《眾安信科：2025邁向智能驅動新紀元：大語言模型賦能金融保險行業的應用縱覽與趨勢展望白皮書（98頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《眾安信科：2025邁向智能驅動新紀元：大語言模型賦能金融保險行業的應用縱覽與趨勢展望白皮書（98頁）.pdf（98頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、2邁向智能驅動新紀元大語言模型賦能金融保險行業的應用縱覽與趨勢展望1執行摘要12025年初，國產大語言模型在推理性能、購置與運維成本等關鍵領域實現了顯著優化，推動各個行業大語言模型的應用加速。與傳統 AI 算法通常依賴人工定義規則和淺層神經網絡不同，大語言模型在復雜語義理解、上下文推理、多任務處理和非結構化數據分析等方面展現出更高的通用性。這些進展使得大語言模型能夠在多個業務領域中實現更高效的自動化處理，大語言模型正逐步推動各個行業向更加智能化的方向發展。從當前行業實踐來看，大語言模型在金融保險領域的應用已完成初步的技術驗證與試點落地，正處于由試點探索向系統化集成的過渡階段。在部署初期，行業一

2、般優先選擇在容錯成本較低、決策干預門檻較小的輔助性業務場景展開，例如智能客服、智能質檢、營銷助手、智能快賠、Chat BI、AI審計內控等業務領域，通過低敏感度流程的反復試點，建立模型調試與反饋機制，為后續向高復雜度核心業務的拓展奠定實踐基礎。以上審慎的推進方式，既體現出金融保險業對 AI“冷啟動”階段數據與經驗積累不足、專業人才及硬件儲備有限等客觀條件的現實考量，也反映出大語言模型應用本身所需的調試周期和迭代規律。在這一背景下，金融保險機構還通過在智能試點場景構建起涵蓋模型適配、業務協同與流程重構的跨部門機制，積累了系統性落地所需的組織與治理能力，這將為未來向高精度要求的業務領域拓展奠定堅實

3、的基礎與信心。值得關注的是，大語言模型在金融保險領域的應用，不僅意味著流程效率的提升，更推動了行業信息處理范式與決策邏輯的深層次轉型。這一轉變并非僅是技術的替代，其本質邏輯源于機構由結構化、靜態數據向多源、動態信息系統演進所引發的能力重構。過去主要依靠結構化數據與人工經驗進行判斷，而大語言模型的引入，使社交媒體交互、圖像、語音、用戶行為軌跡等非結構化信息得以系統化建模與高效分析，顯著提升了風險識別的廣度與響應的及時性。這一能力不僅增強了金融風險建模的靈活性，也為多源數據驅動的動態預測機制提供了算法支撐，特別是在應對突發性風險事件時，機構能夠融合實時信息動態調整風險評估，提前部署資源，從而提升整

4、體應急處置能力與運營韌性。2 2進一步來看，大語言模型的應用已推動銀行、保險、券商等金融機構經營理念、業務邏輯與價值創造模式的整體重塑，并催生出兩大顯著趨勢：一是金融服務的精準化躍遷，例如銀行利用實時企業經營數據與社交媒體動態信息優化信貸評估體系；券商則依托知識圖譜、產業鏈網絡進行更精準的市場預測與資產配置。二是基于業務場景的跨行業生態化協同，如保險機構與醫療健康平臺合作開發基于實時健康數據的預防型保險，銀行與汽車、智能家居等行業共同搭建實時風險預警與主動干預的信貸服務體系?？梢哉f，從深層次上看，大語言模型的興起正推動金融機構構建全新的能力驅動模式。相較于以往依賴資本規模和渠道擴張的發展路徑，

5、如今的智能化轉型更依賴于數據資產的有效管理、算法能力的持續演進，以及算力資源的動態協同配置。這一能力體系不僅重構了金融機構的信息處理機制與決策邏輯，也使其具備了在高度不確定環境中實現敏捷響應、精細化運營和智能資源配置的基礎能力，為行業走向更高質量、更可持續的智能運營形態提供了底層支撐。綜上所述，大語言模型對金融保險行業的影響，已不再局限于技術層面的升級迭代，而正在引發一場從“經驗驅動”向“數據智能驅動”的深層次認知轉型。金融保險企業不僅要主動適應這一變革，更要解放固有認知模式，積極進行跨界合作、生態協同與共創共享，才能在未來智能決策時代占據主動。那些率先深入融合大語言模型技術的機構將獲得因先發

6、優勢帶來的技術紅利，并引領行業轉向數據資產、算法優化與算力生態的新型經營范式。相信隨著技術成熟度曲線逐步跨越臨界點，金融行業的價值創造邏輯也將隨之優化和升級，這不僅體現為效率的全面提升，更是對商業創新空間與潛力的深度釋放。未來已來，唯變不變！3目錄01/大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯5一、大模型技術路線持續優化，金融保險業迎智能新機遇101.國內外大模型技術路線演進框架 112.中國大模型崛起筑基金融業升維 153.大模型前沿范式演進及行業啟示 20二、新技術驅動成本急速下探，垂類大模型助推流程再造241.大模型產業化三階成本曲線下探 242.垂類大模型推進行業智能化轉型 313.智

7、能運營從效率提升到流程重構 3402/大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察39一、國產低成本大模型的突破，使其大規模商用成為可能431.國產算力適配確保數據安全合規 452.低成本高性能破解行業成本難題 463.中文語義優化適配保險多種場景 504二、保險機構快速接入大模型，當前應用聚焦于內部提效521.險企加速 AI 中臺升級或模型啟航 522.提效場景先行客戶交互謹慎探索 53三、大模型持續迭代細微環節，降本增效實并現智能升級551.現階段大模型典型業務應用場景 572.當前大模型典型中后臺應用場景 673.小步試點借力經驗實現穩健落地 7103/合作范式的系統演變，從單邊集成到機制協

8、同81一、數據要素價值加速顯性化，倒逼從技術到系統化重構84二、垂直橫向及生態數據協同，構建全行業共享智能底座871.政企協同：推動數據要素流通新路徑 872.垂直整合：構建企業級智能協同底座 913.橫向協同：拓展跨場景智能聯動邊界 945第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯0101大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯6 67第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯當前全球大模型技術的發展格局逐漸呈現多元化趨勢，各國在路徑選擇上展現出不同的技術側重與生態布局。美國企業 OpenAI 持續通過閉源 API 服務加速市場轉化，而 Meta 則以 LLaMA 系列推進開源生

9、態，探索開放與協作并行的路徑。歐洲企業如 Mistral AI 則采納“部分開源+商業授權”的中間模式，在提升模型透明度的同時兼顧經濟收益與技術主權訴求。在我國，形成了閉源與開源并行的發展體系，不同企業根據自身能力與場景定位采取差異化策略。其中，DeepSeek 和通義千問等模型則代表了開源技術路線，在工程效率與社區協同方面持續探索。騰訊混元則面向 B 端行業應用，強調模型的可控性與私域適配能力；字節跳動的豆包模型聚焦輕量部署與用戶觸達，已在多款 C 端產品中實現落地應用；百度的文心一言以閉源方式深度綁定搜索、知識圖譜等業務系統，強調自有生態閉環；這些路徑背后，體現了各國和企業在技術自主、市場

10、策略與生態治理上的差異性權衡。從技術突破路徑來看，各地模型研發重心呈現分化。美國主流團隊以 Scaling Law 為基礎，通過擴大參數規模與優化訓練機制提升性能，典型如 GPT-4 在稀疏注意力機制與強化學習反饋上的優化，使其在萬億級參數下依然具備較高推理效率。相比之下，中國團隊更注重底層算法及工程層面的資源優化與實用性設計等系統性優化。這一趨勢表明，技術演進正逐步從單一規模擴展向多維度協同優化轉變，有助于模型在資源受限環境中的實用性擴展。DeepSeekDeepSeek 通過混合專家（MoE）動態路由技術將 6710 億參數的活躍計算量壓縮至 37 億，結合自研負載均衡策略使專家模塊利用率

11、提升 24%；依托自強化學習框架（Self-Reinforcement Learning）實現無需人工反饋的思維鏈優化，訓練效率提升3.5 倍，并通過 DualPipe 算法在 NVIDIA RTX 4080 Super 顯卡集群中達成 95%硬件利用率，大幅降低分布式訓練損耗。其基于多個知名開源大模型的深度蒸餾技術，使32B 輕量版本在數學推理與代碼生成任務中達到 GPT-4 約 80%的基準水平。據披露，DeepSeek 的效能優勢矚目僅為其他同規模模型訓練成本（9240 萬美元）的6%。8通義千問大模型通義千問模型家族基于大規模參數架構構建了從百億到千億級的完整體系，技術層面深度融合預訓

12、練基礎模型與垂直領域優化能力，在對話交互、代碼生成、數學推理等場景形成專項突破，并通過量化壓縮、注意力機制加速等輕量化技術顯著降低計算資源需求；同時積極拓展多模態理解能力，實現文本與視覺信息的協同處理。通義有望通過跨模態技術融合構建更全面的 AI 能力生態，最終形成兼顧通用化能力與行業深度應用的智能基礎設施。騰訊混元大模型騰訊推出自研深度推理模型混元T1，基于Hybrid-Mamba-Transformer創新架構，顯著降低計算與內存消耗，支持超長文本高效處理（解碼速度提升 2 倍）。模型通過專項優化在 MMLU-PRO（87.2 分）、CEval 等中英文推理基準中領先，適配對齊任務、指令跟

13、隨及工具調用場景，現已上線騰訊云，定價輸入 1 元/百萬 tokens、輸出 4 元/百萬tokens，開放官網體驗及企業 API 試用。9第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯依據行業跟蹤來看，隨著大模型能力的持續提升，部署與場景適配問題逐漸成為模型實際價值轉化的重要衡量維度。相較于早期關注模型參數規模與訓練性能的階段，當前的關注點正轉向如何在多元環境中實現模型與算力資源、業務流程及系統接口的有效對接。這一變化反映出模型開發正從純粹的算法突破，延伸至工程體系與生態協同的系統能力建設。在已有實踐中，部分團隊通過結構設計的調整增強模型的可部署性。以 DeepSeek 為例，其采用稀疏門

14、控的混合專家模型（MoE）架構，在推理過程中按需激活子模塊，并配合流水線并行調度技術，提升算力利用效率并控制推理資源消耗。這類架構選擇有助于模型在多卡集群下實現較高的資源適配度，從而為本地部署、專有環境運行等應用形式提供更多可能性。另一類策略則體現為模型結構與場景輸入的深度耦合，例如豆包大模型聚焦于內容生成等高頻輕量場景，通過對任務語義邊界的精細控制實現快速響應與資源穩定性，適用于特定 C 端產品鏈路下的實際使用需求。在企業級部署中，也有團隊將模型能力與既有平臺資源整合，形成較為緊密的生態應用路徑。文心一言通過與百度搜索、知識圖譜等業務模塊集成，構建了一種以平臺為基礎的模型嵌套體系，適用于數據

15、結構清晰、業務流程較為穩定的應用場景。騰訊混元則強調模型在政務、金融、制造等垂類領域的私域部署能力，并探索將企業內部知識系統與語言模型結構協同優化的路徑。上述做法體現了從“模型通用能力”向“場景精度適配”的漸進轉變。盡管當前部署路徑呈現多元發展態勢，模型在實際落地過程中仍面臨一些工程側與生態側的適配挑戰。例如，在算力環境方面，大多數模型當前仍以 CUDA 體系為主進行推理加速，而國產編譯器和執行框架的適配正在持續推進；在跨行業部署中，不同平臺之間的接口規范、數據表達方式和微調流程尚未完全統一，這在一定程度上對模型遷移效率提出新的要求；此外，部分業務場景反饋周期較長，模型微調與能力更新的節奏需進

16、一步優化，以增強其持續適配能力。這些現象反映出部署能力不僅是單一技術點的突破，更依賴于模型、系統與場景之間的協同演進。整體而言，大模型的部署能力正在從“可用”向“可適配”邁進。從已有進展可以看出，未來的競爭焦點或將聚焦于如何構建跨架構、跨場景的柔性部署機制，以及如何通過生態聯動提升模型在異構環境中的運行效率與反饋響應能力。技術演進的方向，正從中心化、靜態部署逐步拓展至彈性化、協同式部署能力的構建過程之中。真正的模型優勢，不止于性能，更在于它如何嵌入現實系統，成為業務流程的一部分而非附加品。10隨著大模型技術的快速發展，全球大模型的技術演進長期遵循“參數規模決定論”的底層邏輯。最初，通用大模型通

17、過不斷堆砌千億級參數和海量算力來覆蓋長尾場景，借助巨大的計算能力和數據量提升模型的性能。然而，這種技術范式逐漸暴露出了一些問題，尤其是在邊際成本不經濟方面。舉例來說，GPT-4 級別的大模型單周期訓練成本已接近 5000 萬美元，其日均億級請求的推理能耗估算相當于 1.2 萬戶美國家庭一年的用電量（Hugging Face,2023）。這表明，雖然大規模堆砌參數能夠有效提升模型的性能，但其帶來的高昂成本和不可持續的能耗，促使了對更加經濟且高效技術路徑的探索。這種挑戰催生了垂類大模型的發展。與傳統通用大模型不同，垂類大模型通過定制化訓練，結合行業特定的數據集和業務流程，能夠在減少計算成本的同時提

18、供更加精準的行業解決方案。垂類大模型的一個核心優勢在于它們能夠深入理解特定行業的需求，結合行業知識圖譜和數據結構優化決策過程，從而克服通用模型在處理特定業務時的靈活性不足和精準性問題。隨著垂類大模型技術的不斷進步，尤其是在計算資源優化和數據定制化訓練方面的突破，它們逐漸成為解決行業痛點的關鍵工具。例如，在金融行業，垂類大模型能夠通過對市場數據、交易記錄的深度學習，提升風控管理和合規審查的效率；這些模型通過將行業數據與業務規則深度結合，能夠提供更高效、精準的智能化服務，從而加速行業的數字化轉型。從產業層面來看，垂類大模型的發展不僅依賴于技術本身的進步，還與全球技術生態的深度合作密切相關。以華為云

19、與DeepSeek 的合作為例，推動了大模型在不同行業中的快速落地和應用。與此同時，通義千問通過開源大模型的方式，降低了中小企業接入這些先進技術的門檻，進一步推動了技術的普及化和應用場景的創新。這一開放生態使得越來越多的中小型企業能夠快速構建行業定制化解決方案，推動了技術創新的擴展。一、大 模 型 技術 路 線 持 續 優化，金融保險業迎智能新機遇11第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯展望未來，垂類大模型的潛力將不僅限于單一行業的智能化升級。隨著多模態學習和邊緣計算等新技術的加速發展，垂類大模型將能夠結合更多的數據源，如圖像、音頻、傳感器數據等，提升在更加復雜、多變的業務場景中的

20、適應能力。這一趨勢為各行各業提供了更多的商業機會，尤其是在金融保險行業，垂類大模型的應用將推動業務決策、風險評估和客戶服務等領域的智能化，進一步優化行業價值鏈。1.國內外大模型技術路線演進框架(1)國際大模型范式的起源大語言模型的技術起源與發展，既是技術創新的結果，也是計算能力、行業需求與數據資源相互作用的產物。從最初的規則推理與知識圖譜，到深度神經網絡和大規模訓練模型的引入，人工智能逐步突破了傳統框架。隨著 Scaling Law（規模法則）的誕生，深度學習模型的規模擴展帶來了性能的指數級增長。這一法則表明，隨著模型參數的增加，性能將呈現正相關，推動了大模型技術的飛速發展，為后續的大模型應用

21、提供了堅實的理論基礎。Scaling Law 的定義Scaling Law 從 Pre-Training 階段到 Post-Training 階段的演化背景：GPT-2/3/4、Gemini、Claude、Llama、Qwen 等系列模型的成功，驗證了 Scaling Law 的暴力美學（即通過擴大規模提升性能）。然而，隨著預訓練規模持續增長，行業面臨瓶頸。其核心矛盾：數據質量與數量的限制導致 Scaling Law 的收益增速放緩（社區稱為“Scaling Law 撞墻”）Scaling Law（擴展定律）是人工智能領域的核心理論框架，揭示了模型性能與模型規模之間的冪律關系，即通過系統性地增

22、加模型參數量、訓練數據量和計算資源，可顯著提升模型的性能表現。OpenAI 2020 年論文首次系統性驗證了這一規律，奠定了大模型規模擴展的理論基礎。行業現狀：工業界與學術界開始復現 o1 的推理擴展能力，推動大模型研發方向從“規模優先”轉向深度思考模型（Deep Reasoning Models），涌 現 出 一 大 批 o1 模 型，諸 如：Qwen-QwQ、Gemini 2.0 Flash Thinking、DeepSeek R1、Kimi K1.5、GLM-Zero、Skywork-o1 等等。O1 本質是讓大模型學會自動尋找從問題到正確答案的詳細中間思考步驟（如思維鏈 CoT），以此

23、解決復雜問題。DeepSeek R1 和 Kimi K1.5 論文中 RL Scaling Law 得到進一步驗證。里程碑事件：2024 年 9 月 12 日：OpenAI 發布 o1 模型，提出推理階段的 Scaling 新范式：Test-Time Scaling：通過增加算力與響應長度（輸出 token 數），模型性能持續提升。對于業績的啟示：OpenAI 駁斥“撞墻論”，強調其通過雙模型體系（a 系列與 GPT 系列）延續 Scaling Law 的有效性。圖 1：ScalingLaw 的演化：從 Pre-Training 到 Post-Training數據來源：公開資料，眾安金融科技研

24、究院12然而，盡管技術上取得了顯著突破，通用大模型在特定行業中的應用仍面臨挑戰。通用模型在處理多種任務時表現出色，但它們的能力在應對行業專屬任務時顯得力不從心。例如，金融行業需要高精度的風險管理與合規檢測，醫療行業則要求疾病診斷和治療方案的精準性，這些行業的復雜性要求模型具備行業特定的專業知識，通用模型往往無法提供足夠的支持。因此，垂類大模型應運而生，成為彌補這一空缺的關鍵。垂類大模型（Vertical Large Models）通過專門化的訓練，能夠針對行業特有的數據集與業務規則進行優化，提升模型在特定領域中的精準度和效率。與通用大模型不同，垂類大模型不僅處理行業特有的數據，還能深入理解行業

25、的專業術語和決策流程。例如，在金融領域，垂類大模型能夠通過訓練交易記錄、信用評估、市場數據等信息，為風險評估、合規檢查等任務提供精準支持。而在醫療領域，垂類大模型通過學習患者病歷、醫學影像、臨床數據等，為醫生提供智能化的診斷與個性化治療方案，提升了醫療決策的精準性和效率。隨著技術的發展，垂類大模型的應用已逐步擴展至金融、醫療、法律、零售等多個行業。通過行業專用數據集的訓練，垂類大模型不僅提升了任務處理的精度，也顯著優化了業務流程。例如，在金融行業，垂類大模型能夠通過對客戶行為數據和交易歷史的分析，自動化完成風控模型和合規審查，提升了金融機構的決策效率；在醫療領域，垂類大模型通過分析不同病歷數據

26、，生成個性化的治療建議，幫助醫生提高診斷的精度。垂類大模型不僅能夠優化行業工作流，還能加速行業的智能化轉型，進而提升企業的核心競爭力。垂類大模型的成功不僅依賴于技術本身，更得益于技術生態的深度融合。以 OpenAI 與微軟為例，微軟通過其強大的 Azure 云平臺為 OpenAI 提供了必要的計算資源支持，并將大模型技術推廣至全球市場。通過 Azure OpenAI Service，微軟不僅推動了大模型的普及，還加速了跨行業應用的落地。與此同時，像 Grok 這樣的新興技術公司，通過開源大模型的方式，降低了技術的進入門檻，促進了中小企業接入先進技術，推動了行業技術的普及化。這種技術生態的變革，

27、使得大模型的技術能力不再局限于大型企業，更多的中小企業也開始受益。隨著多模態學習和邊緣計算等技術的快速發展，垂類大模型的能力將進一步增強。在未來，垂類大模型將能夠結合更多的數據類型（如圖像、音頻、視頻等）和更為復雜的業務場景。通過集成來自不同領域的數據，垂類大模型將能夠提供更加靈活和智能的決策支持，從而推動更多行業的智能化轉型。在這個過程中，如何平衡技術創新與數據隱私、合規性等監管問題，依然是技術發展的關鍵挑戰。13第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯總體來看，垂類大模型的崛起，不僅推動了各行業的數字化轉型，還為企業帶來了前所未有的商業機會。隨著技術不斷發展與商業應用逐步擴展，垂類

28、大模型將在推動行業智能化浪潮的過程中扮演更為重要的角色。它們不僅代表了技術應用的突破，更是推動行業創新和差異化競爭的重要工具。未來的商業機會將集中于如何有效整合行業知識、數據能力與推理機制，借助垂類大模型實現行業的定制化轉型。企業若能深度融合這一技術，必將搶占行業智能化轉型的先機，從而在未來的競爭中占據有利地位。(2)國產大模型技術的突破自 2023 年以來，中國在大模型技術的自主可控發展上取得了實質性進展，特別是在算力自主化和數據優化方面。以華為昇騰 910 和寒武紀思元系列為代表的國產 AI 芯片，已逐步承擔起大模型訓練與推理的關鍵算力支撐，提升了本土 AI 基礎設施的獨立性。然而，算力國

29、產化并不僅僅是硬件的替換，更標志著軟硬件協同體系的重構。這一體系的有效運轉，需依托國產模型的深度適配與優化。DeepSeek、通義千問等模型在架構層面對國產芯片進行了有針對性的適配與壓測驗證，從而提升了國產算力的利用效率，也為大模型生態的閉環建設奠定了基礎。在技術能力方面，DeepSeek-R1 代表了國產大模型在推理性能與訓練效率上的突破。通過引入混合專家（MoE）架構與 GRPO 強化學習策略等多方面創新，DeepSeek-R1 在數學推理、代碼生成等復雜任務中的表現已達到甚至超越 GPT-4.5。這一技術突破標志著中國大模型在“性能”與“成本”之間實現了理想的平衡，特別適合用于私有化部署

30、和垂直行業應用，推動了國產模型的廣泛應用。如圖所示，自 2024 年 11 月起，我國大模型廠商開始了發布具備推理能力的大模型，并于2025 年 1 月形成集中釋放態勢，呈現出從預研試水到規?；涞氐难葸M規律。14圖 2：類 o1 深度思考模型發布時間線國內外已有 10+家主流大模型公司發布深度思考模型/產品2024.09Open AI o1-previewOpen AI o1-mini2024.11Qwen-QWQ-32B Preview月之暗面 Kimi-K0-Math北大 L LaVA Cot昆侖萬維 Skywork o12024.12Open AI o1 正式版Gemini-2.90-

