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“聚焦应用，中小险企也可以拥抱大模型。”这是大模型时代，信美相互人寿董事长杨帆为信美找到的一条数智化路径。

大模型顶级玩家OpenAI发布了新一代旗舰生成模型GPT-4o（“o”代表omni，即全能的意思）。据悉，GPT-4o为面向未来人机交互范式的全新大模型，具有文本、语音、图像三种模态的理解力，反应极快还带有感情，也“很通人性”。从ChatGPT到GPT-4o，以大模型为代表的AIGC（生成式人工智能）技术浪潮席卷全球，话题持续维持高温。

根据信息技术研究分析公司Gartner预测，到2025年,AIGC人工智能的全球市场规模将超过1350亿美元,其中银行、金融服务和保险将占该市场的25%。2024年是大模型场景应用元年，保险业作为数据密集型行业，应用场景丰富，是大模型的最佳应用领域之一。大模型在保险业的应用从赋能内部管理，逐步拓展到支撑销售、服务、管理智能化。

有业内人士指出，在大模型方面，中小公司与大公司基本站在同一“起跑线”。目前，人保、平安、阳光、太保、泰康等众多大型险企已围绕保险大模型、数字人产品等领域的研发及应用进行布局。定位“小而美”的中小险企入局AI大模型应用，或许在科技赋能之下有望突破保险业的“马太效应”，在应用上率先做出成绩。

近日，信美相互人寿举办“大模型保险垂直应用3.0”发布会。会上，信美相互人寿董事长杨帆介绍了其数智化战略及发展，正式发布大模型保险垂直应用——信美Chat-Trust3.0。信美表示，保险垂直应用核心解决的是打通保险产品信息到知识的最后一公里。杨帆认为，大模型应用是数智化发展的重要方向，信美将一直保持开放态度紧跟AIGC技术的发展，在3.0的基础上不断深化迭代，持续优化服务体验，以更好地满足渠道伙伴及会员需求。保险行业将迎来更加智能化、个性化的服务新时代。

信美相互人寿董事长 杨帆

信美相互人寿首席风险官、数字化管理委员会主任赵雪瑶表示，在迈向数据智能化3.0的阶段，信美抽调核心骨干成立了AI研究小组，经过综合分析研判，考虑到无论从专业深度和成本效应，垂直应用能力不会被通用大模型替代，相反可以相互成就，由此确定了大模型深度垂直应用者的定位。信美相互人寿数字化运营部负责人曾煜指出，大模型的一个关键要素是数据，信美在确保数据真实性、准确性和及时更新方面采取了全面而深入的措施，以强化其数据管理能力。信美相互人寿数据信息中心负责人童国红介绍，与市面上大模型交互处在“黑匣子”不同，信美的大模型应用自研“白盒化”展示，在问题回复时清晰地展示推理过程，让结果有迹可循。

会后，信美相互人寿董事长杨帆、数字化运营部负责人曾煜、数据信息中心负责人童国红与钛媒体APP开展了一场独家对谈。在对谈中，杨帆表示信美为行业做出了一个示范，即中小险企也可以拥抱大模型，中小险企可以做一个“超级用户”而非一个“超级开发者”。信美相互人寿表示，相较于高成本、需要大量预训练搭建垂直模型，作为中小险企，信美从低成本、小数据、快速迭代、解决具体问题的角度出发，基于通用基础大模型，通过强化非结构化数据管理及处理能力，深度运用检索增强、模型“微调”技术，配合插件及Agent能力建设，深耕保险垂直应用。

曾煜认为，信美大模型垂直应用3.0版本已基本实现与人类相当的保险产品专业分析能力，并且具有系统框架通用性和能力可迁移性，为赋能合作伙伴奠定了基础。童国红指出，信美对于体系架构中的每一个和模型交互的节点，均进行用户隐私信息处理，隔断用户隐私信息和大模型之间的链接，筑牢用户信息保护的防线。

