AI技术的跨越式发展引领了新一轮金融科技浪潮,对于保险业,AI已经是业务中不可或缺的一部分。
近日,科大讯飞发布讯飞星火智能客服,将金融领域专用大模型应用于保险、银行等金融场景。其他科技大厂与保险公司的AI研发与实践也正在如火如荼地进行。
(资料图片仅供参考)
保险作为数据密集型行业,是垂直领域AI落地的最佳场所之一。目前AI技术在保险业已有哪些应用?横扫行业的生成式AI的能力边界在哪里?
AI客服是当前AI在保险行业运用最为广泛的场景,能够为客户提供咨询、外呼及回访等众多服务。调研显示,保险行业人力成本占总成本的比例稳定在30%-31%之间。通过AI机器人等智能化工具提升人效天花板,或将成为优化险企结构性成本的有效方式。
科大讯飞研究院副院长、金融科技事业部CTO赵乾表示,目前智能客服还存在复杂问题难理解、专业知识更新不及时、应用不准确、多轮交互复杂场景运营工作量巨大、答案输出单一、无法个性化回复等痛点。
嘉程资本人工智能投资人王博洋告诉界面新闻,在以ChatGPT为代表的生成式AI出现之前,普遍的判别式AI仅能基于已有的标注将客户的需求分类处理,但当客户的需求超过预设的范围后便无能为力。而生成式AI不依赖于预定义的响应或决策树,可以生成全新的、上下文相关的回应,因此能更好地处理各种未预见的用户查询。
以讯飞星火大模型下的智能客服为例,其情绪感知、共情对话和闲聊百科能力可以解决传统智能客服人情味不足、交互众信息获取有限的问题。科大讯飞金融科技事业部产品总监姚佶超向界面新闻演示,当遇到客户不满时,智能客服可以识别出情绪并进行安抚,同时给出解决方案。在业务上,智能客服和保险公司业务系统深度融合,不仅可以为客户提供保单查询等服务,还可以办理续保,并在办理中随时回答客户的问题。
除了大语言模型赋能客服,AI也可协助销售,甚至扮演保险规划师的角色。
今年4月,蚂蚁保推出AI智能保险配置工具“省心配”。用户输入年龄、地区、收入等基本信息后,省心配的“HRAAM模型”就会通过风险分析、保障评估、产品匹配三个步骤进行配置,免费生成推荐方案。据介绍,“HRAAM模型”会为每位用户模拟匹配几万种保险配置方案,最终选出最匹配用户需求的一组方案做推荐。
在售后,AI能力在风控和产品侧进一步创新亦有大量应用场景。水滴公司合伙人、水滴保总经理冉伟介绍,水滴保的全链路智能风控体系聚合了200多个风控特征,不仅能进行实时用户风险识别,而且还能实现风险预测、分级和处置。一方面,可以为合作的保险公司拦截某些高风险客户,进行有效控费、减损降本;另一方面,在风险前置的基础上,可以更好地进行产品供给侧的创新。
尽管AI技术在保险业已经渗透到售前、售中和售后的方方面面,但仍以辅助销售为主。
慧择控股副总裁、慧择数科总经理欧阳凯此前接受界面新闻采访时指出,短期内以ChatGPT为代表的AI技术不会让代理人规模缩减或是代替代理人,“ChatGPT是超大规模人工智能模型,目前基于互联网及人工标注的通用语料训练,可以告诉客户一些关于险种或推荐购买险种的信息,来帮助消费者做出决策。但是目前尚未达到专业保险销售人员的专业度,不能很好满足客户的1v1定制需求,不能直接推荐可以购买的任何具体的保险产品,短期内定位为销售人员的辅助工具。”
王博洋表示,生成式AI在垂直领域的应用仍存在准确性问题,虽然生成式AI可以适应各种查询,但在连续的对话中可能会缺乏一致性。另外,生成式AI在回答问题时可能生成出预料之外的回答。上一代判别式AI尽管能力有限,但它能清晰地知道自己能力的边界,而生成式AI则存在幻觉(hallucination),会给出错误的答案,需要提问者自己再进行筛选判别。
AI技术应用存在的风险亦不容忽视。王博洋认为,如果没有适当的安全措施,AI可能会被操纵以透露敏感信息或违反用户的数据隐私,“所以现在金融领域的落地一般是基于开源的模型去私有化部署。”
“为了规范AI技术在保险领域的应用,可以制定和实施适用的法规和监管框架,以确保AI技术在保险行业中的合规性和合法性。同时,鼓励采用透明和可解释的AI模型,使其决策过程能够被理解和验证。在数据隐私方面,采取适当的技术和管理措施,包括数据加密、访问控制、身份验证和数据匿名化,以保护个人数据免受未经授权的访问、泄露或滥用。”ChatGPT如此建议。
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