ChatGPT能给保险业带来什么？
夏志琼/凤城
2022年11月，由美国硅谷初创公司OpenAI推出的ChatGPT上线仅1个多月的时间，注册用户已突破1亿人。在ChatGPT带动下，生成式AI备受关注。近日，全国各行业400余家头部企业宣布加入百度的生成式AI产品——“文心一言”。在保险业，泰康保险、北京人寿等公司入局，这既是ChatGPT技术在国内保险行业的首次落地，也是保险业开展技术创新与场景孵化的实践。ChatGPT将对保险业的经营、管理、产品营销及客户服务等产生巨大影响。
一、带来的积极影响
从ChatGPT当前的技术发展情况看，ChatGPT可以结合保险行业专业知识进行调校和交互式训练，在智慧营销、智能客服、数字员工等场景进行应用，提升保险客户体验。跨模态深度语义理解与生成能力，有助于保险公司探索新型的信息生产、交流方式，向客户提供更准确、更个性化的保险服务。
（一）更倾向定位为“辅助工具”。ChatGPT的出现可以节省用户使用搜索引擎查找相关内容的时间成本，通过学习大量文本数据给出总结性答案，并且也会随着训练数据的增加不断优化，帮助用户快速准确地了解相关信息，这将成为普及风险管理知识、提升居民保险意识的重要工具，能有效缓解保险营销端的压力。随着学习的深入，ChatGPT算力将得到大幅提升，语言处理也将更加趋近于人类，这对于具有一定重复性劳动的营销、沟通等环节有极大帮助。特别是
在信息搜集、应答方面，ChatGPT具有更高效、全面、诚实的特点，可以有效规避保险代理人销售误导的风险，在产品推荐方面更为“中立”。从ChatGPT定位看，它更倾向于自己是保险行业的“辅助工具”。在保险领域，随着代理人、经纪人队伍优化和迭代，专业、服务能力逐渐成为标配，“人”的价值难以被消解。专业的保险配置需要结合客户家庭收支、预算情况、保障需求、产品优势等层面来综合考虑，不能很好满足客户的一对一定制需求，这是目前AI技术还没有达到的，也是保险经纪人、代理人的核心价值。对于保险经纪人、代理人而言，AI技术的应用能够大幅提高人效和产能“天花板”，相关技术的应用已为一些公司节省了近四成的客服人力。
（二）智能服务更突出个性化。技术的进步为保险行业发展带来了更大的想象空间。在大数据
的加持下，类似的自然语言生成模型应用可以将普适的“标准化”智能服务向千人千面的“个性化”的智能服务转变，构建不受渠道和时空限制交互场景。正因为ChatGPT改善了客户服务和流程，有可能会替代保险代理人和经纪人的一部分工作，改变保险公司的业务方式。在营销内容生产的场景，可以通过ChatGPT生成拍摄脚本，利用其创意功能，经过合规审核，降低内容生产的成本，也提高内容素材生产的效率。AI工具还可以代替一些环节，像利用视频AI跟图像AI合作，进行串联，提高保险的营销效率。未来ChatGPT或许可以根据客户的保险需求，通过需求推荐引擎、服务分流系统，结合客户来电意图，针对不同客群提供个性化服务模式，实现最优分配路径。同时通过拟人化的人机交互，将自身的服务时限提升为全年无休，客户体验消除时空所限。例如，当客户询问关于出国旅行保险的信息时，ChatGPT可以根据客户的年龄、目的地、旅行天数等信息，为其推荐更适合的保险产品。
（三）客户服务更为高效快捷。ChatGPT在国内保险业有一定的发展前景，未来可以在前端更
好地帮助客户了解产品，选择比价以及进行理赔服务。并且，ChatGPT作为一种新工具，未来一定会衍生很多新的模式。近年来，保险业的智能化渗透率正不断提高，不少险企已经开始实践人工智能技术在保险销售、产品设计、服务等多场景中的应用，以提升效率和客户体验。相较于代替保险代理人直接为客户提供定制化服务，当前的ChatGPT似乎更适合充当在线客服，回答更为共性和宽泛的问题。ChatGPT认为，当前自身的技术可能会为保险业带来一系列变革。在保险行业中，它可以被用来提供在线客服服务，其能够在短时间内回答大量问题，同时保证回答的准确性和专业性。这样，保险公司可以节省大量的人力成本，提高客服团队的工作效率。一定程度上为客户关于保险的查询提供快速准确的响应，极大提高保险业的效率和准确性，有利于推动保险业数字化转型，帮助保险行业更加灵活高效地创造价值，降低保险的认知门槛。
