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創(chuàng)澤機器人
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保險行業(yè) AI 大模型助手產(chǎn)品-保險代理人提供了一個強大的支持工具

來源:上海氪信     編輯:創(chuàng)澤   時間:2024/7/10   主題:其他 [加盟]

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,大模型正加速保險行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。保險業(yè)作為人力密集和數(shù)據(jù)密集的行業(yè),特別適合通過大模型來革新客服、營銷和理賠等場景。本案例中的保險AI大模型助手,主要聚焦于保險營銷,提供智能問答、產(chǎn)品信息檢索、產(chǎn)品數(shù)據(jù)計算等功能,J大提升保險代理人的工作效率,并優(yōu)化客戶服務(wù)體驗。技術(shù)上,該助手基于開源LLM模型并進行微調(diào),通過RAG架構(gòu)集成保險知識庫來提升問答的準確性和專業(yè)性。產(chǎn)品可以以側(cè)邊欄的形式嵌入企業(yè)微信等通訊軟件,為代理人在客戶溝通中提供邊聊邊查的實時輔助,有效整合“人工+大模型”的合作模式,降低合規(guī)風險,實現(xiàn)降本增效的商業(yè)價值。

隨著保險市場競爭的加劇和互聯(lián)網(wǎng)保險平臺的興起,傳統(tǒng)保險企業(yè)面臨提升客戶服務(wù)的迫切需求,這對保險代理人提出了從“產(chǎn)品銷售”向“客戶專家”的角色轉(zhuǎn)變,要求他們不僅要精通產(chǎn)品銷售,還需掌握核保、理賠等業(yè)務(wù),以適應(yīng)客戶的多樣化和個性化需求。保險AI大模型助手應(yīng)運而生,旨在通過提升代理人的專業(yè)能力和服務(wù)水平,實現(xiàn)個性化客戶服務(wù)、優(yōu)化溝通與銷售策略、提供售后支持和效率提升。這些工具通過自動化處理常規(guī)查詢和事務(wù),同時提供培訓、風險評估、產(chǎn)品推薦和多渠道互動支持,助力代理人有效管理客戶關(guān)系和確保銷售合規(guī),以增強客戶體驗和推動業(yè)績增長。大模型技術(shù)的深入應(yīng)用不僅優(yōu)化了保險業(yè)務(wù)流程,也增強了對業(yè)務(wù)針對性和安全性的考慮。垂直大模型比通用大模型更有價值,對業(yè)務(wù)的針對性更強。出于安全性考慮,大模型應(yīng)用應(yīng)先內(nèi)后外,優(yōu)先應(yīng)用于內(nèi)部各類管理場景,謹慎應(yīng)用于對外客戶場景。

保險AI大模型助手通過整合尖端的大模型技術(shù)和專業(yè)的保險知識庫,為保險代理人提供了一個強大的支持工具,以提G服務(wù)效率和專業(yè)水平。這款助手利用從公開數(shù)據(jù)中微調(diào)的保險專用大模型,結(jié)合LLM+RAG的檢索架構(gòu),為保險代理提供定制化問答服務(wù),從而確保信息的準確性和響應(yīng)速度。

主要能力

保險AI大模型助手集成了先進的LLM大模型技術(shù),使用公開的保險數(shù)據(jù)進行特定的微調(diào)訓練,以增強對保險產(chǎn)品、條款和市場動態(tài)的理解。此外,通過 LLM+RAG架構(gòu)嵌入外部保險知識庫數(shù)據(jù),助手能夠提供G度定制化的問答服務(wù)。助手還擴展了多項功能,包括常見保險知識問答、保險產(chǎn)品信息檢索、保險數(shù)據(jù)計算器、溝通記錄總結(jié)和待辦事項生成,通過指令優(yōu)化確保準確執(zhí)行特定保險場景任務(wù)。 技術(shù)創(chuàng)新點

1.基于公開保險知識數(shù)據(jù)微調(diào)的保險大模型:特別針對保險行業(yè)需求進行定制化訓練,優(yōu)化對保險產(chǎn)品和條款的理解;

2.基于ES+Milvus的LLM+RAG混合檢索架構(gòu):結(jié)合了文本搜索的準確度與生成模型的應(yīng)答靈活性,有效提升信息檢索的準確性和響應(yīng)速度;

3.保險場景特定任務(wù)指令優(yōu)化:針對產(chǎn)品推薦、產(chǎn)品比對等保險特定任務(wù)進行了指令優(yōu)化,提G操作的準確性和效率;

實施效果

保險AI大模型助手已成功嵌入超過百款保險產(chǎn)品,并支持自動解讀保險條款,能夠針對涉及產(chǎn)品條款和年金計算等復雜問題進行實時響應(yīng)。通過保險AI大模型助手的應(yīng)用,可以實現(xiàn)以下效益:

