期待保险行业：数据+AI开启经验规模化复制时代

数据+ AI开启经验规模化复制时代 19December 2023 数据+ AI开启经验规模化复制时代 设定锚点，行动实践 报告摘要 人工智能正在经历新的发展浪潮。某头部公司正在转向AI Agents支持平台，结合第4代人工智能模型与专业语料库以实现业务创新。AI Agents有望为商业领域注入新活力，展示人工智能的潜力和商业价值。随着平台的发展，新的AI Agents涌现，提供专业化、高端化、个性化、规模化、持续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。保险行业面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。• 保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖掘其本质，以找到精准的解决方案。通过聚焦主要原因并进行必要的升维/抽象化，可以找到问题的根本原因，使问题具有通用性。• 保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对行业和产业的影响。同时，也强调了AI技术对保险行业的影响深远，将改变保险公司的运营模式和服务效率和质量，为服务规模化提供重要的支持。未来，随着技术的不断发展，AI技术将推动科技产业价值规律的变化，更加注重应用的创新与服务的提升。 保险公司在应用AI技术方面的优势和能力：保险公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提高运营效率，包括在产品设计、市场营销、核保及理赔等环节。AI应用研发框架的流式会话能力可以提高前后端开发的效率。 保险公司应用AI技术可参考的方法论：通过价值飞轮、价值网和画布等方法，企业可以更好地理解业务逻辑，识别关键驱动力，并实现更全面的优化。这些方法提供了有效的工具，帮助企业理清思路，找准业务发展的核心驱动力，确立清晰的策略逻辑。同时，画布法可以将价值网中的各个要素以图形化的方式呈现出来，更直观地揭示它们之间的关系和互动。这些方法可以提高企业的运营效率和价值创造，并避免对旧价值网的依赖，持续优化和改进价值网，实现更高的效率和价值。2 期待保险行业：数据+ AI开启经验规模化复制时代 焦点透视：AI狂潮中的大变革 自1956年人工智能问世以来，历经了多次繁荣与衰退的周期，科学家们将其形象地称为“人工智能的夏天”和“人工智能的冬天”。尽管每次技术革新都为智能机器的创造指明了新的方向，但最终都未能实现预期目标。现在，人工智能正迎来另一波浪潮，业界对此充满期待。安永将持续关注这一领域的最新进展，与各界共同探讨如何利用这一技术，推动创新与发展，为我们的未来创造更多可能性。 目前，某头部人工智能研发公司正在将人工智能的发展重点转向AI Agents支持平台，以该公司研发的人工智能模型作为前身，结合第4代人工智能模型与专业语料库以实现业务创新。通过Assistants API，开发者可以轻松地将第4代人工智能模型功能引入应用或平台，提高效率和激发创造力。AI Agents的出现有望为商业领域注入新的活力，展示人工智能的潜力和商业价值。这些技术将引领人工智能技术的新发展方向，助力企业和个人实现更高效、智能的创新应用。随着平台的发展，新的AI Agents各种涌现，它们各具特色，并提供着专业化、高端化、个性化、规模化、持续化的服务。人工智能的这一波革新，不仅涵盖了生成内容（AIGC），更拓展到了生成服务（AIGS）的领域。这正是目前追求的目标：用AI生成服务，改变世界。 目前，保险行业面临着多方面的挑战和困境，包括全球自然灾害风险的增加、风险保障仍然存在巨大缺口、全球经济衰退风险、通胀对理赔成本的影响、资产配置风险和回报等。AI的突破发展，为保险行业带来新的启示和应对方向。 •AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 关注保障缺口，调整增长战略：全球巨灾风险不断上升，险企应该更加关注自然灾害风险的变化与影响，创新产品设计推动可持续发展。