31、flash-thinkingQwen-QvQ-72B-Preview月之暗面 Kimi-K1（+CV）智譜 GLM Zero-Preview2025.01深度求索 Deep Seek-R1月之暗面 Kimi-k1.5階躍星辰 Step R-mini人大/百川/智源 Vi rgo字節豆包 1.5 AS1-Preview訊飛星火 X1百川 Baichuan-M1-Preview01020304數據來源：公開資料，眾安金融科技研究院從技術演進路徑來看，國產大模型生態逐步呈現功能分化與專業化趨勢。語言生成模型（如DeepSeek V3、通義千問 Qwen2.5）專注于深化語義理解與對話生成能力，而以

32、DeepSeek-R1、文心 X1 為代表的推理模型，則在邏輯決策與結構化任務中不斷突破，逐步在金融、科研、教育等高認知要求的行業場景中形成優勢。此外，國內廠商在多模態和垂直場景的拓展方面也取得了積極進展。通義千問等系列模型，已經在醫療問診、教育、科研建模等領域開始試點應用，展現了高于通用模型的專業適配能力。騰訊“混元”與百度“文心”系列則在工業制造、智能教學等領域實現了產業應用，推動大模型從通用生成工具向行業認知平臺轉型。在生態建設層面，國產大模型廠商普遍采取“開源協同+輕量化部署”的雙輪策略，推動 AI 能力向更多場景滲透，尤其是中小企業和邊緣計算領域。DeepSeek通過開放模型權重、A

33、PI接口及文檔，提升了開發者社區的活躍度，加速了中小企業的應用落地。同時，蒸餾技術的應用使得大模型能力得以遷移到輕量模型（如 Qwen-32B、MiniGLM），顯著降低了終端部署的成本，并保持了關鍵任務性能。在多個應用場景中，輕量化模型已經實現了對 OpenAI-o1-mini 的局部超越，成為終端設備部署中的可行路徑。這一進展加速了大模型的商業普及速率，并推動國產大模型在“高性能、低成本、強適配”的目標上邁出了堅實步伐。15第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯2.中國大模型崛起筑基金融業升維(1)中國多模態大模型最新發展現狀跟蹤近年來，多模態大模型技術成為人工智能領域的核心研究

34、方向之一。與傳統的單模態模型相比，多模態模型通過融合文本、圖像、音頻、視頻等多種信息，顯著提升了機器對復雜場景的理解與生成能力。海外技術巨頭如谷歌、OpenAI 率先推出原生多模態模型 Gemini 和 GPT-4o，通過統一架構實現跨模態信息的深度融合。而國內以阿里通義千問為代表的多模態技術也取得顯著突破，尤其在中文場景優化和開源生態建設方面表現突出。具體而言，海外企業在多模態大模型領域起步較早，技術路線以“原生多模態架構”為核心。例如，OpenAI 的 GPT-4o 進一步強化了多模態推理能力，支持用戶通過自然語言指令實現跨模態任務調度，可以根據圖像生成描述性文本或基于文本生成圖像草圖。這

35、類模型的共性在于通過大規?？缒B預訓練，構建了模態間語義關聯的深度理解能力，為后續任務適配提供了扎實基礎。然而，其技術細節與訓練數據仍高度封閉，限制了行業生態的開放性發展。通義千問大模型序列(部分)全尺寸、多模態、多場景基礎模型QwenQwen1.5Qwen2Qwen2.5多模態模型高質量端側小模型生態端：云+開源原生多模態模型數據端：合成數據+數據生態通義千問大模型技術趨勢高性能、高可用、低成本Qwen-VLQwen2-VLQwen2.5-VLQwen-audio語音聊天音頻分析多語言分析讀懂不同分辨率、長寬比圖片長視頻理解視覺智能體多語言支持Qwen2-audioQwen2.5-audio

36、QvQQwen2.5-Omni2023 年 4 月發布2024 年 2 月發布2024 年 6 月發布2024 年 9 月發布2025 年 3 月發布端到端多模態旗艦模型Qwen2.5-MAX為目前旗艦版模型2024 年 12 月發布QvQ-Max為目前多模態推理模型大模型蒸餾參數降低+卓越性能架構優化訓練成本下降開源AI 小模型端側部署Qwen2.5-Omni 僅 有 7B 參 數，可在手機端部署和應用原生多模態大模型是指模型天然具備處理多模態輸入數據的能力，是當下一段時間大模型主要發展突破的重點Qwen2.5-Omni 實 現 了 文/圖/音視頻的跨模態理解、實時音視頻交互和自然流暢的語音

37、生成公共云是大模型技術發展和應用落地的優選路徑開源的并行探索生態是應用爆發和協同共治的必要條件截至 2024 年 5 月，通義千問：通過阿里云服務 9 萬家企業通過釘釘服務 220 萬家企業開源模型下載量突破 700 萬次合成數據是解決高質量訓練數據供給不足的突破口數據上云和 RAG 共同構成應用數據生態語音指令的遵循能力+音視頻協同理解能力訓練大模型應用合成數據RAG真實數據數據上云+圖 3：通義千問技術新趨勢數據來源：公開資料，眾安金融科技研究院16推動多模態大模型快速發展的背后，是算力基礎設施、數據資源整合能力與算法創新的共同驅動。在算力層面中國近年來持續加碼智能計算中心和高性能計算平臺

38、建設，支撐大規模預訓練與推理推送的算力資源需求，保障模型訓練的效率和穩定性。在數據層面多模態模型對海量異構數據提出了高質量、高多樣性、高對齊度的標準，促進數據治理、數據標注、數據融合等產業鏈環節的升級優化。在我國，通義千問通過模型的不斷更新迭代，在多模態和模型性能優化等方面實現了明顯提升，結合生態端的開源實踐和數據端的生態打造，通義千問實現了”全尺寸、多模態、多場景“+”高性能、高可用、低成本“的多模型應用與生態，重塑了傳統的人機交互方式，有望帶動商業模式的進一步突破與更新。其中 2025 年 2 月發布的 Qwen2.5-Omni 模型，通過“雙核架構+流式處理”技術實現了全模態實時交互。具

39、體而言，該模型將視覺、文本等不同模態的處理模塊解耦為獨立核心，同時通過流式數據管道實現模態間信息的動態融合。例如，在處理“根據圖片生成故事”任務時，視覺核心首先提取圖像語義特征，文本核心則基于特征生成連貫文本，二者通過共享注意力機制實現高效協同。這一設計不僅降低了多模態任務的響應延遲，還提升了模型在復雜場景下的穩定性。在性能表現上，通義千問的輕量化多模態模型 QvQ 刷新了多項任務紀錄。例如，其視覺推理模塊通過引入“鏈式思維（CoT）增強方法”，將數學問題分解為多個中間推理步驟，并結合視覺特征進行分階段求解。此外，通義千問的多模態開源生態覆蓋文本、圖像、音頻等全場景需求，已開源的Qwen-VL

40、 和 Qwen-Audio 模型支持開發者快速構建定制化應用。這種“全模態、全尺寸”的開源策略，顯著降低了多模態技術的應用門檻，推動了中文大模型生態的繁榮。17第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯在模型能力提升的同時，落地場景也將日益豐富。多模態大模型已被應用于智能客服、媒體內容生成、教育輔助、工業質檢、自動駕駛等多個領域，其中一些初步商用化的成果已顯現出良好的經濟與社會價值。例如，電商平臺通過多模態模型實現商品圖文生成、搜索優化與用戶畫像重建，極大提升了用戶體驗與平臺轉化率；從國際比較視角來看，中國多模態大模型的發展路徑在一定程度上體現了“技術自研+產業導向”的組合策略。與 Op

41、enAI、Google DeepMind 等企業以算法驅動為核心的路徑不同，中國科技企業往往采取場景牽引式發展模式，在特定任務上快速打磨模型性能，通過真實業務推動模型反饋優化，形成更具產業落地能力的技術形態。這種“任務驅動式”發展策略不僅縮短了模型從實驗室到應用的轉化周期，也幫助企業在市場中形成了特有的應用優勢。中國多模態大模型的發展也面臨若干挑戰：數據高質量跨模態數據的采集與標注成本極高，尤其在視頻、語音 等 模 態 中 仍 存 在 數 據 稀缺、樣本偏差等問題，影響模型泛化能力能力 模型在語義一致性、事實準確性推理邏輯性方面仍需進一步提升，當前一些模型在生成內容時仍存在 幻覺”現象，限制其

42、在高風險業務領域的廣泛應用資源模型規模不斷擴大帶來的算力成本和能耗問題，也引發了關于綠色 AI 和低碳訓練的思考盡管挑戰猶存，但隨著政策引導、產業協同與技術演進的持續深入，中國多模態大模型有望在未來實現新一輪的突破。政策引導：加強基礎設施與制度保障政府層面正在推動算力資源國家級統籌與跨區域調度機制，加快建設國家大模型開源社區和標準體系，支持關鍵技術聯合攻關。在算法層面越來越多的研究聚焦于統一模態表示學習、跨模態注意機制、視覺與語言協同建模等領域，不斷提升模型對現實世界語義關系的建模與泛化能力。18產業協同：構建行業專家模型與智能體系統企業層面，頭部科技公司持續深化行業合作，通過垂直場景優化模型

43、微調方式，逐步構建起一批“行業專家型”多模態模型，并推動其向具備商業閉環能力的智能體系統演進?？蒲型黄疲汗躁P鍵理論瓶頸研究層面，學界正加大對模型可解釋性、可控性和安全性的投入，推動跨模態推理、語義一致性約束等基礎課題研究，試圖解決模型“能看能說但不能理解”的關鍵痛點。(2)大模型時代金融保險業智能化轉型迎來新機遇在此發展背景下，多模態大模型為金融保險行業的智能化轉型帶來諸多啟示。金融與保險作為高度依賴數據與模型支撐的行業，具備天然的數據優勢和應用迫切性。傳統的金融風控、保險核賠、客戶服務等環節多依賴規則驅動與結構化數據分析，難以處理非結構化信息所蘊含的巨大價值。而多模態大模型所具備的圖文、語

44、音、視頻等多源數據理解能力，正好填補了這一能力空白，為建立面向未來的“多模態金融認知系統”提供了基礎技術支撐。具體而言，多模態模型在智能客服與銷售輔助場景中對提升用戶體驗有所助力。通過融合客戶語音交流、社交媒體文本、身份圖像等信息，模型可構建出更加真實全面的客戶畫像，實現對用戶意圖的精準識別與產品匹配。在當前，多模態大模型一般應用在理賠審核與欺詐識別等環節，通過圖像與語音協同分析理賠材料與事故現場信息，輔助判斷理賠的合理性并提供潛在欺詐風險的識別結果，提升審核準確率與風控能力。此外，對于保險中介機構或銷售渠道，通過文生圖、圖生視頻等多模態模型能力還被用于短視頻、圖文、音頻等營銷內容的批量生產，

45、為獲客與渠道運營效率的賦能。19第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯此外，隨著多模態大模型與業務融合的不斷深入，金融保險行業有望探索出更加智能化的運營與服務模式。通過 AI agent 進行自主分析問題、制定應對策略、與人類協作決策的能力，從而在客戶服務、風險管控、營銷策劃、流程自動化等方面實現實質性提升。這種“AI+人機協同”的業務新范式，有望重塑保險從銷售到理賠、從風控到再保的全鏈條流程邏輯，推動行業邁向以用戶為中心、以認知為核心的智能化新時代。當然，要實現上述智能化范式的落地，關鍵之一在于多模態大模型底層技術的不斷進步與升級。要求多模態大模型的技術演進從單一模態融合向跨模態統

46、一表征學習深度推進，此過程的核心在于構建共享語義空間以消除文本、圖像、音頻等異構數據的鴻溝。同時，還需要輕量化部署技術如稀疏激活架構（MoE）與動態剪枝進一步降低推理成本，結合邊緣計算實現設備端實時響應，使得金融保險行業得大模型在低算力環境下仍能保持高效性能。模型可信性建設行業數據共享機制建立增強模型訓練階段引入審計機制推理階段融入規則與人類監督部署階段加強風險緩釋真實、高質量樣本構建打破數據孤島增強輸出可解釋性、可追溯性增強其面向行業實際的泛化能力+穩定性安全性可控性從中長期視角出發，多模態大模型有望成為金融保險企業構建“數字智能中臺”的核心引擎。當前，金融保險行業普遍面臨數據分散、系統割裂

47、、模型難以遷移等痛點，制約了智能化戰略的縱深推進。而多模態大模型所具備的統一語義建模能力，能夠打通語言、圖像、表格、結構化數據之間的語義屏障，為企業構建具備語義理解、邏輯推理、知識生成與任務執行能力的智能服務基礎設施。依托這一基礎平臺，保險企業可快速實現產品問答、營銷話術生成、風險洞察、運營優化等多種能力的模塊化調用，讓實現“以模型為中心”的敏捷業務創新成為可能。20綜上所述，中國多模態大模型在基礎設施、算法能力與應用場景等方面正呈現出系統化發展趨勢，正在逐步構建起具有中國特色的多模態智能生態體系。對于金融保險行業而言，這一技術演進不僅提供了強大的賦能路徑，也促使企業重新思考未來的組織能力結構

48、、客戶服務策略與數據治理機制。多模態大模型不只是一個工具或平臺，它還將深刻地改變金融認知與決策方式，為保險行業打開一條通向“語義智能驅動”的高質量發展新路徑。在全球化競爭中，開源社區與國際標準輸出將是重要的一環，本土技術通過中文能力優勢與場景適配性向國際市場延伸，而算力國產化與軟件生態的協同突破將決定長期競爭力。未來，誰能率先構建起可控、可信、可持續的多模態智能中臺，誰就會有更大的可能在金融科技的下一輪競賽中掌握主導權。3.大模型前沿范式演進及行業啟示(1)大模型技術的用戶交互范式重構當前，大模型應用正在推動用戶交互范式發生根本性重構，其核心矛盾從“如何精準描述需求”轉向“如何高效傳遞意圖”。

49、傳統對話式 AI 要求用戶將模糊的需求逐步轉化為清晰的結構化語言，這種由人類思維轉譯為機器語言的“翻譯損耗”，在復雜場景尤其明顯。這一問題的本質在于交互界面未能有效貼合人類認知直覺，迫使用戶學習并適應機器的表達規則，顯著提高交互成本。展望未來，新一代交互技術逐漸接納非結構化的表達方式，例如通過大模型的上下文補全、語義推理與場景建模能力，實現碎片化意圖到明確任務鏈的快速轉化。這體現了底層交互邏輯的根本性變革：交互主導權從人類主動轉譯逐漸轉向 AI 主動解析。智能新范式傳統模式 信息載體單一 純文字產品說明書 PDF 條款文檔 靜態宣傳單頁缺乏情感共鳴和場景化表達難以適應當代用戶對“即時感知”和“

50、沉浸體驗”的需求通過整合語言、圖像、文本等多維度信息，能夠精準捕捉用戶意圖并生成個性化內容 跨模態融合 生動的圖像展示保險場景 音頻講述真實案例 視頻進行產品演示技術突破多模態語義融合技術信息融合：打通文本、圖像、音頻間的語義壁壘語義豐富：提取更精準、立體的用戶理解認知升級：彌補傳統模態的局限，增強理解深度21第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯進一步而言，技術融合的趨勢進一步推動了生態系統的深度整合，交互界面從單一信息入口逐漸轉型為多場景智能服務的中樞節點。橫向資源整合與縱向深度集成，使得單一接口能夠有效聯動多種服務，例如支付或醫療、保險等領域的綜合服務場景。交互界面變革的最終趨

51、勢，是界面與設備操作系統及硬件資源深度融合，形成“系統級全場景AI”能力，包括內存優化管理、語義搜索嵌入及芯片架構優化等，全面提升用戶交互體驗。這種交互模式進一步從被動響應轉型為主動預測，通過動態用戶畫像與場景預加載技術，實現服務的實時認知預測與高度個性化推薦。目前交互模式痛點意圖識別精確性不夠完善長尾需求容易被誤解跨平臺任務協同可能出現服務延遲或斷層個性化推薦與隱私保護之間的平衡問題仍未有效解決01020304隨之而來的變革是大模型在服務形態上的進化，由單純的信息檢索工具轉型為多模態服務中樞。當用戶提出寬泛請求時，AI 可主動協調跨模態數據（如文本到圖表再到代碼）、動態調用 API（本地資源

52、與云端協同分配），并根據設備感知系統自動優化服務組合，實現全面綜合的解決方案。這種技術變革打破了傳統工具鏈的壁壘，將 AI 升級為企業與用戶高效協作的“生產力中臺”。22(2)金融領域多智能體系統應用與演進前景人工智能技術加速演進，正在推動金融領域的智能化進程從單點突破走向多維系統擴展。多智能體系以集群智能、快速適應和高效決策能力為核心優勢，成為海內外金融機構在數據分析、風險管理與智能決策領域的當前熱門的探索方向之一。當前階段，多智能體系概念仍處于初步探索期，應用實踐普遍以單 agent 部署為起點。單智能體階段的主要任務，是在現有模型能力框架內，積累場景理解、任務執行與協同運作的經驗。隨著應

53、用實踐不斷深入，單智能體在覆蓋復雜業務需求時，逐步顯現出對推理深度與知識廣度的更高要求，促使行業同步關注底層大模型能力的結構特性。強化學習在這一體系中，主要發揮基于獎勵機制的路徑優化作用，能夠有效提升決策成功率，但不直接賦能新的推理能力或知識體系。因此，模型的實際滲透能力最終取決于基底架構設計、token 量規模及訓練數據的多樣性與泛化水平。這些基礎特性，成為多智能體系早期探索階段演進節奏的重要決定因素。三個層面的融合增強人機信任方面將通用大模型與行業專有知識相結合，建立針對性更強的“通才+專才”混合模型采用邊緣設備輕量化模型與云端重型模型的協同計算模式，優化服務響應效率引入因果推理機制，提升

54、 AI 決策透明度和可解釋性模型架構層面計算范式層面針對以上問題，技術發展正在模型架構、計算范式、增強人機信任三個層面走向融合發展。23第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯基于對當前大模型的基礎能力邊界的認知，行業實踐逐步將視角延伸至應用端的局部增強策略。金融機構開始探索通過引入高質量的領域“小數據”，結合模型蒸餾、數據蒸餾和模型微調等，以支撐特定業務場景下智能體的精細化適應與全流程優化。這種以垂直領域為導向的策略，使細分領域應用成為當前智能化演進的重要支撐方向。盡管小規模域性模型在總體泛化能力上與全尺度基底模型存在差異，但憑借對專業場景的高適配性，在特定業務模塊、細分產品線和專業

55、服務場景中展現出更高的智能適配性與部署可行性，推動金融行業智能應用從局部優化向體系化深化演進。這一局部增強路徑，不僅提升了智能系統在垂直細分市場中的響應效率，也為后續多智能體體系在復雜業務結構中的協同演進奠定了扎實基礎。在體系構建方面，多智能體系統由多個獨立決策的 agent 組成，依托協同互動、動態競爭與自適應機制，共同完成復雜環境下的智能決策任務。金融機構通常從單 agent 場景試點出發，逐步向多agent 協同演進，覆蓋數據分析、風險管控、智能交易與智能服務等核心領域，持續積累技術成熟度與運營協作能力，推動智能化水平穩步升級。面向未來，多智能體系統的發展趨勢將包括跨系統數據協同能力的提

56、升、分工與資源配置的智能優化，以及連續性微調與動態協作機制的深化。這一過程中，需同步打破數據孤島，貫通流程鏈路，完善通信協同與負載均衡機制，同時在經營機制與合規管理層面推進行業級系統優化，以確保智能體系的穩定演進與可持續增長。24二、新 技 術 驅動 成 本 急 速 下探，垂類大模型助推流程再造在過去的大模型發展周期中，高昂的訓練成本、復雜的運維要求以及推理階段對算力資源的持續消耗，曾是制約大模型規?；虡I落地的主要挑戰。然而，隨著模型結構創新、算法優化與系統調度技術的持續演進，圍繞訓練、運維與推理環節的成本正在實現系統性下探。以專家模型架構（MoE）、混合精度訓練、模型蒸餾與并行調度框架為代

57、表的新技術組合，正在顯著提升資源利用率與模型推理效率，為大模型的商業化應用構建起更具可行性的成本結構基礎。與此同時，面向具體行業場景的垂直大模型正逐步補充并優化通用模型的能力邊界，推動金融、保險、零售等關鍵領域在流程結構與服務鏈條上實現深度重構，并在效率提升的同時降低部署成本與算力資源消耗。通過構建更具行業適配性的模型體系，企業得以在核心業務環節中實現更精細的智能能力嵌入。1.大模型產業化三階成本曲線下探在金融企業推動基礎大模型落地應用的過程中，成本管理始終是決策者最為關注的核心問題。尤其是當大模型技術應用能力成為行業智能化競爭的關鍵變量時，如何以最低的資源代價換取最優的業務收益，就成為企業決

58、策者必須解答的命題。從行業實踐來看，當前金融企業在基礎模型應用上所面臨的成本結構主要由三部分構成：購置成本、推理成本以及持續運維成本，三者共同決定了技術部署的門檻與可持續性。25第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯從開發角度看，購置成本還包括圍繞模型構建的一系列應用系統的搭建，例如智能客服系統、風控建模平臺、合規審計助手等。這類應用往往需要定制化開發、跨部門協同，甚至需要引入外部技術服務商完成集成測試。以某頭部保險機構為例，在構建面向理賠流程的智能問答系統時，雖選擇了開源模型作為底層語言引擎，但在醫療術語本地化、數據加密協議適配、與原有理賠系統對接等環節上仍投入了超過數百萬的定制化

59、開發費用。值得注意的是，雖然開源模型在表面上顯得“零成本”，但其背后所依賴的工程開發與模型調優投入往往遠高于商業 API 的“即插即用”，尤其是在金融高度結構化和監管約束密集的場景下，這一差距更為顯著。(2)推理成本：運行業務量的彈性支出項而在基礎大模型完成部署進入實際運行階段后，推理成本迅速成為決定模型可用性與業務可擴展能力的第二大核心支出項。所謂推理成本，指的是模型在運行過程中所產生的實時算力需求及其衍生的帶寬、電力、冷卻、系統資源等全套運行費用總和。與一次性投入為主的購置成本不同，推理成本呈現出明顯的長期性、業務波動敏感性與資源負荷傳導性，其管理效率將直接影響模型整體投入產出比。(1)購

