中国保险学会党委副书记、副会长(chang)龚明华日前在第四届(jie)金融行业(ye)数智化创新峰会上表示，从获客到产品开(kai)发(fa)，再到投保、核保、理赔、风控等环节，数字(zi)智能技术(shu)必将(jiang)对保险全(quan)行业(ye)价值链进(jin)行根本性变革，仍面临三方(fang)面挑战，其中数据治(zhi)理问题需要(yao)关注。他提出了上下协同建立健全(quan)保险数据治(zhi)理机(ji)制，保险机(ji)构加强保险技术(shu)风险控制，金融监管(guan)部门加强保险科技领域(yu)风险监管(guan)，校(xiao)企协作加强相关人才培养和(he)岗位培训的建议。
龚明华指出，截至目前，从保险服务主体(ti)到保险业(ye)务领域(yu)，都有数字(zi)智能技术(shu)重塑行业(ye)的具体(ti)事例。保险业(ye)的通用办公、客户服务两个领域(yu)生成式人工智能(AIGC）技术(shu)应用相对成熟。通用办公系统接(jie)入DeepSeek等大语言模(mo)型孵化公文写作辅助(zhu)、智能常识问答、文稿分析工具、AI绘(hui)图、音频视频解析和(he)智能助(zhu)手整合服务等智能化工具。客户服务方(fang)面，通过接(jie)入大语言模(mo)型，综合运用语言识别技术(shu)、语义理解、语言合成等来为客户提供各类咨(zi)询服务以及承担外呼、回访等业(ye)务。
“客户服务智能化直接(jie)化解了长(chang)期制约行业(ye)发(fa)展的人力成本高(gao)、培训周期长(chang)和(he)人员流动性大等难题。”龚明华说。
同时(shi)，在销售支撑、核保理赔和(he)产品研发(fa)等领域(yu)，AIGC技术(shu)的应用也取得积(ji)极进(jin)展。
AIGC可为营销人员提供个性化销售辅助(zhu)和(he)智力支撑，提供销售策略和(he)方(fang)案。智能坐席助(zhu)手可在坐席与客户通话过程中，以侧边栏的方(fang)式提供实时(shi)话术(shu)推(tui)荐，并根据反馈(kui)情况支撑标注、质检和(he)复(fu)盘。大模(mo)型技术(shu)已在常识问答、课程开(kai)发(fa)、案例帮取、项目设(she)计、数据分析等领域(yu)取得显著成效，提高(gao)培训效果。
在核保方(fang)面，保险企业能借助(zhu)多模(mo)态文档解析技术(shu)，自动评估(gu)保险标的情况对异常保单进(jin)行检测和(he)识别，实现精确核保。在理赔应用方(fang)面，AIGC可以自动处理理赔申请、触发(fa)理赔流程和(he)计算理赔金额。处理产品的类型正探索从车险等财险理赔发(fa)展到较为复(fu)杂的健康险。
在龚明华看来，数智化发(fa)展改变了传(chuan)统的保险产品开(kai)发(fa)模(mo)式，传(chuan)统的“自上而下”的开(kai)发(fa)模(mo)式逐渐让位给“自下而上”的新模(mo)式。研发(fa)人员可以利用大模(mo)型的泛化能力，研判国内外市(shi)场发(fa)展趋势，理解客户需求和(he)风险特征，从而开(kai)发(fa)产品和(he)设(she)计方(fang)案。精算人员可以利用当前技术(shu)处理各类信息，提升精算准(zhun)确性。AIGC技术(shu)在保险业(ye)的风险控制和(he)资金运用领域(yu)也有探索。
不(bu)过，龚明华强调，数智化赋能保险行业(ye)仍然面临三方(fang)面挑战。首(shou)先，数据治(zhi)理问题不(bu)容忽视。由于存在个人数据和(he)隐(yin)私保护意识薄弱、系统漏洞、黑客攻击甚至个别内部人员受利益驱使违规操作、非法倒卖客户信息等原因，客户数据和(he)信息存在被泄露和(he)被滥用的风险。外部技术(shu)供应商的客户信息安全(quan)保护意识仍需加强，系统托管(guan)运行和(he)App产品使用都存在信息安全(quan)隐(yin)息。科技企业对保险行业(ye)的深度介入，会在一定程度上产生数据垄断和(he)数据分割问题，而由于语料不(bu)足、数据滞(zhi)后(hou)、水平欠佳等问题，直接(jie)导(dao)致出现“AI幻觉”的概率较高(gao)，影(ying)响大模(mo)型在行业(ye)的应用效果。
其次数智化技术(shu)的深度应用改变了传(chuan)统保险领域(yu)的风险特征，增加了风险类别，伴随着(zhe)保险科技的应用，跨(kua)行业(ye)、跨(kua)区域(yu)的交易(yi)活跃，业(ye)务边界模(mo)糊，市(shi)场交易(yi)结构设(she)计日趋复(fu)杂。很多跨(kua)市(shi)场交易(yi)的交叉(cha)性金融工具涉及多方(fang)合同关系，容易(yi)产生风险的交叉(cha)传(chuan)染，另外，随着(zhe)保险产品创新性变革和(he)风险单位的不(bu)断细分，短时(shi)性、小众化的保险产品陆续问世，期缴产品现金流不(bu)稳定性增加，会在一定程度上影(ying)响保险企业的偿付能力。
由于大模(mo)型参数高(gao)达(da)千亿级以上，直接(jie)导(dao)致其输出结果的逻辑和(he)过程难以说明。参数本身(shen)存在的偏颇容易(yi)带(dai)入大模(mo)型中，导(dao)致生成结果的歧视。通用大语言模(mo)型的广泛应用，会在一定程度上造成保险机(ji)构决策的趋同，产生“羊群效应”。
最(zui)后(hou)，保险科技在行业(ye)的广泛应用，需要(yao)一大批具有底层技术(shu)应用能力和(he)保险业(ye)务常识的复(fu)合型人才。
龚明华从上下协同建立健全(quan)保险数据治(zhi)理机(ji)制，保险机(ji)构加强保险技术(shu)风险控制，金融监管(guan)部门加强保险科技领域(yu)风险监管(guan)，校(xiao)企协作加强相关人才培养和(he)岗位培训提出建议。
他建议，建立健全(quan)行业(ye)数据治(zhi)理机(ji)制和(he)数据处理机(ji)制，构建通用保险垂直领域(yu)大模(mo)型，建立保险业(ye)基础语料库和(he)数据库。
对于金融监管(guan)部门来说，建议从两方(fang)面入手，建设(she)具有兼容性、针对性和(he)有效性的监管(guan)规则(ze)体(ti)系。一是完善监管(guan)规则(ze)体(ti)系建设(she)，应对传(chuan)统保险与创新性保险制定统一的监管(guan)规则(ze)，将(jiang)所有金融活动纳入有效监管(guan)框架之(zhi)中。二是推(tui)动监管(guan)大数据平台(tai)建设(she)，推(tui)进(jin)现有监管(guan)信息系统的整合和(he)互通。
保险机(ji)构则(ze)应加强保险科技应用薄弱环节的风险管(guan)控，规范宣传(chuan)、销售、理赔、纠纷解决等服务行为。要(yao)加强全(quan)面风险管(guan)理，对科技应用伴生的风险进(jin)行多维(wei)、动态的监测分析，采取审慎定价原则(ze)，有效管(guan)控产品风险，定期回顾赔付数据，检视风控效果，不(bu)断提升风险管(guan)理水平。