接入DeepSeek!險(xiǎn)企“狂飆”
當(dāng)DeepSeek的浪潮涌來(lái),正在努力進(jìn)行數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)的保險(xiǎn)業(yè)自會(huì)努力擁抱新變革。
第一財(cái)經(jīng)記者不完全統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),自2月初起,已有超過20家保險(xiǎn)公司宣布部署或接入DeepSeek,另有多家保險(xiǎn)資產(chǎn)公司、保險(xiǎn)中介等公司亦表示已有相關(guān)應(yīng)用。這樣爭(zhēng)先恐后地“官宣”在保險(xiǎn)業(yè)內(nèi)并不多見,足見保險(xiǎn)業(yè)對(duì)于DeepSeek橫空出世的興奮。
“它宛如一把鑰匙,開啟保險(xiǎn)行業(yè)智能化變革的大門,有望重塑保險(xiǎn)生態(tài),助力行業(yè)在未來(lái)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中破浪前行,實(shí)現(xiàn)飛躍式發(fā)展!北本┥缈圃貉芯繂T王鵬在近日的一篇題為《DeepSeek賦能保險(xiǎn)行業(yè):變革、優(yōu)勢(shì)與未來(lái)展望》的撰文表示。
那險(xiǎn)企目前都用DeepSeek來(lái)干些什么?和之前的大模型相比,DeepSeek對(duì)險(xiǎn)企來(lái)說有什么不一樣?DeepSeek會(huì)替代保險(xiǎn)代理人嗎?險(xiǎn)企運(yùn)用DeepSeek又會(huì)有何挑戰(zhàn)?帶著一連串的疑問,第一財(cái)經(jīng)記者采訪了多位業(yè)內(nèi)人士。
險(xiǎn)企目前都用DeepSeek干些什么?
第一財(cái)經(jīng)記者梳理了上述數(shù)十家保險(xiǎn)公司對(duì)于DeepSeek的布局發(fā)現(xiàn),目前DeepSeek在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景可歸納為銷售智能化、客戶服務(wù)升級(jí)、內(nèi)部運(yùn)營(yíng)提升、理賠提效、合規(guī)風(fēng)控增質(zhì)這幾大核心方向。
為銷售賦能是目前保險(xiǎn)公司運(yùn)用DeepSeek最為常見的場(chǎng)景。例如,大家人壽基于DeepSeek大模型升級(jí)“智能營(yíng)銷助手”,可以通過精準(zhǔn)客戶畫像,實(shí)時(shí)輸出定制化銷售策略,并內(nèi)置產(chǎn)品特色介紹、核保標(biāo)準(zhǔn)顧問等模塊;又如北大方正人壽正式上線了基于DeepSeek大模型的智能展業(yè)助手——“方靈”,依托其自然語(yǔ)言處理與推理能力,旨在為代理人提供從基礎(chǔ)工具到全鏈路的智能助力。北大方正人壽人士對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示,自“方靈”上線以來(lái),近50%的活動(dòng)代理人已高頻使用,人均交互2.1次,達(dá)到初期預(yù)期。
在內(nèi)部運(yùn)營(yíng)提升方面,亦有多家險(xiǎn)企正在依托DeepSeek實(shí)現(xiàn)增效。例如太平人壽使用Deep Seek模型并依托前期積累打造了內(nèi)勤AI助手。該助手具備深度理解對(duì)話、文檔及圖片的能力,能夠?yàn)閮?nèi)勤人員解決復(fù)雜問題提供高質(zhì)量的方案,從而大幅提升工作效率。太平資產(chǎn)亦表示,通過本地化部署DeepSeek,能夠在要素提取、智能檢索、知識(shí)問答等領(lǐng)域,提供行業(yè)趨勢(shì)分析、本地?cái)?shù)據(jù)解析等內(nèi)容服務(wù),助力員工更便捷地處理海量信息數(shù)據(jù),提升工作效率。
客戶服務(wù)升級(jí)也是險(xiǎn)企應(yīng)用DeepSeek的重要場(chǎng)景之一,平安人壽近日就宣布已完成DeepSeek本地化部署,上線專為壽險(xiǎn)打造的DeepSeek智能平臺(tái),而客戶服務(wù)就是該智能平臺(tái)的三大核心場(chǎng)景落地應(yīng)用之一。
而在理賠方面,多家險(xiǎn)企表示DeepSeek的強(qiáng)大功能可以進(jìn)一步提升理賠效率和質(zhì)量。人保財(cái)險(xiǎn)表示,目前通過模型精調(diào)已可支持自動(dòng)化理賠質(zhì)檢,準(zhǔn)確提取理賠資料中的案件時(shí)效、損失部位等關(guān)鍵質(zhì)檢信息,有針對(duì)性地指導(dǎo)理賠業(yè)務(wù)管控。
另外,在合規(guī)風(fēng)控方面,亦有大家人壽、中華財(cái)險(xiǎn)、人保資產(chǎn)等多家險(xiǎn)企表示該領(lǐng)域是部署DeepSeek后的應(yīng)用方向之一。
從目前保險(xiǎn)業(yè)的布局來(lái)看,大多數(shù)險(xiǎn)企在DeepSeek應(yīng)用上的已有探索或未來(lái)計(jì)劃已橫跨多個(gè)場(chǎng)景。事實(shí)上,將DeepSeek融入公司的大模型底座所提升的并非單一場(chǎng)景下的處理能力,而是公司多個(gè)流程甚至全流程的效率和質(zhì)量。
“通過深度融合DeepSeek等大模型技術(shù),不僅能夠不斷優(yōu)化現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程,還能探索更多跨場(chǎng)景應(yīng)用,如風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、精準(zhǔn)營(yíng)銷和客戶服務(wù)等,進(jìn)一步提升全流程的智能化水平,打造高效、可信的數(shù)字運(yùn)營(yíng)體系!碧饺藟巯嚓P(guān)負(fù)責(zé)人在接受第一財(cái)經(jīng)記者采訪時(shí)表示。
DeepSeek對(duì)險(xiǎn)企來(lái)說有什么不一樣?