60、置成本：筑牢智能底座的前期投入購置成本是金融企業應用基礎模型的第一道門檻，也是資本投入最為集中的環節。這一階段的投入往往具有一次性、結構化、不可逆的特點，涵蓋硬件設施的部署、模型本體的獲取、以及面向具體業務場景的系統開發。對于本地化部署模式而言，企業需要采購高性能服務器、GPU/TPU 計算集群，同時承擔數據中心的建設或租賃費用，尤其在對合規性與數據安全性有高度要求的銀行、證券、保險等機構中，自建 AI 平臺往往是默認選項。在模型采購方面，企業可能面臨兩類選擇：0102API 調用模式直接通過 API 調用商業化模型，如 DeepSeek等，雖無需復雜部署，但需要支付持續的調用費用和服務訂閱費

61、本地化部署模式基于開源模型進行本地化適配與二次開發，如通義千問等開源基礎模型，企業可自由下載使用，但需投入大量人力物力完成數據適配、功能開發與業務集成，這也構成了另一個隱性成本26在中國金融行業中，許多中大型銀行、保險機構和證券機構出于數據安全、系統可控、合規審計等考慮，普遍選擇本地化部署模式運行大模型。這意味著企業需完全自擔算力運行所帶來的各類成本壓力。其中，GPU 集群運行的電力消耗成為推理階段最直觀的直接成本，而更大的隱性成本則來自于機房的冷卻系統、電源冗余配置、系統運維人力、軟件環境升級、網絡帶寬保障、負載均衡與容災架構等多項配套系統支出。明顯的長期性業務波動敏感性資源負荷傳導性管理效

62、率將直接影響模型整體投入產出比購置成本推理成本一次性投入為主VS持續投入相比之下，采用云平臺提供的模型即服務（MaaS）或軟件即服務（SaaS）模式，在推理成本初期具備明顯的成本彈性優勢。多數國內主流大模型廠商如 DeepSeek、阿里“通義千問”API 服務、騰訊“混元模型”等，均已推出基于 Token 計價的商業化推理服務。按公開定價標準，例如DeepSeek-R1的輸出費用16元/百萬tokens（含思考過程+答案），企業可按調用量自由擴縮，無需提前部署硬件或預留算力資源。然而，這種云端服務模型在中國金融應用中也存在一定邊界，特別是在核心高頻場景或計算強依賴任務中，推理成本往往會隨著調用

63、量急劇上升而快速積累，形成指數級的“Token成本爆炸”效應。具體而言，在如個人信用評估、反洗錢交易路徑建模、服務電話等金融機構日常高密度任務中，模型需連續處理復雜的邏輯鏈條、跨數據源語義融合與長文檔抽取請求，導致單次任務調用 Token 數遠超普通客服場景的平均水平。GPU 集群推理階段的成本機房的冷卻系統系統運維人力網絡帶寬保障電源冗余配置軟件環境升級負載均衡與容災架構直接成本隱形成本GPU 集群運行的電力消耗更多27第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯綜上所述，中國情境下的推理成本結構具有明顯的“部署模式分化”特征。在政策合規、安全可控與成本彈性之間取得平衡，已成為當前金融企

64、業智能化部署中的核心設計命題。通過精細化測算調用結構、分場景拆分運行策略并構建成本監測機制，金融機構有望在保障業務連續性的同時，建立更加可控、高效的模型推理體系。(3)運維成本：保障模型演進的持續投入在金融機構推動大模型應用的全過程中，持續運維成本作為繼購置成本與推理成本之后的第三類核心支出，正逐步成為 AI 投入是否具備長期可持續性的重要衡量指標。不同于一次性投入的硬件采買或按需增長的模型調用費用，持續運維成本主要由模型本體的持續優化、業務系統的長期打磨以及數據治理與合規的日常管理所組成，其支出模式具有結構復雜、更新頻繁、職責交叉等特征，極易被金融企業在初期規劃中低估，進而形成模型部署“短期

65、有用、長期失控”的隱性挑戰。模型微調從模型自身角度來看，持續微調已成為提升模型在垂直行業保持長期表現能力的剛性要求。金融行業數據更新周期快、行業術語更迭頻繁、政策邏輯高度動態化，大模型若長期不做優化，極易出現“知識滯后”“語義漂移”與“規則脫節”等問題，影響其對新語境的理解與應對。這類微調工作往往涉及數據工程、提示詞優化、模型安全性回歸測試等多個環節，需周期性投入工程與專業資源。更重要的是，考慮到國內多數云廠商在金融級模型服務中尚處于探索階段，調用定價機制尚未充分市場化，金融機構在大規模調用時常面臨成本上限不明、資源調度不確定、服務等級協議（SLA）彈性有限等運營不確定性。因此，越來越多的機構

66、開始采取“本地+云”的混合部署架構：將合規與頻繁調用場景轉向本地化運行，以保障安全與成本可控；而將外圍場景或試驗性功能留在云端，獲取快速上線與靈活調用優勢。難度，企業可將更多精力集中在業務創新和客戶服務上。28應用打磨應用系統的持續演進也構成了運維成本的另一重要來源。在模型部署初期，大多企業聚焦于核心模型能力的驗證與輸出準確率，但隨著模型逐步嵌入金融業務流程中，用戶體驗、前端交互、反饋機制、功能迭代等系統外圍環節的重要性迅速提升。例如，某大型保險機構將大模型用于構建理賠問答助手，引入更符合客戶話術的響應模板，并將高頻糾錯信息用于訓練集反向修正。整個優化流程周期近多個月，涉及產品設計、NLP 工

67、程、客戶關系三方部門協作，雖不屬于模型本體投入，但對最終業務價值實現具有決定性意義。合規治理數據治理與合規成本則是持續運維中最具復雜性與不可壓縮性的支出項。金融行業對客戶數據、交易數據、醫療信息等均存在高度敏感性要求，大模型在處理上述數據時，必須具備完善的數據脫敏、日志審計、訪問控制與加密存儲機制。此外，隨著監管對AI技術使用的透明化、審計化提出更高要求，模型調用行為必須具備可回溯性與合規性，輸出結果需經由人機協同審閱，特別是在風控、授信、反洗錢等關鍵場景。該類系統的建設成本可能會超過初始模型的調用費用，成為 AI 系統典型的需要治理補強的場景。為提升運維效率與分攤長期成本，已有金融機構正逐步

68、探索與 AI 廠商、科研機構構建聯合實驗室或持續共建平臺，通過行業知識標簽體系共建、調優數據資源共享、模型應用層組件協同開發等方式，既提升了模型對金融語境的深度適應性，也顯著降低了單家企業獨立承擔全部運維任務的邊際壓力。運維成本的三大構成與應對策略應用打磨模型微調金融行業語境高度動態（術語、政策、數據更新快）大模型需定期微調，避免“知識滯后”“規則脫節”需投入：數據工程、提示詞設計、安全性回歸測試模型嵌入流程后，前端交互與反饋機制成為關鍵示例：保險理賠問答助手引入高頻糾錯優化模板 多 部 門 協 作(產 品/NLP/客服)，周期長，工種多合規治理應對知識更新與語義演化支撐用戶體驗與業務適配確保

69、系統安全與監管一致性必須建立脫敏、日志審計、權限控制、加密系統場景如風控、授信、反洗錢，需人機協同審閱成本或高于初期預算模型調用，需要審慎規劃29第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯為提升運維效率與分攤長期成本，已有金融機構正逐步探索與 AI 廠商、科研機構構建聯合實驗室或持續共建平臺，通過行業知識標簽體系共建、調優數據資源共享、模型應用層組件協同開發等方式，既提升了模型對金融語境的深度適應性，也顯著降低了單家企業獨立承擔全部運維任務的邊際壓力。值得注意的是，持續運維不僅是技術工作，更是一種組織能力體現。國內部分金融機構正嘗試將模型運維能力納入信息科技部或數據治理部的職責體系中，配

70、套設立“模型使用登記制度”“模型表現評估機制”與“調用行為責任制”，推動從“技術驅動”向“制度保障”過渡。這種方式雖然初期建設工作量大，但有助于解決運維成本歸屬不清、調用行為不規范、模型責任不明等長期治理痛點。綜上所述，持續運維成本的本質是一種與模型生命周期并行的能力支出結構，決定了金融機構大模型從可部署走向可用、可控與可持續的進階能力。隨著模型能力平臺化、部署規范化與治理機制制度化的推進，金融企業應當在戰略層面明確持續運維作為一種“長期投入機制”進行資源配置與組織安排，確保 AI 投資能夠從“試點試用”過渡到“全面落地”，從而實現模型驅動下的業務穩態提升與智能化演進。在基礎模型的技術周期中，

71、金融企業所扮演的角色遠不止“使用者”這么簡單。事實上，越來越多的機構在技術與業務高度融合的趨勢下，正在逐步演化出“雙重身份”既是模型服務的使用者（User），也是基礎能力的開發者（Developer）。這種角色的切換并非僅僅是一種組織功能的變化，更是企業資源配置方式、能力建設路徑和長期價值觀的體現。當金融企業以“用戶”的視角參與基礎模型部署時，其核心訴求往往聚焦于成本控制與業務敏捷性。在此階段，企業通常尚未具備深度的 AI 研發能力，更傾向于通過外包、平臺服務或開源集成等方式快速落地應用場景。這一類企業的典型做法是以“SaaS+輕定制”形式完成模型部署，優先選擇云服務平臺的成熟產品，避免前期高

72、昂的硬件采購和系統搭建成本。這類“用戶型”金融企業所面臨的最大挑戰是場景適配性。一方面，基礎模型往往源于通用語料訓練，其輸出結果容易“貼標簽”但難以“理解業務”，這使得其在精細化金融任務中表現不佳；另一方面，在云服務架構下，企業往往無法觸及模型底層結構，因此缺乏對異常行為的解釋能力與優化手段。為緩解這一問題，許多機構逐步嘗試引入提示工程（Prompt Engineering）作為“業務適配器”，通過對提示詞結構的精細調控，引導模型輸出更貼合金融語境的答案。然而，當企業不斷積累模型調用經驗、掌握關鍵接口與流程后，部分組織將開始轉向“開發者”角色。這種轉變的核心特征是內部構建 AI 平臺、自主管理

73、模型生命周期，并圍繞業務痛點開發定制能力。開發者型金融企業往往具備技術團隊、數據處理能力和業務抽象能力，能夠通過構建“模型中臺”“模型倉庫”等體系結構，實現模型資產的沉淀與復用。從策略角度看，開發者型金融機構更強調生態整合與場景重構。30此外，由于其具備基礎能力構建能力，往往會主動對接金融行業的專屬數據工具與系統接口，例如與某金融機構的風控系統聯動構建支付異常識別機制，甚至引入政策法規數據庫對監管文件進行自動標注與解讀。以此為基礎，這類企業在模型功能設計上更強調“解釋性”與“合規性”，通過數據注釋、調用日志、行為溯源等機制建立“AI 治理中臺”，確保技術部署不僅能跑、還能管。值得注意的是，企業

74、從“用戶”向“開發者”的過渡并非一蹴而就，也不一定是所有機構的最優路徑。對于資源有限、業務模式偏傳統的中小機構而言，全流程自研反而可能帶來冗余投入與管理復雜性上升的問題。因此，更多企業選擇在“雙重角色”之間維持一種“策略平衡”：即在非核心場景中扮演用戶角色，以平臺即服務（PaaS）方式快速落地模型功能；而在核心能力建設上，如反欺詐、信用評估、智能投研等方面，則傾向于自建能力，以形成差異化競爭壁壘。這種混合模式也促進了產業鏈上下游的“協作共建”機制。例如，保險機構在智能核保環節中采用商用模型作為語義分析基礎，但在保單解釋、醫療數據脫敏等模塊上依然選擇自研方式，以規避數據外泄與模型誤判風險。更進一

75、步來看，雙重角色策略不僅是模型部署的成本平衡工具，更是金融企業塑造“數字能力資產”的關鍵路徑。通過持續積累業務場景的模型調用數據、微調日志與反饋閉環，企業能夠形成面向不同場景的“模型能力譜系”，從而在未來 AIGC 時代來臨時實現快速適配與靈活組合。比如，某大型金融集團通過在多個業務條線中部署文本生成與理解模型，最終構建起一個可統一調用的金融語言模型中樞，既支持人力資源的招聘評估，也支持財務部門的合同審閱，展現出“從技術到平臺”的系統躍遷路徑。由此可見，企業越早認識到這一角色演化的路徑，越能在成本結構的設計中實現“有的放矢”的部署策略，確保技術投入與業務成果之間形成穩定正向反饋循環。隨著越來越

76、多中國金融機構正將基礎模型能力建設納入戰略發展規劃，購置成本不僅體現企業對新一代技術趨勢的響應速度，更代表其在數據能力、算力能力和系統工程能力上的前瞻性布局。31第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯金融大模型的產業化進程本質上是技術適配性與行業特殊性相互作用的結果。從底層邏輯看，金融業務對模型的精準性、實時性、合規性要求遠高于通用場景，這決定了技術路徑必須從“通用能力外溢”轉向“場景深度定制”。2.垂類大模型推進行業智能化轉型(1)垂類大模型破解現實落地之困通用大模型在金融場景落地過程中的三大核心矛盾以及技術路徑應用打磨1.金融數據的異構性 VS 模型輸入格式的沖突國際廠商：傾向于

77、通過金融數據的預訓練和垂直領域知識注入來提升模型的專業性。國內金融保險機構：依托業務場景流量形成數據閉環，以“通用底座+場景插件”模式不斷優化。推動2.決策可解釋性需求 VS“黑箱”特性的矛盾3.合規剛性約束 VS 模型迭代靈活性的沖突三重核心矛盾技術路徑分化金融數據的異構性結構化交易數據非結構化文檔實時市場信號早期探索階段，機構普遍嘗試將通用大模型直接套用至金融場景，但很快發現金融數據的異構性與模型輸入格式的沖突，決策可解釋性需求與“黑箱”特性的矛盾，合規剛性約束與模型迭代靈活性的沖突三重核心矛盾。這種矛盾推動國際廠商與國內金融保險機構技術路徑分化。32金融行業大模型應用生態圖譜科技巨頭國內

78、頭部科技企業的戰略布局呈現出生態卡位與能力聚焦的深層博弈科技巨頭依托超級入口構建閉環生態通過用戶行為數據持續優化模型 場景滲透-數據積累模型迭代”的增強回路優勢：在財富管理、保險核保等場景中快速建立壁全劣勢：但也面臨場景泛化與專業深度的權衡金融機構頭部機構中小機構自主突圍路徑與技術廠商共建私有模型 強調數據資產保護與差異化能力借助 Maas 平臺以低成本試錯 但風險在于技術依賴鎖定專業廠商輕量化模型+垂直場景化切入聚焦長尾需求如投研報告生成、合規審查這種競爭格局揭示出行業底層邏輯場景理解深度與生態資源整合能力正在超越參數規模，成為新的競爭維度。行業專用模型的商業化落地面臨結構性挑戰，暴露出技術

79、理想與商業現實的鴻溝。數據治理層面，合規要求下的信息脫敏處理與模型性能需求形成根本矛盾。例如，信貸風控模型需解析用戶通話錄音中的情緒特征，但匿名化處理可能削弱語義理解精度，迫使機構在合規與效率間尋找平衡。技術-商業的價值閉環同樣執行挑戰，模型部署帶來的算力成本、運維投入與場景收益難以精確匹配，部分機構陷入“技術超前于業務”的困境。這些挑戰折射出行業核心命題大模型的商業化必須突破“技術可行”到“商業必要”的鴻溝。構成國內金融保險大模型生態格局的三類核心參與者科技巨頭、專業廠商與金融機構，正在基于自身稟賦走向各自差異化的發展路徑。33第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯未來競爭的核心將

80、聚焦于技術架構的深度適配能力與生態系統協同效能。需要特別指出的是，技術發展的戰略重心應從追求完全自動化轉向系統魯棒性驗證、長期運維成本優化，以及通過漸進式技術升級構建可持續的競爭優勢。多模態技術通過整合文本、圖表、語音等異構數據，正在重構金融分析范式：基礎數據處理由模型完成，人類專家聚焦戰略決策。邊緣計算與云端協同的架構在隱私保護與實時性間取得平衡，但復雜場景仍需云端算力支持。監管科技（RegTech）的內生化趨勢催生新型技術棧，規則引擎與語義理解的結合雖提升合規效率，但完全自動化仍需長期探索，并且考慮到系統穩定性及投入成本，完全自動化不應是唯一目標。產業分工的重構催生“技術層-中間層-應用層

81、”新型生態：底層廠商提供算力與基礎模型，中間層聚焦場景適配工具開發，應用層聚合垂直領域微調模型。這種解耦推動商業模式從硬件采購轉向服務訂閱1，但對機構的組織適配能力提出更高要求。從技術架構演進視角看，金融大模型的核心競爭維度已從單一模型性能比拼，升級為數據資產化運營2、分布式算力網絡3與動態合規嵌入三位一體的能力體系。多模態融合改變信息處理邏輯，端云協同重構基礎設施，聯邦學習突破數據孤島限制。這些技術演變標志著金融業進入新階段，大模型不再局限于效率優化工具的定位，而是通過重塑數據處理邏輯、風險控制體系與服務交互模式，成為驅動金融基礎設施系統性變革的核心引擎。場景價值的深度挖掘成為商業成功關鍵，

82、智能投研需打通“數據-模型-交易”閉環，保險科技依賴跨領域數據整合，支付清算需解決多模態信息處理難題。這些場景的共性在于，模型價值與業務流程重構深度綁定，脫離場景邏輯的技術堆砌難以持續。此外，監管適配與技術發展的動態平衡將長期影響行業進程。長期來看，只有在技術突破、場景深耕、監管適配與組織進化間找到平衡的企業，才能在智能化浪潮中占據主導地位。1.這種分層模式推動商業模式從CAPEX主導的硬件采購（一次性購買服務器、軟件許可）轉向OPEX主導的服務訂閱（按調用量付費、年度訂閱合約），機構可動態調整資源投入，避免技術迭代的沉沒成本2.主流金融場景（如風控、投研、核保等）的算法框架（Transfor

83、mer）已相對成熟，競爭差異化能力在于高質量數據集，算法精準度會因數據集的喂養而得以提升3.因為金融業務對低延遲、高并發、強穩定的要求更高，算力部署應從“資源堆砌”升級為“網絡化能力”(2)場景牽引下的垂類模型新生態343.智能運營從效率提升到流程重構人工智能自主智能體4與工作流5技術的發展經歷了從人工編排到智能化、自主化的演變。早期，企業主要依賴人工方式設計和管理工作流程，雖然在流程明確性和管理結構上有優勢，但在應對快速變化的市場需求時顯得靈活性不足。隨著大語言模型（LLM）的崛起，AI增強的工作流工具開始出現，提升了任務處理的智能化水平。然而，這些系統的編排仍需人工干預，未能完全實現自主決

84、策。近年來，第三代自主系統逐步登場，具備動態任務分解、實時路徑優化等能力，展現出更高的智能性和商業潛力。人工智能技術的演進路徑正從單點模型優化轉向系統化架構迭代，這一轉型的底層邏輯源于大型語言模型在產業實踐中暴露的核心矛盾：大語言模型基于靜態語料訓練的知識固化特性，與商業場景對動態實時決策的需求形成。當金融風險預測需整合突發市場信號，或醫療診斷需同步最新臨床指南時，傳統大語言模型的響應機制往往會面臨可靠性衰減，而檢索增強生成（RAG）通過外部知識庫的實時調用，本質上是在 AI系統中重建動態知識更新機制。進一步地，AI Agent 作為協調大語言模型、RAG 及其他模塊的操作系統，通過任務分解與

85、多工具調度，實現了從內容生成到問題解決的能力拓展。在產業落地層面，技術協同正在引發運營流程的漸進式重構。金融領域的實踐驗證了這一路徑：投研類 AI Agent 通過 RAG 抓取實時市場數據（如大宗商品價格波動、地緣政治事件），經 LLM 生成風險信號后，驅動自動化交易系統調整持倉權重。這一閉環將傳統投研中“信息采集-分析-執行”的線性流程加速為近實時響應，其核心價值在于通過動態知識迭代降低模型誤判概率，而非單純壓縮時間成本。但是，當前，AI Agent 在各行業的應用日益廣泛，但在實際落地過程中仍面臨多重挑戰。4.AI Agent5.Workflow35第一章 大模型精進降本提速，重構價值創

86、造底層邏輯針對上述挑戰，業界提出了多種解決方案。例如，通過引入模型推理和評估工作流，結合監督微調（SFT）和低秩適應（LoRA）等技術，以及可視化的多維模型評估工具，企業可以在部署前充分驗證 AI Agent 的性能，確保其在復雜多變的實際場景中保持高可靠性。在高風險決策管理方面，利用工作流工具，將復雜任務拆解為多個子任務，明確每個環節的權限和審批流程，減少人工審批疲勞，平衡操作效率與安全性。此外，通過智能體協作，設計合理的交互標準，確保在保障安全的同時提升用戶體驗，避免因頻繁確認導致的服務效率下降。采用可視化的模型評估和提示工程優化工具，展示 AI Agent 的決策邏輯，增強用戶對 AI

87、決策過程的理解和信任，特別是在醫療診斷等敏感領域。靈活配置監控策略，避免過度監控導致的成本增加和誤判問題，實現精準且經濟的監控。在專有網絡中完成模型定制和應用程序開發，結合可定制的內容治理規范和人工干預工具，確保數據安全，便于責任追溯，強化風險管控。設計全局熔斷機制，確保在系統故障時能夠迅速停止相關操作，防止損失擴大。展望未來，AI Agent 的發展將會愈加注重高質量數據集的構建和專有模型的微調，以確保其在實際應用中的精確性和適應性。通過結合大模型和特定場景的小模型，AI Agent 能夠在執行時保持較高的可控性和準確率。這種集成大規模的基礎模型與場景化微調的方式，將使得 AI Agent

88、在特定行業和任務中的表現更為精確，能夠在更加復雜和動態的環境中實現高效決策。同時，基于具體場景的專有模型微調能夠使 AI Agent 充分發揮其在特定領域的優勢，從而提高行業應用的效率。執行效果的評估與保障首先，執行效果的評估與保障是一大難題。AI Agent 在封閉環境中測試表現優異，但在復雜多變的實際場景中，執行可靠性存在不確定性。高風險決策的危險行為管理其次，高風險決策的危險行為管理也亟待解決。在處理涉及資金轉賬等高風險操作時，頻繁的人工審批可能導致審批疲勞，增加安全隱患。其他重點關注的問題此外，默認行為的安全性與用戶體驗之間的平衡、推理透明性、監控成本控制、責任追溯機制以及緊急停止機制

