證券時報網
2025-03-22 20:55
中國保險學會黨委副書記、副會長龔明華日前在第四屆金融行業數智化創新峰會上表示，從獲客到產品開發，再到投保、核保、理賠、風控等環節，數字智能技術必將對保險全行業價值鏈進行根本性變革，仍面臨三方面挑戰，其中數據治理問題需要關注。他提出了上下協同建立健全保險數據治理機制，保險機構加強保險技術風險控制，金融監管部門加強保險科技領域風險監管，校企協作加強相關人才培養和崗位培訓的建議。
龔明華指出，截至目前，從保險服務主體到保險業務領域，都有數字智能技術重塑行業的具體事例。保險業的通用辦公、客戶服務兩個領域生成式人工智能(AIGC）技術應用相對成熟。通用辦公系統接入DeepSeek等大語言模型孵化公文寫作輔助、智能知識問答、文稿分析工具、AI繪圖、音頻視頻解析和智能助手整合服務等智能化工具。客戶服務方面，通過接入大語言模型，綜合運用語言識別技術、語義理解、語言合成等來為客戶提供各類咨詢服務以及承擔外呼、回訪等業務。
“客戶服務智能化直接化解了長期制約行業發展的人力成本高、培訓周期長和人員流動性大等難題。”龔明華說。
同時，在銷售支持、核保理賠和產品研發等領域，AIGC技術的應用也取得積極進展。
AIGC可為營銷人員提供個性化銷售輔助和智力支持，提供銷售策略和方案。智能坐席助手可在坐席與客戶通話過程中，以側邊欄的方式提供實時話術推薦，并根據反饋情況支持標注、質檢和復盤。大模型技術已在知識問答、課程開發、案例幫取、項目設計、數據分析等領域取得顯著成效，提高培訓效果。
在核保方面，保險公司能借助多模態文檔解析技術，自動評估保險標的情況對異常保單進行檢測和識別，實現精確核保。在理賠應用方面，AIGC可以自動處理理賠申請、觸發理賠流程和計算理賠金額。處理產品的類型正探索從車險等財險理賠發展到較為復雜的健康險。
在龔明華看來，數智化發展改變了傳統的保險產品開發模式，傳統的“自上而下”的開發模式逐漸讓位給“自下而上”的新模式。研發人員可以利用大模型的泛化能力，研判國內外市場發展趨勢，理解客戶需求和風險特征，從而開發產品和設計方案。精算人員可以利用當前技術處理各類信息，提升精算準確性。AIGC技術在保險業的風險控制和資金運用領域也有探索。
不過，龔明華強調，數智化賦能保險行業仍然面臨三方面挑戰。首先，數據治理問題不容忽視。由于存在個人數據和隱私保護意識薄弱、系統漏洞、黑客攻擊甚至個別內部人員受利益驅使違規操作、非法倒賣客戶信息等原因，客戶數據和信息存在被泄露和被濫用的風險。外部技術供應商的客戶信息安全保護意識仍需加強，系統托管運行和軟件產品使用都存在信息安全隱息。科技公司對保險行業的深度介入，會在一定程度上產生數據壟斷和數據分割問題，而由于語料不足、數據滯后、水平欠佳等問題，直接導致出現“AI幻覺”的概率較高，影響大模型在行業的應用效果。
其次數智化技術的深度應用改變了傳統保險領域的風險特征，增加了風險類別，伴隨著保險科技的應用，跨行業、跨區域的交易活躍，業務邊界模糊，市場交易結構設計日趨復雜。很多跨市場交易的交叉性金融工具涉及多方合同關系，容易產生風險的交叉傳染，另外，隨著保險產品創新性變革和風險單位的不斷細分，短時性、小眾化的保險產品陸續問世，期繳產品現金流不穩定性增加，會在一定程度上影響保險公司的償付能力。
由于大模型參數高達千億級以上，直接導致其輸出結果的邏輯和過程難以解釋。參數本身存在的偏頗容易帶入大模型中，導致生成結果的歧視。通用大語言模型的廣泛應用，會在一定程度上造成保險機構決策的趨同，產生“羊群效應”。
最后，保險科技在行業的廣泛應用，需要一大批具有底層技術應用能力和保險業務知識的復合型人才。
龔明華從上下協同建立健全保險數據治理機制，保險機構加強保險技術風險控制，金融監管部門加強保險科技領域風險監管，校企協作加強相關人才培養和崗位培訓提出建議。
他建議，建立健全行業數據治理機制和數據處理機制，構建通用保險垂直領域大模型，建立保險業基礎語料庫和數據庫。
對于金融監管部門來說，建議從兩方面入手，建設具有兼容性、針對性和有效性的監管規則體系。一是完善監管規則體系建設，應對傳統保險與創新性保險制定統一的監管規則，將所有金融活動納入有效監管框架之中。二是推動監管大數據平臺建設，推進現有監管信息系統的整合和互通。
保險機構則應加強保險科技應用薄弱環節的風險管控，規范宣傳、銷售、理賠、糾紛解決等服務行為。要加強全面風險管理，對科技應用伴生的風險進行多維、動態的監測分析，采取審慎定價原則，有效管控產品風險，定期回顧賠付數據，檢視風控效果，不斷提升風險管理水平。
校對：蘇煥文
