作者：郝俊慧 来源：IT时报

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ChatGPT点燃的人工智能星火，开始燎原。随着微软、阿里、百度等全球头部互联网公司纷纷喊出，要用通用大模型将所有业务都做一遍时，深耕各行各业的垂直类科技公司开始思考，大模型和AIGC能给自己带来什么？

近日，众安保险与众安科技共同发布国内保险业首份生成式人工智能技术应用白皮书《AIGC/ChatGPT保险行业应用白皮书》（下称《白皮书》）。《白皮书》通过专家调研形式，对技术在保险领域30余个具体应用环节以及AIGC场景应用点进行了梳理，并从多个维度对应用场景的技术落地可行性形成预判。

未来，让AI完成自动化理赔

《白皮书》指出，在产品营销过程中，使用AIGC技术快速生成制作文案内容、视觉设计等各类营销素材，原本3天的营销素材制作周期可以缩短到3小时，并可以生产多套不同风格的视觉素材，优化推文效果，赋能销售营销；在客户服务环节，AIGC可以根据客户的问题或者需求，智能地回答客户的问题，或者引导客户到相应的服务流程。同时，AIGC还能够智能地识别客户的情感状态，例如是否满意、不满意等，从而实现更好的服务。

未来，AIGC技术或可应用于理赔流程，根据客户提供的理赔申请材料和保单信息，自动化完成或辅助客户完成理赔处理的申请、索赔、理赔评估、审核、结算等各个环节，从而提高理赔效率、降低成本、提高客户满意度。

据了解，众安科技作为众安保险下属科技子公司，当前已规划在全系列产品中加入AIGC技术等大模型能力，探索出一条快速、可靠、可控、可复制的AIGC模型应用模式。

在“百模大战”做对选择

尽管用AIGC将原有业务都重新部署一遍，正逐渐成为一些科技型企业的必选项，但面对当前“百模大战”的市场环境，究竟该如何选择？

《白皮书》指出，构建企业级的MaaS服务首当其冲需要考虑的就是模型选择问题，各种AIGC模型层出不穷，企业级的MaaS应该具备什么样的能力，不同业务场景对于模型的要求不一样，不同体量企业在底层大模型的选型思路上也会有不同的情况。基于已有的在线模型服务去构建企业内部的MaaS能力还是以私有化训练的大模型为基础，或者混合的平台构建方式，各个企业应该根据自己的实际情况进行选择。

比如，首先企业要考虑自己选择大语言模型要解决什么问题，如果是生成式自然语言为基础的场景，比如：文案生成、知识问答等，更多地需要考虑类GPT模型。

目前有一部分企业希望可以利用预训练的大模型进行企业级的应用自研和微调，市场上也的确出现基于一些开源预训练大语言模型（如BLOOM、LAMMA、GLM等），使用由AIGC生产的数据（不包含任何其他数据），并加持LORA模型进行加速组成的研发范式，但《白皮书》认为，这种方式在成本上仍然非常有挑战，企业要考虑清楚。

据了解，很多开源的大模型基座在开源协议上仍然禁止商用，这也是很多公司采用开源大语言模型所面临普遍性问题，《白皮书》建议企业在选择开源基座的时候需要详细考量。

此外，《白皮书》列举了保险行业在AIGC生成式人工智能技术应用时面临的挑战，比如营销环节，可能会遇到 涉及 产出物的版权问题、专业适配保险数据的模型训练问题、客户个人信息的安全问题等。在运营环节，可能会产生保险核心数据的合规使用问题、输出结果准确性等问题。

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