信美相互人壽發布“大模型保險垂直應用3.0”快訊
大模型在保險行業的應用，保險垂直應用核心解決的是打通保險產品信息到知識的最后一公里，）正式發布了大模型保險垂直應用——信美Chat-Trust3.0。
【TechWeb】5月22日消息，從Chat-GPT出世到GPT-4o的推出，以大模型為代表的人工智能技術席卷全球。根據IDC最新報告顯示，2024年進入企業級AI元年，參與企業數量相較2023年增長25%，在AI上的投入增長高達250%。以海量數據、豐富場景為特色的保險業亦成為AIGC應用的天然土壤。
據了解，大模型在保險行業的應用，正由內部輔助辦公，逐漸向智能兩核、產品分析、營銷培訓和銷售輔助等保險業務核心領域延伸，對行業未來發展產生深層次的影響。
今天，信美人壽相互保險社（以下簡稱“信美相互人壽”）正式發布了大模型保險垂直應用——信美Chat-Trust3.0。
信美相互人壽表示，保險垂直應用核心解決的是打通保險產品信息到知識的最后一公里。相較于高成本、需要大量預訓練搭建垂直模型，作為中小險企，信美從低成本、小數據、快速迭代、解決具體問題的角度出發，基于通用基礎大模型，通過強化非結構化數據管理及處理能力，深度運用檢索增強、模型“微調”技術，配合插件及Agent能力建設，深耕保險垂直應用。
據介紹，信美從2023年3月開始深入調研、驗證。大模型保險垂直應用在一年內經歷了1.0到3.0的快速迭代升級。通過15個大類，2098道對話問題測試集構建“IUE保險大模型評測基準”。問答準確度從最初的52.7%提升至81.1%。目前信美Chat-trust3.0已具備對外應用能力。
具體來看，1.0以內部知識庫為基礎，攻克了知識流通與信息安全的矛盾點，解決了非結構化數據管理問題；2.0階段實現了從智能工具到數字分身的轉變，提升了專業問題的先驗認知，解決了隱性知識的挖掘和具象表達。
3.0階段則在2.0的基礎上，攻克了對口語、開放性復雜問題要求更高的意圖識別難題，引入計算插件，解決更復雜的計算問題，實現端到端保險需求分析。
與市面上大模型交互處在“黑匣子”不同，信美的大模型應用自研“白盒化”展示，在問題回復時清晰地展示推理過程。信美表示，保險產品和服務通常涉及復雜的風險評估和決策過程，“白盒化”模型應用可以更好地向監管機構、客戶和內部團隊解釋其工作原理和決策依據，在問題溯源及準確性的考量上可以更為清晰透明。
在數據安全和隱私保護方面，信美在2021年通過了ISO數據安全和數據隱私雙認證。據介紹，信美已經對于大模型應用相關的數據進行分類分級管理，對各類數據進行相應的權限控制，從而實現根據用戶角色的不同，自動匹配數據權限。在用戶信息安全方面，信美對于體系架構中的每一個和模型交互的節點，均進行用戶隱私信息處理，隔斷用戶隱私信息和大模型之間的鏈接。
1.TMT觀察網遵循行業規范，任何轉載的稿件都會明確標注作者和來源；
2.TMT觀察網的原創文章，請轉載時務必注明文章作者和"來源：TMT觀察網"，不尊重原創的行為TMT觀察網或將追究責任；
3.作者投稿可能會經TMT觀察網編輯修改或補充。