（四）AI加持保险审核效能倍升。从智能化提升人工效率的角度而言，最大的提升在于原来做数据结构化的工作，包含票据的结构化提取和录入，这也是信息化的第一个环节。在这个环节
当中，涉及发票验真、扫伪、报销等等一系列的工作量非常大。保险公司的能力体现在“处理审核和调查的准确性和专业性”方面，在用户理赔前和理赔中的感知认识不足，而互联网平台的优势正在于此。同时还能运用科技化的手段解决传统理赔的痛点，帮助保险公司提升效能。从前端销售、产品定价，到风险控制、理赔服务，整个保险产业的价值链正在被重构。多家传统保险机构已从数字科技赋能产品创新、个性化服务、智能客服与在线理赔等多个环节入手，探索保险服务数字化价值链重塑，以数字化转型来寻求全新的盈利增长点。从保险理赔效率看，保险消费者数字化的体验，也已经改变了传统保险服务的观感，车险理赔由7天变为现在的1天，已较为普遍。再如，平安人寿推出的“AI智能自动决策模型”，通过AI智能读取理赔资料，审核的案件时效由原来0.5至2天的时间提升至“秒级”。人保健康门诊险案件已实现100%全流程自动流转结案，人均审核效能提升6至7倍。通过科技替代，2022年的自有人力较2021年减少了32.5%。
二、也并非全盘看好
对于ChatGPT的发展前景，业内也并非全盘看好，目前ChatGPT还没有特别大面积地推广开来，究竟能不能够产生正向作用，具体效果还需要经过实践认证。值得注意的是，技术革新永远是把双刃剑。ChatGPT必然会带来生产工具的变革，同时会提升整个保险行业的生产力，但与变革一同而来的还有风险与困难。
（一）完善ChatGPT需要大量的资本投资。实现机器不断学习主要取决于模型和参数量。模型决定机器要怎么学习，而参数量则需要砸进大把钱以换取大量的数据。数据显示，ChatGPT每个问题消耗的能源大概是现在谷歌搜索的10倍至100倍，应用程序ChatGPT每天需要花掉100万美元来运行。目前，我国芯片被卡脖子，更先进的硬件难以采购到，也影响到ChatGPT在国内保险业的应用。
（二）数据层面放开十分困难。ChatGPT需要庞大的数据库做大量的数据训练和优化，而金融数据的获取非常困难。保险业不仅要遵守保险行业的法律法规，还要受到民法典、个人信息保护法等法律的约束。保险对信息准确性、安全性和用户隐私、人文关怀等要求较高，还需要解决与人类共情的难题，解决信息准确性、安全性和用户隐私等问题才有可能对保险业产生真正的积极影响。随着保险业数字化达到了较高的水平，信息安全问题也日益严峻，如何筑牢个人敏感信息“保护墙”，更加智能、高效地保护用户隐私和数据安全，数据的合规获取、计算和治理、分级机制等均有待完善。保险数字化条件下，核心业务越来越依赖于IT系统的稳定运行。数据的高价值早已得到证实，其本身就容易引来外部攻击。如何适应不断变化的安全管控需求，防止数据在流动过程中不被非法复制、传播、篡改甚至恶意盗用，已成为当前保险数字化转型面临的一大重要安全挑战。
（三）保险科技人才缺乏。缺少保险科技人才是数字化转型的一大痛点。保险企业在人才和组织方面仍普遍面临数字化人才短缺、未能建立适应自身发展阶段的数字化组织架构等痛点。保险公司高管大多不具备数字化转型所需的专业知识与经验，对最新涌现的金融科技没有深入了解，导致难以跟上数字化市场发展的步伐。此外，创建数字化机构所需的人员需要具备特定技能，如大数据分析能力、数字化管理能力等。然而，具备这些技能的人才供应远不能满足需求，保险公司难以通过内部培训迅速充足数字型人才，且现有数字化技术人才也不足以支持转型需求。
（四）ChatGPT可能在一定程度上加剧“信息茧房”。ChatGPT优势在于其优秀的学习能力，但这也恰恰说明是可以被“训练”的。ChatGPT运用到保险业，可能存在因基础性服务条款或算法出错而造成的大面积、累积性错误，以至于给客户以持续性、不断升级的错误答复、建议与承诺，从而造成大规模损失的潜在风险。
三、未来值得憧憬
