2024外滩大会于9月5日举行，在“颠覆还是协同？畅谈保险业AI科技浪潮”的见解论坛上，原中国保险监督管理委员会副主席周延礼表示，“当前AI科技如同一股不可阻挡的潮流，正在深刻地改变着每个行业，而保险业作为经济的减震器和社会的稳定器，与科技的融合无疑为保险行业的发展开辟了全新的可能性。”

　　近年来，在客户服务、销售渠道、核保理赔等保险产业链的各个环节，AI技术的应用已经基本铺开。在周延礼看来，科技赋能保险业也伴随着一系列的风险和挑战，比如科技的日新月异如何保持技术的敏感度，并将新技术快速转化为业务的优势，要求保险公司不仅要加大研发和投入，更要灵活组织，把架构建立起来，通过跨部门的合作形成持续创新的能力。

　　从AI到生成式AI，是人工智能的内核驱动力。在清华大学五道口金融学院中国保险与养老金融研究中心魏晨阳看来，如果使用生成式AI的能力，可以在保险业降本增效方面产生巨大的作用。蚂蚁集团保险事业群首席技术官孙振兴认为，生成式AI登上了新舞台，作用不只是提效，更多的是让高质量的保险服务普惠成为可能。在C端直接通过智能服务提供新的升级体验，在B端围绕全链路作业的专家，帮助带来新的效率革命。

生成式AI在降本增效方面产生巨大作用

　　“在ChatGPT出来之前，人工智能已经在很多的行业做到了非常强大的降本增效的事情。”魏晨阳表示，以车险智能理赔场景为例，出险后的几张照片，一段视频，目前头部的保险公司在理赔定损上可以做到比较丝滑，背后是大量的数据积累、大量学习形成的模型以及图像定损到语音识别，视觉的识别等一系列人工智能的能力实现的。

　　颠覆还是协同？AI技术的广泛应用带来新的思考。周延礼表示，“保险机构高度重视、关注数据资源的采集、获取、挖掘、存储和利用，通过科技赋能保险业使数据传输的媒介等实现了拓展的空间，赋能可穿戴的设备与社交媒体，使数据生产的量级，使用的广度和深度都比线下规模性地发生了巨大变化。”

　　在魏晨阳看来，生成式AI给了我们更强大的交互、梳理、理解、学习的能力，这是以前的AI技术还不能做到的。而保险业可能是生成式AI突破创新获益最大的金融领域板块。

　　他表示，“首先，在应用的场景上，保险业和其他金融领域相比有一个比较突出的特点，就是场景非常丰富。从产品设计到分销、承保、定价、管理、理赔，这是保险业务标准的流程，每个环节都有大量可以用科技手段、数字化手段进行赋能的地方。其次，在数据累积上，一个模型的训练需要海量、高质量的数据，而保险业本身就有大量的数据积累。未来生成式AI会在千行百业，特别是在金融业会带来越来越多的，令我们想象不到的创新和降本增效的场景。”

　　不过，对于拥有场景和数据的保险机构而言，还需要与拥有研发能力的科技公司跨界合作。魏晨阳表示，AI落地场景需要更精细的、多方协同的生态。周延礼也提出，“要构建开放合作的生态，鼓励行业内外广泛开展合作，共建未来科技发展的生态系统，提供全方位的风险管理的解决方案。”

业内展望生成式AI构筑保险科技新范式

　　浙江大学计算机科学与技术学院教授朱强表示，从AI到生成式AI是人工智能的内核驱动力，通用人工智能并不是解决一个具体的问题，而是具备通用的能力，这些会带来很多产业颠覆。从当前金融和科技的结合来看，目前应该走在了很多行业的前列。

　　孙振兴表示，在2023年以前，可以称作“前大模型时代”，AI以判别式AI为主，围绕着智能营销、智能风控、智能服务、智能理赔，构建了非常丰富和专业的金融AI的小模型，规模达到500个模型数量以上。在这个阶段AI发挥的作用主要以降本提效为主。

　　“2023年大模型技术横空出世，生成式AI登上了新舞台，这一波生成式AI同时带来了一系列新服务，让我们AI作用不只是提效，更多走向了提升服务质量。在C端直接通过智能服务提供新的升级体验，在B端围绕全链路作业的专家，帮助带来新的效率革命。”孙振兴认为，大模型技术让高质量的保险服务普惠成为可能。

　　在其看来，过去高质量的保险服务难以保障，主要有几大原因：一是保险行业是个非常知识密集型和专业密集型的行业，两者的知识非常核心，我们靠人来去记忆全量的知识并不现实。二是保险的服务包含大量严谨的金融决策和推理，像用户的风险分析、保障方案的配置、核保、核赔这些领域都是严谨决策的过程。三是保险产品选购周期长、决策点多，需要大量复杂的沟通能力。

　　“今年大模型技术具备压缩海量知识的能力，同时具备很好的推理能力，还有更加拟人化的自然语言交互和理解的能力，可以说突破了认知、推理、表达的三重难题，让高质量的保险金融普惠成为可能。”孙振兴表示，科技新范式的落地才刚刚开始，保险业需要一个严谨可靠的领域大模型，为保险行业带来全新服务升级。