三秦都市報-三秦網訊（胡瑾）新質生產力是過去一年中國科技頻繁提及的詞語，也是科技企業的重要指引方向。
這種由創新起主導作用，擺脫傳統經濟增長方式、生產力的發展路徑，在這一年里被持續踐行著。尤其在AI領域，當大模型的風潮被ChatGPT引發，這種新質生產力的代表技術，以天為單位持續影響著千行百業。
在這屆世界人工智能大會（WAIC）上，一場名為「智造數字勞動力，打造新質生產力」的論壇中，一個金融行業運用大模型，在各個業務中實現降本增效的案例，成為大模型落地的代表作。
中國太保，在短短一年的時間里已經用大模型技術打造了一支數字勞動力矩陣，覆蓋集團審計、產險、壽險、健康險等多個核心業務板塊。
這些成績，和行業進展以及企業決心息息相關。當然，中國太保的數字化布局也十分契合國家政策方向。近期召開的二十屆三中全會《決定》就指出，要著眼于科技創新和產業創新深度融合，強化企業主體地位，加強企業主導的產學研深度融合。深化科技成果轉化機制改革，構建同科技創新相適應的科技金融體制。
“國家興衰，金融有責。金融業作為數字化需求強烈的數據密集型行業，已成為人工智能發力的重要場景之一，金融業的數字化升級，已經進入到數智化階段。”中國太保副總裁俞斌在活動上表示。
在大模型落地的第二年，像中國太保這樣的案例無疑是少見且令人驚喜的。
一年交卷：中國太保的數字勞動力把大模型真正用起來
“不是把80分提升到85分，而是做到了原來做不到的事。”中國太保數智研究院首席AI專家徐國強，在論壇現場給出了大模型的實踐結論。
這句話背后，是中國太保整整一年的實踐——恰好也是一年前的WAIC，這一中國頭部保險集團，發布了數字勞動力的大模型戰略，向外界展示出擁抱大模型的雄心。
以數字勞動力為代表的大模型戰略，是新質生產力的最新實踐——畢竟發展新質生產力的核心要素，就是落地科技創新催生的新產業、新模式、新動能。
這里的數字勞動力，是真正具備端到端服務能力的AI Agent，也就是能夠真正像人一樣完成工作的AI智能體。
自從大模型出現以來，不論是在全球迅速稱王的OpenAI，還是國內多家大模型明星公司，都曾多次提出落地AI Agent的想法。也就是說，AI Agent是全球新一代人工智能公司們，集體想要抵達的目標。但要做到這一點并不容易。理想狀況中，AI Agent是能夠精準理解用戶高自由度的需求并準確解決的智能體。在游戲場景中，它可以學習、交流，甚至可以產生多個AI Agent一起社交的化學反應。在工作場景中，AI Agent理應幫助使用它的人類完整地解決業務問題。但在實際落地過程中，不難看到，由于API生態難以打通、模型基座能力不滿足要求、業務流程難以梳理等問題，目前行業內的AI Agent多以知識庫+問答的形式出現。
這種閹割版的AI Agent能力有限，在RAG等技術的加持下，也只能提供較為精準的檢索結果和初步的分析反饋。
換句話說，這種 AI Agent既無法深入業務流程完成工作任務，也不能提供針對性的精準分析結論，完全稱不上中國太保定義中的“數字勞動力”。
還有一種 AI Agent，則希望通過大模型鏈式調用固定工具的形式，完成任務閉環。但這種 AI Agent對業務流程的調用不夠智能，同樣無法完成企業對數字勞動力的期待。但是在中國太保發布數字勞動力的大模型戰略一年后，我們卻看到，中國太保的數字勞動力已經可以在車險的理賠場景和審計場景輔助員工的工作。而在壽險的代理人培訓和健康險的理賠審核環節中，它們已經可以逐漸替代員工完成部分工作。也就是說，中國太保語境中的AI Agent，實現了真正完成任務閉環的效果，成為了真正的數字勞動力。具體拆分，中國太保目前的數字勞動力有兩種類型，一種可以和員工一起工作，減輕員工負擔成為幫手，另一種，甚至可以完全替代員工。
今年5月底上線的車險在線理賠助手，屬于前者。在車險理賠場景中，常常有用戶回復不及時、保險公司員工多線程操作而工作碎片化的情況出現。這時，中國太保的車險在線理賠助手就能實時響應用戶的請求，并給出用戶一些專業領域的建議。這樣做的好處，首先是分擔一部分員工的工作壓力，更重要的是優化用戶體驗。目前中國太保的車險在線理賠助手，已經具備四個類人的技能：交通事故查勘、信息收集比對、交通事故責任認定、賠付情況分析。預計到年底，這一理賠助手將為150名理賠作業人員賦能，實現案件處理能力10%的增長。同樣能夠通過人機協同方式提升效益的大模型項目，還有審計數字勞動力。