展望未来，杨帆向钛媒体APP表示，将优先着手自身的转型和升级，力求通过自身的实践和探索，为行业提供有价值的参考和借鉴。他直言，数智化发展道路还有很长的路要走。未来的数智化建设，信美将围绕新的大模型及其周边的智能技术进行深度的研究，结合企业实务，迭代、更新、重构相关流程。

以下为钛媒体APP与信美相互人寿杨帆、曾煜、童国红的对话实录，略经钛媒体APP编辑（有删节）：

从数字化到数智化，持续赋能保险主业

钛媒体APP:信美为何成立之初就制定了数字化战略？

杨帆：底层数字化系统架构、大数据的基础框架设计是未来保险公司是否拥有核心竞争力的关键。诞生于互联网新时代的信美，自成立之初就定位为一家“数字化+相互制”的组织，并在数字科技领域持续深耕,致力实现降本增效的同时，为客户和会员提供更高效、精细化、极致的产品与服务。为此信美制定了以“全面数字化+云架构+系统模块化”的数字化战略路径。经过多年发展，实现了从全景在线化1.0到实时数据化2.0阶段，正在稳步迈向数据智能化3.0阶段。

钛媒体APP:实施数字化战略过程中，面临着哪些困难，又是如何破除这些阻力的？

杨帆：

困难1：在刚开业的时候，也就是信美数字化1.0全景在线化阶段初期，我们大胆地选择了全面将核心系统上云，所有系统都需要做去IOE（IBM服务器，Oracle数据库，ECS存储），基本上没有可以参考的案例，也没有成熟的解决方案，都是从0开始。所有系统，特别是核心业务系统全部进行重构。在这个过程中，既要支持业务正常开展，又要确保系统稳定迭代，工作量巨大。

困难2：在数字化2.0阶段，实现业务数据化，数据业务化的闭环，实现数据带来的真正价值，最大的困难是需要业务对技术及数据的理解，也需要技术线对业务有深刻的理解。困难的突破依赖于公司数字化文化的推进，从数字化管理委员会的管理机制，年度数字化绩效考核指标等的落实，建立起数字化企业文化，通过文化打造企业凝聚力，做难而正确的事情，并且形成良性的可持续发展模式。

困难3：在进入到数智化的领域后，也就是现在所需要面对的困难。一个是来自于新兴技术的迭代速度，特别是大模型技术的发展，有可能我们现在所做的技术解决方案，很快被迭代和淘汰。所以需要我们时刻保持对新技术的学习，也需要大量的投入来进行实践，只有理论没有实践的积累，就很难在技术方面实现质的跨越。未来的挑战也是机遇，可能是如何通过数智化的发展和精进，实现企业商业模式的创新。

钛媒体APP: 如何通过数智化，实现技术与商业模式的深度融合？

杨帆：对于信美自身来讲，通过一直以来的数字化实施，目前数字化平台基本成熟，成为信美连续多年实现费差益的重要驱动。未来数智化新的阶段中，信美的主要策略是拥抱新的技术，和具体的垂直场景深度结合，在进一步对业务、销售、运营及管理的效能提升和重构的基础上，拓展新型的业务场景，既推进常规的降本增效，也能为业务发展新的模式提供技术支持。

此外，信美也在系统梳理数字化能力，对数字化能力进行模块化拆解并匹配行业/企业需求，以期对行业/其他企业进行数字化赋能。

保险垂直大模型应用为行业提供有价值的参考和借鉴

钛媒体APP:目前发布大模型应用的险企，都是一些大型的公司，中小险企投入自研的较少，能否介绍信美自研大模型应用的原因？

曾煜：我们主要是基于自身长期发展战略的考虑，而大模型技术很好地匹配了我们的战略诉求：

1）数智化战略深入的需要：我们自筹建起就坚持“全面数字化”战略，致力于通过数字化发展提升业务效率和客户体验。2023年我们又提出要坚持围绕“可持续、健康、发展”三个战略关键词，其中数智化作为左翼，是公司战略布局的重要组成部分，大模型技术作为当前人工智能领域的前沿技术，能够帮助我们更好地实现这一目标。