在DeepSeek橫空出世之前,保險(xiǎn)業(yè)已在積極擁抱科技浪潮,布局各類大模型等AI工具。那和之前的大模型相比,DeepSeek對(duì)險(xiǎn)企來(lái)說有什么不一樣?
上述太平人壽相關(guān)負(fù)責(zé)人對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者分析稱,DeepSeek的核心優(yōu)勢(shì)在于深度推理與上下文理解!皞鹘y(tǒng)大模型往往側(cè)重于生成‘套路’語(yǔ)言,而DeepSeek通過強(qiáng)化推理能力,使得模型能夠更準(zhǔn)確地分析業(yè)務(wù)文檔、提取關(guān)鍵信息,并給出更具洞察力的建議。這種優(yōu)化使得模型在處理專業(yè)領(lǐng)域任務(wù)時(shí),不僅能完成簡(jiǎn)單的信息匹配,還能進(jìn)行復(fù)雜邏輯判斷和情境推理!
另外,該負(fù)責(zé)人認(rèn)為,DeepSeek在應(yīng)用中往往與企業(yè)內(nèi)部定制的知識(shí)庫(kù)和專業(yè)數(shù)據(jù)緊密結(jié)合,充分利用領(lǐng)域知識(shí)來(lái)指導(dǎo)推理過程。這一機(jī)制確保了模型生成的答案更符合實(shí)際業(yè)務(wù)需求,減少了傳統(tǒng)大模型在泛化場(chǎng)景下可能出現(xiàn)的“胡言亂語(yǔ)”問題。同時(shí),相比于一些依賴于簡(jiǎn)單檢索增強(qiáng)生成(RAG)能力的方案,DeepSeek更注重對(duì)業(yè)務(wù)語(yǔ)境的深刻解讀,這使得它在面對(duì)涉及多層邏輯和專業(yè)術(shù)語(yǔ)的問題時(shí),能夠提供更高質(zhì)量的響應(yīng),在處理復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)展現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。
而之前困擾險(xiǎn)企的成本問題,也是DeepSeek的顯著優(yōu)勢(shì)。該負(fù)責(zé)人稱,以往大模型參數(shù)量大、效果一般,私有化部署成本高。DeepSeek通過高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和蒸餾技術(shù),有效提升了模型性能,即使參數(shù)量較小,也能滿足一般需求,為私有化部署提供了條件,降低了成本。
成本的降低也使得DeepSeek對(duì)于中小險(xiǎn)企更加“友好”。因此,在此輪險(xiǎn)企部署DeepSeek的“官宣”潮中,也不乏中小險(xiǎn)企的身影。
“DeepSeek可采用輕量化部署,降低對(duì)硬件算力的需求,適合中小企業(yè)部署,相比傳統(tǒng)超大模型更具成本效益!鄙鲜霰贝蠓秸藟廴耸糠Q,“同時(shí),開源策略讓DeepSeek允許保險(xiǎn)公司根據(jù)自身需要選擇所需的數(shù)據(jù)規(guī)格,使用自有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行私有化訓(xùn)練,提升智能化水平!
是賦能還是取代?
