ChatGPT将如何重塑保险业？4月26日，行业巨头热议生成式AI的未来之路
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因为本身业务环节太多，且每一个产品就是一个场景，拥抱技术本身跟其他的赛道比又相对慢一些，所以科技赋能可能最大的惊喜会出现在保险行业。”
🌟🚀ChatGPT引领风暴，重塑保险业格局！🔥💼4月26日，一场由清华大学五道口金融学院主办、i云保研究院携手的智慧盛宴，聚焦生成式AI对各行各业的革命性影响，特别是保险领域。泰康保险集团人工智能研究院院长刘岩，杭州华鲤智能科技的创新领军人物李津，灵伴智能与远眸智能的创始人陈博和黄禹惜，以及i云保首席科学家朱建伟，齐聚一堂，深入探讨ChatGPT如何引领保险代理人向全面智能化转型。🔥他们围绕大模型时代的来临，深度剖析了ChatGPT为保险业带来的颠覆性机遇与挑战。这不仅是一场技术的革新，更是行业生态重构的号角。🚀💼这场研讨会无疑为保险界开启了新的思考路径，让我们期待ChatGPT如何赋能保险代理人，开启智能服务的新篇章！💡🌟
No.1
行业洞察：ChatGPT对保险业的
颠覆式改变
智力平权，全流程交互式赋能
刘岩：在我看来，ChatGPT对保险行业的影响是全产业链谁也逃不掉的，这一次升级相当于比如说原来我们是蒸汽时代，现在变成了电力时代，它是划时代一种技术的革新。能够直观地感受到的，对于保险行业最优先赋能的，是对代理的销售赋能。我聊过的代理人可以总结起来有三种类型，第一种专业支撑型，第二种持续跟进型，第三种贴心服务型。ChatGPT的优势在于一方面可以持续化的提醒，二来生成式大模型最擅长的是知识的获取。GPT会让边际成本直接固化下来，一般边际成本固化就意味着他的成本接近于0，任何的人想获取什么知识几乎接近0成本，再下一步就是把与客户的交互实效性提上来。这一块儿对我们的触动比较大。
李津：我觉得大模型在保险这个领域会发挥非常大的作用，保险实际上是经历了信息化、线上化、数字化的过程，现在到了第三阶段，也就是全面的智能化，不只是在销售领域，面向客户的所谓的保险顾问角色的智能化、自动化，还有保险公司内部的场景，包括精算、风控、定损，全流程都会被大模型重构掉。ChatGPT是交互的重构，它通过问答式的方式来跟人做互动，他带有非常厉害理解能力、生成能力、推理能力，他通过跟人的交互可以回答非常好的答案，但是这个只是表面的东西，其实最核心的可能是要深入到机构里面的日常的业务运营还有整个全流程，全部用GPT的方式来替代。
朱建伟：这些大模型底层的最核心的东西还是依靠于今天互联网上海量的知识体系，训练出一套模型，相当于模型最核心的逻辑就是总结规律，并重复地应用。我们围绕代理人的运营日常过程当中的CPA匹配，代理人的留存都去建立了一整套的模型体系，包括今我们服务的上游的保司，我们是围绕品质管理、风险管理层面也有一系列的模型体系运行。我们当时还提过跟机器人交互，客户可以跟机器人产生很多轮的互动。一方面围绕C端去做保险产品或者说保险知识的科普。另外一方面是去激发C端客户他们本身对保险的需求，然后把核心的客户和代理人，代理人和产品CPA三者的匹配算法嵌在里面，最后完成联接的动作，让代理人实时跟进这些客户做服务和转化。
陈博：其实之前在非常具体的细分场景里面AI模型还是比较不错的，但是一旦到通用能力其实是完全没有办法的，而ChatGPT为代表的大模型让几乎所有人都看到了这样的可能性。大模型对保险行业的影响我大概提炼了几个方面，第一个方面是在用户的理解方面。大数据时代的打标签过程本质上是一个分类的过程，和精确地表达还是有很大的差距。在大模型时代可以通过交互实现从用户的标签到真正用户的洞察，或者叫用户理解，有了大踏步的飞跃。第二个角度是从产品的角度。