《保險行業保險+AI深度報告：看好豐富數據積累及應用場景驅動下保險+AI大模型的受益機會-230628（38頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《保險行業保險+AI深度報告：看好豐富數據積累及應用場景驅動下保險+AI大模型的受益機會-230628（38頁）.pdf（38頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 保險/行業專題報告/2023.06.28 請閱讀最后一頁的重要聲明！保險+AI 深度報告 證券研究報告 投資評級投資評級:看好看好(維持維持)最近 12 月市場表現 分析師分析師 夏昌盛 SAC 證書編號：S0160522100002 相關報告 1.上市險企 5 月保費點評 2023-06-15 2.五年期存款將進入 2.5%時代，儲蓄險競爭力愈顯 2023-06-09 3.專屬商業養老保險迎常態化經營，個人養老金有望快速增長 2023-05-27 看好豐富數據積累及應用場景驅動下看好豐富數據積累及應用場景驅動下，保險保險+AI 大模型的受益機會大模型的受益機會 核心觀點核心觀點 垂直領域垂

2、直領域大模型大模型或成或成細分領域公司細分領域公司 AIGC 發力方向發力方向，金融領域已率先，金融領域已率先落地落地。垂直 AI 大模型專注于特定的行業、領域或場景，且能夠依托行業數據與知識壁壘，并為企業提供更準確、專業的解決方案，更好滿足用戶在某個領域的需求，有望成為后續細分領域企業的發力方向。彭博推出專為金融行業打造的 500 億參數大語言模型 BloombergGPT，依托其四十年來積累的大量金融數據源，基于通用和金融業務的場景進行混合模型訓練，使得 BloombergGPT在執行金融任務上的表現遠超同等參數量級的通用大語言模型，為國內金融行業大模型的落地與使用提供了借鑒路徑。我們認為

3、，保險行業作為數字化、智能化的先行者，在 B 端及 C 端掌握豐富的一手金融數據，且具備政策支持、業務需求、財力支撐等核心現實基礎，或可復制 BloombergGPT 路徑，打造保險領域的專業大模型，賦能保險業務全流程。海外保險機構海外保險機構 AI 大模型布局正加速推進，國內也有望實現大模型布局正加速推進，國內也有望實現 AI 技術的技術的迭代升級。迭代升級。海外方面，GPT 技術已從銷售助理、智能客戶、核保核賠等多場景賦能保險業務，預計隨著數據與訓練的積累，未來長期 AI 大模型有望向個性化產品定價、核保核賠、風控減損等場景延伸，深度賦能全產業鏈。國內方面，近年來，我國大型保險機構持續關注

4、科技投入，AI 技術已廣泛應用于前端銷售、定損理賠、風控減損等領域，但主要仍以理解式 AI 為主，生成式 AI仍在探索中。AI 大模型可從產品研發、渠道營銷、運營管理等各方位實現保險機構的全流程賦能，預計國內保險機構具備 AI 技術迭代升級的動力。中國平安：人工智能等核心技術布局市場領先，中國平安：人工智能等核心技術布局市場領先，AI 大模型落地優勢顯大模型落地優勢顯著著。中國平安是業內領先的科技型保險公司，以人工智能、區塊鏈、云、大數據和安全五大核心技術為基礎，深度聚焦金融科技與醫療科技兩大領域，對內賦能金融發展，一是助力代理人招募、培訓、展業、客戶經營全流程，二是研發智能閃賠、智能預賠、A

5、I 坐席、智能輔助診療等核心應用，以科技全面優化改造業務流程，提升作業效率、優化客戶體驗，三是打造鷹眼系統 DRS2.0、平安企業寶等技術平臺，提供線上線下多元化風險管理；對外，依托平安科技、金融壹賬通、陸金所等科技子公司進行科技產品和服務的對外輸出，截至 2022年，中國平安在人工智能技術領域、金融科技和數字醫療業務領域的專利申請數排名均為全球第一位，技術市場領先，可以助力 AI 大模型的訓練、推理和部署的高效進行，且 AIGC 技術已有多場景落地，在 AI 大模型落地優勢顯著。眾安在線：眾安在線：AIGC 探索探索較為較為積極，相關應用有望率先落地。積極，相關應用有望率先落地。眾安保險長期

6、專注于科技能力建設，對內從風控+客戶需求挖掘+承保理賠支持與降費等方面賦能保險主業；對外，依托眾安科技布局人工智能、大數據、云計算等前沿技術，圍繞三大標準化科技產品系列業務增長系列、業務生產系列、業務基建系列，以及戰略輕咨詢、全域數字化運營、技術共建等定制化服務，打-22%-13%-4%4%13%22%保險滬深300 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 2 行業專題報告/證券研究報告 造“科技+服務”的價值交付體系，將公司的科技中心打造為銷售中心和利潤中心，截至 2022 年，公司科技輸出收入 5.92 億元，其中 H2 同比+41%重回常態高增長。2023 年 5 月，公司發布

7、AIGC/ChatGPT 保險行業應用白皮書，并明確已經在全系列產品中規劃加入 AIGC 等大模型能力，并將不斷實踐探索應用場景，AIGC 探索較為積極，應用有望最先落地。投資建議：關注兩類保險機構在大模型技術落地中的受益機會：投資建議：關注兩類保險機構在大模型技術落地中的受益機會：1）大型保險公司憑借保險領域垂直數據積累、深厚的資金支持、領先技術水平，有望復制 BloombergGPT 路徑，建議關注中國平安；2）頭部保險科技公司或更為關注大模型落地帶來的增效擴能機遇，相關場景落地有望更快一步，建議關注眾安在線。風險風險提示：提示：技術落地不及預期；保險科技監管趨緊；研發投入周期過長。表表

8、1：重點公司投資評級：重點公司投資評級:代碼代碼 公司公司 總市值總市值（億元）（億元）收盤價收盤價（06.27）EPS（元）（元）PE 投資評級投資評級 2022A 2023E 2024E 2022A 2023E 2024E 601318 中國平安 8,431.34 46.30 4.58 6.88 8.21 10.10 6.73 5.64 增持 06060 眾安在線 318.95 21.70-0.92 0.40 0.75 -21.65 49.80 26.67 增持 注：眾安在線總市值、收盤價為港元 數據來源：wind 數據，財通證券研究所 CYcVqUuYMBkUjWqMsP8OaO6MsQ

9、rRnPnOeRoOsMjMsQuN7NpPuNNZqNtQNZqNmQ 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 3 行業專題報告/證券研究報告 1 AI 大模型快速發展賦予大模型快速發展賦予 AIGC 產業化應用空間產業化應用空間.5 2 垂直領域大模型或成后續發力方向，保險行業是最佳落地領域之一垂直領域大模型或成后續發力方向，保險行業是最佳落地領域之一.6 2.1 垂直領域垂直領域 AI 大模型成發力方向，金融領域已率先落地大模型成發力方向，金融領域已率先落地.6 2.2 保險行業具備保險行業具備 AI 大模型落地的商業化場景與大模型落地的商業化場景與現實基礎現實基礎.10 3

10、保險機構接入大模型有望重塑行業生態保險機構接入大模型有望重塑行業生態.11 3.1 國內上市險企國內上市險企 AI 技術布局已較為深入技術布局已較為深入.11 3.1.1 場景一：前臺賦能場景一：前臺賦能.11 3.1.2 場景二：保險定損理賠場景二：保險定損理賠.14 3.1.3 場景三：風控減損場景三：風控減損.15 3.1.4 場景四：產品開發場景四：產品開發.16 3.2 海外海外 AI 大模型多場景賦能保險產業鏈大模型多場景賦能保險產業鏈.17 3.3 AI 大模型有望全流程賦能保險機構大模型有望全流程賦能保險機構.17 4 保險科技標的梳理保險科技標的梳理.19 4.1 中國平安：

11、金融科技底蘊深厚，中國平安：金融科技底蘊深厚，AIGC 落地有望最為深入落地有望最為深入.19 4.2 眾安在線：互聯網保險上市標的，眾安在線：互聯網保險上市標的，AIGC 已積極布局已積極布局.29 5 投資建議投資建議.36 6 風險提示風險提示.37 圖圖 1.AI 大模型的內涵與特征大模型的內涵與特征.5 圖圖 2.全球知名大模型發布時間節點全球知名大模型發布時間節點.6 圖圖 3.中國大語言模型產業參與廠商類型與定位邏輯中國大語言模型產業參與廠商類型與定位邏輯.7 圖圖 4.BloombergGPT 與對比模型的參數對比與對比模型的參數對比.8 圖圖 5.BloombergGPT 在

12、外部金融任務的表現顯著領先其他對比模型在外部金融任務的表現顯著領先其他對比模型.8 圖圖 6.BloombergGPT 在情感三分類測試結果中的表現顯著領先其他對比模型在情感三分類測試結果中的表現顯著領先其他對比模型.8 圖圖 7.BloombergGPT 訓練數據集訓練數據集.9 圖圖 8.螞蟻保螞蟻?！笆⌒呐涫⌒呐洹备鶕€人信息進行產品推薦根據個人信息進行產品推薦.12 圖圖 9.平安人壽平安人壽 AskBob 全方位助力代理人展業全方位助力代理人展業.14 圖圖 10.平安科技專利情況（單位：件）平安科技專利情況（單位：件）.20 內容目錄 圖表目錄 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和

13、行業評級標準 4 行業專題報告/證券研究報告 圖圖 11.AI 坐席驅動產品銷售規模坐席驅動產品銷售規模.24 圖圖 12.AI 坐席服務量坐席服務量.24 圖圖 13.平安產險鷹眼系統平安產險鷹眼系統 DRS2.0.25 圖圖 14.平安科技在多項平安科技在多項 AI、算法競賽中世界領先、算法競賽中世界領先.26 圖圖 15.平安云賦能五大生態圈平安云賦能五大生態圈.27 圖圖 16.平安云云計算產品矩陣平安云云計算產品矩陣.27 圖圖 17.平安云解決方案矩陣平安云解決方案矩陣.28 圖圖 18.平安金融壹賬通營業收入情況平安金融壹賬通營業收入情況.28 圖圖 19.平安金融壹賬通優質加客

14、戶量平安金融壹賬通優質加客戶量.28 圖圖 20.眾安在線研發投入及占總保費比例眾安在線研發投入及占總保費比例.29 圖圖 21.眾安在線工程師數量及總員工占比眾安在線工程師數量及總員工占比.29 圖圖 22.眾安在線科技輸出收入及增速眾安在線科技輸出收入及增速.31 圖圖 23.2022 年下半年科技輸出收入重回常態高增長年下半年科技輸出收入重回常態高增長.31 圖圖 24.眾安科技解決方案眾安科技解決方案.34 圖圖 25.眾安科技核心客戶群眾安科技核心客戶群.34 圖圖 26.眾安國內科技輸出結構眾安國內科技輸出結構.35 圖圖 27.ZA Tech 科技輸出可持續性收入占比提升科技輸出

15、可持續性收入占比提升.35 表表 1.近年來政策大力鼓勵金融科技發展近年來政策大力鼓勵金融科技發展.10 表表 2.保險行業智能客服應用梳理保險行業智能客服應用梳理.13 表表 3.保險行業智能定損理賠應用梳理保險行業智能定損理賠應用梳理.15 表表 4.保險行業智能減損風控應用梳理保險行業智能減損風控應用梳理.15 表表 5.海外海外 AI 大模型保險應用加速推進大模型保險應用加速推進.17 表表 6.AI 大模型有望全流程賦能保險機構大模型有望全流程賦能保險機構.18 表表 7.中國平安科研隊伍規模中國平安科研隊伍規模.19 表表 8.中國平安專利及科技成果情況中國平安專利及科技成果情況.