隨著DeepSeek的影響力逐漸加大,越來(lái)越多的保險(xiǎn)代理人第一時(shí)間“嘗鮮”這項(xiàng)工具。在各類社交媒體上,“我問DeepSeek如何買保險(xiǎn)”“Deep Seek給出的保險(xiǎn)配置建議靠譜嗎?”之類的話題層不出窮。而隨著DeepSeek生成的一份份在業(yè)內(nèi)看來(lái)詳細(xì)且有一定專業(yè)性的保險(xiǎn)規(guī)劃,數(shù)量已然大幅減少的保險(xiǎn)代理人到底是被賦能還是會(huì)被取代再次成為行業(yè)熱議的話題。
“人工智能并非取代,而是賦能!鄙鲜霰贝蠓秸藟廴耸繉(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示。該人士認(rèn)為,AI并非替代專業(yè),而是強(qiáng)化專業(yè)。目前AI的作用是將代理人從重復(fù)性事務(wù)中解放,使其更專注于高價(jià)值服務(wù)與客戶關(guān)系深耕。通過模擬實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景與即時(shí)反饋,AI工具可系統(tǒng)性提升代理人產(chǎn)品解讀、需求挖掘等核心能力,打造“專業(yè)+科技”復(fù)合型隊(duì)伍。
顯然對(duì)于險(xiǎn)企來(lái)說,DeepSeek等AI工具的使用現(xiàn)階段并不是要取代代理人隊(duì)伍,而是推動(dòng)代理人從“銷售執(zhí)行者”向“專業(yè)顧問+資源整合者”轉(zhuǎn)型,人工智能扮演的是強(qiáng)大隊(duì)伍、提升服務(wù)品質(zhì)的核心引擎角色。
“我一點(diǎn)不慌!泵鎸(duì)第一財(cái)經(jīng)記者提出的是否擔(dān)心被DeepSeek取代的問題,某壽險(xiǎn)公司代理人李芳(化名)表示。盡管她承認(rèn)在第一次看到DeepSeek生成的保險(xiǎn)規(guī)劃確實(shí)有被“驚艷”到,但是她認(rèn)為,DeepSeek暫時(shí)還是無(wú)法取代自己和客戶“面對(duì)面”的效果!癉eepSeek確實(shí)有其優(yōu)勢(shì),但相對(duì)而言還是提供較為標(biāo)準(zhǔn)化的答案,而且是在客戶已經(jīng)有較為明確的需求情況下。它所生成的答案和如何提問也有關(guān)系。但保險(xiǎn)代理人可以根據(jù)客戶的具體情況、不同想法或是顧慮提供更為精準(zhǔn)的方案,有時(shí)聊著聊著也可以挖掘一些客戶之前并沒有意識(shí)到的需求。而且,代理人可以提供長(zhǎng)期的、有人情味的以及主動(dòng)的增值服務(wù)和理賠服務(wù),甚至有些可能和客戶相處成了朋友,這些DeepSeek如何實(shí)現(xiàn)?”
也有業(yè)內(nèi)人士表示,DeepSeek或許會(huì)讓代理人隊(duì)伍繼續(xù)“洗牌”,淘汰一些專業(yè)能力不足的代理人或者簡(jiǎn)單的銷售者,而高素質(zhì)的顧問型人才不會(huì)輕易被取代。
有何挑戰(zhàn)?
盡管DeepSeek能力強(qiáng)大,但關(guān)于AI“胡言亂語(yǔ)”的通病以及客戶隱私、數(shù)據(jù)安全等問題對(duì)于包括險(xiǎn)企在內(nèi)的應(yīng)用者仍是需要應(yīng)對(duì)的挑戰(zhàn)。
上述北大方正人壽人士對(duì)此回應(yīng)第一財(cái)經(jīng)記者稱,在應(yīng)用層面減少DeepSeek可能出現(xiàn)的“胡言亂語(yǔ)”影響,場(chǎng)景選擇至關(guān)重要。對(duì)于準(zhǔn)確性要求不高的通用場(chǎng)景,可以優(yōu)先使用大模型的標(biāo)準(zhǔn)能力;而在嚴(yán)肅且非通用的場(chǎng)景中,則需要通過構(gòu)建和優(yōu)化領(lǐng)域知識(shí)庫(kù),持續(xù)提升回復(fù)的準(zhǔn)確性和可靠性。而針對(duì)數(shù)據(jù)隱私與安全問題,不同場(chǎng)景應(yīng)匹配合適的大模型部署方式。若應(yīng)用不涉及公司或客戶敏感數(shù)據(jù),可采用大模型SaaS服務(wù),以降低運(yùn)維成本并提升模型可用性;而對(duì)于高度專業(yè)化的非通用場(chǎng)景,建議采用私有化部署方式,以確保數(shù)據(jù)安全和業(yè)務(wù)合規(guī)性。此外,在應(yīng)用前端需嚴(yán)格控制用戶使用授權(quán)、權(quán)限,并在交互過程中對(duì)敏感詞匯進(jìn)行脫敏和過濾,進(jìn)一步強(qiáng)化安全防護(hù)措施。
上述太平人壽相關(guān)負(fù)責(zé)人則表示,嚴(yán)格的文檔權(quán)限管理策略,流程化的安全掃描機(jī)制等管理流程上的風(fēng)控點(diǎn),也是保障數(shù)據(jù)內(nèi)容安全性的必備要素。
王鵬建議稱,鑒于DeepSeek等人工智能在保險(xiǎn)行業(yè)的廣泛應(yīng)用,建立統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)迫在眉睫:一方面制定關(guān)于數(shù)據(jù)使用的規(guī)范;另一方面,針對(duì)DeepSeek的模型評(píng)估、性能監(jiān)測(cè)等也應(yīng)出臺(tái)相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí),保險(xiǎn)行業(yè)必須強(qiáng)化人才建設(shè),要培養(yǎng)既懂保險(xiǎn)業(yè)務(wù)又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。另外,DeepSeek未來(lái)可與區(qū)塊鏈等技術(shù)深度融合,由此增強(qiáng)數(shù)據(jù)的安全性與可信度。
作者:楊倩雯
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