国外顶级风险投资平台入场！表示生成式人工智能即将用于保险业务

AI奇点网6月8日报道 | a16z 金融科技合作伙伴 Sumeet Singh表示由于承保、销售和服务严重依赖人工处理大量书面或口头交流，现有工具一直在努力实现这些服务的适当自动化，并对损失率（承保保费损失）和费用率（承保和服务承保保费）产生重大影响。大型语言模型（LLM）具有熟练收集和提取大量数据的能力，可以改变这一点，因为它们可以完全取代人类梳理大量数据的过程。

当前的机器学习技术可以对汽车和家庭保险等简单产品的决策加以改进，但对商业和人寿保险等更复杂的承保流程仍然具有很大的挑战性。这与决策相关数据的过程关系不大，而与收集和综合有关相关数据。虽然传统的ML模型已经帮助显着改善了更标准化的承保流程，例如家庭和汽车，但LLM可能会通过收集数据来帮助更复杂的群体，以帮助承销商做出更好的决策，尤其是在更复杂的情况下，例如大型商业政策，其中有更多的背景和遵循需要回答问题。

以及大多数大型商业政策涵盖数十个或更多地点，每个地点都有特定的细微差别（例如配电盘、防火门、洒水器密度/效率、管理效率、可燃物储存量）必须从申请人处收集，承保人理解，并根据承保指南进行评估。面向承销商的LLM支持的工作流软件可以降低承销时间和成本，同时提高准确性。

在保险的销售方面，客户考虑购买的产品，如人寿或残疾保险和年金，主要通过人工代理和经纪人在线下销售，因为它们是买家经常有疑问的复杂产品。（消费者可以更快地在线购买强制性保险产品，如家庭或汽车保险。）LLM接受客户数据或材料的培训，了解哪些保单适合特定客户情况，这有助于回答消费者关于他们应该购买哪些保单以及应该购买哪些保单的复杂问题。

最后，运营商和代理机构雇用大型保单服务部门来帮助更改保单、客户支持和理赔，以及内部的运转、服务附属机构，或私人助理。AI需要在会话对话中提炼出客户、代理或经纪人的实际需求，并以答案作为回应或将适当的信息输入系统。同时允许LLM使用对话资料并分析使用，可以显着提高效率和业务能力。

综上所述，生成式人工智能在保险业的应用将带来许多优势，包括提高承保流程的效率、降低成本、增强销售过程的智能化和改善服务质量。然而，值得注意的是，随着AI技术的发展，也需要加强对数据隐私和伦理问题的关注，确保人工智能的应用始终符合法律和伦理的框架。