中國太保介紹，審計數字勞動力的部署，不僅構建了一整套從前臺風險檢查到后臺審計管理的智能化體系，還顯著提升了審計工作的精度與效率。從數據看，審計數字勞動力自去年11月投入使用以來，已經惠及250名審計人員。另一方面，壽險代理人培訓員和健康險理賠審核員，是更為徹底的創新。這是因為，這兩類數字勞動力，是真的可以獨立工作、完成既定目標的AI員工。其中，壽險代理人智能助手的主要作用是協助代理人提升業務技能，為客戶提供更加貼心、溫暖和專業的服務。隨著80、90后成為保險行業的主要消費群體，他們對保險產品的需求越來越注重個性化、直觀性和專業性。因此，壽險代理人需要不斷學習，提高自己的專業水平，以適應市場的變化。壽險代理人智能助手能夠成為他們隨時可用的“導師和顧問”。
中國太保壽險信息技術總監吳敏辰介紹，在中國太保大模型框架下，壽險代理人智能助手進一步細分為陪練助手和陪訪助手。陪練助手就像一個隨身攜帶的導師，能夠模擬真實用戶與代理人進行互動練習，并提供即時的反饋和建議，幫助代理人掌握業務知識，提高溝通技巧。而陪訪助手則更像是一個隨身顧問，陪伴代理人與客戶進行溝通，協助解答各種保險服務問題，提供產品配置方案和熱點話題。目前，壽險代理人智能助手這一數字勞動力正在不斷升級，預計到2025年，將為中國太保培養出500名高水平的銷售人員。
健康險理賠審核員的功能，更切中了健康險這一險種的核心環節。
中國太保健康險客戶服務中心總監陸慰介紹道，對于健康險而言，理賠審核是一個非常核心的一個營運點。首先，理賠審核的成本幾乎占到總成本的50%以上。另外，從整個健康險的整個服務流程來看，理賠審核決定了客戶體驗的核心。整個健康險的理賠審核，切分成錄入、定責、判責和結算四個階段。但是由于各個階段環環相扣，反而會導致整個流程的自動化受到影響。但是現在，大模型這種智能化的通才，或許可以讓理賠審核真正成為一個數字生產力。這樣做的好處，不僅是讓流程更加順暢，還可以降低之前健康險理賠必須要醫學類專業背景人員參與，而帶來的高成本。
健康險理賠數字員工目前也已經成功上線。據了解，中國太保利用大模型實現核賠流程高度自動化，準確率高達93%，預示著核賠新時代的到來。
落地數字勞動力背后，是數字化能力的長期積累
批量打造可落地的大模型產品，讓新質生產力真正落到場景中，并非一日之功。徐國強介紹，中國太保對落地數字生產力的目標分了三個階段來逐步推進。
第一階段是去年初至今年7月，主要目標是搭臺。第二階段是今年8月至明年年底的應用探索期，目標是推進11個崗位的數字勞動力建設，覆蓋10000名中國太保員工，提升勞動生產率30%。2026年開始的大規模推廣期是第三階段，目標是進一步將數字勞動力的業務滲透率從10%提升到50%以上，探索新技術帶來的模式創新。
在這過去一年的搭臺期內，中國太保已經通過剛剛詳細介紹過的四大專項試點項目，證明了大模型對勞動生產力的提升有著明確助力。
細細翻閱這些成績，能發現其中既有合作伙伴的一齊前行的結果，也有中國太保自己一點點攻克的技術難題。
一齊前行的核心體現在，中國太保和合作伙伴們一起搭建了訓練模型最重要的基礎設施。
在這次論壇中，中國太保特別強調，通過與華為、科大訊飛等伙伴的合作，集團已經完成保險行業首個自主可控的支撐千億級大模型的全信創基礎設施，最高可支持1750億參數模型的調優。
而在針對細分業務場景的訓練環節，中國太保也在自己攻關。
比如，在車險在線理賠助手的產品中，為使疊加了大模型能力的理賠助手能夠應對非標準化場景，中國太保的相關技術團隊廣泛收集了真實對話中的錄音，通過讓AI轉寫、脫敏和標注的方式，形成自己的訓練語料——這也是目前業內解決數據短缺問題，所常用的“合成數據”技術。另外，車險在線理賠助手的技術團隊還專門設置了虛擬客戶、數字助理、評論員三個角色去模擬對話，進一步生成了非標準化場景當中的對話數據。最終，團隊通過模型的訓練和調優，激活了大模型對于非標準化問題的處理能力。
當前，顯然不是所有企業都有足夠敏銳的洞察力和行動力去實踐新技術。36氪見到的很多企業，還深陷于數據質量的困擾中。而中國太保之所以能擁有這樣的前沿探索能力，首先是因為金融行業是最適合落地AI的土壤，更和集團過去長期積累的數字化能力分不開。在國內，很少有一個行業如金融行業一樣，有著豐富的業務數據，并且對數據的治理持續保持著高標準和嚴要求。再加上，金融領域中的不少業務場景，天生需要多個人力進行相對繁瑣、重復的勞動。這些金融業務場景中的降本增效需求，給大模型的落地提供了天生匹配的土壤。 中國太保多年的經歷證明了這一點。