运用人工智能和建模工具，发展新型产品（如：指数保险等），关注保障缺口，实现全球风险降低与险企增长战略的结合。• 实践更加优化的社会风险管理：人口变迁与经济衰退将进一步带来社会风险，新的保险产品应该关注特定客户群体需求，针对性定制化满足客户的财务健康和安全保障。 •创新迫在眉睫：新的业务模式核心考量就是对客户风险保障与高增值服务的结合。此外，所有的创新都需要采用ROI模型评估回报，AI的突破发展将使得创新更加容易。• 善用生态圈力量：保险公司需要更加善于利用生态伙伴的力量，技术发展使得险企与科技公司、另类资本提供方、消费品供应商、零售商、汽车制造商等的深度合作变得容易，充分结合生态伙伴力量可以更加突显保险的价值。• 加强网络信息与数据安全：保险公司需要通过提高对网络攻击的认知、分享风险管理专业知识以及鼓励投资于风险减少等措施来加强网络保护与信息安全。3 采取必要的精简：保险公司需要简化销售和运营流程，并消除不必要的步骤。险企可通过Assistants API，将第4代人工智能模型引入服务流程。其在自然语言处理领域具有强大的能力，可以帮助更快速、更准确地处理大量的文本数据，提高效率并减少人工错误。 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问题都有哪些 在AI技术的驱动下，保险行业站在了充满机遇与挑战的十字路口。关键问题接踵而至，这些问题不仅深刻影响着行业的运营模式，还在决定着未来的发展方向。面对这些问题，进行深入思考，探讨有效的应对策略。 AI在保险行业的应用进展如何？AI在保险业的应用主要集中在哪些方面？AI对保险行业的革新体现在哪些方面？AI路线五花八门，哪些技术最适合保险行业？保险公司该如何培养和布局AI能力？…… 类似的问题层出不穷，而线性地回答问题似乎总是无法满足需求，甚至会让答案更加迷茫。在这种情况下，读者可能会开始质疑自己的常规思维方式是否合理。然而，问题的核心往往隐藏在表面之下，需要大家进行更深入的思考和探索才能发现。那么，为解决问题应该如何采取行动呢？ 洞察问题，探寻本源 三 面对复杂问题，建议参考《U型思考》方法论，从初始问题出发，洞察其背后的本质，进而精准地解决问题。 问：定义核心问题 ►用WHY提出问题：探寻动机，发现原因►用WHAT提出问题：发现本质，聚焦靶心 定义核心问题的过程中，以保险行业里一个热门的问题为出发点，试图通过WHY、WHAT的方式找到问题真正的本质。先提出一个问题，然后分析该问题的原因，再进一步思考为什么会有这些原因存在，最后深入思考这些原因具体是什么。通过这样不断拆解问题的思考方式，企业可以更加全面地了解问题的本质和解决方法。 在对每一个问题进行解释回答时，会出现很多的相关因素，需要尽量聚焦主要原因，剪除次要原因。以下图示例为例，首先提出一个初始问题：保险公司该如何布局AI能力？其次，根据抛出的第一个问题去思考相关的答案。比如，保险公司需要通过布局AI来提高其效率和精准度，个性化产品和服务，专注创新和长期发展等。在这些可能的答案里，找到专注创新和长期发展是企业需要布局AI能力的根本因素。然后，再进一步思考保险公司为何要专注于创新和长期发展？进一步探究是因为目前复杂的经济环境和科技变化让企业的未来充满不确定性。当找到了“未来的不确定性”是企业需要关注的重要原因后，再深入去思考这些导致“不确定”因素具体是什么，等等。 上述例子在不断深挖问题的过程中，可能使得问题本身变得破碎，因此，针对每一个问题的解释回答，不仅要聚焦一个重要的因素，同时在一些必要阶段需要进行升维/抽象化，使得最终的问题具有通用性。在这个例子中，最终可能会将问题抽象聚焦为：“看不清楚未来的趋势和规律”“缺乏明确的定位”“无法有效识别机会”等。 挖：洞见问题本质 在2021年出版的《千脑智能》（A Thousand Brains: A New Theory of Intelligence）中，杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）基于人类大脑如何工作的最新研究，提出了一个重要概念：参考系。 