代理人在营销成功一个保险的时候，可能真正打动用户的是产品的某一个点，在过去只能靠专家级的销售、很有经验的从业者才能实现，在大模型时代，这个可能会形成一种平台能力，也就是说我们可以基于用户的洞察和理解，以及产品的理解，实现精准的客户匹配，进而衍生出精准的营销，从而实现真正的千人千面。第三个方面，我们说从营销的过程，大模型时代我们基于用户的洞察，基于产品的理解，基于功能简基性能级的理解，我们有可能做到专业式的咨询服务，用户可能不再会抵触营销行为，他会更感觉到的一种对我的个性化需求的一个专家级的帮助，我想这个可能是对保险行业或者各行各业是一个本质上的提升。
黄禹惜：我觉得这让更多的普通保险代理人达到了知识平权。比如我刚才没想好如何回答“ChatGPT的不断进步对保险行业带来哪些颠覆性的改变”这个问题，我就用ChatGPT搜索了一下，ChatGPT马上给我提供答案了。我觉得，我们真正的要买的是保险给我们带来的温暖或者给我们带来的关怀，所以我们对保险的理解应该是信任和善意。AI说是替代人，因为他没有情感，他真正给我们带来的是我们这些保险工作人员通过我们自己的AI加持我们的能力，让我们服务更多的人，让AI带来爱，这是我对AI对保险的理解。
No.2
应用展望：是危机还是未来
个人的优化提升和体系的重构
朱建伟 ：我的理解来说，大模型也好，或者传统的一些先进工具也好，还是一个工具的角色。人跟工具的核心差别是什么，因为人可以创造并且使用工具，这是把人突出出来跟其他的动物、工具的差别。那工具的作用是提升工作效率，比如我是一个初入行业的小白，有了这套模型集合的加成，相对来说比较迅速去掌握一些核心的技能，在知识积累上，门槛大大降低了。其实人的核心能力，是定义问题、分析问题，把复杂的问题去分解，在分析以及解决这些问题过程当中，把工具用好。
陈博：本质来说，大模型其实是人类知识的压缩，进而通过互动能力，把新知识的产生变成一个非常简单的事。对于个体来说，真正的挑战或者未来应该在哪些方面去提升？第一点，和大模型去打交道，或者说新知识获取、新知识学习方式的提升，这个能力是非常关键的。二，在大模型时代，因为每一个个体都会被极大的赋能，一个人专业能力可以扩展到很多方面，我们是不是能够设计一个全新的，能够覆盖全流程整体优化，整个体系重构的新岗位。
刘岩：我们从2019年开始研发大模型。我可以从实战角度跟大家分享一下我们的感受。大家在使用GPT的时候感觉好像这个东西什么都能干，但是什么都干不好。这就引出一个根本性问题，谁能用好它？这个里边其实对于用户的技能要求比以前更高了。新技术的出现，只能让大家更卷，不可能让大家更轻松。第二，我认为与数据和知识的存储和生产相关的岗位都会受到影响。数据可以是进模型的，只要是涉及到跟数据打交道的岗位，都会受到影响。第三，流程也是可以进模型的，这意味着GPT能够把技能、数据和常规的任务处理都串联起来。比如说理赔，原来要分六步，理赔单据上传、影像结构化、自然语言结构化、医疗编码对码、精算、然后赔钱。现在可以输入影像，直接出结论，到底赔多少钱，这就是端到端。这就意味着流程全部要重构，因为过程步骤没有了。但生成式大模型的缺点是不会帮你做决策，因为他是通过概率来推算和执行度来推算输出结构，无法百分之百保证结果的可信性。
李津：AI只是提供了一个“没错”的答案，而人具有的是看透本质的能力。其实大模型并没有真正取代很多人的东西，尤其是创意类的，需要非常高超的专业技能。这时候需要人和工具、AIGC的工具能完美结合起来。我们把AIGC更多定位成辅助驾驶，不管你是代理人赋能还是自己机构的各种运营，其实你需要充分发挥那些专业的机构的员工的创造能力和专业能力，然后你用辅助驾驶的工具来赋能它。我觉得在保险内部的领域，用辅助驾驶的模式来赋能机构的运营，包括对外的销售等，是一个非常现实的落地思路。
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