僅僅在2023年，中國太保就推進了一批保險經營各個環節的數字化應用。
在具體案例上，目前中國太保在健康險領域實現了自動化快賠，將賠付時效縮短到分鐘級；通過智慧客經挖掘1.7億存量客戶信息，促進產壽險客戶交叉轉化；通過反欺詐平臺識別車險團伙欺詐涉案金額超千萬元，壽險代理退保涉及保費四千萬元；通過非標債信用風險預警模型對高風險主體識別的精準率達到70%；通過產險大腦在核保管控、風險預測、客戶服務等多個領域促進降本增效；通過壽險銀保隊伍數智化建設，對網點產能、產品結構、業務品質等關鍵要素建立了閉環管理體系；成功上線了長江養老新一代養老金運營平臺，在養老金行業率先實現了全信創國產化。這分布多條業務線的數字化成果，只是最近一年的成績。在更早的2021年，也就是各行各業的數據安全流通意識在政策的推動作用下剛剛覺醒的時候，中國太保就已經完成數據入戶，成為國內首家實現集團數據集中的大型保險集團。 不僅如此，近年來，中國太保還沉淀了云計算、人工智能、大數據分析、隱私計算等前沿的技術和應用能力，為提升數據處理能力、保障數據安全與隱私、拓展生態合作打下了數字化基礎。
在新質生產力成為共識，人工智能被更廣泛使用的今天，中國太保依然在持續進行數據基建。2023 年，中國太保出臺了“數智太保”科技規劃 DiTP（2023-2025），明確“打造行業領先的數智化能力，賦能公司高質量發展”的愿景。“當前，中國太保新一輪“數智太保”規劃（DiTP）正加快推進，以打造行業領先的數智化能力，賦能公司高質量發展為愿景目標。在此輪規劃中，大模型占據重要位置。”俞斌說。一個關于這一愿景的最新動作是，在這次的WAIC論壇上，中國太保還和浦發銀行聯合發布了《數據合作生態白皮書》。這一白皮書既介紹了技術，還介紹了場景和生態情況，詳盡闡述了如何通過安全的數據交換平臺打破壁壘，推動“數據雙循環”戰略，以數據的流動，激發金融創新的潛力。這種對AI技術革命性突破，和對數據這種生產要素的持續重視，同樣是新質生產力的核心。
針對這一擺脫傳統增長路徑，以創新科技為主的生產力，中國太保不僅表現出持續的行動力，還展露出身為頭部險企的責任感。
就在今年4月初于上海舉辦的“千帆會”新質生產力培育服務聯盟成立儀式上，中國太保宣布推出“滴水成洋”新質千帆保產業風險一體化解決方案。
這一方案主要從企業財產安全、創業團隊和關鍵人員人身安全及責任保障三個方面入手，圍繞科技研發、成果轉化及企業日常經營過程中的風險保障需求，提供定制化保險服務。這一方案的最終目標，就是為新質生產力的發展提供更多保障。
事實上，中國太保推出這一方案并不讓人意外。畢竟，在風險保障服務方面，中國太保已連續多年服務集成電路、航空航天、生物醫藥等重點產業的重大項目，持續支持新質生產力的生態圈。
僅2023年一年，中國太保為科技企業及科技活動提供的風險保障金額，就超過66萬億元。這66萬億元，為300多家集成電路上下游企業、超1700家生物醫藥企業提供了風險保障。在投資方面，中國太保還累計出資超200億元，入股國家風險投資基金、國家制造業轉型升級基金、上海科創二期基金等項目，投資了一批信息技術、高端制造、生物醫藥等領域的高質量項目。
如今面對大模型帶來的最新機遇，很明顯，這一國內頭部綜合性保險服務集團正在用不斷落地的、創新且高投入產出比的業務成果，證明著自身對新興科學技術的擁抱態度。
當然，這些成績和行動并不是終點。在WAIC的活動現場，俞斌表示，中國太保正在積極推動五大業務領域數智化轉型，引領新質生產力突破。
比如，在新服務領域，中國太保將重點建設風險減量服務的產業化生態平臺。在智慧電梯保險、網絡安全保險、智能網聯車保險等領域，中國太保打造一系列風險減量新服務，發揮保險社會穩定器的價值。在新運營領域，中國太保聚焦健康險理賠數字勞動力和健康大數據的應用，提升健康險理賠運營的自動化水平，降低案均作業成本，形成就醫理賠一體化的直賠模式。在新風控領域，中國太保著力提升風險監測效率與精準性，強化風險揭示能力，形成智慧風控和智慧審計新模式。“我們將主動求變，加快從技術創新向場景創新的轉變，全力打造中國太保數智化競爭力。”俞斌說。
對中國太保來說，過去一年的大模型搭臺期，已經完成應有的業務指標，并給予行業擁抱新技術的信心。
相信在更遠的未來，以落地新質生產力為核心思路的中國太保，也將交出更多用科技賦能產業的真實成績單。