16、20 表表 9.眾安在線對內賦能降本增效眾安在線對內賦能降本增效.30 表表 10.眾安科技產品矩陣眾安科技產品矩陣.31 表表 11.眾安在線系列產品有望實現眾安在線系列產品有望實現 AIGC 內置升級內置升級.36 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 5 行業專題報告/證券研究報告 1 AI 大模型大模型快速發展快速發展賦予賦予 AIGC 產業化產業化應用應用空間空間 AI 大模型是大模型是人工智能預訓練大模型的人工智能預訓練大模型的簡稱簡稱，以，以“大規模預訓練大規模預訓練+微調微調”范范式滿足式滿足多元化需求。多元化需求。在大數據的支持下進行預訓練后，僅需少量數據的微調就

17、能直接基于超大規?；Ｐ痛蛟斐鲱I域大模型或行業大模型，進而覆蓋更多行業自場景，直接支撐各類應用，具備強大的泛化性、通用性和實用性，可以在自然語言處理、計算機視覺、智能語音等多個領域實現突破性性能提升。圖1.AI 大模型的內涵與特征 數據來源：沙利文AI 大模型市場研究報告:邁向通用人工智能，大模型拉開新時代序幕，財通證券研究所 生成式生成式 AI 大模型的突破賦予大模型的突破賦予 AIGC 廣闊的產業化應用空間。廣闊的產業化應用空間。2022 年底 OpenAI發布人工智能聊天機器人 ChatGPT，在具有龐大參數量的大型語言模型訓練下，ChatGPT 展示出了強大的人機交互體驗、高質量的持續

18、對話能力以及較好的邏輯推理能力。生成式 AI 的出現，直接促使大模型帶來的價值進一步升級到人類生產力工具的顛覆式革新。同時，數據規模和參數規模的有機提升，也讓大模型開始具備涌現能力（Emergent Ability），為 AIGC（AI Generated Content）技術的升級提供了強力支撐。國內外大模型快速發展，將加速產業智能化變革。國內外大模型快速發展，將加速產業智能化變革。2019 年來大模型發展提速，OpenAI、Google、百度、阿里等國內外科技公司開發迭代多版 AI 大模型，大模型的通用性以及基于“預訓練+微調”等新開發范式，讓 AI 場景應用的模型定制流程變得更標準化、效

19、果優化更簡單，有望大幅加速人工智能大規模產業化進程，推動 AIGC 在各行各業的滲透與落地。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 6 行業專題報告/證券研究報告 圖2.全球知名大模型發布時間節點 數據來源：沙利文AI 大模型市場研究報告:邁向通用人工智能，大模型拉開新時代序幕，財通證券研究所 2 垂直領域垂直領域大模型或成后續發力方向大模型或成后續發力方向，保險行業是，保險行業是最最佳落地領域之一佳落地領域之一 我們認為我們認為，垂直領域的數據是大模型應用的關鍵垂直領域的數據是大模型應用的關鍵，保險行業保險行業作為數據密集型行作為數據密集型行業，具備數據優勢，業，具備數據優勢，在政

20、策支持與在政策支持與自身強智能化意愿下，是自身強智能化意愿下，是 AI 大模型的最佳大模型的最佳應應用用領域之一。領域之一。2.1 垂直領域垂直領域 AI 大模型成發力方向，金融領域已率先落地大模型成發力方向，金融領域已率先落地 垂直垂直領域領域大模型成大模型成細分細分領域領域公司公司 AI 大模型發力方向。大模型發力方向。當前 AI 大模型發展方向已分化為通用大模型與垂直大模型兩類，其中通用大模型需要巨大的計算資源和數據量，對技術團隊與資金支持要求極高，是國內外科技領域大廠的重點項目，相對而言，細分領域企業既不具備開發優勢，實際應用場景也較少。而垂直領域大模型專注于特定的行業、領域或場景，且

21、能夠依托行業數據與知識壁壘，為企業提供更準確、專業的解決方案，更好滿足用戶在特定領域的需求，當前網絡安全、金融、醫療、教育等領域均有垂直領域大模型布局或落地。此外，垂直領域的大模型具備算力不夠大、算法難度相對低等優勢，又對特定領域數據要求高，更適合數據積累豐富的保險行業探索。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 7 行業專題報告/證券研究報告 圖3.中國大語言模型產業參與廠商類型與定位邏輯 數據來源：艾瑞咨詢ChatGPT 浪潮下，看中國大語言模型產業發展，財通證券研究所 彭博彭博最早最早推出推出專為金融行業打造的專為金融行業打造的 500 億參數大語言模型億參數大語言模型 Blo

22、ombergGPT，為為垂直領域大模型提供新范式垂直領域大模型提供新范式。2023 年 3 月 30 日美國彭博正式發布大型語言模型BloombergGPT，其具有 500 億參數，并依托彭博的大量金融數據源，構建了一個 3635 億個標簽的數據集，使得模型更加聚焦金融場景，更加適應金融術語的復雜性與獨特性，從而支持金融領域的各項任務，有效實現了 GPT+垂直知識的深度融合。BloombergGPT 在金融領域表現在金融領域表現超越現有模型超越現有模型，展現了，展現了基于垂直領域數據打造的基于垂直領域數據打造的大語言模型在專業領域的強大競爭力大語言模型在專業領域的強大競爭力。根據彭博發布的論文

23、，其根據模型大小、訓練數據類型、整體性能以及最重要的訪問權限，將 BloombergGPT 與其他三個最相近的模型 GPT-NeoX、OPT、BLOOM 在金融領域和通用領域的表現分別進行了對比。結果顯示，BloombergGPT 模型在金融任務上的表現遠超通用模型，在五項任務中的 ConvFinQA（測試對金融領域相關問題的理解和推理能力）、FiQA SA（測試英文財經新聞和社交媒體標題中特定方面的情感）、FPB（金融短語庫數據集，包括對金融新聞的句子情感分類任務）、Headline（判斷新聞標題是否包含特定信息）四項表現最佳，在 NER（對從提交給 SEC 的金融協議中收集的用于信用風險評

24、估的財務數據進行命名實體識別）測試中表現也位列第二。此外，在四個特定的情感分析內部任務中，BloombergGPT 的表現也遠超其他測試模型。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 8 行業專題報告/證券研究報告 圖4.BloombergGPT 與對比模型的參數對比 數據來源：BloombergBloombergGPT:A Large Language Model for Finance，財通證券研究所 圖5.BloombergGPT 在外部金融任務的表現顯著領先其他對比模型 數據來源：BloombergBloombergGPT：A Large Language Model for

25、Finance，財通證券研究所 圖6.BloombergGPT 在情感三分類測試結果中的表現顯著領先其他對比模型 數據來源：BloombergBloombergGPT：A Large Language Model for Finance，財通證券研究所 BloombergGPT 在金融領域的強大競爭力主要源于在金融領域的強大競爭力主要源于其長期積累的數量龐大的金融其長期積累的數量龐大的金融領域數據領域數據。為訓練 BloombergGPT，研究人員首先構建了一個由一系列英文金融文件組成的綜合數據集“FinPile”，同時用廣泛用于訓練 LLM 的公共數據對其進行充實。1）金融領域數據集由彭博在

26、過去四十年的商業經營中積累而來，共包含了3635 億個 token，占總數據集 token 量的 51.27%，具體由金融領域相關網頁（2978 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 9 行業專題報告/證券研究報告 億 token，占比 42.01%）、金融領域新聞源（376 億 token，占比 5.31%）、公司財報（145 億 token，占比 2.04%）、金融相關公司的出版物（86 億 token，占比 1.21%）、bloomberg（49 億 token，占比 0.7%）構成。2）通用數據集由共包含了 3454 億個token，占總數據集 token 量的 48.73

27、%，具體由 The Pile 數據集（1836 億 token，占比 25.90%）、C4 數據集（1381 億 token，占比 19.48%）、Wikipedia 數據集（237億 token，占比 3.35%）組成。圖7.BloombergGPT 訓練數據集 數據來源：BloombergBloombergGPT：A Large Language Model for Finance，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 10 行業專題報告/證券研究報告 2.2 保險行業保險行業具備具備 AI 大模型落地的商業化場景與大模型落地的商業化場景與現實基礎現實基礎 政策

28、層面，金融科技政策持續推出，為保險機構政策層面，金融科技政策持續推出，為保險機構 AI 大模型的發展提供了良好的大模型的發展提供了良好的政策環境政策環境。近年來，國務院、央行、銀保監會、中保協等部門/協會不斷推出推動保險等金融機構數字化轉型的政策措施，驅動保險科技快速發展。今年 2 月，中共中央、國務院印發數字中國建設整體布局規劃，明確指出在金融等重點領域，加快數字技術創新應用，人工智能作為數字技術中的核心技術之一，在金融機構的落地也有望加速進行，AIGC 大發展背景下，保險等金融機構 AI 大模型的場景化應用存在較好的政策環境。表1.近年來政策大力鼓勵金融科技發展 時間時間 發文部門發文部門

29、 政策、文件政策、文件 重點內容重點內容 2016-12 工信部 大數據產業發展規劃（2016-2020 年）支持電信、互聯網、金融等信息化基礎好的領域率先開展跨領域、跨行業的大數據應用。2017-06 央行 中國金融業信息技術“十三五”發展規劃 推動新技術應用，促進金融創新發展;深化金融標準化戰略，支持金融業健康發展。2019-08 央行 金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021年）建立健全我國金融科技發展的“四梁八柱”，進一步增強金融業科技應用能力,實現金融與科技深度融合，確定了六方面重點任務。2020-07 銀保監會 推動財產保險業高質量發展三年行動方案（2020-2022

30、 年）支持財產保險公司制定數字化轉型戰略，加大科技投入和智力支持，打造具備科技賦能優勢的現代保險企業。鼓勵財產保險公司利用大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等科技手段，對傳統保險操作流程進行更新再造，提高數字化、線上化、智能化建設水平。鼓勵財產保險公司通過數字化升級風險管控能力，提升風險定價、細分客戶以及反欺詐等核心競爭力。2020-11 國務院 中共中央關于制定“十四五”規劃和二零三五遠景目標的建議 構建金融有效支持實體經濟的體制機制，提升金融科技水平，增強金融普惠性。2021-12 銀保監會 關于銀行業保險業支持高水平科技自立自強的指導意見 充分發揮銀行業保險業服務科技創新的積極作用，推動完

31、善多層次、專業化、特色化的科技金融體系，為實現高水平科技自立自強提供有力支撐。2021-12 中保協 保險科技“十四五”發展規劃 推動先進技術應用，賦能保險行業高質量發展，推動數字化轉型，增強保險價值鏈創新的科技支撐，夯實信息科技建設基礎，提升科技應用風險管控，建立適應保險科技中長期發展的組織架構、激勵機制、運營模式，引導行業企業做好相關技術、數據儲備和人才培養。2022-01 央行 金融科技發展規劃（2022-2025 年）提出“十四五”時期金融科技發展愿景，明確金融科技發展的指導思想和 4 個基本原則、6 個發展目標，確定了 8 項重點任務和 5 項保障措施。2022-01 銀保監會 關于

32、銀行業保險業數字化轉型的指導意見 重點提出了六個數字化轉型方向，包括產業數字金融、個人金融、金融市場、數字化運營服務、安全管理以及風控，并給出具體意見；并要求，到 2025 年，銀行業保險業數字化轉型取得明顯成效。2022-05 銀保監會 關于印發保險業標準化“十四五”規劃的通知 在保險科技領域加強行業標準供給，在大數據、人工智能、云服務、區塊鏈、下一代互聯網、智慧健康、物聯網等領域制定相關應用標準，以標準凝聚行業共識、積累行業經驗、規范引領保險科技創新。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 11 行業專題報告/證券研究報告 2022-07 科技部等 6部門 關于加快場景創新以人工

33、智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見 提出要著力打造人工智能重大場景，鼓勵在金融等重點行業深入挖掘人工智能技術應用場景。金融領域優先探索大數據金融風控、企業智能征信、智能反欺詐等智能場景。同時，還提出要提升人工智能場景創新能力，加快推動人工智能場景開放，加強人工智能場景創新要素供給。2023-02 中共中央、國務院 數字中國建設整體布局規劃 在農業、工業、金融、教育、醫療、交通、能源等重點領域，加快數字技術創新應用。數據來源：各政府網站，財通證券研究所 行業層面，行業層面，掌握核心私域數據的保險行業掌握核心私域數據的保險行業，在，在 AI 大模型大模型領域的領域的落地落地有望領先市有望領