89、等方面，都是企業在應用 AI Agent 時需要重點關注的問題。36AI Agent 在復雜場景下的能力清進與技術適配路徑技術架構方向多樣化落地場景+場景復雜性提升+高動態環境挑戰要求推動高適應性+高容錯需求模塊化+靈活化架構+實時優化適配能力提升原因現狀AI Agent尤其是在金融保險行業等需要快速響應和處理復雜風險場景的領域，Al Agent 將扮演越來越重要的輔助決策角色。例如，金融交易和應急管理等場景中的復雜決策需求，促使了 Al Agent 在知識檢索精度與響應速度上的進一步優化，這一進程將推動 RAG(檢索增強生成)技術不斷突破其現有局限，實現知識獲取和處理的時效性和準確性的平衡，

90、滿足行業對實時決策支持的高度要求。案例AI AgentRAG效果金融交易+應急管理典型場景推動進一步推動實現優化響應速度+檢索精度RAG 技術突破現有局限“實時+準確”知識獲取和處理，滿足行業對實時決策支持的高度要求隨著 AI Agent 在多樣化場景中的應用，執行風險的管理和策略也將變得更加重要。隨著應用場景的復雜性增加，Al Agent 在處理實時信息、復雜決策和高動態的環境時，仍需具備強大的適應能力和容錯機制。在此過程中，技術架構將向更加模塊化、靈活的方向發展，以確保能夠實時根變化的環境進行優化和調整。37第一章 大模型精進降本提速，重構價值創造底層邏輯實時知識注入 2.架構協同層1.系

91、統層挑戰復雜性大幅上升輸出穩定性下降可能出現理解錯誤可能出現推理不一致3.安全合規層數據隱私合規壓力動態權限控制機制缺位+多任務同時執行+多源數據調度這一發展趨勢同樣促進了向量數據庫與邊緣計算技術的協同發展。通過將數據處理任務向網絡邊緣遷移，AI Agent 能夠在更接近數據源的位置進行實時分析，從而減少響應時間并降低數據傳輸的延遲。這種協同不僅提高了處理速度，還在一定程度上降低了對中心化計算資源的依賴，提高了系統的可擴展性和容錯能力。同時，隨著 AI Agent 技術的不斷成熟，LLM（大語言模型）的角色也會發生變化。從最初的知識存儲和信息獲取，逐漸轉向以語義理解和邏輯推理為核心的決策支持角

92、色。這樣，AI Agent 將不再僅僅依賴龐大的數據存儲，而是通過智能推理為行業決策提供支持，推動了行業決策的自動化和智能化。與此同時，隨著AI Agent多模態交互能力的不斷增強，其功能邊界也有望得到擴展。通過結合文本、語音、圖像等多種交互方式，AI Agent 能夠更全面地理解用戶需求和場景背景，從而提升其處理復雜任務的能力。這種多模態能力的提升，將使得 AI Agent 不僅能處理更多元化的任務，還能夠在復雜決策場景中表現得更為靈活和高效。隨著這些新功能的不斷加入，AI Agent 的應用場景也將不斷擴展，不僅僅局限于單一領域或任務，而是能夠在更加廣泛的行業中提供決策支持，推動行業全方位

93、的智能化轉型。然而，技術融合的進程也帶來了新的挑戰和潛在風險：38這些挑戰的根源，實際上來源于技術組件協同中的“能力代差”。不同技術模塊之間的能力差異，可能會導致協作時的效率低下，甚至發生功能上的沖突。為應對這一挑戰，企業需要通過動態權限控制、增量學習機制以及強化學習等方案來進行緩解。動態權限控制機制能夠確保在數據訪問、任務執行等過程中，只有具備相應授權的模塊和人員才能參與，從而保證系統的穩定性和合規性。增量學習機制則可以幫助 AI Agent 在長期運行中不斷自我優化，逐步提升其應對復雜情境的能力。這些技術手段將為 AI Agent 的落地提供有力保障，并確保其在快速發展的同時，能夠保持可控

94、性、準確性和合規性?？傮w而言，AI Agent 技術的未來發展將緊密圍繞高質量數據集和專有模型微調、技術融合、執行風險管理等多個維度展開。企業在應用 AI Agent 時，必須充分認識到技術的挑戰和風險，通過科學的策略和技術手段，推動 AI Agent 的智能化轉型，確保其在實際應用中的可持續發展。隨著這些技術突破的實現，AI Agent 將不僅成為決策支持的工具，更將成為推動行業創新和發展的核心力量。39第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察0202大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察404041第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察隨著以 ChatGPT 為代表的大

95、語言模型從實驗室探索階段逐步邁向商業應用，金融保險行業對其商業潛力的關注持續升溫。然而，截至 2025 年初，盡管行業對其寄予厚望，但要真正實現規?；涞?，依然面臨一系列關鍵挑戰。010203數據安全及合規我國金融保險機構在應用此類模型時需要嚴格遵循本土數據安全及合規高成本傳統高性能大語言模型普遍依賴海外高成本 GPU算力，給中小保險機構造成顯著經濟壓力，且增加了供應鏈的不確定性風險場景適配通用型大語言模型缺乏與保險行業場景深度結合的適配性，難以精準滿足業務需求，從而限制了技術落地的真正商業價值2025 年初以來，隨著 DeepSeek 和通義千問等國產大語言模型在成本控制與推理性能上的持續突

96、破，大模型的大規模商用逐漸成為現實。這一趨勢正促使金融保險機構重新評估數字化轉型路徑，并探索更廣泛、更深入的大語言模型應用場景。DeepSeek 系列模型和通義千問系列模型本土化低成本高性能滿足嚴格的本地化數據安全的需求，實現數據處理與算力資源的自主掌控適配國產算力，實現了數據處理與算力資源的自主掌控在多項性能評測中表現出色，并在部分指標上接近國際一線品牌的商用版本2025 年以前大模型在金融保險行業落地挑戰42然而，要使大語言模型在金融保險行業真正發揮效能，需要對業務流程進行深入細致的拆解，這需要同時具備對業務邏輯的深刻理解和對不同大語言模型的技術特性的準確把握，通過精準定位痛點環節，在不同

97、的場景中進行深入細微環節的大語言模型的適配及替代，實現技術與業務的無縫銜接，從而在特定場景中實現人機協作或智能化替代，提升整體業務效能。在大語言模型實際部署過程中，仍需采取小步試點的方式，確保落地的穩健性。另外，在大語言模型應用落地的過程中，需要謹慎關注并有效防范數據安全、AI幻覺、監管合規等問題，建立健全的治理體系及機制，只有確保安全、合規、穩定運行，保險行業的智能化轉型才能真正行穩致遠?；趪a大模型的技術突破，各大保險機構紛紛迅速接入低成本大模型，在前期大語言模型應用試點的基礎上，各大保險機構對大語言模型的商用實踐也從觀望期待變得更加理性和務實，更加傾向于從業務環節中的細節入手進行精準迭

98、代。目前，大語言模型賦能范圍已覆蓋保險業務價值全鏈條及中后臺管理的各個環節，已經解鎖且應用落地較為成熟的場景集中在銷售輔助、智能商業分析、智能質檢、代碼運維等多個領域，在提升運營效率的基礎上，實現了業務流程的智能升級。43第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察2022 年 11 月 30 日，隨著 GPT-3.5 的爆發以及隨后一系列大語言模型的快速涌現，使保險行業在業務運營和辦公場景中應用此類技術做好了充分的理論準備，并獲得了初步的實踐積累。2025 年 1 月，中國人工智能公司深度求索（DeepSeek）開源發布其多種參數模型，以“小模型實現大智慧”的技術以及本地化安全部署等特點

99、引爆行業，解決了大語言模型商業落地中的算力成本痛點，并在一定程度上為數據安全增加了保障，使得中小保險機構本地化部署大語言模型應用成為可能，讓大語言模型真正具備規?；逃媚芰?。隨后，阿里巴巴推出了通義千問輕量級系列模型，以 QwQ-32B 推理模型為例，該模型以 32 億參數的精簡架構，實現了與 DeepSeek-R1 相當的性能表現，尤其在數學推理、代碼生成和問題解決等領域表現優異。通義千問系列模型的設計注重降低部署成本，支持在本地環境中運行，適用于消費級顯卡，進一步降低了中小型企業引入人工智能技術的門檻。低成本、高性能的國產大語言模型相繼推出，為金融保險機構探索大語言模型的應用價值提供了更優

100、的技術選擇。大型金融保險機構進一步深化應用場景的布局，而越來越多的中小型保險機構也開始部署大語言模型，推動其在行業內的廣泛普及。2025 年初以前，國內外主流大語言模型（如 OpenAI 的 GPT系列、Google DeepMind 系列、文心一言、通義千問的通用大語言模型等）在大規模商用時面臨算力成本高、數據安全以及行業適配性不足等諸多挑戰。一、國 產 低 成本 大 模 型 的 突破，使其大規模商用成為可能算力成本高以 GPT-4 為例，其參數規?？蛇_數千億乃至萬億級別，在模型的訓練和推理過程中需消耗大量高性能 GPU 算力，導致企業應用成本居高不下。442025 年初，國產大語言模型在低

101、成本高效能上的突破，為上述問題帶來新的解決思路。由杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司（DeepSeek Inc.）研發的 DeepSeek 系列模型，以及阿里巴巴發布的通義千問系列模型，憑借開源開放、低成本高性能等優勢，為保險機構，尤其是中小型保險機構實現低成本技術升級提供了重要選項。與傳統的通用大語言模型相比較，DeepSeek 系列模型以及通義千問系列模型在部署成本和計算資源消耗方面具有顯著優勢，極大地降低了保險企業應用人工智能技術的門檻，使得包括中小型保險機構在內的各類企業，都能夠以可承受的成本引入先進的人工智能技術，推動其業務流程的智能化轉型。數據安全風險亦構成顯著合規隱患保險行

102、業的數據涉及敏感的個人信息和財務記錄，如采用云端的大語言模型服務，則需將數據上傳至第三方服務器，存在數據安全及合規性風險。例如，OpenAI 的隱私政策指出，用戶輸入的數據可能被用于進一步訓練和優化模型，若未明確選擇退出，則默認視為同意。這對于強調數據保密性和安全性的保險機構而言難以接受。行業適配不足通用大語言模型普遍缺乏保險行業的專業知識及術語訓練，直接應用時難以精準處理復雜的保單條款及理賠規則。同時，當時主流模型的訓練數據多以英文語料為主，對中文應用場景存在一定局限性。尤其是，閉源模型通常限制企業基于自身專有數據進行微調和定制開發，進一步限制了保險機構在模型適配方面的靈活性。45第二章 大

103、模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察1.國產算力適配確保數據安全合規DeepSeek 系列模型及通義千問系列模型本地部署與國產算力適配的突破，正在加速金融保險行業對大語言模型的本地化應用，使其在數據安全、算力成本和供應鏈穩定性上更具可行性。(1)完全本地部署保障數據安全及適用性DeepSeek 系列模型及通義千問系列模型均支持本地部署，這意味著企業可以在自己的服務器或私有云環境中運行模型，從而更好地控制數據安全和模型性能，最大限度地降低數據泄露風險，確保數據隱私和安全符合嚴格的法規標準。此外，這些模型還支持高度定制化部署。企業可以根據自身數據特征和業務需求，對模型進行定制訓練和優化，從而提升

104、在特定業務場景下的準確性和適用性。同時，借助本地部署方案，企業可以靈活調整計算資源，降低運維成本，進一步提升大語言模型的整體效能。(2)適配國產算力降本提升供應鏈穩定性在人工智能技術的部署過程中，算力是一個不可忽視的因素。傳統的大語言模型通常依賴于高性能的 GPU 服務器，不僅部署和運營成本高昂，而且在國內環境中，還存在供應鏈不確定性及對外部技術依賴的潛在風險。DeepSeek 通過自主研發的動態稀疏訓練架構和多模態算法，大幅降低了訓練和推理能耗。在保證推理精度的基礎上，DeepSeek 系列模型將訓練能耗降低至同類模型的十分之一，并首次實現了千億級大語言模型低成本商業化的可行性。此外，阿里巴

105、巴的通義千問系列中多個中小參數量模型在設計之初即考慮到注重推理效率與資源適配，具有較低的顯存需求，從而進一步降低了中小型保險企業應用先進大語言模型技術的硬件成本。46數據來源：DeepSeek-R1：Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning 66.https:/ 和通義千問系列模型等國產大語言模型的算力需求正獲得更多本土企業的支持。海光信息、華為昇騰等國產芯片廠商的最新技術已能高效適配這些模型，顯著降低對進口高端 GPU 的依賴。國產芯片的引入不僅緩解了算力供應問題，也提升了大語言模型技術的自主可

106、控性，同時降低保險機構應用人工智能的門檻，為行業提供更穩健、可持續的技術支持。2.低成本高性能破解行業成本難題DeepSeek 系列模型及通義千問系列模型國產大語言模型的高性能與低成本突破，使得大語言模型大規模商用成為可能。過去，特別是對于中小型保險機構而言，高昂的算力及部署成本限制了行業智能化發展的廣度與深度。然而，DeepSeek-R1和通義千問系列模型（以QwQ-32B模型為例）的推出，憑借媲美國際主流模型的推理能力，以及大幅降低的計算資源消耗，使大模型在保險行業的大規模商用變得可行。同時，借助輕量級架構、國產算力適配及本地化部署方案，這些模型不僅降低了企業的初始投資與運維成本，還賦能保

107、險機構更積極低成本的場景應用探索，從而推動更快速的大語言模型的落地應用。圖 4：DeepSeek 模型性能展示79.896.396.690.693.458.771.575.762.160.059.197.396.494.390.090.290.891.887.485.288.549.248.936.841.642.0Accuracy/Percentile（%）AIME 2024CodeforcesMATH-500MMLUSWE-bench VerifiedGPQA DiamondFigure 1|Benchmark performance of DeepSeek-R1（Pass1）（Perce

108、ntile）（Pass1）（Pass1）（Resolved）（Pass1）020406080100DeepSeek-R1OpenAI-o1-1217DeepSeek-R1-32BDeepSeek-V3OpenAI-o1-mini79.272.663.639.247第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察(1)國產模型多項指標比肩國際一線品牌DeepSeek-R1 在數學、代碼、自然語言推理等任務上，性能比肩 OpenAIo1 正式版7，而 QwQ-32B 模型在數學、代碼及自然語言推理任務中實現了媲美 DeepSeek-R1 滿血版的性能。DeepSeek-R1 在數學、代碼和自然語言

109、推理任務中的表現非常出色，其在 AIME2024 測試中 Pass1 得分達到 79.8%，在 MATH-500 測試中取得 97.3%的成績，并在編程任務中以2029 的 CodeforcesElo 評分遠超 96.3%的參賽模型。此外，在 MMLU、MMLU-Pro 和GPQADiamond 等知識測評中，DeepSeek-R1 分別獲得 90.8%、84.0%和 71.5%的分數，創意寫作、一般問答、編輯、總結等任務中也有優異表現，整體性能與OpenAI-o1正式版不相上下，從而大幅降低了中小型保險企業在技術實現上的成本。數據來源：通義官方博客 QwQ-32B:Embracing the

110、 Power of Reinforcement Learning8 7.https:/ 5：QwQ-32B 模型性能展示Accuracy/Percentile（%）AIME24LiveCodeBenchIFEvalBFCLLiveBench（24.08-25.02）020406080100QWQ-32BDeepSeek-R1-671BOpenAI-o1-miniDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BDeepSeek-R1-Distill-Llama-70B63.465.953.857.557.283.983.384.879.372.566.460.362.849.353.57

111、3.171.659.157.954.679.579.863.670.072.648而阿里云通義千問團隊推出的QwQ-32B 模型則是一款僅具320億參數的推理模型，在數學推理、代碼生成和通用問答等方面實現了“質的飛躍”，在 AIME24、LiveCodeBench 等權威評測中，其成績已接近滿血版 DeepSeek-R1。此外，通義千問系列模型還集成了智能體（Agent）能力，能夠在使用工具時對推理過程進行動態調整，從而顯著提升了模型在復雜任務中的靈活性和適應性。(2)低成本接入引發險企更積極模型試點DeepSeek 與通義千問系列模型通過采用創新的架構設計和訓練策略（包括強化學習和模型蒸餾）

112、，大語言模型部署所需的計算資源、硬件成本與運營費用，為中小型保險企業以較低投資啟動大語言模型應用提供了切實可行的路徑；同時，這些技術進一步提升了模型的推理能力和業務效率，有力推動了保險行業的智能化轉型。過去兩年，大語言模型的購買和部署成本普遍以數百萬元甚至上千萬元計，主要原因在于大語言模型對算力和存儲資源的高要求，只能由實力雄厚的超大型企業或付費能力強的機構承擔。相比之下，DeepSeek 和通義千問系列模型在架構和訓練策略上進行了創新優化，大幅降低了算力消耗和使用成本，為保險行業規?；渴鸫笳Z言模型打開了經濟可行性。大幅降低硬件部署及使用成本在硬件部署的節省方面DeepSeek 系列模型及通

113、義千問系列模型提供 7B、32B 等輕量級模型選擇，及對中低端硬件的適配，大幅降低了硬件部署成本，使中小保險機構也能以相對合理的成本啟動大語言模型應用進程。在使用成本節省方面DeepSeek 系列模型及通義千問系列模型通過其各自的技術突破，大幅壓降了使用成本。其中，DeepSeek-R1 模型 API 調用價格僅為前期同類模型的約 1/10，大幅降低了開發者的使用門檻，北京大學發布的白皮書指出 DeepSeek-R1 每百萬 Token 的推理成本低至 0.14 美元，不足行業典型水平的十分之一。而阿里通義團隊的兩階段大規模強化學習優化，僅用約 1/20 的參數量，就達到了滿血版 DeepSe

114、ek-R1 相當的推理水平，推理成本僅為DeepSeek-R1 的 1/10。49第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察引發更積極的大模型應用嘗試對金融保險行業而言，DeepSeek 以及通義千問系列模型的低成本不僅降低了部署和運維開支，同時也降低了保險機構探索智能化升級的門檻。低成本讓中小企業也能有底氣進行大語言模型應用的“快速試錯”。在保險的新產品開發、精準營銷策略或反欺詐檢測等高頻場景中，企業可以借助 DeepSeek 與以及通義千問系列模型在小范圍內嘗試不同策略，通過模型迭代來快速發現最優方案，而不必擔心“燒錢”或算力不足的問題。更快速的業務創新周期DeepSeek 和通義千

115、問系列模型的應用正在降低保險機構引入大語言模型的成本門檻，并優化成本結構。一方面，訓練與推理的能耗和硬件開支大幅降低；另一方面，得益于開源和本地部署模式，軟件許可與數據使用成本趨近于零。這使保險機構能夠將節省的預算投入業務創新，而不再受高昂算力成本的制約。隨著低成本大語言模型的持續成熟，保險行業對大模型的投資回報率（ROI）將顯著提升，加速全行業的智能化升級進程。更廣泛的應用場景覆蓋DeepSeek 和通義千問系列模型本地化部署與蒸餾模型策略令后續的維護更加簡單。保險機構可以在內部服務器或國產卡上平穩運行模型，遇到模型更新或業務需求變動時，也可快速完成升級和再訓練，無須依賴第三方云服務或海外算

116、力資源。這樣有助于企業從長期維度上實現更可控、更經濟的大語言模型能力拓展。更靈活的維護及升級部署與算力成本降低后，大語言模型應用可以從原本局限于“大型客戶服務系統”或“高端金融風險評估”的高門檻領域，擴展至更多細分環節。例如，自動化的保單信息匹配、理賠文件審核、保險產品的交叉銷售策略制定等，這些原本較瑣碎且需要人工干預的業務，如今都可能因低成本大語言模型技術獲得升級。50因此，選擇和應用大語言模型時，必須根據具體業務需求，評估模型的特性與行業需求的匹配程度，以確保其在實際應用中發揮最大效能。3.中文語義優化適配保險多種場景作為高度數據驅動的行業，金融保險領域涉及海量的非結構化數據，包括文本記錄

117、、語音交互、影像資料及復雜合同文件等，核心業務環節如承保、理賠、風控及客戶服務，都高度依賴數據分析、模式識別和智能決策。非結構化數據的解析是大語言模型的強項，因為這些模型通過在大規模、多樣化的文本數據上進行訓練，能夠捕捉語言的復雜模式和語義關系，從而有效處理和理解非結構化數據，如文本記錄、語音交互和影像資料等。然而，要使大語言模型在金融保險等特定行業中成功應用，必須具備高度的行業適配能力。這是因為不同的大語言模型在架構設計、訓練數據和優化目標上各有側重，導致其在處理特定任務時表現出不同的優勢和局限性。DeepSeek 系列模型與通義千問系列模型在保險機構行業適配性上各具優勢，為保險行業提供了更

118、加靈活的智能化解決方案。其中，DeepSeek 系列模型在中文語義理解方面進行了針對性優化，顯著減少歧義，特別是在合規審查、理賠風控等對精準度要求極高的場景下，展現出強大的業務適配能力。此外，DeepSeek 具備蒸餾小模型的能力，能夠針對不同的業務需求，壓縮模型規模，使其更適用于特定場景，提高運行效率的同時降低算力消耗。這使得保險機構可以靈活選擇適合自身業務的模型版本，實現高效能與低成本的平衡。而通義千問系列模型則在本地化部署方面具備明顯優勢，能夠無縫嵌入保險機構原有的 IT 系統，降低企業的技術改造成本，確?，F有業務流程與 AI 技術的順暢融合。此外，通義千問系列模型具備智能體（Agent

119、）能力，能夠根據實時業務需求動態調整推理過程，在復雜任務處理上展現出更強的適應性。無論是在欺詐檢測、風險評估，還是智能理賠、客戶服務等高頻場景，通義千問系列模型都能通過強化學習優化策略，提高模型在長期業務應用中的穩定性與決策精準度。51第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察當前，保險行業對 DeepSeek 系列模型與通義千問系列模型的應用已呈現出細分化趨勢。根據官方發布的參數對比，DeepSeek-V3 定位為通用型大語言模型，旨在滿足廣泛的商業和研究需求。它在自然語言處理、多語言處理和常規自然語言理解任務中表現出色，追求高性價比。DeepSeek-V3更適合處理通用的客戶服務、市