2）创新驱动：我们注重创新，通过引入大模型技术，助力公司能够探索新的业务模式和产品，增强自身的竞争力。在保险科技领域，创新是推动企业发展的关键因素，我们通过大模型技术的应用，寻求在行业中的差异化竞争力。

3）提升效率与服务质量：大模型技术在内部管理和客户服务方面都可以带来效率的提升。

4）应对行业挑战：面对宏观经济的变化，我们通过大模型技术的应用实现降本增效，能够更好地适应市场变化，从而在竞争中保持优势。

5）未来发展潜力：我们认识到大模型技术在未来保险行业的广泛应用潜力，因此选择提前布局，以便在未来的市场竞争中占据有利位置。

钛媒体APP：目前信美在保险大模型垂直应用方面有哪些研究成果？

曾煜：信美大模型保险垂直应用历经“内部知识库”1.0阶段-“数字分身”2.0阶段-“智能代理”3.0阶段。

1）信美Chat-Trust1.0阶段：1.0阶段是内部知识库，这是所有后续大模型工作的基石，我们攻克了知识流通与信息安全的矛盾点，解决了非结构化数据难以有效管理的问题，使得大模型应用采集优质数据有了完整的流程和系统。

2）2.0阶段：2.0阶段是数字分身，是从智能工具转为数字分身的阶段，主要解决隐性知识的挖掘和具象表达，Chat-Trust1.0经过学习这些隐性知识后，在垂直领域的专业问题上会拥有更完整的先验认知，具备代表专业分工回复专业意见的能力。

3）3.0阶段：3.0阶段则在2.0的基础上进一步实现由内向外的能力跨越。攻克了对口语、开放性复杂问题要求更高的意图识别难题；引入计算插件，解决更复杂的计算问题，实现端到端保险需求分析。信美的大模型应用自研“白盒化”展示，在问题回复时清晰地展示推理过程，让结果有迹可循。

钛媒体APP：本次发布的信美Chat-Trust3.0保险垂直应用主要在哪些业务环节进行赋能？在降本增效上有哪些表现，是否可量化？

曾煜：目前3.0主要是在销售环节进行赋能，在日常的销售过程中，客户对于保险产品需要了解的信息包括多个方面，例如产品的基本概念、保障责任、名词解释、利益演示、个性化需求分析、投保规则、健康告知等，这需要销售根据每个客户的不同情况去快速响应，在此之前，每个方面都需要销售通过内部人工咨询或者跨系统多节点查询并加工，现在通过信美Chat-Trust3.0可以一站式实时获得全面的智能支持，不仅可以提高销售的效率，并且3.0所提供的回复在全面性、专业性及合规性上已经达到了专业评估80分位，因此也加速了审核效率，降低了中后台的负担。同样的需求下，信美Chat-Trust3.0输出的成本只有人工的0.1%，而输出速度至少是人工的3倍。

钛媒体APP：信美的大模型应用的主要特点是“白盒化”，与市面上的所谓“黑盒”是不一样的，是出于什么样的原因考虑做成白盒？

童国红：我们的主要考虑是白盒化的大模型可以提供更高的可解释性，这对于保险行业是非常重要的。保险产品和服务通常涉及复杂的风险评估和决策过程，白盒化模型可以更好地向监管机构、客户和内部团队解释其工作原理和决策依据，在合规审查、问题溯源及准确性的考量上可以更为清晰透明。

钛媒体APP：据悉目前信美已经进入数据智能化3.0阶段，有什么下一步的规划？如何进一步推动行业转型？

杨帆：数智化发展道路还有很长的路要走。未来的数智化建设，我们将围绕新的大模型及其周边的智能技术进行深度的研究，结合企业实务，迭代、更新、重构相关流程。在数智化的实施过程中，信美注重稳健的步伐和实际效果的取得。我们致力于构建一个以数智化为平台，以价值创造为驱动力的螺旋式上升的企业管理模式。这种模式将确保信美能够持续地提升效率、优化服务，并最终实现企业的持续成长和行业的共同进步。信美将优先着手自身的数智化能力升级，力求通过自身的实践和探索，为行业提供有价值的参考和借鉴。（作者｜颜繁瑶，编辑｜刘洋雪）

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