34、先市場。場。我們認為，高質量的數據是助力 AI 訓練與調優的關鍵，就國內數據市場而言，據發改委官方批露，我國政府數據資源占全國數據資源的比重超過 3/4，但開放規模不足美國的 10%，個人和企業可以利用的規模更是不及美國的 7%。在此背景下，具備私域屬性的行業數據的重要性更加凸顯，手握數據的行業及公司在 AI 大模型領域的布局將領先一步，有望最早享受 AI 數據革命帶來效率升級。保險行業屬于數據密集型行業，信息化與數字技術應用廣泛，信息交互頻率高，且大型險企深耕保險科技多年，在數據層面、大模型以及知識圖譜方面都有較為深厚的積累，具備垂直大模型落地的商業化場景與現實基礎。保險保險行業行業人力成本

35、高企人力成本高企，監管趨嚴監管趨嚴背景背景下下，具備科技創新具備科技創新賦能賦能意愿。意愿。一方面，保險產品條款復雜、專業術語繁多，對保險公司銷售人員的招募與持續培訓等方面的投入提出了遠高于其他行業的要求；另一方面，核保核賠等后端服務也需大量人員對接，因此，保險行業通常被認為是人力密集型行業之一，人力成本高企。且監管趨嚴背景下，政策端對保險從業人員專業性要求更為嚴格，保險公司具備科技賦能的主動訴求。3 保險機構接入大模型有望重塑行業生態保險機構接入大模型有望重塑行業生態 3.1 國內國內上市險企上市險企 AI 技術布局技術布局已較為深入已較為深入 我國保險業 AI 領域布局多年，已形成較為成熟

36、的 AI 全場景化應用，沉淀了豐富的應用數據和場景，在 AI 大模型催化下，AI 效能有望進一步提升。3.1.1 場景一場景一：前：前臺臺賦能賦能 1）保險產品保險產品智能智能配置配置：個性化個性化滿足低單價產品的滿足低單價產品的配置需求配置需求 AI 經過深度學習和對大量解決方案的模擬運算，能夠根據用戶提供的個人信息量經過深度學習和對大量解決方案的模擬運算，能夠根據用戶提供的個人信息量身定制合適的保險配置方案，扮演身定制合適的保險配置方案，扮演“AI 保險規劃師保險規劃師”的角色。的角色。2023 年 4 月 12 日，互聯網保險代理平臺螞蟻保推出業內首個 AI 智能保險配置工具“省心配”，

37、基于 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 12 行業專題報告/證券研究報告“HRAAM 模型”，根據用戶年齡、常駐城市、月收入及負債情況，為每位用戶模擬匹配幾萬種保險配置方案，并最終選出最匹配用戶需求（患病概率、地區醫療條件及成本、預算情況等）的一組方案（包括醫療險、意外險、定期壽險、重疾險四類）做推薦。由于 AI 相較于代理人可設置不受產品熱度、銷售傭金等因素影響，測試結果顯示，通過“省心配”配置保險方案，能為用戶節省約 30%的預算。但需明確的是，長期險具有長期性、無形性的特點，消費者支付保費后獲得的是無形的風險保障，獲得感僅在出險后方能得到，因此，客戶購買保險產品要么是出于

38、對產品的足夠認同、要么是對銷售人員的足夠信任，兩者現階段都很難通過AI 實現，因此，我們認為，中長期看，AI 保險產品配置推薦仍僅適用于低單價的簡單型產品，如意外險、百萬醫療、定期壽險等。圖8.螞蟻?！笆⌒呐洹备鶕€人信息進行產品推薦 數據來源：支付寶 APP，財通證券研究所 2）保險客服保險客服：高質高效：高質高效滿足滿足客戶基礎咨詢客戶基礎咨詢和業務處理和業務處理 AI客服是當前AI在保險行業運用最為廣泛的場景之一，能夠綜合應用語音識別、語義理解、語音合成、OCR、人臉識別、電子簽名等多項人工智能技術，為客戶提供咨詢（包括保險種類、保險期限、保險條款、保費等）、外呼及回訪等眾多繁瑣的客戶咨

39、詢和業務處理，提高客戶滿意度和保險銷售效率。但當前 AI 客服仍是一種基于規則或預定義腳本的自動化程序，只能執行特定的任務，客戶需求超過其預設能力范圍后便無法給出解決方案，與生成式 AI 所能帶來的客戶體驗仍有較大差距。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 13 行業專題報告/證券研究報告 表2.保險行業智能客服應用梳理 公司公司 智能智能客服客服 具體應用場景具體應用場景 中國平安 AI 坐席 通過語音機器人、文本機器人提供貸款、信用卡和保險業務的外呼和應答服務。中國太保 洋洋客服 依托客戶畫像精準判斷客戶需求，推出“客戶場景定制”服務。服務斷點主動推送客服入口，實時解答錯誤原因

40、及處置方案；精準預測客戶意圖，實現千人千面的場景推送，促成客戶所需辦理業務的一次性解決。智能客服中臺 構建 3 級 6 類問法、62 個語義模型、937 個節點、58 萬個知識點，覆蓋 1063 款產品條款及全流程多項子領域服務，為 APP、總分公司官微等 35 個服務端提供智能/智能+人工在線咨詢服務。新華保險 智多新 交互型人工智能機器人，依托人工智能技術，通過自然語言的處理、語音識別、多意圖理解、自主學習等深度 AI，擁有 32 萬個智能服務場景、100 余項智能工具，對接業務員作業平臺、官微、官網等 6 個電子化服務平臺，可提供全天候的產品咨詢、服務信息查詢、業務辦理等保險服務，為代理

41、人隊伍、客戶提供多通道、一體化的智能服務體驗。友邦保險“小邦”智能語音客戶關愛助手 集合了語音識別、語義理解、語音合成播報等多種 AI 技術，依托對客戶服務訴求的深入挖掘及分析，提供續期客戶挽留、孤兒單客戶關愛和客戶催領款提醒等多種特色服務，由“點”及“面”覆蓋 5 大類共 700 余種交互場景，快速應對市場和客戶需求的變化，輕松解決客戶多元化保險需求。眾安在線 小安 應用 AI 技術賦能保險客服場景，打造智能客服機器人，覆蓋保險場景中售前、售中、售后的簡單、高頻問題，通過大數據加 AI 技術高效、智能解答用戶的問題，同時推出上百個場景的自助服務能力，實現 7*24 小時不間斷的為客戶提供服務

42、。陽光保險 百問百答 陽光于 2022 年推出的人工智能機器人，能夠提供文本對話交互功能。數據來源：中國平安 2022 財報，中國太平洋保險公眾號，河北省保險行業協會，友邦保險公眾號，眾安黑板報公眾號，陽光保險官網，保險業風險觀察公眾號，財通證券研究所 3）代理人銷售代理人銷售支持支持：增產增效，推動銷售人員產能提升：增產增效，推動銷售人員產能提升 AI 能夠通過強大的機器學習能力和數據挖掘能力，快速吸收知識并輸出優解，為能夠通過強大的機器學習能力和數據挖掘能力，快速吸收知識并輸出優解，為銷售人員銷售人員提供提供專業知識專業知識輔導輔導，提升代理人專業能力，助力增產增效提升代理人專業能力，助力

43、增產增效的實現的實現。平安依托其在人工智能領域的深厚積淀及龐大的內外部培訓經驗，打造平安知鳥培訓平臺，其中智能助手（AskBob）與智能陪練是賦能代理人的兩大重要應用場景。1）AskBob：基于海量數據創建專屬的企業大腦，通過智能柜面、核保助手、拜訪助手、展業查詢、產品寶典、問答社區等 9 大核心功能，實現“學習問答”，一方面支持代理人碎片化學習、及時提升，另一方面，也為代理人展業提供全方位的專業知識支撐。當前平安知鳥問答匹配結果準確率 91%，同時支持非結構化文檔（音視頻、PDF、PPT 等）搜索。2）智能陪練）智能陪練：基于深度學習算法、意圖識別、微表情識別等技術，通過人機對話訓練的方式，

44、構建多元化智能實訓模式，為學員提供 1 對 1 的精準反饋，實現智能培訓的“降本增效”，當前知鳥在智能陪練方面已實現人臉識別率 99.8%，語音識別率 98%，綜合評分準確率 90%。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 14 行業專題報告/證券研究報告 3）營銷素材營銷素材生成生成：平安壽險推出 AI 短視頻跟拍工具，幫助代理人打造內容IP，吸引公域流量，上線 5 個月全網累計視頻播放量 707 萬次。圖9.平安人壽 AskBob 全方位助力代理人展業 數據來源：平安人壽上海分公司公眾號，財通證券研究所 3.1.2 場景二場景二：保險保險定損理賠定損理賠 AI 在核賠理賠領域已有

45、廣泛探索，在線定損、在線理賠在核賠理賠領域已有廣泛探索，在線定損、在線理賠為主要應用場景為主要應用場景。1）AI智能定損智能定損：主要應用于車險領域，利用圖像識別和智能算法等技術，通過對案件現場照片風險點的分析、車損照片細節的處理、與歷史影像比對等手段，有效識別車輛損失程度，并判斷是否存在故意制造交通事故、套用車輛牌照等欺詐方式，提升理賠時效。2）AI 智能理賠智能理賠：當前仍主要應用于車險、人身險小額賠付的自動處理、快速結案。如：中國太保產險聯合百度打造的“全智能、無人工”車輛定損工具“太AI”，截至 2021 年 11 月，已適用 2.3 萬個車型，覆蓋 97%的乘用車品牌，部件識別準確率

46、超過 98%，損傷識別準確率超過 90%。需要注意的是，定損、理賠判定依據復雜、專業性高，尤其是人身險在涉及勞動損失給付等方面的程序時，往往涉及與被保險人的交涉溝通，因此，雖然未來 AI在定損理賠領域應用前景廣闊，但并不可完全對人工形成替代。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 15 行業專題報告/證券研究報告 表3.保險行業智能定損理賠應用梳理 公司公司 定損理賠定損理賠系統系統 應用場景應用場景 中國太保 太AI“全智能、無人工”車輛定損工具；適用 2.3 萬個車型，覆蓋 97%的乘用車品牌,部件識別準確率超過 98%，損傷識別準確率超過 90%。中國人保 拇指理賠 投保人通過

47、手機“一鍵報案、三張照片、確認賬號”三個動作，即可在事故現場在線自主完成從出險報案到收取賠款的全流程。中國平安 智能閃賠 借助人工智能技術對出險車輛進行智能圖片定損和智能風險滲漏攔截，搭建的自動智能理賠模式?？蛻暨\用閃賠模式報案后，系統可自主完成標準化的損失照片、定損資料、定責資料和支付信息等上傳錄入，后臺將自動判斷責任和損失金額，并快速給出理賠意見，確認金額后，賠款可秒級到賬，實現全自動核賠。智能預賠 通過構建理賠客戶畫像及大數據模型，綜合分析客戶疾病、保單等情況，預測賠付金額；將理賠環節前置到住院治療中，緩解客戶治療的資金壓力。螞蟻集團 理賠大腦 分成智能材料收集系統、智能調查系統和智能審

48、核系統三大系統，可識別 107 種醫療、理賠憑證，將理賠核賠效能提升 70%；平均核賠周期從 30 天縮短至 15 天。眾安保險 智能理賠系統 將理賠流程簡化，實現全產品、全渠道、全流程智能理賠，讓用戶可以在更短的時間內完成理賠。通過數智化理賠服務，眾安保險在今年上半年每 12 秒就有一個理賠結案，95%理賠線上申請，智能理賠通過率達 30%。數據來源：太平洋保險 e 服務公眾號，廣西人保財險公眾號，深圳市科技創新委員會官網，平安隨行公眾號，河北省保險行業協會公眾號，眾安保險公眾號，財通證券研究所 3.1.3 場景三場景三：風控：風控減損減損 AI 在在風控減損領域的應用具體可分為風控減損領域