120、場營銷和理賠審核等任務，適用于日常運營中需要高效和準確處理大量客戶數據的場景。而 DeepSeek-R1 及通義千問系列模型則定位于推理大模型，更適合處理復雜的推理任務，如風險評估、欺詐檢測及復雜案件的決策支持。52DeepSeek 是國內首個開源的輕量級國產大語言模型，基于其“開源、靈活、低成本、高效能”的技術優勢迅速引起廣大消費者及各行各業的廣泛關注。DeepSeek 開源以來，僅用了 7 天即達成 1 億用戶，創下史上最快紀錄，遠超其他科技產品。而ChatGPT 用時 2 個月才達成 1 億用戶。截至 2025 年 2 月 1 日DeepSeek APP 日活用戶突破 3000 萬，超過

121、 ChatGPT 目前日活（以 5200 萬計算）的一半。據多方輿情分析顯示，截至 2025 年 2 月 24 日，阿里云、華為云、騰訊云以及三大運營商等巨頭先后接入 DeepSeek，部分地方政府也接入DeepSeek，拉開本地配置浪潮。隨著大語言模型技術的快速發展，保險行業也在積極接入 DeepSeek 系列模型，并進行落地應用嘗試，以提升運營效率和智能化水平。1.險企加速 AI 中臺升級或模型啟航自 2024 年 12 月份 DeepSeek-V3 模型發布，尤其是 2025年 1 月份 DeepSeek-R1 模型發布以來，保險機構接入進程迅速加快，尤其是 2 月份進入集中接入期。截至

122、 3 月 9 日，據不完全統計，已有30家保險機構接入，涵蓋各類規模的保險機構，以及集團、財險、壽險、再保險、資管等各個類型的保險機構。整體來看，大型保險機構較早布局，而部分中小型保險機構也迅速積極接入，另有部分中小保險機構密集開展技術調研，確定試點應用場景，并陸續進入招投標采購環節。保險機構在接入 DeepSeek 時呈現出兩類主要模式。部分中大型公司將 DeepSeek 接入原有大語言模型底座，根據DeepSeek 的優勢，通過測試后將其應用于更加適配的生產場景，實現智能化升級；部分中小型保險機構則利用 DeepSeek低成本、高性能的特性，首次引入大語言模型，在已經相對成熟的應用場景進行

123、嘗試，另外，對于新應用場景，也有中小保險機構的策略是先接入，再在實踐中探索和推進應用。二、保 險 機 構快 速 接 入 大 模型，當前應用聚焦于內部提效53第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察當前，保險行業對 DeepSeek 的應用仍處于早期落地階段，保險機構主要將其應用于內部提效場景，而在直接面向客戶的交互領域仍保持謹慎探索。根據公開信息據不完全統計，從整體來看，目前接入 DeepSeek 的保險機構主要將 DeepSeek 應用于內部辦公、營銷領域以及運營領域，其中內部辦公應用場景最多，其次為營銷場景，再次為運營場景。在內勤辦公場景中，目前已接入的部分公司中，應用主要涉及 8

124、 個細分場景，其中最主要的應用場景為內勤問答，另外也有應用于流程優化、代碼運維、文檔編輯、數據解析、AI 生成等環節，優化日常工作效率。在營銷客服場景中，目前已接入的部分公司中，應用主要涉及 8 個細分場景，其中應用最多的場景銷售輔助、客戶服務，也有保險機構將 DeepSeek 應用于保單雙錄等場景，運用 R1 推理模型，為用戶提供保險雙錄操作建議，或者將其集成至 APP，以優化客戶使用體驗。在運營領域的應用相對較少，主要為 4 個場景，主要應用方向為智能核保、理賠陪練、理賠質2.提效場景先行客戶交互謹慎探索圖 6：險企現階段 DeepSeek 應用盤點資管現階段 DeepSeek 應用盤點注

125、：顏色深淺代表應用次數，顏色越深應用次數越多資管公司智能檢紊數據解析數字員工智能問答要素提取保險現階段 DeepSeek 應用盤點營銷領域保險雙錄Al 外呼銷售輔助客服輔助運營領域理賠陪練條款審核智能核保理賠質檢代碼運維條款解析日程管理Al 生圖內勤問答流程優化文檔編輯數據解析內部辦公數據來源：公開資料，眾安金融科技研究院，數據統計截至 2025 年 3 月上旬54檢、產品開發領域。其中，在核保環節，當前使用方法為，基于客戶醫療報告的多維度解讀，利用DeepSeek 快速分析個體風險特征，輸出核保建議，顯著縮短核保周期；在產品開發領域，當前主要用于條款審核，利用大模型重構保險條款，對歧義、缺失

126、條款進行消解或補全；助力提升保險業務的自動化程度。資管公司也積極接入 DeepSeek 模型，并展開應用探索。其中，大型保險資管公司對 DeepSeek的應用相對較深入，并已拓展至投研領域。例如，某大型國有保險資管公司已將 DeepSeek 接入多個數字員工場景，包括路演會議、人力資源、公司治理、另類投資等領域，并推出集模型體驗與數字員工孵化于一體的智能工坊，構建全方位智能生態體系；中小型保險資管公司仍在初期探索階段，主要用于智能問答、要素提取、智能檢索、數據提取等任務領域，輔助內部員工提高數據分析和投資研究的智能化水平。業務內容決定了大語言模型嘗試的切入方向的差異，保險業務側重內部運營和銷售

127、支持，而保險資管公司則更注重數據挖掘與智能投研。目前，保險機構已經將 DeepSeek 應用于極為細分具體場景，并產生了較好的效果，未來仍有廣闊的場景供保險機構進行探索，進一步提升智能化水平。55第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察例如，BI可視化能力的增強，使數據分析和業務洞察更加直觀，進一步貼合實際業務需求，推動企業決策方式的升級。同時，在營銷領域，通過大語言模型的賦能，代理人能夠隨時隨地生成個性化營銷素材，顯著增強營銷觸達能力。當前，大語言模型在保險行業應用仍處于初步探索階段，通過場景化驗證、知識庫搭建、系統集成的三階段路徑，實現更好的提升營收、降本增效、優化客戶體驗和強化風

128、險管理的效果。三、大 模 型 持續 迭 代 細 微 環節，降本增效實并現智能升級大語言模型的應用，本質上是企業在深刻理解原有業務領域的基礎上，將傳統業務流程進行更精細的拆解，并定義其中高度標準化或重復性的場景，通過精準定位痛點環節，引入大模型及其他智能化技術進行自動化替代，不斷深入迭代優化流程。一方面，它通過智能化手段提升現有業務流程的效率，使傳統流程更加精準、高效；另一方面，它在應用過程中也往往帶來意想不到的增量價值。56從大語言模型的場景落地探索路徑上來看，保險機構優先選擇在容錯成本較低、決策干預門檻較小的輔助性業務場景展開，通過低敏感度流程的反復試點，建立模型調試與反饋機制，為后續向高復

129、雜度核心業務的拓展奠定實踐基礎。經過對大模型目前在保險領域的典型應用的盤點，其賦能范圍已覆蓋保險業務價值全鏈條及中后臺管理的各個環節，并正逐步深入更多細分場景，優化各個關鍵節點。從保險價值鏈來看，大語言模型典型的應用場景包括，保險銷售、核保出單，客戶服務以及理賠辦理各個環節，在產品開發領域，大語言模型也有望做出知識庫，替代其中部分簡單重復性工作；從內部辦公研運來看，大語言模型可以賦能決策支持、審計內控、IT研發及運維管理，辦公助手等領域。圖 7：AI 智變重構運營新范式數據來源：公開資料，眾安金融科技研究院員工問答助手編寫日報起草/審閱法務會議紀要合規文檔自助服務機器人9.辦公助手保險價值鏈營

130、銷素材生成營銷物料審核AI智能策略推薦保險產品推薦中后臺管理產品需求挖掘產品形態設計產品精算定價項目管理場景質量測試場景實施運維場景代碼研發場景制度合規性批量審查產品條款審核政策文件解讀生成審計建議審計報告生成智能數據分析chatBI 分析助手非結構化數據分析提煉關鍵洞察生成理賠建議欺詐風險控制AI 智能語音客服AI 智能文字客服AI 坐席輔助識別非結構化信息自動與核保要求匹配結合 RPA生成核保建議4.服務5.理賠6.質檢3.承保2.營銷1.產品6.決策支持7.審計內控8.IT 研發運維管理AI 智能質檢AI電話營銷數字人營銷57第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察1.現階段大模

131、型典型業務應用場景從保險價值鏈來看，大語言模型典型的應用場景包括產品開發定價、營銷輔助、承保自動化、客戶服務、理賠自動化、智能質檢等；其中重點應用場景包括智能客服、智能質檢、營銷助手、智能快賠等。(1)產品碎片化保險動態定價及條款審核目前，大語言模型在產品精算領域的國內應用尚處于探索階段。已有部分保險機構嘗試將其用于產品開發和定價環節，例如在產品規則檢驗、責任拆分與落庫、理賠數據結構化、碎片化產品的動態定價等場景中進行實踐探索。但整體來看，其在精算環節的落地仍處于初期試點階段，未來具備廣闊的應用拓展空間。國外在該領域的實踐也值得關注。根據美國精算師協會與英國精算師協會的調研，部分英國與美國的保

132、險機構及研究機構已開始應用大語言模型優化精算流程，提升風險評估、產品定價與市場預測的準確性，從而擴展可承保人群和業務邊界。其中，財產保險在應用人工智能技術方面的普及程度顯著高于其他險種。依托大語言模型對非結構數據的分析能力以及推理能力，精算師可以更加便利的分析多模態的客戶數據，并根據歷史數據進行智能化的情景分析與壓力測試，從而更好的研發適合更匹配市場需求的產品，更好的模擬極端情境下的長期風險評估，為保費定價、資本管理提供科學支持。更好探測客戶需求，開發更多需求適配的產品。保險產品同質化問題，不僅困擾著中國保險行業，也讓全球保險行業感到力不從心。隨著大語言模型的廣泛應用，這一局面未來有望迎來轉機

133、。借助大語言模型技術，大語言模型可幫助保險機構分析大量非結構化數據，如醫療記錄和客戶反饋，從而有望提升探測客戶的偏好、需求和痛點的效率，為打造更加個性化、差異化、豐富和市場需求的產品奠定了基礎。這為設計全新的保險產品或優化現有產品的保障范圍、條款內容及費率結構提供了更多可能性與靈活性。智能化的情景分析與壓力測試，為保險定價等提供科學支持。此外，大語言模型還能模擬不同的風險場景，為精算師提供更全面的風險評估支持，并優化定價策略。在保險產品開發過程中，精算師需要評估不同宏觀經濟條件、市場波動及政策變化對產品的影響。傳統上，精算師依賴大量的歷史數據進行風險評估和費率設定。然而，當面對那些帶有獨特風險

134、特征的新型保險產品時，這種方式卻常常陷入“無米之炊”的困境。大語言模型通過訓練，根據歷史數據模擬大量潛在場景，生成反58映現實世界場景的數據，為保費定價、資本管理提供科學支持。例如，美國精算師已經在利用人工智能模擬氣候變化的長期影響，而未來的應用可能會更進一步，將更多社會和治理因素納入風險評估中9。(2)營銷場景提升觸達效率精準匹配需求在營銷領域，大語言模型能夠分別在線下代理人展業場景以及線上營銷場景中，幫助代理人及公司公司精準推薦客戶、制定個性化的營銷策略，還能優化客戶管理流程，從而吸引更多客戶，提高成交率，帶來保費收入的穩步增長。代理人展業場景：營銷輔助及培訓輔助在代理人展業場景中，大語言

135、模型不僅幫助銷售團隊從海量客戶數據中洞察需求，提供個性化營銷內容，還通過模擬真實對話場景提升銷售人員的專業技能。此外，借助自然語言理解、多模態生成和計算機視覺等先進技術，大語言模型能夠快速生成高質量的營銷素材及代理人形象設計。這種智能化解決方案不僅節省了時間和成本，還增強了客戶的接受度和信任感，為企業創造了更大的市場價值。營銷輔助：聯結客戶的“智慧橋梁”在營銷輔助方面，大語言模型可以幫助銷售團隊從數據中洞察客戶需求，并提供創意化的營銷支持。它通過分析海量客戶數據，包括在線行為、歷史交易記錄以及興趣偏好，構建出全面立體的用戶畫像。這些畫像不僅幫助保險機構精準識別目標客戶，還能根據歷史數據預測客戶

136、最可能感興趣的產品，從而為銷售人員提供精準的決策支持。當客戶提出疑問時，銷售人員可以快速依托大語言模型智能查詢相關的保險條款、政策解讀或經典案例，并給予快速、清晰的答復。這樣的即時響應不僅展現了銷售員的專業水平，也增強了客戶的信任感，同時大幅提高了營銷效率。此外，大語言模型通過分析海量市場數據，優化客戶接觸策略，幫助保險機構更高效地分配銷售資源，讓每一份營銷預算方案都更有價值。在營銷輔助方面，大語言模型可以幫助銷售團隊從數據中洞察客戶需求，并提供創意化的營銷支持。它通過分析海量客戶數據，包括在線行為、歷史交易記錄以及興趣偏好，構建出全面立體的用戶畫像。這些畫像不僅幫助保險機構精準識別目標客戶，

137、還能根據歷史數據預測客戶最可能感興趣的產品，從而為銷售人員提供精準的決策支持。當客戶提出疑問時，銷售人員可以快速依托大語言模型智能查詢相關的保險條款、政策解讀或經典案例，并給予快速、清晰的答復。這樣的即時響應不僅展現了銷售員的專業水平，也增強了客戶的信任感，同時大幅提高了營銷效率。此9.https:/contingencies.org/generative-ai-applications-for-actuaries/59第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察外，大語言模型通過分析海量市場數據，優化客戶接觸策略，幫助保險機構更高效地分配銷售資源，讓每一份營銷預算方案都更有價值。培訓輔助

138、：量身定制的“銷售訓練營”過去，保險機構的培訓模式像是在搭建“一刀切”的流水線，依托既定架構對銷售人員進行分級分類，再給各個類別的銷售人員培訓不同的內容。然而，隨著銷售隊伍日益年輕化，這種“傳統大鍋飯”式的培訓正逐漸失去吸引力。年輕銷售員需要的并非單一的理論，而是更貼合實際、更有針對性的技能提升。比如，新招募的業務員常常面臨困惑：我到底需要學習什么？公司提供的內容是否對我的發展有幫助？大語言模型等大語言模型通過定制化設計培訓課程，精準識別每位業務員的薄弱環節。借助大語言模型，銷售人員能夠模擬與客戶的真實對話場景，例如：面對挑剔客戶如何化解疑慮、面對猶豫不決的客戶如何推動成交。通過這些互動，業務

139、員不僅能提前練習應答策略，還能更深入地掌握溝通技巧和說服能力，從而在實際銷售中如虎添翼。素材生成：智能生成海報及代理人形象在傳統營銷海報制作中，文案策劃、設計排版和視覺調整往往需要多個團隊協作，流程冗長且效率受限。大語言模型結合自然語言理解、和多模態生成技術，使營銷人員僅需輸入一句話和一張圖，即可快速生成高質量海報，大幅降低創作成本并提升內容多樣性。此外，它還能借助人臉識別、姿態估計及風格遷移技術，確保品牌人物形象在不同營銷場景中保持一致，增強視覺連貫性。例如，自動生成人物“兒童-青年-老年”不同階段的形象，使品牌宣傳更具沉浸感。相比傳統方法需要數天才能完成少量設計，大語言模型可在一天內高效產

140、出 1000+張風格統一的營銷形象，顯著提升生產效率。同時，大語言模型還能自動識別手繪草圖，并結合計算機視覺和深度神經網絡優化圖像結構，僅需 2 分鐘即可完成手繪到海報的轉換，而傳統方法通常耗時 0.5 至 1 個人工日。這一能力提升了創意產出的靈活性，使營銷團隊能夠更快測試不同設計方案，加速市場推廣節奏。另外，借助大語言模型，代理人隨時隨地拍張照片，即可有效生成專業代理人形象包裝。在金融和保險行業，代理人的專業形象直接影響客戶的信任感。大語言模型結合計算機視覺和深度學習，能夠自動調整代理人的表情、服飾，并快速生成符合市場需求的展業形象，助力品牌打造更專業的營銷形象。借助大語言模型，在 5 分

141、鐘內，大語言模型可生成一張符合市場需求的專業形象照，而傳統人工方式可能需要 2-3 個工作日，成本較高且一致性難以保證。大語言模型技術，為營銷與展業領域帶來了全新的生產方式。通過智能海報生成以及智能化代理人形象塑造，極大地提升了內容創作的效率和一致性。未來，隨著多模態生成和個性化推薦技術的不斷進步，企業的營銷策略將更加智能化、精準化，為品牌傳播創造更大價值。60目前，在私域運營場景中，大語言模型憑借其出色的自然語言處理能力，結合對客戶多模態情緒的分析，能夠準確理解并快速回應客戶需求。在銷售線索激活的環節中，大語言模型也能技術發揮著重要作用。當業務人員通過掃碼登錄微信或企業微信并導入聯系人后，大

142、語言模型會根據預設策略自動加好友。這一過程中，大語言模型通過自然語言處理和機器學習算法，理解并模擬人類的社交行為，使得機器人能夠像真人一樣與潛在客戶建立聯系。同時，大語言模型能夠自動與潛在客戶展開對話。在互動中，大語言模型可以運用深度學習算法分析對話內容，生成自然且智能的回復，迅速拉近與客戶的距離。同時，機器人會記錄下每一條有價值的信息，進行線索清洗及會話總結以及學習優化，從而提升線上營銷效率，為后續銷售跟進提供可靠依據。此外，大語言模型機器人還能保持“永不疲倦”的狀態，可以做到 7*24 小時在線服務，秒級回復客戶消息。然后，大語言模型等大語言模型技術擁有實時學習和進化能力。通過不斷地與人類

143、互動、收集數據和優化算法，大語言模型能夠快速掌握銷售技巧，提高獲客效率。從自動化內容生成到智能決策，再到自適應優化，大語言模型有望深度整合自動化銷售流程，為保險行業開啟了全新的營銷篇章。此外，在應對坐席團隊長期存在的痛點方面，大語言模型同樣展現出價值。傳統坐席團隊面臨人工坐席流動率高、培訓周期長等難題，導致坐席人員的專業積累不足，服務水平不穩定。隨著大語言模型的應用，以及領域知識不斷沉淀，這些問題將會得到有效緩解。(3)承保環節承保提速及時風險識別預警在承保核保出單環節，大語言模型通過其強大的智能分析與深度學習能力，為保險機構提供全方位的輔助核保支持。首先，大語言模型能夠自動識別并處理來自多種

144、來源的非結構化信息，如醫療報告、體檢記錄、客戶過往理賠記錄等，有效提升數據的整合效率和準確性。隨后，大語言模型會根據事先制定的核保規則，將收集到的客戶信息與核保要求進行自動匹配，對潛在風險進行初步判斷。最后，大語言模型可結合 RPA（機器人流程自動化）技術，快速生成核保建議和出單方案，為人工核保提供精確而高效的決策支持，顯著縮短核保流程，提高作業質量與服務效率。例如，車險領域承保環節，對于低風險客戶，通過解析圖片分析，結合大語言模型知識庫，實現自動報價及出單。私域運營場景：自動化營銷線索激活及個性化回復61第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察(4)服務領域從被動應答到情緒價值提供大

145、語言模型在客戶服務的能力應用與營銷環節基本相同，通過整合語音識別、自然語言處理等前沿技術，為保險機構打造智能客服體系。一方面，針對語音渠道，大語言模型的大語言模型智能語音客服能夠在第一時間接聽客戶來電，識別并理解客戶訴求，提供實時高效的解決方案；另一方面，在文字渠道，大語言模型智能文字客服可以通過智能對話引擎，及時為客戶解答常見問題，降低人工坐席負擔。同時，大語言模型還能針對復雜場景提供大語言模型坐席輔助功能，為客服人員或銷售團隊提供實時建議與知識庫檢索，確?；貜蜏蚀_性與專業性。另外，結合人工智能合規檢測能力，大語言模型能夠在對外溝通的各個環節進行用語規范與合規性監測，有效控制合規風險、提升客

146、戶服務質量與效率。借助大語言模型的自然語言理解能力，結合深度融合的保險行業知識庫、產品知識庫及高頻 FAQ 數據庫，保險企業能夠構建高效智能的客服體系，在產品推薦的精準度、復雜場景的處理能力及客戶服務體驗方面實現全面升級。通過智能客服系統的意圖識別與深度理解，企業得以在客戶旅程的各個環節提供個性化、精準化的智能支持，使服務從傳統的被動響應模式，轉變為主動洞察與高效互動。人工客服領域售中環節智能客服能夠基于多輪會話理解客戶需求，通過語義解析、上下文分析及行為數據建模，精準識別用戶意圖，并自動推送匹配的視頻、圖文、FAQ 解答及個性化推薦鏈接。這不僅能夠優化客戶信息獲取的便捷度，還能有效縮短決策路

147、徑，提升產品推薦的精準度和用戶體驗?；诳蛻舢嬒窈蛯崟r數據分析，AI 系統能夠預測客戶可能感興趣的保險產品或服務，并提供有針對性的營銷引導，從而提高投保轉化率。售前環節AI 系統能夠結合實時交互數據快速刻畫用戶畫像，智能預判客戶的核心關注點，并主動推送“猜你想問”模塊，提供高度契合的個性化服務。與此同時，智能客服能夠基于用戶行為模式識別不同客戶群體的特征，實現差異化服務策略。例如，對高凈值客戶提供 VIP 專屬咨詢服務，對高頻問詢用戶優化問題響應機制，確保每位客戶都能獲得最適合的交互體驗。這種精準、高效的服務模式，不僅能提高客戶滿意度，還能有效增強品牌粘性和用戶忠誠度。62售后服務環節智能客服

148、能夠自動關聯用戶保單，實時判斷服務進度，并提供智能化的流程引導。通過 AI 驅動的智能分流系統，客戶的咨詢能夠被精準分類，既能高效處理可自助解決的常見問題，又能確保復雜需求快速轉交至人工坐席，減少服務等待時間。同時，用戶可以通過智能客服一鍵查詢保單詳情、理賠狀態及增值權益，實現自助化、無縫化的售后體驗。這一能力的增強，使保險服務從“以產品為中心”向“以客戶為中心”轉型，進一步提升客戶的服務體驗和企業的運營效率。在面向人工坐席的管理端，智能客服體系同樣發揮著重要作用。系統支持智能會話分區與狀態提醒，使人工坐席能夠更高效地管理多線程對話，確保高意向客戶能夠得到及時響應。同時，開放式智能應用接口為坐

