续兴中：大模型技术让保险服务更普惠|保险_新浪财经

转自：中国银行保险报网

蚂蚁集团保险智能科技部总经理续兴中

中国银行保险报网讯【记者许予朋】

金融与AI的深度融合，正推动金融业务迈入新的发展阶段。“大模型技术能够很好地解决知识、推理、表达三重难题，让保险服务更加普惠。”11月29日，蚂蚁集团保险智能科技部总经理续兴中在《中国银行保险报》主办的2024金融业（保险）数字化转型大会上表示。

续兴中发现，自去年ChatGPT等大模型“横空出世”以来，AI技术正从原来的降本增效“助推器”，逐渐演化为新的生产力。不过，推动大模型在保险业落地并不简单。

“保险业本身是知识密集性行业。以医疗重疾险为例，从业人员不仅需要掌握相应的医学知识，还需要保险知识、财富管理知识等等，专业门槛很高。”续兴中介绍。除了掌握专业知识，从业人员在进行风险分析、寿险保费计算时，往往需要专业的工具。而从保险业的服务特点来看，保险服务并非短链路工作。从业人员需与金融消费者进行反复、多轮次沟通，这一过程不仅对专业度提出要求，还需要从业人员为金融消费者提供情绪价值。

保险的专业“门槛”，为大模型应用落地带来挑战。“如果我们直接用大模型来解答客户对保险条款的专业问题，得到的结果很有可能是泛泛而谈。”续兴中表示。与此同时，将大模型应用于产品营销领域还面临安全合规方面的挑战。此外，在理赔方面，如何对用户经常提交的大量理赔材料精准识别、快速理解并做出相应的推理，也考验大模型的“性能”。

基于上述研判，续兴中提出，保险业若想充分拥抱新技术，需要训练一个严谨可靠的大模型。在这一方面，蚂蚁保做了充分的工作：

一方面，考虑到大模型核心质量是由数据质量决定的，在领域知识上，蚂蚁保布了千亿token(词)和1000万指令集，并组建400人以上的专业标志人员和专家团队进行指令上的校对。大模型数据积累遇到的一个常见问题是缺乏专业推理数据。比如“理赔专员是不会将理赔决策的过程写下来的，而是留在脑海里，仅在系统上留下“赔与不赔”的结论。”为此，蚂蚁保结合反思模型，由专家打分、反复迭代，合成大量过程推理数据。“这些数据能较好地帮助我们的模型，在专业推理任务上取得领先优势。”续兴中介绍。

另一方面，多模态模型与纸质材料、表格、文档多的保险行业有较高适配性，特别是在保险理赔领域。为此，蚂蚁保正深化对该领域的探索。在模型架构上，通过与语言大模型相互合作，自研图像编码器，让图像跟语言能统一进行推理。在此基础上，大模型可根据图片、文字的混合输入，一步一步推理出各类条款判定，并给出综合理赔结论。在大小模型协同上，蚂蚁保在展业中积累了500多个小模型，目前的重点工作之一是教会大模型在合适的时候使用合适的工具。

“我们认为在新的大模型时代，既要考虑大模型的领域性、专业性，也要考虑过往小模型的不可替代性。领域大模型跟专业小模型的协同智能将成为‘新范式’。”续兴中表示，当前，这一新范式正应用于“蚂小财”理财助理产品、“秒赔”服务等业务中。