大模型的应用已经渗透到各个领域,并展现出惊人的潜力。在自然语言处理方面,大模型用于机器翻译、文本摘要、问答系统等;在计算机视觉领域,应用于图像识别、目标检测、视频分析等;此外,大模型也应用于语音识别、药物研发、金融预测等领域。随着技术的进步和应用场景的不断扩展,大模型的应用将会更加广泛和深入,为人类社会带来更多价值

目前,人机对话模式已经成为很多大模型使用的普遍形式,AI副驾驶模式也成为专业领域的常见使用模式,智能体与前两种模式最大的区别在于“自主规划”的能力。AI副驾驶的模式需要人的指挥,而智能体则是直接面对目标任务,具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力,因此终极形态的AI智能体只需要用户的起始指令和结果的反馈,过程中并不需要人的介入,实际上,智能体模式的常态化是大模型转化为主要生产力效率工具的关键。

智能体在保险行业的应用场景

· 智能体在保险行业发挥着越来越重要的作用,典型的应用场景包括但不限于:

营销素材生成:帮助保险公司规模化地生成营销素材和客户沟通材料,极大程度的降低内容生产成本。

条款自动审核:帮助保险公司自动解析并审核复杂业务条款,实现错误识别、责任探查、风险控制等,提升审核效率。

代理人销售辅助:利用数据分析识别客户的潜在需求和偏好,提供定制化销售建议,赋能代理人。

核保辅助支持:通过学习历史案例和行业规则,对客户提交的信息实现精准分析,帮助核保人员更高效的评估风险、识别异常。

销售机器人:通过企微、电话、小程序等多渠道触达客户,由机器人完成产品讲解、保单推荐等服务,全方位参与售前、售中和售后的各个环节。

智能理赔:快速分析、理解索赔文件,自动判定索赔有效性及金额,同时结合丰富的案例库为业务人员提供判断依据,实现高效的理赔处理。

员工知识问答助手:对各类制度文件进行认知与理解,形成企业知识库并创建常用领域的问答应用,员工通过自然语言进行知识查询,提高获取信息的效率。

客服机器人:赋能聊天机器人更强的理解力、表达力和专业力,使其通俗易懂的讲解专业问题,并通过对话分析进一步制定针对性的产品和服务策略。

智能体在保险行业的使用案例

· 阳光保险基于智能体打造保险销售机器人:

阳光保险公司充分利用销售机器人,在销售过程中全面参与,显著提升了服务质量。在寿险业务中,公司依靠销售机器人收集家庭信息、详细讲解保险产品并推荐合适的保单。对于车险业务,销售机器人则通过公司的官方网站、微信公众号及官方微博等多种渠道,有效地触达并与客户建立长期的联系与互动,实现了客户信息的精准抽取、意图识别及智能问答等关键服务的优化。

· 华农保险数据分析场景智能体应用

华农保险公司针对业务人员在报表口径理解和定位上的模糊问题,开发了名为“智问”的产品,基于问答式的经营数据查询及归因分析,旨在帮助管理层及业务人员全面且高效地理解业务数据,是典型的TEXT2SQL应用实例。智能体首先通过意图分类技术判断用户查询的性质,随后利用语义规则匹配技术,识别并提取用户问题中的查询指标、对应表名、时间范围、分组及筛选条件等关键信息,基于以上信息,通过预设模板生成相应的SQL查询语句并执行数据查询。对于查询类问题,智能体直接返回查询结果;而对于分析类问题,智能体则生成详细的分析报告,以满足用户的不同需求。

这些案例展示了AI智能体在保险行业中的广泛应用。随着技术的不断进步,AI智能体将推动保险业向更加智能化、高效化的方向发展。

智能体的发展趋势预测

未来,AI智能体在保险行业的应用前景广阔,主要表现为:

01与各种保险业务系统无缝集成,从前端客户服务至后端风险控制管理,全面实现智能化升级,提升业务流程的效率与质量。

02随着大型语言模型技术的不断进步,智能体的学习能力将持续增强,使其能够更为精确地预测市场动态,从而制定出最优的业务策略。

03智能体不仅作为自动化的工具,更将成为保险行业从业者的强大助手,通过人机协同作业,显著提升整体业务处理能力和服务水平。

04智能体的广泛应用将促进保险行业的创新发展,催生新型保险服务模式,以满足市场日益多样化的需求,推动保险业向更高效、更智能的方向发展。

在大模型的应用过程中,我们面临着多重风险与挑战。首先,存在垄断现象及隐私泄露的风险,这可能对用户数据安全构成威胁;其次,偏见与错误信息的传播风险不容忽视,这可能导致信息失真和决策失误;此外,技术滥用的风险亦需警惕,它可能引发道德和法律问题;最后,大型模型自身固有的幻觉现象,即模型输出与现实不符的情况,一直是影响智能体实际应用效果的难题。这些问题的存在,要求我们在推进技术发展的同时,必须采取有效措施,确保技术的安全、公正和高效应用。

在AI技术飞速发展的今天,智能体正在为保险行业注入新的动力,提升效率、优化服务、降低风险。作为一种先进的AI应用模式,智能体的应用场景和潜在价值尚待进一步探索和发掘。未来,随着技术的不断演进,智能体将在保险行业绽放更加夺目的光彩。

中电金信:向“新”而行—探索AI在保险领域的创新应用的更多相关文章

  1. Azure CLI 2.0-Azure新命令行工具介绍

    Azure CLI 2.0 是 Azure 的新命令行体验,用于管理 Azure 资源. 可以将其安装在 macOS.Linux 和 Windows 上,然后从命令行运行它. Azure CLI 2. ...