149、席人員提供實時 AI 輔助，包括智能話術推薦、最佳應答策略及高效知識檢索，顯著降低人工操作的復雜性，提升整體服務效率?；诖笳Z言模型的語義分析能力，AI 還可幫助坐席人員動態優化客戶溝通策略，使客戶交互更加精準高效。得益于這一智能化升級，某保險機構客服體系實現了全天候、穩定、高效的運營模式。在實際應用中，智能客服不僅顯著提升了客戶體驗，還推動了業務核心指標的優化。724 小時的智能服務覆蓋，使高意向客戶的 7 日內投保率較行業平均水平提升 286%。AI 機器人在自動問題解決方面的表現同樣卓越，其問題解決率高達 90%，顯著降低了人工客服的工作負擔。同時，基于千萬級語料庫優化的智能客服模型，其

150、準確率達到 95%，確保了智能客服的交互質量。在人機協同模式的支持下，人工坐席的接待訪客量大幅提升，整體服務效率得到了顯著增強。未來，隨著大語言模型的技術演進，智能客服系統將進一步向深度個性化、語境自適應及多模態交互發展。文本、語音、視頻等多種交互模式的融合，將使客服系統更加智能化、人性化。保險企業需要積極擁抱智能化升級趨勢，通過不斷優化客戶服務體驗、提升運營效率，構建以客戶為中心的智能服務生態，推動行業數字化邁向新的高度。電話 AI 語音客服機器人通過主動服務交互，實現精準化的客戶關懷，并在智能策略、語音交互、意向判定及可視化經營分析等多個維度深度優化，以提升客戶體驗和業務價值。在智能策略層

151、面，該系統融合人工經驗與 AI 深度學習能力，構建動態調整的策略體系，支持服務關懷、風險減損、產品續保及服務引導等多種策略，以適應不同客戶需求及業務場景。語音客服領域63第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察在智能語音交互方面AI 語音客服依托先進的自然語言處理和語音識別技術，能夠精準識別客戶意圖，并進行多輪動態交互。同時，系統結合多場景人聲適配技術，使交互更加自然、高效。在核心技術層面，大語言模型負責構建對話流，包括自動化決策流程及基于 RAG10的知識增強問答機制，使系統能夠實時調用企業知識庫，為客戶提供高準確度的解答和個性化推薦。與此同時，TTS11語音合成技術的深度應用，使A

152、I 客服能夠通過多種風格的音色模擬，增強客戶體驗。例如，在生日祝福場景下，采用甜美風格的語音增強情感連接；在客戶回訪時，御姐音色能夠提升專業感和信任度；而在災害提醒場景中，系統選擇嚴肅男聲，使信息傳達更加權威，增強客戶的響應意愿。在意向判定方面AI 系統通過語義分析、情緒識別及多輪交互數據，構建客戶意圖智能判定模型。系統能夠對客戶交互數據進行深度解析，并結合交互輪次、語氣變化等因素，對客戶意向進行精準分級，包括高意向度、中意向度、低意向度、拒絕、投訴/辱罵及未接通等類別?；诓煌庀虻燃?，AI 客服能夠智能匹配個性化的后續服務策略。例如，對于高意向客戶，可通過人工坐席跟進提升轉化率，而對于低意

153、向或拒絕客戶，則可調整服務節奏或進入長期培養路徑。此能力確保資源配置最優，最大化客戶價值。在可視化經營分析方面AI 客服系統通過數據驅動的方式，全面監控服務運營情況。系統實時收集并分析呼叫結果、交互數據及用戶行為特征，并通過運營監控大盤直觀展現關鍵業務指標，使企業能夠精準評估智能客服的運行效果，并基于數據反饋優化服務策略。此外，借助大語言模型的深度賦能，AI 語音客服能夠在關鍵時間節點提供精準服務。例如，在生日、節假日等特殊時刻，通過智能語音進行個性化關懷，以提升客戶滿意度；在臺風、洪災等自然災害發生時，向受影響區域客戶提供實時提醒，助力風險減損；在增值服務即將到期、理賠結案等關鍵業務節點，通

154、過智能通知提醒客戶，從而提升續保率、增強客戶粘性。10.RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一種結合信息檢索（Retrieval）和文本生成（Generation）的自然語言處理（NLP）架構。它通過先從外部知識庫或文檔集合中檢索相關信息，再利用生成式模型（如大語言模型）結合檢索到的內容進行回答，從而提升生成文本的準確性、可靠性和知識覆蓋范圍。RAG 能夠彌補傳統生成式模型（如 GPT）因訓練數據局限性導致的信息缺失問題，使模型具備實時知識獲取能力，廣泛應用于智能問答、文檔摘要、對話系統等場景11.TTS（Text-to-Speech，文本轉語

155、音）是一種語音合成技術，能夠將書面文本轉換為自然流暢的語音輸出。TTS 系統通常包括文本分析、語言處理、語音合成等多個模塊，其中涉及音素分割、韻律建模、波形合成等關鍵技術，以確保生成的語音在語調、節奏和音色上盡可能接近真人發音?，F代 TTS 技術廣泛采用深度學習方法，如基于神經網絡的 WaveNet、Tacotron 2 等模型，以提升語音的自然度和表達能力。TTS 廣泛應用于智能語音助手、客服機器人、無障礙輔助（如視障人士語音閱讀）、智能導航等領域64理算環節作為理賠流程中的重要步驟，不僅決定了賠付金額的準確性，更是考驗著保險機構自動化水平的關鍵指標。理算涉及對醫療費用、賠付比例等復雜因素的

156、計算。大語言模型通過深度學習算法和知識圖譜技術，能夠自動進行疾病分類和費用核算，減少了對人工操作的依賴。同時，大語言模型基于大規模醫療知識庫和疾病命名規范，能夠精準識別和分類各種疾病名稱，通過語義匹配和上下文理解，模型可以有效解決疾病庫不全和名稱不規范的問題，進一步提高了自動理算率，加快了理賠處理速度，確保了理算結果的準確性。例如，某上市保險機構利用大語言模型技術自動進行疾病分類，解決了疾病庫不全和名稱不規范的問題，使疾病分類的有效性達到了 93%，進一步提升了自動理算率，顯著提高了理賠處理效率。整體而言，這一整合性使保險企業不僅能夠顯著提升客戶體驗，還能有效降低運營成本，推動服務模式向智能化

157、、個性化和精細化方向加速演進。(5)理賠領域實現自動理賠及智能反欺詐理賠環節的效率和準確性不僅直接關系到客戶的滿意度，更是企業運營成本控制的重點所在。通過引入大語言模型，保險機構能夠在理賠流程的各個環節實現智能化升級，大幅提升處理效率和風險控制能力，從而為客戶提供更快捷、更可靠的服務體驗。材料解析環節材料解析環節不僅是理賠流程中最為耗時的部分，也是最容易出錯的一環，其效率和準確性直接影響客戶體驗和企業成本。在理賠過程中，保險機構需要處理大量的非結構化數據，如醫療費用清單、發票和理賠申請表等。傳統手工處理方式耗時且易出錯。大語言模型具備強大的自然語言處理能力和多模態理解能力，能夠高效處理非結構化

158、數據，通過將光學字符識別技術與自然語言處理能力相結合，大語言模型可以從掃描件、圖片或視頻中提取關鍵信息，并將其轉化為結構化數據。此外，大語言模型通過對歷史數據的學習，可以不斷優化對不同模板和格式的適應性，有效提高費用清單處理的準確性和效率。這直接減少了人工干預的需求，降低了錯誤率和審計成本。例如，某上市保險機構將大語言模型應用于醫療費用清單的解析，成功應對了格式差異和模板多樣化的問題，使解析有效性從原來的 24%提升至 65%，大大提高了費用清單處理的準確性和效率。理算環節65第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察在風控環節中，如何高效識別潛在的欺詐行為并降低運營風險，是每一個保險機

159、構都在努力攻克的難題。大語言模型通過整合歷史理賠數據、醫療知識庫和外部公開信息，可以構建一個以疾病為中心的海量知識網絡，能夠有效識別異常行為模式，發現隱藏的造假騙保行為，并對不合理的醫療風險提供實時預警，這為理賠人員提供了高效的判責依據，提升了運營決策的效率。借助大語言模型技術，理賠人員可以快速判責，降低了欺詐風險和運營成本。例如，某保險機構利用大語言模型技術加強了對醫療風險的識別能力，助力理賠人員高效判責，實現高效率的運營決策。(6)質檢構建全業務場景的動態風險屏障在保險行業面臨日益復雜的市場環境和客戶需求的背景下，傳統質檢方式在合規管控中暴露出一系列難以忽視的問題：抽檢覆蓋不足導致風險漏檢

160、頻發，規則僵化難以有效識別復雜的業務語義場景，以及對新業務規則響應遲緩，無法及時滿足監管要求。為有效解決這些痛點，某上市保險機構開發了AI 質檢平臺，通過創新性地融合大語言模型、ASR 語音識別12和智能規則引擎等前沿技術，構建出了一套覆蓋全渠道、全場景的智能化質檢解決方案。技術實現層面AI 質檢平臺依托高并發、高可用的技術架構，成功支持日均百萬級請求量的穩定運行。同時，平臺具備強大的多模態處理能力，能夠同時處理多種音頻與文本數據，實現電話、企業微信、在線客服等多渠道的全量智能質檢，真正做到風險的全面覆蓋。通過 AI 規則與關鍵詞規則的深度融合，平臺不僅能夠精準捕捉明確的違規關鍵詞，更能夠深層

161、理解復雜的語義表述，從而實現質檢精準度與效率的協同提升。此外，通過多租戶架構設計，平臺能靈活適配不同業務線的質檢需求，實現一套系統在多個場景中的高效復用。統一的規則模板管理則進一步確保了合規標準的一致性和管理的高效性。配套完善的可視化分析體系，通過多維度報表與實時監控清晰展現質檢結果與趨勢變化，為風險管控與業務決策提供精準的數據支撐。業務應用層面AI 質檢平臺通過引入大語言模型顯著降低了規則設定的技術門檻，業務人員可直接使用自然語言描述質檢規則，無需漫長的技術開發與模型訓練周期，即可快速上線實施，大幅提升了對業務變化的12.ASR（Automatic Speech Recognition）自動

162、語音識別是一項技術，旨在將人類的語音信號轉換為計算機可讀的文本。這項技術的核心目標是使計算機能夠理解和處理人類語言，從而實現人機交互。ASR 技術廣泛應用于語音撥號、語音導航、室內設備控制、語音文檔檢索和聽寫數據錄入等領域風控環節66AI 質檢平臺展現出顯著的業務價值100%質檢覆蓋有效消除風險盲區45%人均產能提高AI 輔助人工的模式62%提升風險檢出率質檢帶來的監管威懾效應16%降低坐席差錯率32%下降客戶投訴率在風險管控方面85%降低極高風險差錯100%覆蓋健康險高風險會話100%覆蓋率私域渠道的高風險規則16%降低總體差錯率92%覆蓋率客服業務規則實踐層面響應速度。同時，大語言模型強大

163、的語義理解能力，使 AI 質檢的準確性與人工質檢接近，顯著提高了隱性風險識別的精準度。AI質檢體系覆蓋保險服務的全流程，實現“檢前預防、檢中管控、檢后追蹤”的一體化風險閉環管理。在檢前環節，通過敏感詞實時攔截與監控，提前預防風險；在檢中環節，平臺提供覆蓋健康險、意外險、旅行險、家財險等超過 200 個險種的智能質檢模型，離線 ASR 模型則基于千萬級保險行業語料深度優化，全文語音識別準確率達到 98%以上，關鍵字識別準確率超過 99%。結合人工質檢的抽檢模式與標準化評分機制，實現質檢過程的精準化與一致化；在檢后環節，平臺通過實時預警機制，使監管人員能夠迅速在企業微信端處理違規事件，并結合私域運

164、營和全流程數據跟蹤，實現問題的快速發現與閉環解決。此外，平臺還提供趨勢分析、交叉分析及原因挖掘等多維智能分析能力，有效賦能業務持續優化。67第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察但與此同時，AI 質檢平臺仍需持續應對技術與業務層面的挑戰。例如，在技術方面，如何不斷提高大語言模型在保險場景下的精準性和穩定性，以及持續優化平臺在高并發情況下的性能與成本之間的平衡；在業務方面，如何實現規則標準化與業務個性化需求的平衡，加強質檢結果與實際業務運營的有效閉環管理，仍是團隊持續探索的方向。目前，通過深入業務場景分析和技術架構優化，團隊正積極應對這些挑戰，推動平臺能力的持續迭代。展望未來，AI質檢

165、平臺仍具有廣闊的發展前景。一方面，平臺將向實時質檢和預警方向進一步延伸，提升風險防范的及時性；另一方面，將深入挖掘質檢數據價值，為保險業務提供更具前瞻性的洞察與決策依據。隨著大語言模型和 AI 技術的持續升級，質檢領域還將涌現更多創新應用場景，推動保險質檢向更高效、更精準、更智能的方向發展。AI 質檢平臺作為技術與業務深度融合的典型應用，將持續為保險行業的數字化轉型與智能化風控提供堅實的保障與動力。2.當前大模型典型中后臺應用場景在中后臺管理領域,大語言模型已賦能決策支持、審計內控、日常辦公以及 IT 研發運維等場景,通過提供智能化、自動化的解決方案,大幅提高工作效率及智能化水平。(1)智能數

166、據分析助力高效業務決策在當今數據驅動的商業環境中，企業對數據決策的依賴程度日益加深，但傳統的 BI（商業智能）系統在實際應用中仍面臨著操作難度較高、口徑繁多等諸多挑戰。大語言模型技術的引入，可以優化傳統數據分析模式下的諸多痛點。68智能升級增強數據可視化能力 自動生成清晰易讀的分析報告與可視化圖表 應用于市場趨勢分析、保單銷售情況、理賠風險評估等多種業務場景 幫助管理層快速掌握業務動態，制定更精準的戰略決策AI 自動預警與預測分析 提供實時業務監控與異常波動預警 提出相調整建議，幫助企業更敏捷地應對市場變化，降低運營風險自學習與優化能力 基于用戶的查詢與反饋，不斷優化自身模型 提高數據決策的精

167、準度，長期貼合企業需求痛點解決傳統 BI 系統的主要痛點 高操作門檻 數據提取及分析依賴人工操作 使用者需具備深厚的數據分析經驗和行業背景知識 手動歸因分析 操作人員耗費大量時間進行手動分析以查找問題根因 分析效率低，難以實時響應業務變化 大語言模型的優化方案自然語言交互，降低使用門檻 數據查詢更加直觀易用 使用者無需具備專業的數據分析技能，即可獲取關鍵信息AI 自動歸因分析，提升效率 利用大語言模型的自動化歸因能力，快速定位業務異常的核心影響因素 顯著縮短從問題發現到原因分析的時間69第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察目前，已有保險機構針對在移動端（如釘釘、企業微信）內集成 C

168、hatBI 助手，使用人員可直接通過聊天對話的方式獲取日常關鍵數及分析結果?；诖笳Z言模型的強大自然語言處理能力，移動端ChatBI 能夠通過輕量化交互方式，從海量數據中提取有價值的信息。與傳統 BI 系統相比，ChatBI分析助手的核心價值在于隨時隨地提供數據支持，ChatBI 不再局限于復雜的 BI 界面，而是通過智能對話交互，讓使用在日常工作場景中就能獲取數據分析結果，使其能夠快速響應業務變化，構建更加靈活的數據決策體系。移動端集成 ChatBI，助力用戶隨時隨地快速決策從用戶需求來看ChatBI 主要面向管理團隊、業務團隊和數據團隊，滿足他們在不同層級上的數據分析需求。在電腦端，借助大

169、語言模型自然語言處理以及智能分析能力，使傳統 BI 系統的查詢、分析和數據呈現方式得到了的優化，讓企業能夠更加方便的地進行業務診斷、市場研判和戰略調整。憑借大語言模型具備自然語言理解能力，使用無需學習各類終身數據口徑知識以及掌握復雜的 BI 工具，只需通過文本或語音方式進行數據查詢，實現實時數據提取與決策建議，極大地降低了 BI 工具的使用門檻，提高數據的應用效率。例如，業務人員可以直接輸入“最近三個月某事業部的 ROI 是多少？”系統會自動從數據庫提取數據，并提供直觀的可視化分析。在數據可視化方面，BI 系統依托大語言模型實現了更直觀、更智能的數據呈現。企業管理層可以一鍵生成分析報告，查看業

170、務增長趨勢、銷售轉化率、客戶行為分析等關鍵指標，并以折線圖、柱狀圖、熱力圖等形式呈現，使數據驅動的決策更加精準高效。同時，系統還能自動生成智能報告，為高層管理者提供更深入的業務洞察，支持更加科學的戰略規劃。大語言模型還增強了 BI 系統的情景分析和預測能力。在數據異常波動或市場趨勢變化的情況下，系統能夠識別異常，自動發出預警，并結合歷史數據進行智能預測。例如，當某產品的市場份額下降時，BI系統能夠自動評估其對整體業務的潛在影響，并建議管理層采取相應的市場應對策略，以降低風險，提高業務穩定性。優化電腦端 BI 系統，提升智能水平及人群普適度7001從管理團隊來看從 ChatBI 能夠實時提供市場

171、趨勢分析、業務增長預測、銷售渠道表現評估等核心數據，幫助決策層快速了解整體業務動態。例如，管理人員可以在釘釘、企業微信等移動端工具上直接輸入“2月新單業績是多少？”或“某渠道的轉化率為何下降？”ChatBI能夠迅速解析查詢意圖，自動檢索系統數據，并生成可視化報告，為業務決策提供有力支持。從業務團隊來看ChatBI 能夠提供銷售數據、客戶行為分析、市場需求預測，使銷售人員能夠精準調整策略，提高轉化率。從數據團隊來看ChatBI 則提供更靈活的數據查詢能力，幫助分析師在日常工作中更高效地完成數據整理和業務洞察。ChatBI 的智能化數據分析能力，使其成為企業數字化轉型的重要工具，助力企業從傳統的數

172、據分析模式向智能化決策升級。未來，隨著人工智能技術應用的不斷加深，ChatBI 將在保險行業的精準營銷、智能核保、風險管理等多個領域發揮更大價值，幫助企業建立更加高效的數據驅動型管理體系。(2)審計內控場景實現智能流程優化在審計內控環節，大語言模型的智能化能力能夠幫助保險機構大幅提升合規審查與風險管理的效率與準確性。首先，大語言模型可針對內部制度合規性進行批量審查，自動識別并標注可能存在違反合規要求的問題點，為審計人員和內控團隊提供精確的風險排查指引其次，大語言模型具備對產品條款與相關材料進行深度解析的能力，能夠快速完成條款審核并生成審計報告，讓審計工作更加高效和透明最后，通過對政策文件的深入

173、理解與解讀，大語言模型可以生成審計建議，幫助企業及時優化內部流程與管理制度，有效降低合規風險020371第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察這樣一來，大語言模型不僅為審計內控帶來了流程上的自動化與智能化，也為企業的合規運營和風險防控提供了更有力的技術支撐。(3)辦公場景智能升級驅動效率提升在日常辦公領域，大語言模型已實現較為成熟的落地應用。將會有越來越多的公司將大語言模型嵌入公司內部系統，提供給公司內部員工適用，提升各部門的日常辦公效率及智能化水平。其中，在辦公提效與自動化文檔處理方面，員工依托該智能中臺的文案助手，幫助自動生成圖文，大大縮短文案撰寫時間；還可以利用個人大語言模型助

174、理進行日程管理、會議紀要整理、文檔自動生成等辦公任務；在審計工作中，通過嵌入處罰知識庫，內勤可以快速準確查找相關處罰信息，助力公司各項工作開展的合規性。除了輔助員工日常辦公外，還可以通過數字員工的方式，讓大語言模型協助完成特定的辦公任務。數字員工是通過大語言模型技術驅動的虛擬員工，專注于處理重復性和流程化的工作，執行任務高效、精準，同時，它借助大語言模型技術，突破預設規則限制，擁有更豐富的知識和深度分析能力。(4)研發運維場景優化軟開流程效率在研發與運維場景中，大語言模型在優化軟件開發流程和提升開發效率方面，堪稱“效率革命”的典范。代碼助手工具可以實時解決復雜問題、生成代碼片段，還能進行代碼調

175、試與優化，極大地減輕了開發人員的工作負擔。3.小步試點借力經驗實現穩健落地盡管在保險行業部署大語言模型，可以大幅提升業務效率與客戶體驗。但在由于落地過程有一定的困難及復雜度，需要在謹慎的基礎上小步試點，不斷迭代，或者借鑒先行公司成熟的經驗，確保不出現系統性風險。同時，為確保大模型應用的安全可控，還需建立完善的治理規則體系，有效防范潛在的安全風險和幻覺問題，確保模型的穩定性和可靠性。(1)深諳業務邏輯精準破解場景痛點在大語言模型場景落地應用方面，如何使模型更加貼合企業特定領域的數據和業務場景，也是在模型接入階段需著重解決的問題。由于大語言模型需要在深刻理解原有業務領域的基礎上，將傳統業務流程進行

176、更精細的拆解，并定義其中高度標準化或重復性的場景，找出關鍵痛點，引入大模型及72其他智能化技術進行自動化替代，因此，大模型的場景應用需要同時基于對業務邏輯的深刻理解以及對不同大語言模型的的特點的深刻理解。在這種背景下，只有采取 技術賦能+業務深耕 的雙輪驅動模式，業務部門牽頭制定統一規則，確保特定細分流程標準一致性，技術團隊持續優化大模型應用效果、提升識別準確率、增強規則引擎性能，才有可能將大語言模型與企業已有業務場景有效融合，以及實現對現有業務系統、業務流程進行賦能。此外，企業還需考慮大語言模型的使用限制與風險，以確保在實際場景融合研發過程中的穩定性和可行性。這一系列的挑戰，都要求企業在實踐

177、中進行深入研究、精確分析和創新應用，以實現大語言模型技術在各個層面上的最優整合和應用，推動企業業務的持續創新和發展。鑒于大語言模型技術在保險業務場景融合應用方面的多重挑戰，如何確保技術的穩健落地并實現持續優化成為關鍵。在此背景下，采用分階段的實施策略至關重要。通過“小步試點”策略、人工復核、數據本地化部署以及持續優化等措施，確保大語言模型能夠在保障合規性、安全性和業務效率的同時，順利推進其在保險領域的全面應用。小步試點，逐步推進，穩健落地在正式大規模應用大語言模型前，選取典型的業務場景中的可以嵌入大語言模型能力的具體細分環節試點，并事前在較為可控且風險容忍度相對較高的場景中驗證技術與流程，可快

