保险大模型怎么玩？信美相互这样尝试

经济观察网 记者 姜鑫 “今年30岁，该如何进行保险配置和养老规划？”

5月22日，在信美人寿相互保险社（下称“信美相互”）举办的“大模型保险垂直应用3.0”发布会上，有参会者向信美Chat-Trust3.0提问。

信美相互数字化运营部负责人曾煜称，大模型保险垂直应用解决的核心问题是打通保险产品从信息到知识的“最后一公里”。作为中小险企，信美相互从低成本、小数据、快速迭代、解决具体问题的角度出发，基于通用基础大模型，通过强化非结构化数据管理及处理能力，深度运用检索增强、模型“微调”技术，配合插件及Agent（代理）能力建设，深耕保险垂直应用。

曾煜还称，信美相互从2023年3月开始深入调研、验证，大模型保险垂直应用在一年内经历了1.0到3.0的快速迭代升级。通过15个大类，2098道对话问题测试集构建“IUE保险大模型评测基准”，问答准确度从最初的52.7%提升至81.1%。目前信美Chat-Trust3.0已具备对外应用能力。

信美相互数据信息中心负责人童国红介绍，信美大模型保险垂直应用经历了“内部知识库”1.0阶段-“数字分身”2.0阶段-“智能代理”3.0阶段。1.0阶段以内部知识库为基础，攻克了知识流通与信息安全的矛盾点，解决了非结构化数据管理问题；2.0阶段实现了从智能工具到数字分身的转变，提升了专业问题的先验认知，解决了隐性知识的挖掘和具象表达问题，具备代表专业分工回复专业意见的能力。3.0阶段则在2.0阶段的基础上进一步实现由内向外的能力跨越，攻克了对口语、开放性复杂问题要求更高的意图识别难题，同时引入计算插件，解决更复杂的计算问题，实现端到端的保险需求分析。

经济观察网发现，与市面上大模型交互处在“黑匣子”不同，信美相互的大模型应用自研“白盒化”展示，在问题回复时清晰地展示推理过程，让结果有迹可循。童国红解释，保险产品和服务通常涉及复杂的风险评估和决策过程，“白盒化”模型应用可以更好地向监管机构、客户和内部团队解释其工作原理和决策依据，在问题溯源及准确性的考量上可以更为清晰透明。

信美相互董事长杨帆表示，大模型应用是数智化发展的重要方向，信美相互将一直保持开放态度，紧跟生成式人工智能（AIGC）技术的发展，在3.0阶段的基础上不断深化迭代，持续优化服务体验，以更好地满足渠道伙伴及会员的需求。

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姜鑫经济观察报记者

金融机构新闻部资深记者
关注证券、新三板、保险行业与上市公司相关领域。擅长深度报道。