大模型技术深度赋能保险行业白皮书（2024）

大模型技术在2023年取得了突破性进展，并逐渐在保险行业得到应用。本白皮书基于阳光保险的实践经验，深入剖析了大模型技术在保险行业的落地应用路线，包括数据准备、模型精调、工程化适配、模型评测等关键环节的技术要点和注意事项。

白皮书指出，大模型技术在保险行业的应用现状呈现全面渗透、重点应用、初期选择试错风险低的场景和持续深耕高价值场景等特征。应用成效包括效率大幅提升、成本结构深刻调整、服务质量全面升级和创新驱动未来发展。然而，大模型技术在保险行业的应用也面临着推理速度瓶颈、精准度局限、监管合规挑战、模型解释性难题和技术投入与运维压力等挑战。

白皮书还分析了全球保险行业的发展趋势，指出保险业面临前所未有的挑战，而数智化转型是解决之道。国内外相关政策密集出台，支持人工智能技术的研发和应用。保险业数智化转型进展包括数字化转型战略制定、基础设施全面升级、数据治理与数据应用、产品与服务的深度创新、运营流程的智能化改造、风险管理能力的显著提升和保险科技生态圈构建等。

白皮书详细介绍了大模型落地路线，包括直接使用大模型服务、工程化适配和深度研发三种路线，并阐述了关键环节及技术，如提示词工程、检索增强生成、模型微调、推理加速和智能体等。此外，白皮书还介绍了保险垂直领域大模型构建及评测，包括多层次大模型构建、多尺寸大模型构建和保险垂直领域大模型评测体系等。

白皮书最后分析了大模型安全风险与治理，包括训练数据、算法模型、系统平台、业务应用和伦理与合规等方面的安全风险和治理措施。场景应用与效果篇则通过一系列具有代表性的案例，展示了大模型技术在保险行业的广泛应用场景和显著价值。

白皮书指出，大模型应用趋势包括应用模式由Chatbot向AI Agent演进、应用场景由非决策类场景向决策类场景过渡、多模态大模型落地应用潜力巨大、大模型与小模型互相补充，协同合作和AI代理推动行业生产力智能升级等。行业实践建议包括明确应用场景与目标、多因素考虑选择落地技术路线、分阶段实施与长期持续优化、关注政策导向与合规要求、强化技术合作与生态建设和加强数据安全和隐私保护等。