178、速迭代、不斷優化技術模型和業務流程。同時，在試點過程中，建立實時的監測機制，跟蹤大語言模型對業務的影響和潛在風險，并在必要時進行及時調整，確保風險敞口可控。大語言模型初篩與人工復核并行，確保合法合規在業務環節中先由大語言模型進行初步篩查或決策（如核保打分、理賠風險識別、營銷推薦），快速處理大量重復性任務，提高效率。對大語言模型輸出的關鍵結果，如核保建議、理賠審核、營銷目標客戶等，由專業人員進行二次審查，結合經驗判斷與合規要求做必要修正。同時，人工審核也能為模型提供持續的反饋數據，幫助模型自我優化。關鍵數據本地化部署關鍵業務數據需要本地化存儲，并建立多重備份與容災機制，預防服務器故障或網絡攻擊導

179、致的數據丟失。定期組織網絡安全和系統安全審計，關注系統漏洞、訪問權限、日志記錄等，確保對潛在威脅做到及時預警和處理。73第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察持續迭代與優化大語言模型并非“一勞永逸”。在部署后，需要在業務環境中持續收集新數據，不斷進行訓練、校準與迭代。同時，還要結合市場變化、監管政策更新，定期對模型算法進行檢視和合規性驗證。完善應急預案對大語言模型系統故障、錯誤輸出或違規事件，需制定明確的應急響應機制，包括問題定位、系統回退、數據修復、用戶告知、責任劃分及損失賠付等內容，確保在事發后能夠迅速應對。隨著對大語言模型的不斷升級迭代，以及保險機構對大語言模型應用的安全有序探

180、索，未來將會有更多的險企接入大語言模型，并有望解鎖不同的業務場景及辦公鏈條中各環節的更多的小模塊，從而賦能保險價值鏈各鏈條中更多場景以及內部辦公研運的各個環節，持續強化智能化能力。(2)完善治理機制構建可控模型體系雖然借助大語言模型強大的自然語言處理、自動化分析能力和智能決策支持能力，在科學妥善使用的情況下，可以極大地提升業務效率和客戶體驗。然而，任何技術的變革都伴隨著風險與挑戰，大語言模型也不例外。在保險行業，尤其是涉及數據敏感度高、決策影響深遠的業務環節，大語言模型的應用需要謹慎對待。其中，數據安全與合規治理以及 AI 幻覺是兩大核心挑戰。大語言模型需要處理大量的用戶信息、交易數據和企業機

181、密數據，而在數據存儲、傳輸及使用過程中，可能面臨數據泄露、未經授權訪問、模型篡改等安全風險。此外，由于訓練數據的固有局限性和模型生成方式的不可控性，大語言模型可能會生成虛假信息、邏輯自相矛盾的回答或事實錯誤的結論，這在保險核保、理賠決策、風險評估等環節可能帶來重大合規和運營風險。應對這些挑戰，需要從技術、管理等多維度入手。在數據安全方面，企業需要加強數據加密、訪問控制、模型防篡改、算法公平性審查等措施，以保障數據安全性和合規性。在 AI 幻覺治理方面，業界正在探索外部知識檢索（例如RAG 等）、事實一致性驗證、優化生成策略等手段，以提升大語言模型的可靠性。此外，金融機構可采用分級管理方式，根據

182、不同應用場景的風險級別，采取相應的管控措施，確保高風險場景中的模型應用具備充分的透明度、可解釋性和人工監督機制。74大語言模型是一種基于人工智能技術的深度學習搜索引擎或數據挖掘工具。它可以通過深度學習和自然語言處理等技術，幫助用戶進行信息檢索、數據分析和預測等操作。然而，像所有涉及敏感數據處理和人工智能技術的應用一樣，大語言模型也面臨一定的數據安全隱患。數據安全與合規的治理數據泄露和隱私侵犯大語言模型需要處理大量的用戶數據和敏感信息，如搜索歷史、個人偏好、甚至在某些情況下，可能涉及公司機密數據。若這些數據存儲、傳輸或處理不當，可能會導致數據泄露，尤其是如果沒有足夠的加密措施，敏感信息可能會被黑

183、客竊取。未經授權的訪問和數據濫用深度學習模型可能存儲和處理大量的私人數據。如果沒有嚴格的身份驗證和訪問控制機制，黑客或惡意用戶可能會獲得對數據的訪問權限，濫用這些信息用于詐騙、網絡攻擊或非法行為。數據篡改如果大語言模型的算法和模型受到攻擊（例如，通過輸入偽造的數據進行訓練），攻擊者可能操控數據檢索的結果或模型預測，導致不準確的信息傳播，甚至引發大規模的誤導或詐騙行為。模型反向工程與數據泄漏深度學習模型本身具有較高的復雜性，反向工程攻擊者可能通過分析模型輸出的行為來推斷訓練數據，進而獲得未經授權的數據。算法偏見和不公平性深度學習模型可能因訓練數據的偏見或不全面性，而導致生成不公正的搜索結果或數據

184、分析。比如，模型可能強化某些群體的觀點而忽略其他群體的需求，這可能引發歧視和不公平現象。75第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察虛假信息生成大語言模型等系統有時可以生成相關內容推薦和搜索結果，若不加以控制，惡意用戶可以利用這些推薦系統傳播虛假信息或進行廣告刷量等操控行為。建立模型防篡改機制采用模型加密和防篡改技術，確保模型的完整性?？梢允褂脭底趾灻托ｒ灆C制來確認模型和數據沒有被篡改進行算法透明性與公平性審查引入透明的算法審查和測試機制，定期評估模型的公平性和偏見問題。對訓練數據進行去偏見處理，并盡可能使用多樣化的訓練數據，以確保生成的結果公正無偏進行反作弊與內容驗證為搜索結果和數

185、據分析結果建立反作弊系統，利用大語言模型檢測并防止虛假信息的傳播?？梢酝ㄟ^技術手段識別和屏蔽虛假的內容、數據源或廣告搭建法律合規與倫理框架確保大語言模型應用符合數據保護和隱私法規（如 GDPR、CCPA 等），制定嚴格的倫理標準，確保模型和數據的使用不會侵犯個人隱私或產生社會不公平通過這些應對舉措，大語言模型可以有效降低數據安全隱患，提升系統的可靠性和用戶的信任度。數據加密與訪問管控通過數據加密與隱私保護，對所有敏感數據進行加密存儲和傳輸，確保數據在傳輸過程中不被竊取。同時，加強數據訪問控制，使用多層次的身份驗證機制確保只有授權用戶可以訪問敏感數據審計監控雙保障定期對系統進行安全審計，確保沒有

186、漏洞或不合規的行為。建立實時監控機制，及時檢測和應對潛在的安全威脅，如未經授權的訪問嘗試或異常數據請求為應對以上的數據安全問題，可采取數據加密，安全審計建立模型防篡改機制，進行算法透明性與公平性審查，進行反作弊與內容驗證，應對舉措：76對 AI 幻覺的應對治理AI 幻覺是指人工智能模型，特別是大語言模型，在沒有足夠或正確的訓練數據支持的情況下，生成看似合理但實際錯誤的內容。一般而言，大語言模型幻覺可以分為三種類型：幻覺來自訓練數據大語言模型的知識和能力主要來源于預訓練數據，如果使用了不完整或過期的數據，就容易導致知識錯誤，從而引發幻覺現象。此外，大語言模型往往會捕捉到虛假的相關性，尤其在回憶長

187、尾信息和進行復雜推理時表現出困難，這進一步加劇了幻覺的出現?；糜X來自訓練在預訓練階段，大語言模型通過學習通用表征并捕捉廣泛的知識，通常采用基于 transformer的架構，在龐大的語料庫中進行因果語言建模。然而，固有的架構設計和研究人員所采用的特定訓練策略，可能會引發與幻覺相關的問題。在對齊階段，通常通過監督微調和從人類反饋中強化學習來提升模型表現。盡管對齊過程顯著提高了大語言模型的響應質量，但也帶來了幻覺產生的風險，主要表現為能力不對齊和信念不對齊。輸入沖突幻覺上下文沖突幻覺事實沖突幻覺輸入沖突幻覺是指生成的內容與用戶提供的輸入不一致上下文沖突幻覺則是指生成的內容與之前生成的信息相互矛盾事

188、實沖突幻覺則發生在生成的內容與已知的世界知識不符時這三種幻覺類型體現了大語言模型生成內容時可能存在的不同層次的錯誤。而理解這一現象至關重要，倘若大語言模型被廣泛應用于數據分析、決策支持、客戶服務等領域，金融機構需要對 AI 幻覺做出相應治理。從幻覺的來源來看，一般分為數據、訓練以及生成及推理：77第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察為此，檢測大語言模型中的幻覺對于確保生成內容的可靠性和可信度至關重要。傳統的衡量標準主要依賴于詞語重疊，無法區分可信內容和幻覺內容之間的細微差別。這樣的挑戰凸顯了為大語言模型幻覺量身定制更復雜的檢測方法的必要性。目前監測方法主要分為“檢索外部事實”和“不

189、確定性估計”兩種策略。檢索外部事實該方法是一種直觀的策略，旨在將模型生成的內容與可靠的知識來源進行比較，從而有效地指出大語言模型輸出中的事實不準確之處。盡管許多幻覺檢測方法依賴外部知識源進行事實檢查，但也有一些方法可以在零資源環境下解決這一問題，無需檢索。這些策略的基本前提是，大語言模型幻覺的起源本質上與模型的不確定性有關。不確定性估計不確定性估計的方法大致可分為兩種：基于內部狀態和大語言模型行為。前者的前提是可以訪問模型的內部狀態，而后者適用于更受限制的環境，僅利用模型的可觀測行為來推斷其潛在的不確定性。忠實性幻覺13的檢測方法：該方法主要側重于確保生成的內容與給定上下文保持一致，從而避免無

190、關或矛盾輸出的潛在隱患。13.忠實性幻覺（faithfulness illusion）指大語言模型在回答或生成文本時，表面上看起來邏輯清晰、語言流暢，但卻與用戶的指令或上下文不一致的一種現象幻覺來自生成或推理經過預訓練和對齊后，解碼在體現大語言模型能力方面發揮著重要作用。然而，解碼策略的某些缺陷可能導致大語言模型出現幻覺。解碼過程中的潛在原因可以從兩個關鍵因素深入探討。首先，解碼策略固有的隨機性，例如采用采樣生成策略（如 top-p 和 top-k）所引入的隨機性，可能會導致幻覺的產生。其次，不完善的解碼表示也是一個重要原因。在解碼階段，大語言模型使用頂層表示法預測下一個標記，但頂層表示法存在

191、局限性，主要體現在上下文關注不足和Softmax 瓶頸這兩個方面。78基于事實度量基于分類器的度量基于 QA 的度量基于事實度量通過檢測生成內容與源內容之間的事實重疊度來評估忠實度基于分類器的度量則利用經過訓練的分類器來區分生成內容與源內容之間的關聯程度基于 QA 的度量方法通過問題解答系統驗證源內容與生成內容之間的信息一致性不確定性估計基于 prompt 的度量不確定性估計則通過測量模型對其生成輸出的置信度來評估忠實度基于 prompt 的度量方法則讓大語言模型充當評估者，通過特定的 prompt 策略來評估生成內容的忠實度檢測大模型幻覺為后續解決方案打下了基礎，當前，對于解決大語言模型幻覺

192、已有多種策略來提高生成模型在自然語言處理任務中的準確性和可靠性。一種常見方法是結合檢索和生成，使用像 RAG（Retrieval-Augmented Generation）這樣的模型，在生成過程中結合檢索相關文檔或信息，從而減少幻覺現象。此外，模型可解釋性和后處理也是重要手段，通過分析生成模型的輸出并使用可解釋性工具、規則引擎或其他后處理方法來識別和糾正潛在的幻覺問題。模型融合與集成則通過將多個生成模型的輸出進行融合或集成，提升生成文本的準確性，常見的方法包括投票、加權平均等。優化生成策略，如使用束搜索（beamsearch）、拓撲抽樣（top-ksampling）或核心抽樣（nucleuss

193、ampling），有助于平衡生成文本的多樣性和準確性。在預訓練和微調過程中，使用更高質量和更具代表性的數據集，以及更多有標簽的數據或強化學習方法來提高模型性能，微調階段則需使用與目標任務更相關的數據集，以便模型更好地適應特定場景。提示詞工程也可以通過使用更好的提示詞進行正確性引導，而增加多樣性則能通過引入隨機性或多樣性，避免模型過度依賴特定信息，從而提升生成內容的質量。除了在工程上策略應對之外，對于金融機構的應用場景進行分級管理也是一種降低大語言模型應用風險的一種方式。例如：高風險大語言模型應用，諸如用于人壽、健康保險的核保與定價系統，可能對個人的財務和社會公平性產生較大影響，因此需要實施嚴格

194、的風險管理措施，如確保數據質量、降常見的檢測方法包括基于事實度量、基于分類器的度量、基于 QA 的度量方法、不確定性估計以及基于 prompt 的度量方法。79第二章 大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業深度洞察低算法偏見、提供透明的決策依據、以及建立人工監督機制。此外，系統還需要具備防止數據操縱和保證準確性的安全性要求，以確保決策過程的可信度和公正性。對于有限風險大語言模型應用，例如客服聊天機器人或部分自動化理賠系統，雖然這些系統對用戶權益的影響相對較小，但仍需確保一定程度的透明度和可解釋性。用戶應當明確知道自己正在與大語言模型互動，同時大語言模型的決策邏輯應當簡潔明了，用戶能理解拒賠等關鍵決策

195、的依據。這一類別的應用，雖然風險較低，但依然要求提高決策過程的透明度，以降低金融消費者對大語言模型的疑慮。最低風險的大語言模型應用則主要是一些對用戶權益影響極小的工具，如保險機構內部的數據分析或文檔分類系統。對于這一類應用，主要鼓勵企業根據自身情況制定倫理準則，并提升員工的大語言模型應用素養，以保證大語言模型技術的合理使用和管理。對這些應用的管理更多的是基于行業自律和企業責任?？偟膩碚f，分級管理的核心理念是根據不同大語言模型應用的風險程度，采取差異化的應對及治理措施，既保障了消費者的權益，又為大語言模型技術的發展提供了必要的空間。8081第三章 合作范式的系統演變，從單邊集成到機制協同0303

196、合作范式的系統演變，從單邊集成到機制協同828283第三章 合作范式的系統演變，從單邊集成到機制協同當前，大模型在金融保險行業的商業化路徑正逐步圍繞“精準度門檻”這一核心臨界點展開：只有當模型在關鍵業務任務中的預測誤差率降至業務可接受水平，模型輸出才具備復用性與部署價值。精準度不僅代表模型是否“有效”，更決定其是否“可靠”，從而成為技術可用性向商業可行性轉化的拐點。支撐這一躍遷的，是“算力算法數據”三位一體的支撐體系：算力與算法為能力生成提供邊界框架，而真正決定大模型應用的商業表現的，是高質量、合規且具備業務語義深度的數據資產。特別在當前算法開源化、算力商品化趨勢加劇的背景下，高質量數據集的構

197、建能力，已成為金融機構能否真正掌握智能能力的核心分水嶺。具體而言，在算力層面，為了滿足金融保險行業對算力可及性、性價比與合規性的多重要求，部分云廠商正與大模型廠商展開協作，推出包括按量計費、包月套餐、推理實例預留等多樣化的算力服務形式；在算法層面，當前主流模型結構與微調路徑在開源生態的推動下已趨于透明，技術共享與復制門檻相對降低；與算法相比，數據作為智能能力構建的根基，具有獲取門檻高、合規約束嚴、工程落地復雜等多重挑戰。在金融保險這類高度合規、精度要求高的行業，數據壁壘不僅決定了大模型微調的起點，更決定了大模型應用可否突破“商業部署到規模應用”的能力門檻。84一、數 據 要 素價 值 加 速

198、顯 性化，倒逼從技術到系統化重構當前金融保險行業在構建高質量數據集進程中，正經歷從局部效率優化到系統性協同的范式躍遷。這一轉型的核心矛盾在于這一資產化過程并非簡單的數據積累或技術升級，而是對數據治理體系、組織能力結構與跨機構協作機制的系統重構。中小機構因缺乏穩定的數據獲取通道和高質量標注體系，在短期內形成具有遷移價值的數據資產存在挑戰，而頭部機構雖具備平臺能力，卻在獨立解決數據碎片化、高頻低值與語義漂移等結構性問題上并不經濟。這一“局部能力冗余與系統協同錯配”并存的格局，反映出行業在高質量數據集構建過程中面臨的核心矛盾已從“算力瓶頸”轉向“數據要素資源分配不均”。正是在這一背景下，在我國政府的

199、國家政策及制度指引之下，金融保險行業正逐步探索出三類具有現實可行性與制度嵌入性的協同機制路徑，通過重塑數據生產與流通關系，突破智能化轉型的關鍵約束。橫向協同機制橫向協同機制以跨平臺、跨生態的拼圖式連接為核心，特別適用于客戶認知建模、風險信號補全與跨場景推薦等需要多維輸入的大模型應用場景。典型路徑包括保險機構與電商、出行、社交平臺的深度集成，企業通過標準化接口接入經用戶授權、并經合法處理的業務相關特征信息，用于構建場景語義感知模型、用戶偏好預測模型及多輪交互式智能客服系統。以某頭部保險科技平臺為例，其在合規數據接口框架下訓練了適用于碎片化場景的反欺詐推理引擎和用戶語義識別模型，實現了對大模型通用

200、能力的場景化重構。該模式的價值在于構建了以用戶為中心、以任務為驅動的動態數據拼圖體系，降低了模型開發門檻，提升了智能部署效率。85第三章 合作范式的系統演變，從單邊集成到機制協同垂直協同機制垂直協同機制則以內生系統的一體化協同為特征，主要服務于集團企業、產業鏈條或業務縱深場景下的大模型落地需求。通過打通內部數據中臺，實現多業務板塊的標簽體系統一與語義標準對齊，企業不僅能夠形成以客戶為主線的統一數據視圖，還可據此訓練具備跨任務泛化能力的垂類模型。如某金融集團通過統一客戶標識體系整合信貸、理財、保障等多個產品模塊的數據資產，形成用于風險預測、資產推薦與服務分層的大模型微調語料集，顯著提升了模型復用

201、效率與客戶運營精度。此類機制的本質，是通過垂向整合打破“數據孤島”，實現數據資產向模型資源的高效轉化。政企協同機制政企協同機制則在高合規性與公共數據價值釋放之間建立制度橋梁，成為金融保險機構構建可信數據基礎設施的重要抓手。通過對接醫療醫保系統、征信體系、交通監管與司法平臺，企業可在合規授權下獲得結構化、權威性強的數據資源，用于增強大模型在理賠、風控、授信等高責任場景中的決策魯棒性。通過制度化對接公共信用、醫療支付、交通監管與司法等領域的數據資源，企業在合規授權的框架下，得以構建結構化、權威性強的外部數據輸入體系，提升大模型在高責任業務場景中的應用穩健性與風險判斷能力。此類機制依托可信數據中介平

202、臺、標準化數據授權協議與可驗證接口設計，為 AI 能力嵌入關鍵金融基礎設施提供了制度保障。86圖 8：金融保險業智能化路徑：垂直、橫向與生態合作的協同模式金融與科技的垂直生態協同，數據互補智能決策共建智能經濟價值共創=數據要素資源整合+可信中介平臺+場景精準匹配+算法智能驅動+協作共享生態數據邊界清晰、權限合規且可控“原始數據不出域、數據可用不可見、數據可控可計量”金融機構技術基礎數 據 流 加 密不出域訓練/微調科技公司工具式合作規則式協同可信硬件環境推動基于規則橫向數據協作，賦能橫向協同場景重構橫向聯盟數據價值的共建與共創技術連接與數據共享橫向聯盟數據標注、業務規則注入，檢驗數據可用性頂層

203、制度設計（數據二十條）數據要素市場培育、政務數據開發與應用開發安全治理與合規監管分發與可信計算環境建設的樞紐角色數據要素服務平臺可信數據空間等基礎設施智能業務梳理及流程改造、技術架構適配性改造基于智能技術的風險及合規治理等場景AI 云原生核心系統、AI AGENT 應用平臺 模型訓練工具鏈、多模態應用支持DeepSeek 一體機提供數據產品，提高金融機構經營成效提供加密高價值數據，打造數據流通生態模型開發與算法部署，向數據主體提供分析平臺金融機構科技公司跨界數據主體數據合規隱私計算數據沙箱構建政企電信數據協同生態，構建金融底層數據基礎數據資源政府機構AI 科技公司金融保險機構電信運營商模式一模

204、式三落地數據應用Agent API多智能體系統MASAI Agentcopilot-web模式二數據來源：公開資料，眾安金融科技研究院高質量數據集模型模型從橫向協同的生態嵌入，到垂直協同的數據貫通，再到政企協同的制度植入，三類機制共同構成了智能化系統中數據要素獲取、治理與應用的多維協同體系。它們不僅回應了當前企業在大模型部署中面臨的數據邊界問題，更引導企業從“自有數據管理”走向“數據協作共建”的新范式。對于金融保險機構而言，這一協同體系不僅是模型效果優化的能力支點，更是構建數據壁壘、形成生態優勢、提升行業話語權的戰略基礎。87第三章 合作范式的系統演變，從單邊集成到機制協同二、垂 直 橫 向及

205、 生 態 數 據 協同，構建全行業共享智能底座如上所述，在當前金融保險行業智能化轉型持續深化、數據要素價值加速顯性化的背景下，行業智能化演進已不再是局部技術能力的疊加過程，而是關系到資源重組、組織結構與制度安排的系統性重構。特別是在數據資產化路徑上，單一機構孤立應對數據構建、治理與應用問題的邊際收益正在遞減，行業逐步共識的方向是通過生態化方式推動數據協同體系建設。在這一趨勢下，智能技術商業生態構建不僅是一種技術架構選擇，更成為推動行業轉型、重塑合作范式與增強系統韌性的戰略路徑?；仡櫺袠I內已有實踐，可以發現生態構建主要沿三條路徑展開：其一是面向制度共建與能力共享的賦能共創，政府、金融機構、大模型