在霍金斯的理论中，参考系是智能体用来存储和处理信息的框架。这些参考系可以是物理的，比如空间坐标系，也可以是抽象的，比如概念框架。从这个观点出发，大脑利用不同的参考系来理解世界，例如通过空间关系来理解物体的位置，或通过抽象的概念来理解复杂的思想。正是由于这种特征的存在，智能体得以从不同角度和层面来理解和处理信息。 构建保险行业的参考系 18 December 2023人工智能赋能保险业Page6目前，构建的保险行业参考系，需关注六大方向。一是市场行业动态，聚焦保险公司市场表现及行业发展；二是法律法规，金融行业不容忽视的维度；三是技术发展趋势，紧跟时代步伐；四是消费者行为变化，洞察市场风向标；五是风险合规情况，确保行业稳健发展；六是企业战略执行情况，提升企业核心竞争力。每个小方向都可作为子参考系，最终汇聚成总体参考系，助力保险业决策者精准决策，实现业务持续发展。 构建保险行业的技术发展趋势参考系（宏观） 通过分析科技周期和文化适应度，可以分析出目前保险行业处于怎样的发展期，从而面向宏观视角制定出更加明智的策略。 科技革命与金融资本 卡洛塔·佩雷斯（Carlota Perez）的研究总结了科技革命与金融系统的规律。 ►一系列技术革命组成的科技大周期呈现S型的扩散曲线，整体可以分为两个阶段：【导入期】与【展开期】，新技术导入社会与全面展开间，存在一段社会体系崩溃到重组的过程。►金融资本在导入期加速科技研发进而引发投资狂热，持续引发金融/债务周期的循环。 在图示这个参考系中，企业需要通过衡量当前自己处在哪个大周期中，以及这个大周期中的一波科技潮流处在什么阶段。同时，企业需要考虑自己所处的文化与科技之间是冲突还是相融。这样才能判断这样的科技在环境世界中能否顺利开展，并且开展的深度是怎样的。这个大周期需要通过规模化去定义，因为人类社会发展通常会经历三个主要阶段：生产规模化、服务规模化和创意规模化。在每个阶段中，无数小技术创新不断涌现并逐渐融合，最终促成一次重大的科技革新周期。 除了将科技周期和文化适应度纳入考量，帮助企业更好地洞察保险行业的未来走向。三轮规模化变革，则为企业提供了更为清晰的行业技术发展规模路径： 生产规模化 我们认为，当前保险行业技术发展位于服务规模化展开前期，其重要特征是逐步由服务集成在产品中，向产品嵌入到服务过程中转变。这个特征突出了工业革命和当前技术革命之间的根本区别，即它们各自对“产品”和“服务”的关注焦点。具体表现可以从以下几个方面来看： 在大周期中，影响科技应用的社会因素也是不容忽视的，这里以“创新扩散理论”，说明技术创新改变社会的规律。 技术创新改变社会 美国传播学者埃弗雷特·罗杰斯（Everett Rogers）的“创新扩散理论”： ►技术创新改变社会分为：行为改变、习惯改变和文化改变。 ►用户可以分为：创新者（Innovators）、早期使用者（Early Adopters）、早期大众（EarlyMajority）、晚期大众（Late Majority）、落后者（Laggards）。 Page8►新技术刚进入市场时，只有创新者和早期使用者才会去考虑它。而这两类用户有非常鲜明一致的特征和需求，比如都是愿意接受风险、收入较高的年轻人，都愿意在自己的群体里与其他人进行紧密的互动分享等。但是随着更加谨慎的早期大众逐渐开始接受新技术，一个基数更大、但是需求更加多元化的消费者群体便会形成。 构建保险行业的技术发展趋势参考系（中观） 在深入探究构建保险行业的技术发展趋势参考系（宏观）视角之后，需要将视野收紧到更为中观的角度来进行进一步的分析。中观周期是指行业和产业受到技术发展影响的周期。人工智能的爆发是因为前期在算力、算法和数据等方面进行了长时间的铺垫，这些条件现在逐步成熟，人工智能便应运而生，对行业和产业产生影响。 现在，从AI技术的发展视角，更深入地探讨这些科技新趋势对保险行业的影响，以及对未来保险行业的展望。 科技新趋势 在保险行业，AI可以根据个人历史数据和行