編者按：當下，大模型在保險業應用熱潮迭起。對于保險業來說，這既是機遇也是挑戰。隨著大模型的不斷迭代和發展，也引發行業一系列反思。保險業如何理性看待大模型發展？本專題將進行深入探討。

保險大模型：探索前行

近期，由北京市通州區人民政府指導的“第一屆（2023）保險科技數智大會暨保險科技數智創新聯合體籌備會”在陽光金融城召開。會上，來自保險和科技領域的嘉賓對大模型深度賦能保險業等話題展開探討。

抓住科技變革的窗口

多位與會嘉賓認為，大模型技術將從根本上改變和賦能保險業，保險業應抓住機遇，成為其見證者和參與者。

作為本屆大會發起人，陽光保險集團董事長張維功在致辭中表示，“保險科技數智大會的舉辦是所有參與保險科技的社會力量共同自覺的行動，我們希望用中國保險科技的力量，借助全球科技進步的成果，推動保險科技真正成為推動保險業全面升級和建設金融強國不可替代的重要力量。”

北京市通州區委書記孟景偉在致辭中談到，推動保險科技數智發展是順應數字化時代發展大勢的必然選擇，北京城市副中心的建設，為金融行業創新保險科技數智發展提供了歷史性機遇和廣闊的市場空間。

原中國保監會黨委副書記、副主席周延禮在致辭中表示，保險業的數智化轉型已成為一個不可回避的趨勢，這種轉型不僅僅是一個技術升級的過程，更是一種商業模式的變革。當前我國保險業要抓住科技變革的機遇窗口，通過建立創新體制和機制、加強數字基礎設施建設、加大數字科技人才的培養等，推進整個行業朝著更加智能高效、客戶友好的方向發展，夯實我國保險科技在國際競爭中的地位和實力。

“近年來，保險業的發展為社會提供了很好的金融服務。但應該看到，當前保險業發展中仍然存在很多不足之處，其中，對于科技的應用，還處于碎片化狀態。保險業當前已經進入一個新的階段，面臨很多需要解決的問題，特別是如何實現高質量發展。金融的高質量發展離不開保險的高質量發展，而保險的高質量發展就需要創新驅動。”中國保險學會黨委書記、會長董波說。

“我們正處于金融保險行業的‘柯達時刻’。”麥肯錫全球資深董事合伙人、中國區金融機構咨詢業務負責人曲向軍表示，未來是全渠道的時代，各渠道均將具備“對話”屬性，人工智能、機器學習賦能的高度個性化將得到廣泛使用。

警惕隱私、成本等風險

在面對大模型深度賦能保險業帶來重大機遇的背景下，也有不少與會嘉賓分享了大模型賦能過程中可能存在的一些風險和挑戰。

中國人壽集團金融科技部總經理董占軍在分享大模型對保險價值鏈應用價值的同時，也指出大模型應用可能帶來數據質量及數量風險、輸出內容不可控風險、技術應用道德風險、監管合規性風險等挑戰。比如，大模型利用基本的信息和交互語言提取所需信息可能包含個人隱私，對消費者造成危害；大模型訓練數據集數量不足，數據質量有待提升；輸入的訓練數據集可能包含知識產權信息而違反版權保護規定；通過語音和視頻生成功能，容易騙取別人的信任，存在詐騙的潛在風險。

中國太保集團數智研究院院長王磊在分享保險數字勞動力生態建設的同時，也指出需要考慮技術與商業可行性驗證問題。一方面，從技術可行性來看，需要考慮技術能否滿足專業深度需求、能否滿足知識能力廣度需求、是否較傳統AI有顯著提升、安全性能否保證等問題；另一方面，從商業可行性來看，需要考慮投入產出比是否合理、商業價值如何衡量、如何平衡短期投入和長期價值等問題。

“數智科技是保險發展的驅動力。”華泰保險集團信息技術總監胡崇威在分享數智融合賦能保險經營的同時，也談到大模型在保險業落地存在計算資源成本、數據質量欠佳、網絡安全風險、專業人才稀缺等四大挑戰。一是大模型對計算資源和存儲資源有高需求，成本門檻高，需要可持續的投入長期支持大模型的訓練和推理；二是需要大量高質量數據進行訓練和優化，經常會因為數據分類問題，導致大模型的效果效率無法得到保障；三是大數據在大模型訓練及應用過程中可能發生數據丟失、泄露、篡改的風險；四是開發和落地對技術人才儲備及技術能力要求高，相關資源的缺失影響大模型在業內快速落地和持續優化。

在科技端看來，大模型具備廣泛的應用前景，但同樣也面臨著諸多不確定性。

“在無人區里，我們都是盲人。我們沒法知道不知道的，我們以為是在‘盲人摸象’，但大象可能是個‘四不像’。”微軟中國首席技術官韋青認為，模型不是產品，但模型可以成為產品的一部分。對保險機構而言，應選好大致方向而不是終點，在行動中緩慢、堅定地糾偏前行。在大模型賦能的背景下，人的作用在于如何把自己不想干、不擅長的事情讓機器去做，同時自己還能繼續進化。

“在科技領域，不要高估短期作用，也不要低估長期價值。”元保聯合創始人兼副總裁李穎認為，AI大模型帶來的機會與風險都是史無前例的，目前存在安全隱患和風險，比如數據泄露、隱私曝光等。