206、廠商與電信運營商共同打造數據驅動的基礎設施體系；其二是以業務與算法深度融合為特征的垂直整合，重塑機構內部數據與技術的聯動結構；其三則是以多主體聯動為基礎的橫向擴展，解決跨機構數據要素高效流通與規則協同的問題。這三種路徑協同作用，共同構成了中國金融保險行業智能生態系統的戰略雛形。1.政企協同：推動數據要素流通新路徑自“數據二十條”政策出臺以來，我國在數據要素流通和交易方面的頂層設計逐步清晰，明確提出“要構建數據基礎制度，健全數據、流通交易、收益分配和安全治理機制”，并通過國家數據局的設立，統籌推進全國范圍內的數據資源整合、標準制定與跨部門、跨行業的數據要素市場建設。其根本目的在于打破外部“數據孤

207、島”、激發數據資源價值潛能，并將數據要素從“沉睡資產”轉化為“生產引擎”，帶動社會治理效能提升和產業升級。88依據產業實踐跟蹤，在這一政策架構下，電信運營商因其在網絡基礎設施和用戶數據積累方面的天然優勢，成為數據要素市場的關鍵支撐方。與以往局限于通信行業內部的數據應用不同，近年來，三大運營商積極響應國家數據治理戰略，尤其在與地方政府、國家數據局等機構的合作中扮演了“公共數據服務提供商”與“基礎數據整合運營商”的雙重角色。具體而言，運營商通過接入政府公共管理數據、構建人口熱力圖、出行行為畫像、城市通勤模型等數據產品，為地方政府在城市治理、交通調度、風險預警等方面提供數據支撐。例如，在某南方沿海城

208、市的數據要素流通試點中，運營商與市大數據局合作建立了“城市時空大腦”，基于數據處理引擎將多個政務部門的脫敏數據進行融合治理，并以API 方式服務于智慧交通、應急響應等場景，實現了政府治理數據從“部門自用”向“多方協同”的躍升。在數據要素市場化和公共數據治理體系逐步完善的背景下，金融保險機構正逐步突破“數據使用方”的角色限制，系統性地嵌入由政府數據資源與電信運營商構建的外部數據生態，推動形成具有中國特色的“數據-平臺-場景”三元協同模型。依據行業跟蹤來看，金融保險機構正與電信運營商及國家數據管理機構共同構建起以高質量數據資產、大模型能力和多元業務場景為核心的新型協同機制。這一合作模式突破了傳統的

209、數據調用或供應關系，轉向基于數據全生命周期價值共創的生態共建邏輯。89第三章 合作范式的系統演變，從單邊集成到機制協同圖 9：數據要素驅動的協同生態賦能數據基建實現數據要素流通由“各自為戰”“互聯互通”推動數據要素市場化發展由“沉睡資產”“生產引擎”實現風險減量從“事后承?！薄笆轮懈兄?、事前干預”數據底座、平臺化產品監督管理、標準制定標準共建、場景共創共建共治共享電信運營商政府機構金融保險機構數據來源：公開資料，眾安金融科技研究院在數據側電信運營商憑借其覆蓋全國的網絡基礎設施和高頻用戶行為數據積累，構成了具備高密度、高實時性和高交叉價值的數據底座。通過與保險機構在客戶畫像、風險數據、賠案信息等

210、內部數據的融合，三方借助隱私計算、多方安全計算（MPC）等前沿數據協同技術，實現聯合建模與跨域知識遷移，顯著增強風控模型的泛化能力與實用價值。在平臺側電信運營商在取得客戶授權或符合法定情形下，根據數據產品化和平臺化戰略，將脫敏后的數據封裝為標準化的風險圖譜、行為洞察、區域活躍度等數據產品。保險機構在合法合規的前提下與具備合法數據資質的數據提供商合作，通過“數據脫敏+分場景授權”的模式快速對接區域化定價、精準營銷和災害預警等業務場景，顯著提升產品的靈活配置與市場響應速度。此外，伴隨數據資產入表、估值與質押機制逐步建立，部分保險機構開始探索通過數據資產參與資本市場的可能性，試圖90在制度與基礎設施

211、層面，電信運營商與國家數據局在區域數據平臺建設、數據標準制定、數據資產估值等關鍵環節中逐步形成主導力，保險機構則通過嵌入式參與，融入數據生態的運行與協同體系。構建“數據+金融+技術”三位一體的新型資產組合，推動數據從要素向資本的躍遷。在場景側更具前瞻性的合作已進入智能場景的深度融合階段，特別是在以物聯網、AI 和邊緣算力為基礎的感知層技術不斷成熟的背景下，保險機構正在實現從“事后承?！毕颉笆轮懈兄?、事前干預”的戰略躍遷。例如，某財險與某電信運營商在工業廠房保險、公共安全責任險等領域的合作，通過部署 IoT 傳感器采集實時風險信號（如溫濕度、電力異常、煙霧濃度等），嵌入承保和理賠模型，形成實時風

212、險監測和自動理賠觸發機制，顯著提升運營敏捷度與服務體驗。同樣在車險領域，基于 5G 邊緣計算環境構建的 AI 圖像識別能力，已廣泛應用于遠程定損、理賠自動審核等流程。在多個城市級治理項目中，保險機構已不再只是服務接入者，而是成為“標準共建者”與“場景共創者”，例如在智慧城市應急響應平臺中，保險產品被作為風險緩釋機制原生嵌入至城市治理流程，實現服務與政策的協同一體化，擴大了保險機構在社會系統中的功能邊界。綜上所述，政府機構、電信運營商與金融保險機構構建的“三元協同”合作機制，正推動金融保險業從傳統的風險對價邏輯走向基于數據要素、智能系統與生態共治的復合型價值創造體系。其深層價值不僅在于模型精度和

213、運營效率的提升，更在于幫助保險機構建立橫跨數據流通、智能建模、場景服務與資本運營的全棧式能力體系，構筑面向未來的差異化競爭壁壘與持續性增長引擎。在三元協同機制構建過程中，應堅持合法合規、數據安全兩大前提，切實保障消費者權益。91第三章 合作范式的系統演變，從單邊集成到機制協同2.垂直整合：構建企業級智能協同底座近年來，隨著金融保險行業對智能化能力的系統性要求不斷提升，“垂直整合”這一理念正在發生變化。它已不再僅僅意味著在公司內部實現不同業務系統之間的數據打通，而是在數據、算法、算力與組織資源之間，構建起具備穩定運行機制與動態調度能力的智能能力基礎。其關鍵在于，企業能否通過整合內部能力與外部資源

214、，打通從數據采集、模型調用到業務執行的全流程路徑，推動智能化從技術輔助走向生產核心。在企業引入智能技術的早期階段，一般金融保險機構對垂直整合的理解多集中于打通保單、理賠等關鍵系統，實現基礎信息互通。但隨著大語言模型、語義識別、實時推理等能力逐步進入業務主流程，傳統的“點對點對接”策略已顯局限。智能化真正的挑戰在于，如何將數據、模型與業務場景實現結構性融合，使 AI 能力不再停留在“外部調用”或“輔助判斷”的工具層，而成為業務流程本身的一部分。這一過程的核心在于三點邏輯推演：首先，企業需建立面向 AI 的數據預處理與標準化機制，使原本零散、異構的數據具備被模型高效理解與調用的前置條件；其次，模型

215、能力本身需通過 API 或平臺組件化形式嵌入業務流程之中，實現按需觸發與過程聯動，而非事后分析或批量處理；最后，所有模型判斷結果需具備業務可接受性與系統可執行性，即其輸出可直接驅動業務動作或被納入決策路徑，完成模型輸出與流程執行之間的耦合閉環。唯有完成這三重結構適配，AI 能力才能從“附加組件”轉變為“內生模塊”，真正融入企業的日常運營邏輯。這一趨勢迫使企業將垂直整合上升為能力構建機制，推進從局部項目向系統工程的轉型。從當前行業跟蹤來看，多數金融保險機構即便擁有多年的業務積累和相當規模的數據資產，但在支撐智能系統運行的真正“可用數據體系”仍存在優化空間。問題的本質原因在于多數機構的數據系統是圍

216、繞職能部門建設的，而智能化場景往往跨越業務條線，需調用多個系統的數據資源。以理賠審核為例，一個智能模型可能涉及調用 CRM 數據、歷史賠案與風險標簽等信息，但這些數據分別歸屬在運管、風控、理賠等不同部門，權限體系與目標導向各異，導致數據流貫通存在難度。并且，僅靠局部技術打通無法解決根源問題，為此，金融更保險機構必須在組織、權限與流程層面重構數據調用機制，才能為智能化流程提供穩定支撐。與此同時，模型嵌入也對業務運行機制提出更高要求。傳統系統的部署可割裂運轉，但智能模型依賴連續反饋機制進行動態優化。這一過程涵蓋模型推理、業務響應、結果回流與策略更新，鏈條長、環節多，橫跨多個系統與組織邊界。任何一個

217、環節響應滯后，都大概率造成模型能力在系統中的“干擾”甚至“停滯”。因此，企業不僅要接入模型，更要為其設計可持續運行的反饋路徑，這要求組織具備構建智能化閉環的能力架構，而不再依賴于分散的系統維護邏輯。此外，企業還面臨能力復用效率低、建設重復投入高等問題。一套可泛化的語義標簽體系，原本可以支撐營銷、風控、客服等多個92場景，但由于缺乏平臺化能力承載與統一治理機制，往往在不同部門中被重復構建，形成資源浪費。要破解“能力碎片化”這一轉型挑戰，企業必須從項目交付邏輯轉向平臺服務邏輯，推動能力標準化、接口化、組件化，真正實現數據與模型的統一承載與復用。歸根結底，垂直整合的重點并不僅僅是構建一個“大中臺”或

218、“新平臺”，而在于建立一套可以持續調度智能資源、動態支持業務演進的能力框架。這種體系要求企業打破職能本位的組織設計邏輯，將流程中的關鍵節點轉化為可組合、可編排的能力模塊，并通過統一的調度平臺實現跨系統、跨數據、跨模型的智能資源統籌。其本質是讓AI從邊緣插件演進為生產環節中的內嵌角色，具備面向未來迭代、自我優化和持續擴展的運行機制。從戰略角度看，垂直整合的成功標志在于企業能否將智能能力從“單點試點”拉升為“系統運營”，進而獲得組織層面的敏捷性與結構性升級。隨著這一趨勢推進，一類新興角色正成為垂直整合中的關鍵樞紐以智能平臺建設與能力部署為導向的技術合作方。這類合作方涵蓋云廠商、大模型廠商、行業集成

219、商、行業解決方案提供商等。在具體實踐中，這些技術方不僅提供模型 API 和算力資源，更圍繞應用軟件開發與底層平臺國產化需求，構建軟硬一體化的部署體系，并結合行業知識和工程經驗，參與 AI 場景設計、模型測試與工程集成等全流程工作。部分技術廠商正在以 MaaS（模型即服務）平臺為基礎，構建適配特定行業的AIGC 能力集。通過在保險、銀行等行業場景中積累模型調優經驗與業務規則參數，他們不僅提供API級調用接口，還結合數據標注、任務編排、規則策略等模塊，形成可快速部署的智能流程組件。這些企業還與金融機構共建 AI 應用實驗室，圍繞金融保險的核心流程測試場景模型適配性，發布聯合解決方案，并基于工程化積

220、累，提供從模型選型、集成部署到工具平臺封裝的全流程交付服務，實現在場景中的深度嵌入與可持續優化。其部署路徑已從傳統項目制轉向模塊共創與運營共擔的生態協作模式，是金融保險行業推進智能能力構建的關鍵協作框架。面向大模型在金融場景的落地實踐，不同類型的金融機構因其發展階段、數據治理能力和技術架構基礎的差異，逐步形成了多元化的協作路徑。當前主流合作模式大致可分為三類：01模型底座合作模式即技術企業提供基礎大模型能力，金融機構結合自身行業語料、業務場景與標簽體系，參與聯合微調，提升模型對本行業語義和邏輯的適應性93第三章 合作范式的系統演變，從單邊集成到機制協同訓練平臺共建模式雙方基于聯邦學習或私有化訓

221、練平臺開展合作，實現“數據不出域、算法就近訓練”，在保障數據安全與監管合規前提下，增強模型能力與業務場景的持續匹配訓練平臺共建模式，契合專業型金融機構更契合監管要求嚴格、對模型訓練過程可控性要求較高的專業型金融機構，如政策性銀行、區域性商業銀行、信用保險機構及券商風控部門等。其核心訴求在于在確保數據主權與算法透明度的基礎上，實現模型的本地化適配與敏捷更新。應用場景包括文本合規審查系統、信貸風險預警引擎、智能化合規抽查助手等，強調可解釋性、訓練自主性與合規一致性。應用場景嵌入模式，適用于中小金融機構廣泛適用于資源配置有限、數字化程度相對較低且更關注研發的投入產出比的中小金融機構，如區域性保險機構

222、、農信機構、基金銷售平臺等。這類機構更關注智能能力的接入門檻與投入回報效率，通常通過 API 化或低代碼模型組件快速集成，滿足客服輔助、問答生成、智能外呼、業務流程引導等輕量級任務需求。該模式部署周期短、改造壓力低，是當前大模型在中低復雜度金融場景中落地的重要路徑之一。模型底座合作模式，適用于頭部金融機構主要適用于已建立數據治理體系、具備內部算法團隊的頭部金融機構，如國有大型銀行、全國性保險集團及大型資產管理機構。這類機構重視模型定制化程度與長期知識資產積累，典型應用包括智能投研分析引擎、多語言輿情解讀系統、面向專業服務的知識問答模型等，強調高適配度與知識表達能力的持續演進。應用場景嵌入模式由

223、技術企業輸出標準化、模塊化的模型服務組件，以輕量化方式對接金融機構既有系統，顯著降低集成成本并加快部署節奏三類模式分別對應金融機構在技術投入策略、模型控制力與部署敏捷性等方面的不同訴求。030294總體來看，三類協作模式映射出金融機構在智能化能力建設路徑上的分層演進策略。大型機構傾向于深度定制與模型能力沉淀，適合構建“專屬型智能中臺”；合規壓力大、技術基礎中等的機構，更偏好兼顧安全與靈活性的訓練平臺共建路徑；而中小型機構則以“輕量部署、快速見效”為目標，優先采用場景嵌入策略。上述模式構成了金融行業內部大模型能力部署的分級結構，為進一步衡量訓練成本、部署效率與投資回報率（ROI）等核心變量提供了

224、實踐基礎，也為技術企業提供了切入金融智能化生態的路徑指引。3.橫向協同：拓展跨場景智能聯動邊界在智能化系統逐步由“點狀接入”走向“結構性嵌入”的演進過程中，金融保險企業對數據能力的依賴也正經歷深刻轉變。隨著我國經濟結構的系統性重構，金融保險機構所面臨的挑戰與業務機遇也同步發生轉化：一方面，保險責任向復合型場景延展，客戶行為日益呈現跨平臺、多設備、非線性等特征，傳統基于靜態字段與規則配置的模型體系在識別能力和響應速度上已無法勝任。另一方面，新興業態在機器人運營、數字健康、自動化出行等領域持續涌現，衍生出大量脫離傳統范式的金融保險需求。企業要在這一新環境下構建可持續的智能運營能力，顯然無法僅依賴自

225、身系統中沉淀的歷史數據。正是在上述背景下，金融保險機構與其他行業基于業務場景的橫向協同由此成為破題的關鍵。它不再是簡單的數據獲取或平臺對接行為，而是作為企業跨越數據壁壘、能力邊界與場景感知盲區的協同路徑重新進入決策核心。其邏輯起點并非“數據在哪里”，而是“業務問題如何被更智能地解決”。企業需要以真實業務場景為牽引，反向推導所需數據結構、模型形式與反饋路徑，并在這一過程中構建起與外部生態的動態協同機制。橫向協同的價值不止于擴大數據來源，更在于通過跨主體共建實現業務判斷力的結構性增強。但理想與現實之間仍存在顯著落差。在實踐中，多數協同項目仍停留在接口連接與資源置換階段，缺乏圍繞場景構建能力閉環的系

226、統設計。接口不通、數據結構不一、模型不遷移、規則不互認，這些技術與機制層面的瓶頸，使協同難以超越“項目合作”的范疇。其本質問題在于，橫向協同若脫離具體場景驅動、缺乏共同收益機制與演化路徑，便無法在組織內部沉淀能力，也無法在生態層面構建粘性。為此，企業需要將橫向協同從“理念設想”轉化為面向業務的路徑設計，不再停留在宏觀敘述層面。圍繞場景重構協同路徑的過程中，企業不再停留于策略層面，而是進入機制設計與資源匹配的實際部署階段。其中，協同機制是否具備落地價值，關鍵在于其嵌入場景的適配程度，以及是否能形成數據與反饋的正向閉環。換句話說，協同策略的有效性，不取決于“協同能不能做”，而取決于“在哪些任務形態

227、中協同最具成本效益與能力沉淀價值”。95第三章 合作范式的系統演變，從單邊集成到機制協同03高頻場景高頻場景指的是在業務流程中重復出現、對運營穩定性產生持續影響的環節。這些節點雖單次價值不高，但由于出現密度大，協同帶來的效率提升能夠在累計中釋放顯著運營紅利高損場景高損場景對應風險敞口大、處理成本高的關鍵節點，在這些場景中構建協同能力不僅可以提高識別精度，還能有效控制損失邊界高潛力場景高潛力場景關注的是智慧出行、數字健康等新興領域，這些領域內的標準尚未固化。率先進行協同工作形成先發優勢0102因此，在橫向協同機制推進初期，企業往往聚焦于高頻、高損與高潛力三類關鍵場景作為優先啟動區域。這些場景在業

228、務規模、風險權重及生態擴展性方面具備顯著的協同驅動力，適合作為機制驗證與能力沉淀的首選路徑。高頻場景的流程耦合性與觸點密度高，適宜作為協同機制的穩定入口；高損場景的判斷難度與風險外溢性強，亟需橫向補強以提升識別精度與防控能力；高潛力場景則通常位于生態延伸或新興服務方向，通過前置協同機制部署，有助于企業搶占數據接口與模型標準的主導權。三類啟動場景的共通特征在于協同成本可控、數據接口明確、機制復用性強，既具備快速成效的可行性，也為后續機制標準化與能力模塊化奠定基礎。在可行性優先的原則下，企業應重點聚焦三類協同任務結構：一是決策增強，解決判斷能力的瓶頸；二是流程優化，提升運營效率與響應速度；三是客戶

229、洞察，實現對用戶動態認知的持續深化。它們分別對應不同的數據類型、技術手段與治理要求，構成橫向協同在金融保險領域落地的三大基礎單元。正是基于以上“啟動場景”所揭示的能力空白與協同潛力，經驗表明，橫向協同的價值落點主要集中在三類關鍵能力維度：其一，判斷力的提升，即在復雜、不確定環境中增強風險識別與響應的準確性；其二，執行效率的優化，通過多系統聯動提升流程響應的穩定性與及時性；其三，客戶理解的深化，以動態、語義化畫像機制增強對用戶行為、動機與場景的感知能力。這三類能力維度不僅構成了協同機制的功能邊界，更成為企業構建智能能力體系的結構基礎。圍繞上述能力訴求，企業在實際部署中逐步形成了三種典型的橫向協同

230、形態，分別對應不同場景任務、數據來源與價值機制。它們既是能力目標的映射單元，也是協同機制設計的路徑入口。第一類為決策增強型協同，主要面向反欺詐、動態定價、智能核保等高敏感度場景。此類場景具有預測性要求高、可變性強的特征，單靠內部歷史數據往往難以形成前瞻性判斷。因此，企業需要通過接入外部信用記錄、行為序列、風險信號等變量，構建多源評分模型，拓展模型視野。這種協同強調的是“認知外延”即如何通過跨域數據豐富模型輸入，提高決策鏈條對未來態勢的感知能力。96第二類為流程優化型協同，聚焦于身份認證、理賠審核、交易驗證等標準化流程。該類型的核心目標并不在于復雜判斷，而在于通過系統間的實時互聯與數據即時注入，

231、減少人工干預、降低處理延遲。企業一般通過標準化API對接構建端到端的閉環處理能力。其機制設計重心在于“工程可行性”與“調用低延遲”，強調的是如何將外部系統的能力嵌入業務流程，實現柔性連接與精準觸發。第三類為客戶洞察型協同，體現出更強的戰略屬性。其目標在于突破靜態標簽體系對用戶認知的限制，轉向動態、語義驅動的畫像機制。在此模式下，企業通過與電商、社交、出行等多元平臺的數據拼接，構建出分層、多維、情境感知型的用戶畫像體系，從而支撐更高階的產品定制、客戶運營與生命周期管理策略。該類型的協同強調“深度理解”而非表層識別，目標是賦予企業對用戶行為的預測性與可解釋性，使用戶管理從“事后運營”走向“預判干預

232、”。這三類協同形態雖在結構上各自獨立，承擔的任務目標也各不相同，但在能力建設層面卻構成了一個互為支撐的閉環體系。其中，決策增強型協同為企業提供前瞻性的風險識別與策略判斷能力，流程優化型協同提升了關鍵業務節點的執行效率與流程穩定性，而客戶洞察型協同則拓展了企業對用戶價值的理解維度，支撐個性化運營與持續服務優化。正是這種協同形態與能力訴求之間的映射關系，使橫向協同機制的構建邏輯逐步從“資源驅動”向“能力導向”轉變。相比于以往以數據覆蓋面為目標的被動整合，當前更強調以具體能力缺口為起點，反向識別所需的外部數據要素、系統接口與反饋機制，從而推動協同設計的主動性與系統性提升。從演進角度看，企業可視業務階

233、段與能力成熟度，選擇不同類型協同作為啟動點：以流程優化型作為低風險入口、逐步過渡到決策增強型的高價值協同，最終通過客戶洞察型完成用戶認知系統的系統性躍遷。這種漸進式協同策略，將協同機制從單點工具升維為企業能力重塑與生態融合的核心支撐架構。1本刊物所載資料僅供一般參考用,并非針對任何個人或團體的個別情況而提供。雖然本研究院已致力于提供準確和及時的數據,但本研究院不能保證這些數據在閣下收取本刊物時或日后依然準確。任何人不應在沒有詳細考慮相關的情況及獲取適當的專業意見下依據本刊物所載資料行事。在任何情況下,本報告所載內容不構成任何人的投資建議,眾安金融科技研究院對所載研究報告保留一切法律權利。對本刊物所載所有內容(包括文字、圖片、表格)進行復制、轉發的,需注明出處,且不得對本報告所載內容進行任何有悖原意的引用、刪節和修改。出版時間：2025 年 4 月添加售前專家產品演示關注眾安信科在線咨詢立即申請公眾號執行團隊：樊旼旼、劉洪萍、關博文設計團隊：江上、周婷婷、王秋陽