49、的應用具體可分為事前預防事前預防減損減損與與防欺詐防欺詐兩兩大場景。大場景。減損方面，當前行業應用主要集中于財險的非車險領域，將人工智能與地球科學、大數據等技術相結合，提供自然災害風險預警，最大限度降低損失；風控方面則主要是通過各項防欺詐技術的應用降低騙保風險。表4.保險行業智能減損風控應用梳理 公司公司 減損風控系統減損風控系統 應用場景應用場景 中國平安 壽險：AI 智能自動決策模型 實現理賠審核作業“全流程免人工”。時效方面，通過 AI 智能讀取理賠資料，極大縮短客戶從理賠申請到獲賠的等待時長；風控方面，該模型匯集 400 萬理賠案例，構建涵蓋超過 5000 種疾病的疾病庫和意外場景庫，

50、通過理賠風險點的海量聚合和自主判斷，改變了過去依賴人工經驗進行風險判斷的不確定性，風險管控更精準。產險：以鷹眼系統 DRS2.0 為基礎的自然災害風險管理體系 將地球科學、人工智能與保險大數據融合，建立針對常見災種、面向多類保險業務、貫穿保前保中保后的全鏈路災害風險管理體系。新華保險 Magnum 智能核保系統 支持壽險、重疾險、醫療險等險種的智能風險評估?？蓪蛻艚】档然緺顩r進行詢問時，根據客戶差異化的告知內容自動生成“人機對話”式、動態輸出的問卷，在提升客戶的投保體驗的同時，智能把控客戶風險。陽光保險 天眼風險地圖平臺 可呈現全國自然災害風險分布和保單風險分布情況，賦能核保定價、風險篩選

51、和客戶風險管理，為客戶提供氣象災害、臺風路徑和內澇點數據等預警信息，提醒客戶及時采取防災防損措施。功能上 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 16 行業專題報告/證券研究報告 線 5 個月，已累計向企業客戶發送超過二十萬條預警信息。健康智能數據中臺 整合了內外部健康數據資源，聯合多地實驗室研發 33 種疾病健康風險評級模型，助力產品定制、智能風控、健康服務、精準營銷等業務應用落地，進一步推動了產品創新和設計。人保財險“萬象云”風險管理平臺 整合了人保財險在安全生產、智慧城市、公共安全、新技術新風險等領域的多項物聯風控成果，通過大數據技術收集分析投保企業所處地域環境、災因/災害損失

52、程度等信息，綜合評估企業風險狀況，形成“事前預防+事中控制+事后理賠”的全周期閉環風險管控。上線兩年來，“萬象云”已累計對接全國逾 2 萬臺物聯預警設備，實現 180 萬余次有效預警，協助投保企業成功處理風險隱患超過 165萬起。AI+反欺詐系統 AI+反欺詐系統利用人工智能對理賠案件欺詐風險進行評估，為案件稽核人員提供線索，實現理賠風險排查全覆蓋。中國太保 壽險：“核動力”智能項目 實現智能核保自動標保模型、保額計算器、自動補充資料下發、智能交互式核保、體檢報告 OCR 識別、結構化體檢數據對接醫學核保模型自動核保等，達到精準風控、高效核保。產險：智能風控產品“聽風者”在車險報案環節嵌入了語

53、音情緒識別，將客戶報案的情緒特征與車險欺詐場景進行匹配建模，測算欺詐指數。眾安在線 X-model 反欺詐平臺 基于眾安在各類消費金融場景下沉淀的實戰風控經驗和底層風控模型，針對不同場景和業務階段，實現對欺詐風險由點及面的全面識別。針對互聯網模式下的信貸場景和保險場景，整合運籌算法和知識圖譜，助力平臺策略冷啟動，實現對欺詐風險由點及面的識別，集成離線策略和在線策略，助力平臺策略低碳化，實現與欺詐風險動態高效的對抗。數據來源：上海證券報、中國銀行保險報、新華保險直通車、每日經濟新聞、中國經濟網、上海保險、浙江人壽保險、太平洋壽險云南分公司、保險業風險觀察、數據猿公眾號，財通證券研究所 3.1.4

54、 場景四場景四：產品開發產品開發 當前 AI 在保險產品開發方向的應用依然較少，且主要應用于車險領域的定價場景。我們認為，主要源于當前我國較為標準化的海量醫療行為數據主要掌握在醫保局、衛健委手中，保險公司數據仍較為匱乏，創新型產品開發動力不足，因此延緩了 AI 技術在產品開發領域的應用。但自 22 年以來，我國醫保局已開始積極探索數據要素放開，預計放開后將為保險公司多樣化產品設計提供數據支撐，從而帶動 AI 技術在產品開發領域的應用。一方面，AI 數據處理與分析能力相較于人工優勢顯著，可更好識別和利用隱藏在數據中的趨勢、風險因素等，幫助精算師更好地理解風險和預測未來的發生率；另一方面，通過分析

55、市場趨勢、客戶需求和風險因素，AI 可以為產品精算人員提供個性化的保險建議和方案，助力保險公司創新性、具備吸引力的產品的開發。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 17 行業專題報告/證券研究報告 3.2 海外海外 AI 大模型大模型多場景賦能保險產業鏈多場景賦能保險產業鏈 海外海外 GPT 保險領域應用正加快推進，保險領域應用正加快推進，從銷售助理、智能客戶、核保核賠多場景賦從銷售助理、智能客戶、核保核賠多場景賦能保險產業鏈。能保險產業鏈?？紤]到ChatGPT浪潮下的AI大模型多集中于自然語言處理領域，我們判斷，短期來看，AI 大模型在保險領域的應用將主要集中在前端的智能客服、銷

56、售人員賦能（銷售助理）方面，但隨著數據與訓練的積累，長期來看，AI 大模型有望向個性化產品定價、核保核賠、風控減損等多場景延伸，深度賦能全產業鏈。表5.海外 AI 大模型保險應用加速推進 應用場景應用場景 公司公司 國家國家 具體應用具體應用 銷售助理 Tokio Marine&Nichido Fire Insurance 日本 該公司基于 ChatGPT 平臺打造人工智能系統，依據公司內部積累的數據構成人工智能生成文本的基礎，為保單持有人和保險代理人提出的有關保險范圍和程序的問題撰寫答案草案，計劃 6 月上線。但人工智能生成的答人工智能生成的答案案并并不會按原樣提供給保單持有人，人類工作人員

57、將使用人工智能文本作不會按原樣提供給保單持有人，人類工作人員將使用人工智能文本作為指導來回答查詢。為指導來回答查詢。該系統有望將執行此類問答任務所需的時間減少該系統有望將執行此類問答任務所需的時間減少30%至至 50%，并減少錯誤。，并減少錯誤。Sompo Japan Insurance 日本 已經開始采用聊天 AI 進行編程，減少了工程師編寫代碼的時間，加快系統構建速度；并計劃在未來幾個月內使用聊天 AI 進行銷售。Lemonade 美國 該平臺打造基于 GPT-3 技術面向用戶的銷售機器人瑪雅（AI.MAYA），利用自然語言處理和機器學習技術為客戶提供個性化的保險推薦和咨詢服務。具體而言，

58、該技術貫穿客戶提問分析與解析，引導客戶加入Lemonade，創建報價和安全付款等任務。當客戶有購買保險的意圖時，只需與瑪雅約兩分鐘的簡單聊天便能識別與處理客戶信息，推薦適配的保險產品及報價，促成交易的達成。智能客服 Plum 印度 該公司使用 OpenAIGPT-3 架構創建了一款名為 PolicyGPT 的聊天機器人，可可為用戶提供有關他們從為用戶提供有關他們從 PlumPlum 購買的健康保險政策的信息購買的健康保險政策的信息。在 PolicyGPT 的幫助下，用戶無需翻閱保單文件即可找到答案。PolicyGPT 將以用戶習慣的簡單對話形式，讓用戶更輕松地了解保單涵蓋的內容和未涵蓋的內容。

59、除了提供有關保單的信息外，PolicyGPT 還可能提供定位最近的網絡醫院、獲得支持等功能。Helvetia 瑞士 Helvetia 是全球首家推出基于 ChatGPT 技術的直接客戶聯系服務的上市保險公司，該服務使用人工智能來回答客戶關于保險和養老金的問題該服務使用人工智能來回答客戶關于保險和養老金的問題。承保核保 PaladinGroup 美國 2023 年 2 月 1 日，該公司和保險技術提供商 DaisTechnology 推出了UnderwriteGPT世界上第一個生成式人工智能承保工具，旨在簡化承保流簡化承保流程并改進風險評估，最終為保單持有人帶來更好的定價和覆蓋范圍程并改進風險評

60、估，最終為保單持有人帶來更好的定價和覆蓋范圍。ZurichInsurance 瑞士 蘇黎世保險公司正在測試如何在索賠和建模索賠和建模等領域使用 ChatGPT 人工智能技術，例如從索賠說明和其他文件中提取數據，嘗試找出整個索賠部分的具體損失原因，以改善其承保改善其承保。數據來源：nikkei.asia 官網，眾安科技AIGC/ChatGPT 保險行業應用白皮書，Plum 官網，helvetia 官網，零壹智庫公眾號，保觀公眾號，財通證券研究所 3.3 AI 大模型大模型有望有望全流程賦能全流程賦能保險機構保險機構 當前國內保險公司 AI 布局雖已較為深入，但主要仍以理解式 AI 為主，生成式A

61、I 仍在探索中，因此，我們判斷，AI 大模型有望從產品研發、渠道營銷、運營 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 18 行業專題報告/證券研究報告 管理等各方位，實現保險機構的全流程賦能，助力保險業實現更加靈活、更多內容的高效生產和服務。表6.AI 大模型有望全流程賦能保險機構 應用場景應用場景 流程流程 具體應用具體應用 產品研發 數據收集和預處理 AIGC 可以為保險精算人員提供強大的數據分析和建模工具，幫助他們更好地理解客 戶需求和風險特征，制定更準確的保險產品和價格，并提高客戶滿意度和忠誠度。具體應用場景包括世界知識整合、保險產品文檔等物料生產、結果可視化和解釋等。風險評估

62、和預測 AIGC 在保險產品設計過程中可以幫助產品精算人員更好地識別潛在的風險因素，提供個性化的保險建議和方案，并進行風險模擬和壓力測試，從而提高產品設計的有效性和精度。具體應用場景包括風險因素識別、個性化建議、風險模擬與壓力測試、車險的風險評估方面等。保險產品方案設計 AIGC 可以幫助保險公司研究市場趨勢，制定有針對性的保險方案計劃。通過分析國內外市場，AIGC 可以提供有關新產品的建議，并在保險計劃設計方面提供指導。AIGC 可以通過對海量數據的處理和分析，發現不同因素對于客戶需求的影響，從而為保險公司提供更準確的市場研究結果。風險預警和管理 AIGC 可以利用機器學習算法對歷史數據進行

63、分析和模式識別，發現隱藏的風險因素并預測未來潛在的風險。渠道營銷 代理人銷售輔助 智能客戶需求分析：AIGC 技術可以幫助保險代理人通過自然語言交互，智能化地分析客戶的需求、偏好、風險承受能力等信息，了解客戶的真正需求和偏好，從而精準地為客戶提供符合其需求的保險產品。智能化的產品推薦：基于 AIGC 技術，保險代理人可以構建智能化的保險產品推薦機器人，通過自然語言交互，為客戶提供個性化的保險產品推薦和購買建議。機器人可以根據客戶的需求和情況，智能化地推薦適合客戶的保險產品，提高保險銷售效率和客戶滿意度。智能化的客戶服務：AIGC 技術可以幫助保險代理人構建智能化的客戶服務機器人，通過自然語言交

64、互，為客戶提供快速、便捷的保險產品咨詢和客戶服務。機器人可以回答客戶的各種問題，包括保險種類、保險期限、保險條款、保費等，提高客戶滿意度和保險銷售效率。數據分析和預測：AIGC 技術可以幫助保險代理人分析海量的數據，從中挖掘出有價值的信息，為代理人提供更加精準的客戶洞察和預測，以便代理人更好地制定保險產品營銷策略和行動計劃，提高保險銷售效率和客戶滿意度。營銷素材設計 利用 AIGC 生成文案，比如廣告語、口號、郵件、短信、微信公眾號文章等，且可以基于不同的目標受眾進行優化，從而提高文案的轉化率。此外，也可以通過和其他相關 AI 工具結合，自動生成各種場景下宣傳圖片和視頻，從而更好地呈現保險產品