• 工作效率提升:客戶需求響應(yīng)時間降低,日觸達客戶數(shù)增加,客戶信息和需求收集準確率和覆蓋率提升,幫助保險代理人更G效地處理客戶需求,提升服務(wù)質(zhì)量;

• 培訓成本降低:專業(yè)知識學習時間減少,客戶異議問題處理方式培訓成本下降,保險代理人可以更快速地掌握所需知識和技能,降低培訓成本,助力了增員;

• 管理成本減少:管理者檢查顧問工作情況的時間大幅降低,保險代理人的工作更加G效,管理成本得到有效控制;

綜合來看,保險AI大模型助手的應(yīng)用不僅提升了工作效率、降低了培訓和管理成本,還幫助保險公司更好地滿足客戶需求,提升了整體運營效率和服務(wù)質(zhì)量。

應(yīng)用落地情況

保險AI大模型助手在保險代理人與客戶溝通中的廣泛應(yīng)用,提供實時問答支持和資料查詢功能,簡化了代理人查詢產(chǎn)品資料的流程,減少了溝通次數(shù),提升了客戶服務(wù)效率和質(zhì)量,增強了客戶體驗和滿意度。這些創(chuàng)新技術(shù)和功能的實施,顯著提升了代理人的工作效率和專業(yè)能力,有效支持了保險企業(yè)在競爭激烈的市場中保持競爭優(yōu)勢。

保險AI大模型助手的推廣和應(yīng)用帶來了顯著的經(jīng)濟和社會效益。

• 在經(jīng)濟效益上:降低了操作成本,提G了工作效率,增加了潛在收益;

• 社會效益上:提G了客戶滿意度和服務(wù)質(zhì)量,增強了客戶忠誠度和信任感;商業(yè)模式采用私有化部署的產(chǎn)品收費機制,為保險公司提供定制化服務(wù),確保了模型的廣泛應(yīng)用和市場競爭力。在應(yīng)用推廣方面,已在互聯(lián)網(wǎng)保險經(jīng)紀公司實施,支持數(shù)百名保險代理人的日常工作,推動了智能保險服務(wù)的標準化和普及。這些成就展示了AI技術(shù)在保險行業(yè)的實用價值,也為其他行業(yè)的應(yīng)用提供了借鑒。






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中國人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界D二,軟件開發(fā)貢獻僅次于美國,顯示出中國在人工智能L域的重要地位;。應(yīng)用層的挑戰(zhàn)主要來自于成本壓力和商業(yè)化落地的困難

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隨著理論突破速度開始放緩,深度學習技術(shù)進入升級優(yōu)化階段,驅(qū)動圖像分類、機器翻譯等多類感知任務(wù)提升準確率,在政策的支持下,持續(xù)釋放技術(shù)紅利,促進醫(yī)療AI技術(shù)生態(tài)不斷完善

大模型企業(yè)發(fā)展面臨的問題與困境-算力 資金 人才

大模型訓練和應(yīng)用面臨著算力和能耗算力方面的挑戰(zhàn);大模型在數(shù)據(jù)和資金方面也面臨著挑戰(zhàn); 大模型發(fā)展在技術(shù)和人才方面也面臨著挑戰(zhàn)

中國大模型開源生態(tài)體系代表性廠商—華為,鵬程·盤古

鵬程·盤古模型是全開源2000億參數(shù)的自回歸中文預訓練語言大模型,在知識問答、知識檢索、知識推理、閱讀理解等文本生成L域表現(xiàn)突出

大模型開源生態(tài)體系的創(chuàng)新主體與創(chuàng)新機制-開源是未來

開源大模型是基于開源軟件模式,由開發(fā)者共同參與、共同維護、共同發(fā)展的機器學習模型。開源由開源規(guī)則、開源對象、開源基 礎(chǔ)設(shè)施、參與主體組成

人工智能技術(shù)架構(gòu)的演變與新趨勢-七大核心能力

第三階段AI聚焦學習環(huán)節(jié),注重大模型的建設(shè),AI能力覆蓋學習和執(zhí)行;第四階段則聚焦執(zhí)行與社會協(xié)作環(huán)節(jié),開始注重人機交互協(xié)作,注重人類對人工智能的反饋訓練

發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)的重要性與新機遇

數(shù)據(jù)、算力、算法作為人工智能發(fā)展的核心三要素已經(jīng)具備基礎(chǔ)條件;大數(shù)據(jù)+大算力+通用大模型成為新的發(fā)展范式;大模型開源生態(tài)成為推動AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要模式
資料獲取
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== 資訊 ==
保險行業(yè) AI 大模型助手產(chǎn)品-保險代理
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