  2. 【转载】C#的DataTable使用NewRow方法创建新表格行

    在C#的DataTable数据表格操作过程中,DataRow类表示DataTable中的数据行信息,但DataRow没有可以直接实例化的构造方法,在创建DataTable的新行的时候,不可直接使用Da ...

  3. 金融任务实例实时、离线跑批Apache DolphinScheduler在新网银行的三大场景与五大优化

    在新网银行,每天都有大量的任务实例产生,其中实时任务占据多数.为了更好地处理任务实例,新网银行在综合考虑之后,选择使用 Apache DolphinScheduler 来完成这项挑战.如今,新网银行多 ...

  4. 新复制行绑定JQuery.autocomplete事件

    在工作中经常需要生成动态增加行的表格,此次需要对表格中的文本框绑定autocomplete功能 操作流程: 表格初始时只有一行,当页面加载时执行先执行一次增加行功能,将行增加到10行 在$(funct ...

  5. POI Excel 插入新的行,下面的行动态移动

    在做Excel 模板时,会有遇到  模板行数不固定,如下图  需要在行次4下面再插入一行:注意:(插入的行如果是下面空白行,需要创建行) 解决方法是使用shifRows方法,第1个参数是指要开始插入的 ...

  6. ABAP-复制采购订单行项目到新的行

    FUNCTION zmm_fm_copy2new. *"------------------------------------------------------------------- ...

  7. LeetCode--383--赎金信

    问题描述: 给定一个赎金信 (ransom) 字符串和一个杂志(magazine)字符串,判断第一个字符串ransom能不能由第二个字符串magazines里面的字符构成.如果可以构成,返回 true ...

  8. C#LeetCode刷题之#383-赎金信(Ransom Note)

    问题 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/3937 访问. 给定一个赎金信 (ransom) 字符串和一个杂志 ...

  9. 重磅!GitHub官方开源新命令行工具

    近日,GitHub 发布命令列工具 (Beta) 测试版,官方表示,GitHub CLI提供了一种更简单.更无缝的方法来使用Github.这个命令行工具叫做GitHub CLI,别名gh. 现在,你就 ...

  10. INSERT INTO 语句用于向表格中插入新的行。

    语法 INSERT INTO 表名称 VALUES (值1, 值2,....) 我们也可以指定所要插入数据的列: INSERT INTO table_name (列1, 列2,...) VALUES ...

随机推荐

  1. PHP面试,拼团

    如何设计数据库模型来支持拼团功能? 答案:拼团功能涉及到多个用户参与同一团的情况,可以设计以下表结构: Product 表: 存储商品信息,包括商品ID.名称.价格等字段. Group 表: 存储拼团 ...

  2. linux中backport printk和front printk的区别

    在Linux内核中,"backport printk"和"front printk"都是用于记录内核消息和调试信息的机制,但它们的工作方式和使用场景有一些区别. ...

  3. EDGE 浏览器占用内存优化

    windows + s 搜索 service 打开服务 : 找到下面 edge 三项 双击 把启动类型都改成 手动触发

  4. 什么是 RBAC 权限控制

    RBAC是Role Based Access Control的英文缩写,意思是 基于角色的访问控制. RBAC实际上就是针对产品去挖掘需求时所用到的Who(角色).What(拥有什么资源).How(有 ...

  5. 0404-Tensor的持久化和向量化

    0404-Tensor的持久化和向量化作 目录 一.持久化 1.1 保存模型 1.2 加载模型 二.向量化 三.注意事项 四.第四章总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblo ...

  6. Android复习(四)权限—>应用权限最佳做法

    应用权限最佳做法 权限请求可以保护设备上的敏感信息,仅在需要访问信息以使应用正常工作时才应使用.利用本文档提供的技巧,您可能无需请求访问此类信息即可实现相同(或更好)的功能:但本文不会详细讨论权限在 ...

  7. harbor磁盘爆满,执行垃圾回收清理镜像

    1.在使用Jenkins发版操作时发现,推送私有仓库harbor报错: received unexpected HTTP status: 500 Internal Server Error 2.想要登 ...

  8. OpenFunction 应用系列之一: 以 Serverless 的方式实现 Kubernetes 日志告警

    概述 当我们将容器的日志收集到消息服务器之后,我们该如何处理这些日志?部署一个专用的日志处理工作负载可能会耗费多余的成本,而当日志体量骤增.骤降时亦难以评估日志处理工作负载的待机数量.本文提供了一种基 ...

  9. linux 配置apache的虚拟主机

    基于web的开发,若没有配置虚拟主机,一直在浏览器输入localhost/projectname有点复杂 特别是类似thinkphp框架的,一大串:localhost/php/tp5/public.. ...

  10. C++新版本特性

    C++新特性 1.C++11 中的新特性 C++11 引入了许多新特性,包括自动类型推导.lambda 表达式.右值引用等.下面介绍其中的一些重要特性. 1.1 自动类型推导(Type Inferen ...