线上股票配资公司生成式人工智能重塑银行保险机构：创新及挑战

线上股票配资公司来源：宇轩配资网站：联丰配资日期：2025-07-25 14:07:14 查看：82

　　生成式人工智能在银行业的应用场景

　　客户服务。这是当前银行业AIGC应用较为广泛和成熟的领域。大模型在客服领域具有语言理解能力、自动化响应生成能力、个性化服务能力、持续学习和优化能力、情感分析能力、跨渠道工作能力、实时数据处理能力、多语言和跨平台服务能力，能为客户提供24小时在线服务，大幅提高客户服务能力和客户满意程度。

　　智能营销。运用AIGC可以提高营销文案的多样性和创造性。大模型技术能利用客户历史交易数据和互动信息，准确识别客户需求，提供个性化的金融服务方案。在AIGC的加持下，电话销售能提供自动化的客户交互和个性化的销售推荐，降低运营成本，优化客户体验。

　　风险管理。AIGC凭借其不凡的泛化理解和逻辑推理能力，助力银行更准确地评估信用风险、市场风险和操作风险，制定风险管理政策。银行借助大模型技术和知识图谱技术，对借款人及其关联方的财务状况、还款能力、还款意愿等进行综合分析，预设财会专家思维链，准确评估信用风险，为授信审批提供有效支撑。银行应用大模型技术，还能对海量市场交易数据进行实时监测分析，识别异常交易和可疑交易，快速发现欺诈行为。

　　智能投顾。金融市场信息繁杂，金融产品众多，交易策略和工具不胜枚举。运用多模态大模型技术，可对海量历史数据和实时数据进行分析，预测未来市场变动趋势，生成行业风险分析报告，提供个性化的市场运行分析、投资组合管理和资产配置建议，帮助客户经理有效决策。

　　合规管理。银行应用大模型技术，能够系统梳理各项监管政策和要求，准确把握其核心要义，将不同时期发布的各类监管规则数字化、格式化和程序化，提高合规效率，降低合规成本。银行借助自动化监控和审核手段，审核银行各类数据和文件，识别员工的不当行为和潜在风险，及时发现违法违规隐患，提高银行合规水平。

　　生成式人工智能在保险业的应用场景

　　客户服务。通过接入大模型，综合运用语言识别技术、语义理解、语言合成、OCR等成熟技术，为客户提供各类咨询服务及承担外呼、回访等业务。保险业数智化转型的一个重要标志是客户服务智能化。智能应答机器人可与客户进行深度交互；智能外呼机器人可执行流程规范、话术统一的外呼任务，线上支持代理人远程会客和VR沉浸式互动；智能质检机器人可自动质检客服质量。

　　销售支持。AIGC可为营销人员提供个性化销售辅助和智力支持，提供销售策略和方案。智能辅助机器人可实时辅助销售人员与客户交互，根据客户需求生成保险方案；智能坐席助手可在人工坐席与客户通话过程中，以侧边栏的方式提供实时话术推荐，并根据反馈情况支持标注、质检和复盘。在代理人培训方面，大模型技术已在知识问答、课程开发、案例萃取、项目设计、数据分析等方面取得成效，显著提高了培训效果。

　　核保理赔。保险机构能借助多模态文档解析技术，自动评估保险标的情况，对异常保单进行检测和识别，实现精确核保。AIGC可以自动处理理赔申请、触发理赔流程和计算理赔金额。AIGC赋能保险理赔，现已从车险等财险领域扩展到较为复杂的健康险领域。保险机构借助大模型技术快速分析图片等证据资料，查勘和核定损失，并应用知识图谱技术计算赔付金额，从而实现理赔全流程的自动化和智能化。

　　产品研发。大模型的数据分析、样本生成和场景泛化能力，助力保险机构研判国内外市场发展趋势，理解客户需求和风险特征，并适应市场需求精准开发产品，设计产品方案。精算人员运用AIGC可强化精算定价的客户数据基础，不仅依托传统的标准化、结构化客户信息，而且进一步涵盖图片、音频、视频等非标准化、非结构化信息，有效提高定价精准程度。

　　风险控制。在风控决策方面，AIGC基于处理各类数据的泛化能力，能与判别式人工智能模型互相支撑，实施复杂场景下的风控决策。在风险监测方面，AIGC基于强大的认知推理能力，能有效识别数据安全和网络安全漏洞，通过收集和分析理赔信息和数据，防范保险欺诈风险。

　　生成式人工智能在银行业保险业

　　应用面临的挑战

　　规划滞后。由于AIGC底层模型开发对数据和算力需求极大，只有少数科技公司能担其重任，目前AIGC在行业的应用主要在操作层面。

　　语料不佳。由于金融数据具有商业机密和市场敏感等特征，对数据收集和数据使用限制性要求较多，数据共享受到法律法规制度限制，“数据孤岛”和“数据分割”现象突出。

　　模型缺陷。滋生“AI幻觉”。由于存在不正确的对齐过程、不恰当的生成策略和严重的语料问题，金融行业大模型应用出现“幻觉”的概率较高。

　　安全隐患。在大模型的开发和应用过程中，不可避免地存在数据滥用和数据泄露等数据安全问题。

　　促进银行业保险业生成式人工智能应用

　　的对策研究

　　加强金融业应用AIGC的顶层设计。推进银行业保险业数智化转型顶层设计，明确各类银行保险机构在AIGC应用领域的远景目标和发展路径，制定统一的银行业保险业大模型评测体系，发布行业大模型应用指引和技术标准。

　　构建银行业保险业基础语料库和数据库。完善数据安全技术标准和规范体系。统一收集银行保险行业业务数据、研究报告等行业数据，构建行业数据知识资源底座等语料库和基础数据集，强化数据引入初筛、数据去毒、精细标注，保证数据安全可溯，推进大模型预训练和推理训练。

　　统一开发银行业保险业垂直领域大模型。集中行业资源和力量，构建通用银行业保险业垂直领域大模型。强化大模型微调和大小模型交互，完善内容标注、提示词工程、对抗测试等微调服务，制定标注规则，培训标注人员，扩大判别式小模型供给，促进大模型在行业各类具体场景的应用。