65、，還可依靠其學習及推理能力，對內容進行敏感詞等合規性審查，從而協助保險公司設計銷售并審核頁面。AIGC 可以通過整合海量的保險知識，生成易懂易學的保險知識普及內容，從而提高客戶對于保險的了解和認知水平。保險產品推薦 AIGC 可以通過分析客戶數據，生成個性化、實時、跨渠道、新產品、社交媒體、多語言和情感分析等保險產品推薦方案，從而提高產品的推銷效果和市場占有率。保險產品咨詢 AIGC 可以通過自然語言理解和生成技術、個性化服務、智能問答和情感分析等技術，提高保險產品客服咨詢的效率和質量，從而提高客戶的滿意度和忠誠度。運營管理 核保 AIGC 可以為保險公司的核保工作提供自動化、智能化的解決方案

66、，提高核保效率和準確率，降低風險和損失，提高客戶滿意度。具體應用場景包括自動核保、風險評估、異常檢測、決策支持等。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 19 行業專題報告/證券研究報告 理賠 AIGC 可以在理賠處理的各個環節上提供自動化服務，從而提高理賠效率、降低成本、提高客戶滿意度。具體應用場景包括自動化理賠申請處理、自動化索賠處理、自動化理賠評估、自動化理賠審核、自動化理賠結算等。數據來源：眾安科技AIGC/ChatGPT 保險行業應用白皮書，財通證券研究所 4 保險科技保險科技標的梳理標的梳理 4.1 中國平安：中國平安：金融科技底蘊深厚，金融科技底蘊深厚，AIGC 落地有

67、望最為落地有望最為深入深入 中國平安是業內領先的科技型中國平安是業內領先的科技型保險保險公司，堅持科技賦能公司，堅持科技賦能金融、金融、科技促進發展科技促進發展。2017年，平安正式確定“金融+科技”雙驅動戰略，以人工智能、區塊鏈、云、大數據和安全五大核心技術為基礎，深度聚焦金融科技與醫療科技兩大領域，以科技賦能金融發展。公司堅持研發投入，公司堅持研發投入，科技人才與專利技術大幅領先同業?？萍既瞬排c專利技術大幅領先同業。2018 年公司管理層表示，之后每年將會按收入的 1%持續投入，未來十年的科技投入總額至少千億。與此同時，公司科研團隊持續擴容，截至 2022 年，已形成了一只囊括近 3 萬名

68、科技開發人員、近 3900 名科學家的一流科技人才隊伍，驅動科技專利持續增長，至 2022年，公司累計專利已達 4.6 萬件，其中 2022 年新增 7657 件，在人工智能技術領域、金融科技和數字醫療業務領域的專利申請數排名均為全球第一位。表7.中國平安科研隊伍規模 年份年份 科研隊伍規?？蒲嘘犖橐幠?2017 2.2 萬多名研發人員 2018 金融科技與醫療科技業務從業人員 9.9 萬名、研發人員 2.9 萬名 2019 近 11 萬名科技業務從業人員、3.5 萬名研發人員、2,600 名科學家的一流科技人才隊伍 2020 超 11 萬名科技從業人員、超 3,700 名科學家的一流科技人才

69、隊伍 2021 超 11 萬名科技業務從業人員、超 4,500 名科學家的一流科技人才隊伍 2022 近 3 萬名科技開發人員、近 3,900 名科學家的一流科技人才隊伍 數據來源：中國平安 2017-2022 年財報，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 20 行業專題報告/證券研究報告 圖10.平安科技專利情況（單位：件）數據來源：中國平安 2017-2022 年財報，財通證券研究所 表8.中國平安專利及科技成果情況 年份年份 專利及專利及科技科技成果成果 2017 專利申請數累計達 3,030 項，較年初增長 262.0%。人臉識別技術準確率在國際權威人臉識別

70、數據庫 LFW公布的結果中居世界第一；醫療影像研究在國際醫學影像領域權威評測 LUNA 排行榜上，分別以 95.1%和 96.8%的精度取得“肺結節檢測”和“假陽性篩查”的雙世界第一。2018 科技專利申請數較年初增加 9,021 項，累計達 12,051 項，其中 PCT 及境外專利申請數累計達 3,397 項。自然語言處理(NLP)技術在 2018 年全球 SQuAD2.0 機器閱讀理解競賽中排名第一；在在 Schneider“AI+Schneider“AI+環保大賽環保大賽”中獲得全球第一。中獲得全球第一。2019 科技專利申請數較年初增加 9,112 項，累計達 21,383 項，其中

71、，發明專利申請數占比近 96%、PCT 及境外專利申請數累計達 4,845 項。2020 科技專利申請數較年初增加 10,029 項，累計達 31,412 項，其中發明專利申請數占比近 95%，PCT 及境外專利申請數累計達 7,513 項。在金融科技知識產權白皮書中，以 3,978 項累計專利申請位居全球第一位；在全球數字醫療專利申請榜單中，以 1,074 項累計專利申請位居全球第一位；在全球人工智能專在全球人工智能專利申請榜單中，以利申請榜單中，以 9,2559,255 項專利申請位居全球第三位項專利申請位居全球第三位；在 2020 年全球區塊鏈發明專利排行榜（前 100名）中，以 1,1

72、28 項專利申請位居全球第三位。2021 科技專利申請數較年初增加 7,008 項，累計達 38,420 項，其中發明專利申請數占比超 95%，PCT 及境外專利申請數累計達 8,897 項。人工智能專利申請數排名從全球第三位躍居至第一位，金融科技、數字醫療專利申請數排名位居全球第一位。2022 科技專利申請數累計達 46,077 項，其中發明專利申請數占比近 95%，PCT 及境外專利申請數累計達9,335 項。在人工智能技術領域、金融科技和數字醫療業務領域的專利申請數排名均為全球第一位。在人工智能技術領域、金融科技和數字醫療業務領域的專利申請數排名均為全球第一位。數據來源：中國平安 201

73、7-2022 年財報，財通證券研究所 AIGC 技術技術已有多場景落地，已有多場景落地，后續有望向保險領域延伸。后續有望向保險領域延伸。一是，平安銀行已開始利用 AIGC 技術對客戶的個人信息、歷史借款記錄、消費行為等數據進行深度分析，建立客戶的信用評級體系，并在此基礎上，為不同信用等級、借款需求和偏好的客戶推出個性化的借款產品和服務，包括貸款額度、借款期限、利率等方面的差異化設置，提高客戶滿意度和忠誠度。二是，金融壹賬通在 AIGC 技術上已05,00010,00015,00020,00025,00030,00035,00040,00045,00050,0002017201820192020

74、20212022專利申請累計數新增專利數 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 21 行業專題報告/證券研究報告 有提前布局與落地應用，后續人工智能團隊也將積極布局相關技術的探索與研發。我們認為，公司有著先進的 AI 模型加上豐富的數據積累，且在以 ChatGPT為代表的新一代人工智能技術的探索方面，積累了領先于同業的先發優勢。（一）（一）對內：科技賦能金融對內：科技賦能金融 平安對內深挖業務場景，強化科技賦能，助力實現降本增效、風險管控目標，平安對內深挖業務場景，強化科技賦能，助力實現降本增效、風險管控目標，打造優質產品，提升獲客能力打造優質產品，提升獲客能力。當前應用場景主要包

75、括智能營銷、智能提效、智能風控三個方面。營銷方面營銷方面，公司，公司 AI 技術技術助力代理人助力代理人招募、培訓、展業、客戶經營全流程。招募、培訓、展業、客戶經營全流程。核心應用如下：招募招募支持支持：“AI 云面試云面試”高度模擬真實的準增員面試場景，打造了精準的對話語義理解以及智能回復能力，自動識別用戶對話過程的多維度信息并生成面試報告，節省大量面試人力及成本。截至 2022 年末，AI 面談已支持準增員對象完成面試超 1900 萬場次，累計面試時長超 300 萬小時。培訓培訓支持支持：1）“智能陪練”“智能陪練”基于深度學習算法、意圖識別、微表情識別等技術，通過人機情景式對話訓練的方式

76、，模擬真實銷售場景，支持代理人與機器進行人機對練，并點評練習結果，幫助代理人快速提升銷售技能。截至 2022 年第一季度，智能陪練已支持代理人陪練累計達 8305 萬次。依托平安先進的人工智能優勢，知鳥在智能陪練方面已實現人臉識別率 99.8%，語音識別率 98%，綜合評分準確率90%。2）“AI 直播直播”通過風控技術和云技術賦能，實現了互動直播、智能巡檢、智能剪輯，其中基于圖像、聲紋、文字識別等多模態技術打造的智能剪輯能自動提取關鍵視頻或核心要點內容，為直播后的精彩片段及要點內容提取提供智能化、自動化的支持，其剪輯切割準確率達到 92%，大大的節省了人工視頻剪輯時間。在實踐過程中，平安運用

77、知鳥智能直播功能，完成全國百萬代理人統一培訓，毫秒風控體系實時護航。3）通過大數據技術精準構建“代理人畫像”，洞察不同類別代理人的發展潛力，為之匹配個性化培養規劃及 724 小時線上培訓，績優養成時間同比縮短 3.6 個月。展業支持：展業支持：智能助理機器人智能助理機器人 AskBob 應用大數據和知識圖譜技術，整合集團內外部數據，多渠道吸收內容，提升數據量，并通過從上至下業務拆解，和從下而上海量數據識別兩種方式，打造保險行業知識圖譜，落地搜索、社區問答兩大核心功能，為代理人提供高度智能化的助手服務，專業問題 7x24 小時答疑解惑。此外，AskBob 借助擬人的語音對話方式及智能識別技術，有

78、效提升了代理人獲取所需信息和功能的效率。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 22 行業專題報告/證券研究報告 客戶經營客戶經營：1）“智能拜訪助手智能拜訪助手”打造 AI 線上會客廳功能，提供 VR 會客、銷售智能輔助、面訪總結等核心功能，可容納 300 人同時在線互動，支持舉辦線上大型產說會和創說會。2022 年，依托“智能拜訪助手”工具，代理人隊伍累計舉辦近10 萬場線上產說會、創說會，月均會客時長超 17 萬小時，輔助出單超 6 萬件。2）“AI 跟拍短視頻制作工具跟拍短視頻制作工具”等工具，幫助代理人打造內容 IP，吸引公域流量，上線 5 個月全網累計視頻播放量 707

79、萬次。3）“易答銷售助手易答銷售助手”基于人工智能技術，為銷售人員提供精準的客戶畫像和銷售策略，幫助銷售人員更好地了解客戶需求和購買偏好，同時具有全面的合規質檢功能，能夠自動檢測和監控銷售過程中的違規問題，并實時進行提醒和干預，為銷售人員精準營銷和品質風險管控提供支持。截至 2023 年一季度末，易答銷售助手已累計服務數十萬銷售坐席和上百萬客戶，在降低違規風險的同時，助力保單成交率提升。提效提效方面方面：平安運用科技全面優化改造業務流程，提升作業效率、優化客戶體平安運用科技全面優化改造業務流程，提升作業效率、優化客戶體驗。驗。核心應用如下：智能核保理賠賦能：智能核保理賠賦能：1）平安壽險：）平

80、安壽險：已構建以閃賠和預賠為核心的立體化理賠服務體系，提供從客戶出險到賠付的全流程專業服務，客戶的普通醫療就診可智能“預賠”、重疾確診可“先賠”、聯網醫院可“快賠”、自助 APP 申請可“閃賠”?！爸悄荛W賠”：“智能閃賠”：2017 年，平安人壽聚焦傳統理賠模式時效長、手續繁瑣等行業痛點，依托互聯網前沿技術，通過流程創新與優化、人臉識別、OCR+NLP、醫院聯網、智能理賠模型等一系列新科技技術，在標準案件 3 日賠付、到標準案件2 天賠付的基礎上，業內首創推出極速、極簡的尖刀服務“閃賠”，從提交申請理賠審核理賠款到賬，最快 1 分多鐘就能收到理賠款，至 2019 年9 月，每天有將近四成的理賠

