊的工作方式，助力提升審計工作效能。

除了太保財險，人保財險、國壽財險近年來也紛紛發力數字員工。今年3月，國壽財險展示了數字科技和傳統服務結合的成果“1號數字員工”，通過數字客服展示智能服務新模式。

據瞭解，相較於傳統自動化技術，基於大模型技術的數字員工具備更強大的互動交流、信息搜索以及內容生成能力。通過對業務人員的系統性建模，數字員工能夠在思想、行動以及職業能力方面與真實員工對齊，通過結對工作，充分激活員工潛能，降低企業運營成本、提高生產效率。

同時，數字員工能夠處理通用問題和保險業務。通過自然語言交互終端，業務人員可以通過“聊天的方式”，向數字員工進行工作描述和任務下發，在完成指令解析後，數字員工能夠快速識別任務意圖，對任務完成規劃和拆分，並根據拆分後的任務，生成對應執行代碼，完成任務處理。

“當下，大模型技術的應用，對提升作業效能、運營效率和人均產能具有廣闊的想象空間”，中國太保副總裁俞斌表示，“中國太保積極開展保險領域大模型的建設應用。在實施策略上，現階段將‘實現數字勞動力’作爲突破口，探索研究保險領域可交易的數字化勞動力，釋放普通腦力工作者，充實到更具創新價值的崗位，提升生產力。”

應用場景進一步拓寬

數字員工是AI深入應用的一個縮影。AIGC技術發展讓更多創新成爲可能。

清華大學金融科技研究院副院長、中國保險與養老研究中心主任魏晨陽通過比較主要產業達到1億用戶的時間來直觀展現人工智能技術創新的巨大沖擊和影響。他表示，電話從被髮明到達到1億用戶用了75年時間，手機用了16年，ChatGPT僅用了2個月。

在魏晨陽看來，AI在保險領域的應用由來已久。由於保險行業擁有巨量數據和豐富場景，預計AIGC在保險垂直領域將有非常巨大應用價值，從產品到營銷，到獲客，再到保單、保單管理，每個場景都具有賦能想象空間。

例如，在交互和洞察環節，通過交互更好地洞察客戶，對於客戶畫像、意向、偏好、需求的瞭解更加清晰；通過陪伴和協助，讓保險產品從低頻變成高頻產品，從中發現客戶新需求，進而更好服務客戶。

作爲保險行業技術運用最前沿的保險公司之一，衆安保險在AI方面的探索也非常多。

衆安保險總經理姜興表示，衆安保險自成立以來，線上出具保單累計超500億張，每一張保單背後都離不開數字基建的支撐。AI數智化體系已覆蓋衆安20餘個關鍵業務環節、100%的重點業務場景。2022年底，以ChatGPT爲代表的AI大模型技術席捲全球，再一次把人工智能的技術創新推向一個的新拐點。

姜興認爲，垂直領域的大模型，有望成爲企業AIGC發力的方向。其中，金融保險行業因其行業的特殊性，即具有高價值、高可得性和高豐富度的數據沉澱，相信應該能夠成爲AIGC應用發展的天然土壤，“我們內部也在暢想，比如說：代理人，能夠輕鬆生成千人千面的私域營銷素材；精算師，可以爲不同險種，智能匹配生成精準的賠付率；客服，可以實時識別用戶狀態意向，推薦最適合的產品方案和服務。”

“我們相信，隨着新技術不斷滲透，保險領域AIGC的發展應用可激發出新一輪生產力變革，並持續完善和重塑包括客戶經營、產品創新、服務提升、流程優化、風控反欺詐等一系列環節。”姜興說。

例如，在綜合運營層面，通過人工智能技術與行業的深度融合，可以在保險產品、營銷、運營、客服，以及日常辦公和研發提效等多個維度提供賦能，進一步提升相關流程的工作效率和客戶滿意度。

衆安保險數據科學應用中心負責人施興天提供的一個應用案例是，在社羣運營輔助方面，通過在羣裏配置不同人設的小助手來開展話題探討、活躍羣氛圍。針對羣友的不同問題，系統分配給不同人設的小助手來回答問題，有的是保險專家小助手，有的是氣氛烘托小助手。

人工智能的應用也爲保險服務的延伸提供了巨大舞臺。姜興認爲，AIC在產品研發、需求分析和個性化服務方面仍存在巨大潛力，特別是在以健康險、壽險爲代表的人身險，和以車險爲代表的財產險中，將助推實現更多新市民、新業態、新就業人羣和銀髮族的普惠。

施興天認爲，如果要推動AIGC更好落地，不能簡單依賴於模型能力，還要對想要改造的業務系統流程有更加深刻的理解，然後結合AIGC來揚長避短。

數據應用合規性引關注

AIGC在應用落地過程中需要大量的數據訓練。如何在AI應用中兼顧合規和安全問題，引發業內外人士廣泛討論。

保險機構應該如何建立安全保障機制？火山引擎保險行業解決方案負責人崔菲婷認爲，一是數據安全，需要建立更完善的數據分別管理制度，基於用戶敏感度做分析，確保敏感數據不會投入使用中；二是技術安全，需要選擇一些基於安全互信方案，做到數據隔離、網絡隔離等，確保模型的提供方和模型使用者數據安全性和模型的私密性。

魏晨陽也提出“負責任的AI”問題。他表示，當前，硅谷從大廠到創業公司以及監管，都在探討“到底什麼是負責任的AI”，在保險行業應該問“什麼是有溫度的AI”，不要產生各種風險、各種偏見偏差，同時實現更好地服務客戶。

他認爲，AI本身需要通過大量數據來進行訓練，數據的合規性使用問題需要進一步規範和達成共識。

姜興表示，看好“保險+AI大模型”的發展機會，但更要正視並積極應對新技術深度化應用中存在的挑戰，例如現在技術在某些層面還不夠成熟。倡導科學嚴謹的試點實驗，以及開放協同的跨界合作，推動AIGC在保險領域可持續發展。