保险数字化有助于解决信息不对称带来的风险，有助于应对客群变化挑战、重构保险价值链、突破传统营销模式。借助AI等技术手段，有助于保险销售与客户经营数字化转型升级，应对保险业获客难度加大、高脱落率、渠道产能较低等挑战。
（一）改善组织架构和机制流程。数字化转型实现成功推进，不仅仅是技术上的改进，更深层次在于制度、流程、考核、资源等生产关系的调整。因此，强化顶层设计、加强组织架构之间的联系，将数字化融入保险机构的战略主线，从全机构利益的视角统筹推进、打通资源，明晰战略定位，从公司治理的高度充分发挥董事会、高管层的作用，立足自身差异化竞争优势，制定战略实施计划，才能更好助力保险业实现数字化高质量转型发展。可以说，保险数字化既带来了行业价值链的重塑和变革，提升了行业效率，也让风险控制变得更加分散和多维，这些都要求保险业必须建立与之匹配的数字化风控，建立企业级的风险管理平台，利用大数据、人工智能等技术优化各类风险管理系统，将数字化风控工具嵌入业务流程，提升风险监测预警的智能化水平。要打造出符合保险行业需求的智能对话机器人，需要用大量关于保险产品的知识，保险销售、核保、理赔等各种场景下的用户对话内容去训练智能对话机器人，不断提升它对保险相关知识的理解和生成内容的准确性，否则即便拥有ChatGPT这样先进的算法和模型，没有数据的训练无助于事。
（二）保证数据要素安全。网络安全是数字经济发展的生命线和“压舱石”。数据安全应保证数据生产、存储、传输、访问、使用、销毁、公开等全过程的安全，并保证数据处理过程的保密性、完整性、可用性。数据安全与网络安全、信息安全、系统安全、内容安全和信息物理融合系统安全有着密不可分的关系。应对数据安全面临的威胁挑战，要采用管理与技术相结合的新范式，建立全生命周期数据安全技术体系，实现数据安全的全面、有效防护。要从科学技术角度出发，结合多学科的方法，保障数据全生命周期的安全，要从政府治理角度着手，协同多个部门，通过完善法律法规和建立监管体系，为数据安全保护提供法律依据和政策保障。要加强关键信息基础设施安全保护，强化关键数据资源保护能力，增强数据安全预警和溯源能力。要建立数据分级分类管理制度，采用基于区块链、数字水印等技术对数据源进行身份鉴别和记录，防止恶意篡改。此外，通过恶意数据过滤技术，对数据中可能存在的含偏样本、伪造样本、对抗样本实现过滤，从而保障数据生产安全。可通过高效的加密算法对数据进行加密，以保障数据的安全性。
（三）解决数字化人才短缺问题。保险业数字化转型最核心的问题依然是数字化人才的短缺，特别是高层领军型复合型人才。数字化转型需要管理层、主导层具备统筹能力的人才来落实实施，保险企业需要选聘具有科技背景的专业人才进入董事会或高级管理层。同时，引进和培养金融、科技、数据复合型人才，重点关注数据治理、架构设计、模型算法、大数据、人工智能、网络安全等专业领域。另外，积极引入数字化运营人才，提高保险生态经营能力，强化对领军人才和核心专家的激励措施。建立更灵活的组织架构、培养更与时俱进的人才梯队。保险企业需要快速构建数字化人才团队，一方面对企业内部现有人员的培训、职业规划和绩效评估作出调整，体现数字化元素，另一方面积极从企业外部吸纳专识深厚、业务能力出色的数字化领域的高管人才，填补内部人员在数字化技能上的空缺。
（四）持续加大保险科技资金投入。保险科技在全球范围内都处于发展窗口期，越来越多的保险企业加大投入，通过科技来提高客户的获得感、体验感，提升保险的覆盖面和性价比。保险公司需要投入更多资金、资源推进科技应用。险企应在保险的产品开发、定价、销售等各个环节，积极探索应用大数据、人工智能、区块链、物联网等先进技术，推动产品服务与经营模式更好地适应数字经济时代的现实需求。可以看到，保险机构在加大数字技术研发投入，用于提升数字化运营效率的同时，不仅创新了管理方式，也带动了保险服务的效率变革。未来的保险科技投入要重点推动，从供给来说应面向用户的定制化服务能力，从需求来说应打造流量入口，在获客上形成正反馈循环生态的能力。
保险业只有进一步推进科技赋能，充分挖掘和释放先进技术手段在保险经营各环节的应用潜力，才能让保险公司的数字化转型之路行稳致远，使保险公司真正具备在数字经济时代立足的根基，更好地发挥出保险的功能与作用，服务经济发展与社会民生。