81、客戶在 30 分鐘內獲得理賠款?！爸悄茴A賠”“智能預賠”：2020 年，平安人壽聚焦看病就診的痛點和難點，推出理賠創新服務“智能預賠”，打破了傳統理賠需要客戶出院后申請賠付的模式，將理賠環節前置到住院治療中，緩解客戶治療的資金壓力。智能預賠通過構建理賠客戶畫像及大數據模型，綜合分析客戶疾病、保單等情況，預測賠付金額，實現提前給付部分款項。2）平安產險：）平安產險：將 AI 應用于車險理賠全流程，從智能人機交互代替人工坐席接報案、到基于大數據的動態調度實現極速查勘、智能圖片定損，全面提升理賠服務體驗?！爸悄苤悄荛W賠”閃賠”與“信任賠”“信任賠”為兩大綜合性理賠核心應用?！爸悄荛W賠”“智能閃賠”：

82、借助人工智能技術對出險車輛進行智能圖片定損和智能風險滲漏攔截，搭建的自動智能理賠模式?？蛻暨\用閃賠模式報案后，系統可自主完成標 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 23 行業專題報告/證券研究報告 準化的損失照片、定損資料、定責資料和支付信息等上傳錄入，后臺將自動判斷責任和損失金額，并快速給出理賠意見，確認金額后，賠款可秒級到賬，實現全自動核賠。此外，智能閃賠還會根據項目特點設定風控規則引擎，包括圖片查重、權限動態調整、數據監測日報、異常數據預警等多種風險管控措施，及時發現欺詐風險并進行阻斷，降低風險概率，管控業務品質。該應用擁有 43 項技術專利，具備四大核心技術：一是高精度圖

83、片識別一是高精度圖片識別，覆蓋所有乘用車型、全部外觀件、23種損失程度，智能識別精度高達 90%以上；二是一鍵秒級定損二是一鍵秒級定損，以海量真實理賠圖片數據作為訓練樣本，運用機器學習算法智能對車輛外觀損失的自動判定，只需一鍵上傳照片，秒級完成維修方案定價；三三是是自動精準定價自動精準定價，通過主機廠發布、九大采集地采集與生產數據自動回寫三種方式，構建覆蓋全國，精準到縣市的工時配件價格體系，實現定損價格的真實準確，有價有市；四四是是智能風險攔截智能風險攔截，構建承保到理賠全量風險因子庫，應用邏輯回歸、隨機森林等多元算法，開發 30000多種數字化理賠風險控制規則，覆蓋理賠全流程主要“個案”與“

84、團伙”風險，實現對風險的事中智能鎖死、智能攔截與事后智能篩查，有效降低理賠成本。2019年，“智能閃賠”項目憑借在智能風控、智能核賠、510 極速查勘等核心服務和保險技術方面的不斷創新和突破斬獲“Gartner2018 金融創新獎”，成為亞太地區唯一獲獎的保險公司?！靶湃钨r”“信任賠”：根據客戶駕駛習慣、交通違章、車輛出險次數、車輛維修記錄、消費信用等內外部數據，進行建模智能畫像評分，授予一定的車險理賠信任額度。授信理賠信任額度范圍內的單方小額事故，客戶可直接通過手機 APP 或微信小程序進行定損，拍一兩張出險照片，進行人臉識別驗證，等待兩三分鐘理賠款就能到賬。數據顯示，“信任賠”單方無人傷案

85、件傳統時效 10.59 天，平均時效 188 秒；用戶體驗指數 NPS（凈推薦值）達 89%，高于傳統車險理賠 NPS 的 75.85%；結案率達 100%，平均結案時效為 2.16 分鐘，高于單方事故案件 10 天結案時長。輔助診療賦能輔助診療賦能：平安健康打造專門為醫生服務的“ChatGPT”AskBob 智能醫生，基于 4000 萬醫學文獻、20 萬藥品說明書、2 萬臨床指南等中英文醫療知識圖譜以及融合深度學習模型，可為醫生提供個體化精準診療推薦和輔助決策。截至2023 年 2 月，AskBob 服務于 140 多萬名醫生，覆蓋全國范圍 4.6 萬家醫療機構，每天提供的診療輔助決策次數達

86、 27 萬次，尤其在醫療資源有限的地方幫助提升醫療服務。AI 坐席賦能：坐席賦能：通過 AI 技術賦能人工坐席，2022 年 AI 坐席服務量約 26.0 億次，同比增長 26%，覆蓋平安 82%的客服總量；AI 坐席驅動產品銷售規模約 3444 億元，同比增長 25%，在整體坐席產品銷售規模中占比 48.5%，同比上升 19.2%；AI 催收覆蓋率為 49%，同比上升 20%；AI 催收的 30 日回退率為 72%。2021 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 24 行業專題報告/證券研究報告 年，平安壽險 AI 視頻機器人輔助完成近 80%新契約回訪任務，同比提升 20 個百

87、分點。圖11.AI 坐席驅動產品銷售規模 圖12.AI 坐席服務量 數據來源：中國平安 2021-2022 年業績推介材料，財通證券研究所 注：AI 坐席服務量指語音機器人、文本機器人提供的貸款、信用卡和保險業務的外呼和應答服務總次數 數據來源：中國平安 2021-2022 年業績推介材料，財通證券研究所 風控方面風控方面：1）平安產險平安產險：依托鷹眼系統 DRS2.0、平安企業寶等技術平臺提供線上線下多元化風險管理服務。2022 年累計為客戶提供千人千面精準預警超 441 萬次，為超 3.8 萬家企業客戶和重點工程項目提供防災防損服務；通過生物識別技術，重塑養殖險風控作業模式，為隊伍及客戶

88、提供自助化風險識別及防范工具，2022 年，已累計識別投保牲畜超百萬頭，AI 識別準確率達 90%以上，有效降低農險欺詐風險。其中，鷹眼系統 DRS2.0 應用時空大數據引擎、氣象災害模型、衛星雷達監測、機器學習等多項技術，建立了針對常見災種、面向多類保險業務、貫穿保前保中保后的全鏈路災害風險管理體系，自項目上線至 2023 年 2 月，累計減損金額約兩億元，并助力平安產險業務拓展，比如支持某分公司中標地方政府巨災保險項目，實現各類保費增收超五千萬元。2）平安壽險平安壽險：在核保核賠環節創新融合文本識別抽?。∣CR）、自然語言處理 NIP、機器學習等技術，輔助資料信息識別、案件審核，截至 20

89、22 年，已支持近 1,600 種疾病的核保風險識別、超 1,500 種疾病的醫療險理賠審核，核保效率較傳統模式提升近 30%，理賠效率提升近 20%。0%10%20%30%40%50%60%70%-500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000202020212022AI坐席驅動產品銷售規模（億元）同比增長0%5%10%15%20%25%30%051015202530202020212022AI坐席服務量（億次）同比增長 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 25 行業專題報告/證券研究報告 圖13.平安產險鷹眼系統 DRS2.0 數據

90、來源：中國銀行保險報，財通證券研究所 （二）（二）對外：輸出科技與服務對外：輸出科技與服務，實現實現價值價值轉化轉化 中國平安通過平安科技、金融壹賬通中國平安通過平安科技、金融壹賬通、陸金所控股、陸金所控股等子公司進行科技產品和服務等子公司進行科技產品和服務的的對外對外輸出輸出。1）平安科技平安科技 平安科技是平安集團旗下的科技平安科技是平安集團旗下的科技解決方案專家解決方案專家，人工智能與云計算，人工智能與云計算兩項核心技兩項核心技術布局領先，且實力深厚。術布局領先，且實力深厚。自 2008 年創立以來，公司持續聚焦金融 IT 技術建設，2018 年起，AI 與算法技術陸續在眾多國際賽事中名

91、列前茅，甚至多次問鼎第一。我們認為，公司市場領先的我們認為，公司市場領先的云計算平臺和云計算平臺和 AI 服務可以服務可以助力助力 AI 大大模型的模型的訓練、推理和部署訓練、推理和部署的高效進行的高效進行，AI 大模型落地優勢大模型落地優勢顯著顯著。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 26 行業專題報告/證券研究報告 圖14.平安科技在多項 AI、算法競賽中世界領先 數據來源：平安科技官網，財通證券研究所 人工智能：人工智能：目前已經形成包括預測目前已經形成包括預測 AI、認知、認知 AI、決策、決策 AI 在內的系列解決方在內的系列解決方案。案。以疾病預測模型為核心的預測 A

92、I 已應用在流感、糖尿病等多種疾病的預測中；特別是在認知 AI 領域，人臉識別、聲紋識別、OCR、圖像識別等技術均達世界領先水平；綜合深度學習、數據挖掘、生物特征識別等先進 AI 技術的平安腦智能引擎，提供營銷、運營、風控、決策、服務、預測 6 大服務集成模塊，每個模塊可提供標準化應用和定制 AI 解決方案。云計算：云計算：自主研發的平安云已經建設為金融行業內最大的云平臺，涵蓋平安自主研發的平安云已經建設為金融行業內最大的云平臺，涵蓋平安集團集團 95%以上的業務公司，支撐以上的業務公司，支撐 80%的業務系統投產。的業務系統投產。并以金融為起點，深度 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業

93、評級標準 27 行業專題報告/證券研究報告 服務于金融、醫療、汽車、房產、智慧城市五大生態圈，作為平安服務的綜合輸出平臺為全行業提供 laas、Paas、SaaS 全棧式云服務。當前，平安云已形成涵蓋計算、數據庫、大數據計算、物聯網等在內的 19 大類云計算產品，細分產品多達 72 項，且已形成企業、混合云、大數據、AI、私有云、安全 6 大通用解決方案和金融、智慧城市、醫療三大行業解決方案。圖15.平安云賦能五大生態圈 數據來源：平安云官網，財通證券研究所 圖16.平安云云計算產品矩陣 數據來源：平安云官網，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 28 行業專題報告

94、/證券研究報告 圖17.平安云解決方案矩陣 數據來源：平安云官網，財通證券研究所 2）金融壹賬金融壹賬通通 為政府、監管和企業用戶提供貿易、供應鏈、數據安全、風險管理等相關科技服為政府、監管和企業用戶提供貿易、供應鏈、數據安全、風險管理等相關科技服務。務。公司聚焦數字化銀行、數字化保險、加馬平臺（提供金融科技基礎設施服務）三大板塊。數字化銀行板塊，依托“業務+科技”優勢，增強全面的系統能力，助力金融機構提效率、提服務、降成本、降風險；數字化保險板塊，產、壽雙輪驅動持續提速，助力保險機構實現數字化轉型；加馬平臺板塊的智能語音服務增長趨勢強勁，結合 AI 語音底層引擎和機器人平臺技術，已被多家第三

95、方客戶使用。2022 年，公司營業收入同比+8%至 45 億元，優質加客戶數同比+4%至 221 家。圖18.平安金融壹賬通營業收入情況 圖19.平安金融壹賬通優質加客戶量 數據來源：中國平安 2019-2022 年財報，財通證券研究所 注：2021 年起，優質客戶定義從剔除平安集團及其子公司后年營業收入10萬元的機構客戶數量，變更為剔除平安集團及其子公司后年營業收入100 萬元的機構客戶數量 數據來源：中國平安 2019-2022 年財報，財通證券研究所 0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%051015202530354045502019202020212022營業收入（

96、億元）同比增速47359421222101002003004005006007002019202020212022優質加客戶數（家）謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 29 行業專題報告/證券研究報告 3）陸金所控股陸金所控股 陸金所控股持續深化科技應用，加大 AI 技術在獲客、客戶風險識別和貸款管理領域的應用，截至 2022 年，助力 81 家合作金融機構提升對借款人風險識別的能力。4.2 眾安在線：眾安在線：互聯網互聯網保險保險上市標的上市標的，AIGC 已已積極布局積極布局 眾安在線是我國眾安在線是我國領先的領先的保險科技公司，保險科技公司，長期專注于科技能力建設長期專注于

97、科技能力建設，對內賦能保險，對內賦能保險主業，對外主業，對外進行進行科技輸出?？萍驾敵?。2016 年，公司成立眾安科技子公司，基于人工智能、大數據、云計算等前沿技術，融合眾安生態優勢，圍繞三大標準化科技產品系列業務增長系列、業務生產系列、業務基建系列，以及戰略輕咨詢、全域數字化運營、技術共建等定制化服務，打造“科技+服務”的價值交付體系，助力客戶加速數字化轉型升級?？萍佳邪l投入持續增長，科技研發投入持續增長，驅動科技輸出收入高增。驅動科技輸出收入高增。公司持續布局人工智能、區塊鏈、云計算、大數據和生命科技等前沿技術板塊，近兩年研發投入復合增速高達22%，且占保費比例長期維持在 5%以上，截至

98、2022 年末公司工程師及技術人員近 2000 人，占雇員總數的 49%。2023 年年 5 月，公司發布月，公司發布AIGC/ChatGPT 保險保險行業應用白皮書行業應用白皮書，并明確已經在全系列產品中規劃加入，并明確已經在全系列產品中規劃加入 AIGC 等大模型能力，等大模型能力，并將不并將不斷實踐探索應用場景，斷實踐探索應用場景，AIGC 探索探索較較為積極為積極，應用有望最先落地。，應用有望最先落地。圖20.眾安在線研發投入及占總保費比例 圖21.眾安在線工程師數量及總員工占比 數據來源：眾安在線 2017-2022 年財報，財通證券研究所 數據來源：眾安在線 2017-2022 年

99、財報，財通證券研究所 （一）（一）對內賦能：風控對內賦能：風控+客戶需求挖掘客戶需求挖掘+承保理賠支持與降費承保理賠支持與降費 對內賦能：風控對內賦能：風控+客戶需求挖掘客戶需求挖掘+承保理賠支持與降費。承保理賠支持與降費。1）AI 賦能風控體系，消費金融業務在線相似場景識別準確率近 100%，相比人工抽檢發現風險案件的效率提升了 10 倍；2）通過 AI 客服的高效交叉引導與企業微客服多種營銷手段，實現用戶分層，推薦定制化的產品及服務，喚醒用戶創造更大價值，當前智能語義0.0%1.0%2.0%3.0%4.0%5.0%6.0%7.0%8.0%9.0%10.0%0.02.04.06.08.010

100、.012.014.016.0201720182019202020212022研發投入（億元）占總保費比例42%44%46%48%50%52%54%56%-500 1,000 1,500 2,000 2,500201720182019202020212022工程師數量（人）占員工總數比例 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 30 行業專題報告/證券研究報告 識別率達 97%；3）保險核心系統無界山 2.0基于大數據與 AI 技術，支撐海量碎片化保險業務，22 年共出具超 91 億張保單，承保自動化率達 99%，服務超 5億用戶，全年理賠客戶同比+28.7%至 1.66 億元，96%

101、的健康險理賠實現全線上結案。當前無界山已完成底層數據無感切換，增強了可擴展性和高可用能力，減少了 30%的費用。表9.眾安在線對內賦能降本增效 類型類型 具體應用場景具體應用場景 智能客服 眾安 2021 年搭建智能服務中控體系，根據需求將客戶平滑分流到最優的服務模式，通過 AI 客服機器人直接解決客戶訴求，有效替代客服人力 23490 人/天。使用 AI 客服實現承保自動化和理賠線上化，提高處理效率并減少人工成本。2022 年，承接 91.32億張保單的同時，還能實現承保自動化率 99%，健康險的理賠線上化率也上升到了 96%。智能定價、核保、風控、理賠 眾安碎屏險的智能賠案審核相比人工審核

102、效率提升 60 倍，2021 年，眾安健康險全智能理賠每 28秒有一個理賠結案，獲賠等待時長同比減少 57%。開發“X-challenge”智能審查系統，針對產品頁面長圖標記提醒頁面宣傳表述隱患，并給予修改建議，該技術同時可以通過訓練不斷提高其表現和準確性，發揮消保審查識別潛在風險的作用。通過 AI 創新有力提升圖像風控能力，當前消費金融業務在線相似場景識別準確率近 100%，相比人工抽檢發現風險案件的效率提升了 10 倍。用戶觸達、精準營銷 2020 年雙十一推出營銷活動激發用戶活躍度和購保需求期間通過眾安保險 APP 的投保用戶數同比增長 247%，保費同比增長 180%。消費金融生態利用

103、與互聯網平臺數據互通優勢，多場景、多渠道觸達優質潛在借款人。輸出 SaaS 門店工具，幫助寵物門店提升客戶引流、門店管理效率，形成寵物險和門店服務的共贏目標。通過 SaaS 平臺及 API 界面對接線下汽車后市場等長尾渠道，如汽車美容店、汽車維修店等，使得產品可高效觸達更多用戶，且無須鋪設大量人力對接和維護渠道。流程線上化、自動化 基于云端的保險核心系統無界山能夠支撐海量碎片化保險業務，2022 年共出具 91.32 億張保單，服務超 5 億用戶，全年理賠客戶達 1.66 億，同比增長 28.7%；承保自動化率達 99%，健康險理賠在線化率上升至 96%，每 9 秒有一個理賠結案，95%案件實

104、現直通理賠，無需再次補交材料。數據來源：眾安在線 2021-2022 年財報，眾安黑板報公眾號，財通證券研究所 （二）（二）對外輸出：國內實現破圈，國際收入穩健增長對外輸出：國內實現破圈，國際收入穩健增長 對外輸出：對外輸出：以眾安科技與眾安國際為載體，持續開拓海內外市場，已累計服務來自保險、互聯網科技、銀行、證券等多個行業的 700 余家客戶，將眾安的科技中心轉變為銷售部門和利潤中心，公司 2022 年業績發布會表示，公司科技板塊有望在兩年內實現扭虧為盈?？萍蓟蛏詈耱寗涌萍驾敵龈咚僭鲩L，近科技基因深厚驅動科技輸出高速增長，近 5 年復合增速超年復合增速超 70%。2022 年受疫情影響項目

105、交付影響，增速放緩至 14%，但 H2 同比+41%重回常態高增長，預計 23 年有望繼續高增。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 31 行業專題報告/證券研究報告 圖22.眾安在線科技輸出收入及增速 圖23.2022 年下半年科技輸出收入重回常態高增長 數據來源：眾安在線 2017-2022 年財報，財通證券研究所 數據來源：眾安在線 2020-2022 年財報，財通證券研究所 國內輸出：國內輸出：國內打造業務增長系列（主要包含 X-Man 智能營銷平臺、X-Magnet 廣告運營平臺，為客戶打造可持續的營銷閉環）、業務生產系列（基于云端的分布式保險核心系統、經代系統）、業務基

106、建系列（智能運維和信息安全 2 個模組，幫助客戶實現安全穩定運行并支持高并發、彈性計算的底層基礎架構方案，應對互聯網場景下的高頻流量）。當前公司三大系列產品客戶包括太平集團、太保集團、友邦人壽、中宏保險、匯豐人壽等保險公司，22 年新簽約 18 家來自銀行、證券業的客戶，后續將繼續將客戶范圍拓展至范金融領域。2022H2 國內科技輸出業務同比+55.2%，全年收入為 2.91 億元。表10.眾安科技產品矩陣 產品產品類型類型 產品名稱產品名稱 應用場景應用場景 核心產品（基于三大系列的部分產品組合而來）智能營銷平臺 打造智能營銷閉環，包括活動工場（營銷活動全流程管理），用戶洞察，智能觸達，運營

107、分析，自動化運營，內容推薦等核心功能，最快 5 分鐘可上線一個活動，累計觸達用戶數 1 億+，平均提效 80%保險業務平臺 領航保險新基建，開啟數字化升級。包括商品中心，TO B 開放平臺，產品工廠，承保中心，理賠中心，健康管理服務。2-3 小時完成投保 H5 頁面配置，0.5 天最快渠道對接能力，1-3 天完成產品上線，5-10 秒完成千人名單導入及校驗，0.5 秒完成承保出單，15 秒最快理賠結案 保險中介平臺 打造經代全業務場景管理閉環，包括業務管理，人員管理，協議管理，內外結算，移動展業。對接 200+款保司產品，產品 1-2 天快速上線，渠道對接能力強，TOP5 大型保險中介機構的選

108、擇 研發運維一體化平臺 助力企業全面升級研發管理體系，打造業務數字化升級的堅強基石。包括項目管理，發布上線，自動化測試，智能監控。發布前置時長縮短 50%，年生產發布次數12w+，發布失敗率下降 66%，服務恢復耗時縮短 76%，集群資源使用率 75%以上，萬臺服務器所需運維人員僅 3 人。業務生產銷售 鯨息 AI 增長平臺 客戶識別與分層，AI 智能外呼，人機協同，可視化 八爪魚智能外呼平臺 全場景智能外呼業務場景服務，含名單管理，活動管理，營銷工作臺，回訪工作臺。2-3 天活動快速上線，150K+服務流量 150K+，續保率提升 5%，用戶轉換率提升 7%0%20%40%60%80%100

109、%120%140%160%180%200%0.01.02.03.04.05.06.07.0201720182019202020212022科技輸出收入（億元）同比增速-20%0%20%40%60%80%100%120%140%0.00.51.01.52.02.53.03.54.02021H12021H22022H12022H2科技輸出收入（億元）同比增速 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 32 行業專題報告/證券研究報告 系列 移動展業平臺 數字科技驅動保險代理人展業全面升級，包括營銷素材，訪客分析，客戶管理，智能提醒，團隊管理。代理人用戶 50,000+，獲客素材 1,000

110、+，展業策略 100+，展業課程500+。核心 非車財險核心 加速保險業務敏捷創新，致力價值交付。包括產品工廠，承保中心，理賠中心，渠道管理。1-3 天完成產品上線，5-10 秒完成千人名單導入及校驗，0.5 秒完成承保出單，最快 15 秒理賠結案。經代核心 打造經代全業務場景管理閉環。包括業務管理，人員管理，協議管理，內外結算。200+款保司產品對接，1-2 天產品快速上線，渠道對接能力強，TOP5 大型保險中介機構的選擇 合規 可視化回溯系統 互聯網保險銷售全流程業務回溯閉環，包括銷售回溯管理，回溯數據分析，對賬管理，質檢管理。支持單日頁面請求次數 2 億+，支持網銷出單日均數量 10 萬

111、+，覆蓋保險及銀行機構 40+家，完成 H5 端對接快至 3 天 精算財務 IFRS17 一體化平臺 端到端的 IFRS17 解決方案。包括數據管理，預期現金流，核心計量，子賬報表，費用分攤。3 小時完成 100 億保單計量，標準輸出文件 30+，實務校驗規則 160+，自定義配置項 50+客服 智能在線客服系統 支持企業客戶根據業務場景需要構建定制化的智能客戶服務體系，包括智能算法模型，全渠道接入，預制知識庫。7*24 小時全時段響應，機器人問題解決率 90%，算法模型準確率 95%，1vN 在線解答，智能導航率 97.4%，運營效率提升 108%客服統一工作臺 全場景客戶服務解決方案，一站

112、式服務工作臺，場景化標準服務流程，國產化適配。年服務流量 2,000 萬，服務效能提升 42%，服務滿意度 98%投訴管理系統 快速、全面、智能的一站式投訴管理平臺。高效受理流程，上下游數據聚合，畫像及風險預測，國產化適配。標準監管回函模板 20+，H5 撤訴最快時效 30s，2h 安撫金到賬 智能質檢 深入保險行業的智能質檢解決方案。包括保險行業質檢模型沉淀，優秀的人機結合方案，深入業務的質檢閉環方案。語音識別率高于 90%，質檢效能提升 60%，質檢成本下降 35%，保險行業質檢模型 200+培訓 AI 培訓助手 打造學-考-練的在線銷售培訓閉環。銷售話術，云端集訓，精品課程，隨訪考場。覆

113、蓋人群 100,000+人，使用時長 5,000,000+分鐘，練習任務 23,580 場，對練次數2,960,000 句，上新時間 1 天。運營 集智經營分析平臺 全鏈路、智能化、可擴展智慧經營體系，精細化運營解決方案。30+業務分析圖表，50+可視化組件，70+算法組件，0 代碼拖拉拽式分析，億級數據秒級分析響應，平均提升的工作效率 70%風控 智能決策系統 實現業務全流程風控閉環。共享式模型庫，可視化策略配置，一鍵測試發布，實時監控預警，嚴格權限管理。單機每秒并發 2000+，日處理量 1000 萬+，決策平均耗時98%，采購成本低于國外價格60%，數據完全分享時間1 分鐘 動態數據安全

114、管理系統 一站式金融級數據庫安全保護解決方案。數據庫透明加密，數據庫動態脫敏，精細化權限管理，數據安全合規改造。0 代碼改造，10+關系型數據庫兼容，SDK 模式性能損耗0.01%，100%滿足商密要求 Web 應用安全網關 幫助企業有效應對現代化 Web 攻擊威脅。防御各類常見網絡攻擊，防御各種自動化攻擊，防御各種業務安全攻擊，提供 API 保護能力。100 萬 TPS 高并發支持，20,000+網站防護服務支持，300 萬日均攔截攻擊數，99.9999%網關可用性，0 代碼應用安全加固安全、易維護、低成本的應用安全解決方案。業務反欺詐平臺 互聯網業務安全反欺詐。包括登錄注冊，營銷反作弊，接

115、口防刷，無感驗證碼。累計節省營銷費用 3,000 萬+，累計節省短信消耗 800 萬+，50 萬 TPS 高并發場景支持，用戶放棄率0.02%，1 億+風險手機名單，6,000 萬+保險行業風控畫像 等保合規一體化平臺 等保合規一體化安全產品。包括安全區域邊界防護，安全計算環境防護，安全審計產品 SIEM?？绛h境部署，一站式解決，單次測評通過率 99.99%謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 34 行業專題報告/證券研究報告 注：核心產品為面向企業數據化升級的核心應用；業務生產系列主要功能為助力快速上線互聯網保險業務，完成數字化轉型升級；業務增長系列主要功能為助力打造可持續的營銷

116、閉環，實現用戶與收入的快速增長；業務基建系列主要功能為助力快速開展業務的同時，保障業務的穩定、安全、合規 數據來源：眾安科技官網，財通證券研究所 圖24.眾安科技解決方案 數據來源：眾安科技官網，財通證券研究所 圖25.眾安科技核心客戶群 數據來源：眾安科技官網，財通證券研究所 國際輸出：國際輸出：眾安國際旗下的科技子公司 ZA Tech 聚焦向國際客戶輸出新型保險科技解決方案及數字化保險的技術經驗，深耕海外市場，業務已遍布日本、中國香 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 35 行業專題報告/證券研究報告 港、東南亞和歐洲等各大市場，公司搭建的保險核心系統 Graphene 協助

117、保險客戶連接各類生態合作伙伴，推出多款碎片化、場景化的保險產品；保險核心系統 Nano協助數字化轉型初期的保險客戶實現低成本、快速上線數字化保險核心系統；為互聯網平臺客戶提供低代碼整體保險金融解決方案 Fusion。2022 年 ZA Tech 錄得科技輸出收入約 3.01 億元，可持續性收入占比同比+10pct 至 44%。圖26.眾安國內科技輸出結構 數據來源：眾安在線公司公告，財通證券研究所 圖27.ZA Tech 科技輸出可持續性收入占比提升 數據來源：眾安在線公司公告，財通證券研究所 科技產品項目實施難點有望通過科技產品項目實施難點有望通過 AIGC 優化，當前公司已經在全系列產品中

118、規劃優化，當前公司已經在全系列產品中規劃加入加入 AIGC 等大模型能力，并將不斷實踐探索應用場景。等大模型能力，并將不斷實踐探索應用場景。眾安科技產品項目實施過程長期存在內容的生成成本高、產品學習上手困難、業務指導能力弱等通用難點，生成式 AI 具備可生成內容類的賦能和人力提效、改變人機交互方式、輔助運營人員管理業務三大優勢，可系統提升眾安科技產品的綜合能力，全面提升產品易用性、業務價值。0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%50%2019202020212022 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 36 行業專題報告/證券研究報告 表11.眾安在線系列產品有

119、望實現 AIGC 內置升級 可升級產品可升級產品 AIGC 結合點說明結合點說明 智能營銷 平臺 眾安科技智能營銷平臺的 to C 營銷場景中，內容活動作為營銷觸達的核心抓手，過往需要投入非常多人力進行內容創作。結合 ChatGPT 類生成式 AI 能力后，營銷平臺不僅僅可以提供創作工具，還可以快速幫助客戶完成內容創作，文章撰寫、活動創作等，甚至是可以在自動化運營中自動地進行策略的理解和配置生成，從而更好、更快速地實現千人千面的營銷觸達。保險核心業務系統 配置工作的簡化和自動化配置工作的簡化和自動化：過往在核心產品使用過程中，需要大量的專業人員進行各方面的配置，如配置一款保險產品上架、配置多渠

120、道的對接、配置各種風控策略的上線，過往這些配置項，均需要業務運營人員熟悉系統后進行配置工作。生成式 AI 接入后，業務人員只需要輸入需求（什么樣的一款產品、什么樣的核保規則），系統自動化配置實現，提高效率。業務運營管理智能化業務運營管理智能化：對于保險承保全流程運營（詢價、承保、批改、理賠、續保）、財務數據處理過程（對賬、理算、財務審計等），過往對于業務運營，需要人力進行重復性比較高的經驗類型工作：運營狀況的數據匯總監控、人工核對等；通過生成式 AI 的提升，可以幫助提升運營過程的自動化程度，自動追蹤監控業務運營現狀并匯報。經代信息化系統 to C 場景：場景：保險顧問，傳統方式多通過表單提交

121、的形式收集信息，并基于歷史數據或人工設定 的邏輯模型給出結論，不能對個性化的問題給予解決。而人工則需要依賴顧問的經驗和職業 道德。AIGC 結合后智能客服可以更自然友好，也更公正地給出建議和方案（移動展業、自營商城）。to A 賦能場景：賦能場景：可以更個性化地為代理人生成展業所需要的內容。例如針對代理人在 SCRM 中 的客戶畫像，代理人本身的形象人設，生成、挑選每天的展業素材，甚至針對不同客群生成不 同內容，為代理人提供千人千面的素材（移動展業）。to A 代理人培訓場景：代理人培訓場景：從基于 NLP 的人機對話培訓遷移到基于 GPT，原先的對話相對制式化 和死板，需要根據配置的腳本進行

122、比較固定的專項培訓，講師有一定的配置成本，應對發散性 的場景上無法特別好的處理。通過 GPT 提升培訓的有效性和體驗，讓每個代理人有一個真人 1v1 培訓的體驗。研發運維一體化平臺 基于 AIGC 的特點，研發運維一體化平臺已經初步將其應用于代碼生成、代碼補全、代碼優化、測試用例生成、腳本和配置生成、構建和部署問題分析、監控問題分析、需求拆分、知識庫構建和快速檢索等九大場景。數據平臺 在大數據開發領域，構建數據中臺需要不同崗位分別進行數據治理、數據建模開發、BI 應用開發、應用模型開發等，這些工作需要大量人力重復地進行，例如預測建模類開發工作，需要在模型選擇、測試、調參依賴算法工程師的持續投入

123、，通過大模型可以大大簡化這些工作的人力投入，自動設計并調試應用模型，最終用于流失預測等業務場景。數據來源：眾安科技AIGC/ChatGPT 保險行業應用白皮書，財通證券研究所 5 投資建議投資建議 我們認為，中國平安我們認為，中國平安與眾安在線在保險科技領域深耕多年，與眾安在線在保險科技領域深耕多年，科技投入大，人工智科技投入大，人工智能等核心技術能等核心技術實力實力市場領先，市場領先，沉淀的沉淀的應用應用場景與數據場景與數據豐厚，有望更快將豐厚，有望更快將 AI 大模大模型應用于業務端，型應用于業務端，科技賦能潛力大科技賦能潛力大，建議關注，建議關注。1）中國平安中國平安：作為國內最大保險集

124、團之一，憑借 30 余年的業務積累，保險領域垂直數據積累豐富，且自 2008 年來開始持續布局金融科技，并堅持科技自研，在人工智能、大數據、云計算等核心技術在金融領域的應用布局全球領先，有望復制 BloombergGPT 路徑，自研金融領域 AI 大模型，賦能業務全流程。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 37 行業專題報告/證券研究報告 2）眾安在線：）眾安在線：公司作為頭部互聯網保險公司，自成立來堅定推進保險科技布局，相較于傳統保險公司更為關注大模型落地帶來的增效擴能機遇，相關應用落地有望更快一步。6 風險提示風險提示 1）技術落地不及預期。）技術落地不及預期。AI 技術的落

125、地與產業化需要依賴技術的發展情況，若 AI技術落地不及預期，可能造成在保險行業內的應用程度有限。2）保險保險科技監管趨緊?？萍急O管趨緊。保險行業是強監管行業，若監管部門對保險科技應用和發展作出限制，則會對行業發展和相關公司產生不良影響；3）研發投入周期過長。）研發投入周期過長。AI 技術的投入規模較大、投入周期較長，在較長的研發投入過程中存在一定不確定性。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 38 行業專題報告/證券研究報告 分析師承諾分析師承諾 作者具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格，并注冊為證券分析師，具備專業勝任能力，保證報告所采用的數據均來自合規渠道，分析邏輯基于

126、作者的職業理解。本報告清晰地反映了作者的研究觀點，力求獨立、客觀和公正，結論不受任何第三方的授意或影響，作者也不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接收到任何形式的補償。資質聲明資質聲明 財通證券股份有限公司具備中國證券監督管理委員會許可的證券投資咨詢業務資格。公司評級公司評級 買入：相對同期相關證券市場代表性指數漲幅大于 10%；增持：相對同期相關證券市場代表性指數漲幅在 5%10%之間；中性：相對同期相關證券市場代表性指數漲幅在-5%5%之間；減持：相對同期相關證券市場代表性指數漲幅小于-5%；無評級：由于我們無法獲取必要的資料，或者公司面臨無法預見結果的重大不確定性事件，或者其他原

127、因，致使我們無法給出明確的投資評級。行業評級行業評級 看好：相對表現優于同期相關證券市場代表性指數；中性：相對表現與同期相關證券市場代表性指數持平；看淡：相對表現弱于同期相關證券市場代表性指數。免責聲明免責聲明 本報告僅供財通證券股份有限公司的客戶使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本報告的信息來源于已公開的資料，本公司不保證該等信息的準確性、完整性。本報告所載的資料、工具、意見及推測只提供給客戶作參考之用，并非作為或被視為出售或購買證券或其他投資標的邀請或向他人作出邀請。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，本報告所指的證券或投資標的價格、價

128、值及投資收入可能會波動。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告。本公司通過信息隔離墻對可能存在利益沖突的業務部門或關聯機構之間的信息流動進行控制。因此，客戶應注意，在法律許可的情況下，本公司及其所屬關聯機構可能會持有報告中提到的公司所發行的證券或期權并進行證券或期權交易，也可能為這些公司提供或者爭取提供投資銀行、財務顧問或者金融產品等相關服務。在法律許可的情況下，本公司的員工可能擔任本報告所提到的公司的董事。本報告中所指的投資及服務可能不適合個別客戶，不構成客戶私人咨詢建議。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議。在任何情況下，本公司不對任何人使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。本報告僅作為客戶作出投資決策和公司投資顧問為客戶提供投資建議的參考?？蛻魬敧毩⒆鞒鐾顿Y決策，而基于本報告作出任何投資決定或就本報告要求任何解釋前應咨詢所在證券機構投資顧問和服務人員的意見；本報告的版權歸本公司所有，未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制、發表或引用，或再次分發給任何其他人，或以任何侵犯本公司版權的其他方式使用。信息披露信息披露