2023期待保险行业：数据+AI开启经验规模化复制时代

期待保险行业数据+AI开启经验规模化复制时代19December2023数据+AI开启经验规模化复制时代目录焦点透视：AI狂潮中的大变革•AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇面对本次AI热潮，保险行业的焦点问题都有哪些•可能问题头脑风暴洞察问题，探寻本源•定义核心问题•洞见问题本质设定锚点，行动实践•找到本质解•制定解决方案报告摘要人工智能正在经历新的发展浪潮。某头部公司正在转向AIAgents支持平台，结合第4代人工智能模型与专业语料库以实现业务创新。AIAgents有望为商业领域注入新活力，展示人工智能的潜力和商业价值。随着平台的发展，新的AIAgents涌现，提供专业化、高端化、个性化、规模化、持续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。保险行业面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖掘其本质，以找到精准的解决方案。通过聚焦主要原因并进行必要的升维/抽象化，可以找到问题的根本原因，使问题具有通用性。保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对行业和产业的影响。同时，也强调了AI技术对保险行业的影响深远，将改变保险公司的运营模式和服务效率和质量，为服务规模化提供重要的支持。未来，随着技术的不断发展，AI技术将推动科技产业价值规律的变化，更加注重应用的创新与服务的提升。保险公司在应用AI技术方面的优势和能力：保险公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提高运营效率，包括在产品设计、市场营销、核保及理赔等环节。AI应用研发框架的流式会话能力可以提高前后端开发的效率。保险公司应用AI技术可参考的方法论：通过价值飞轮、价值网和画布等方法，企业可以更好地理解业务逻辑，识别关键驱动力，并实现更全面的优化。这些方法提供了有效的工具，帮助企业理清思路，找准业务发展的核心驱动力，确立清晰的策略逻辑。同时，画布法可以将价值网中的各个要素以图形化的方式呈现出来，更直观地揭示它们之间的关系和互动。这些方法可以提高企业的运营效率和价值创造，并避免对旧价值网的依赖，持续优化和改进价值网，实现更高的效率和价值。2期待保险行业：数据+AI开启经验规模化复制时代一 焦点透视：AI狂潮中的大变革自1956年人工智能问世以来，历经了多次繁荣与衰退的周期，科学家们将其形象地称为“人工智能的夏天”和“人工智能的冬天”。尽管每次技术革新都为智能机器的创造指明了新的方向，但最终都未能实现预期目标。现在，人工智能正迎来另一波浪潮，业界对此充满期待。安永将持续关注这一领域的最新进展，与各界共同探讨如何利用这一技术，推动创新与发展，为我们的未来创造更多可能性。目前，某头部人工智能研发公司正在将人工智能的发展重点转向AIAgents支持平台，以该公司研发的人工智能模型作为前身，结合第4代人工智能模型与专业语料库以实现业务创新。通过AssistantsAPI，开发者可以轻松地将第4代人工智能模型功能引入应用或平台，提高效率和激发创造力。AIAgents的出现有望为商业领域注入新的活力，展示人工智能的潜力和商业价值。这些技术将引领人工智能技术的新发展方向，助力企业和个人实现更高效、智能的创新应用。随着平台的发展，新的AIAgents各种涌现，它们各具特色，并提供着专业化、高端化、个性化、规模化、持续化的服务。人工智能的这一波革新，不仅涵盖了生成内容（AIGC），更拓展到了生成服务（AIGS）的领域。这正是目前追求的目标：用AI生成服务，改变世界。目前，保险行业面临着多方面的挑战和困境，包括全球自然灾害风险的增加、风险保障仍然存在巨大缺口、全球经济衰退风险、通胀对理赔成本的影响、资产配置风险和回报等。AI的突破发展，为保险行业带来新的启示和应对方向。AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇•••••

关注保障缺口，调整增长战略：全球巨灾风险不断上升，险企应该更加关注自然灾害风险的变化与影响，创新产品设计推动可持续发展。运用人工智能和建模工具，发展新型产品（如：指数保险等），关注保障缺口，实现全球风险降低与险企增长战略的结合。实践更加优化的社会风险管理：人口变迁与经济衰退将进一步带来社会风险，新的保险产品应该关注特定客户群体需求，针对性定制化满足客户的财务健康和安全保障。创新迫在眉睫：新的业务模式核心考量就是对客户风险保障与高增值服务的结合。此外，所有的创新都需要采用ROI模型评估回报，AI的突破发展将使得创新更加容易。善用生态圈力量：保险公司需要更加善于利用生态伙伴的力量，技术发展使得险企与科技公司、另类资本提供方、消费品供应商、零售商、汽车制造商等的深度合作变得容易，充分结合生态伙伴力量可以更加突显保险的价值。加强网络信息与数据安全：保险公司需要通过提高对网络攻击的认知、分享风险管理专业知识以及鼓励投资于风险减少等措施来加强网络保护与信息安全。3采取必要的精简：保险公司需要简化销售和运营流程，并消除不必要的步骤。险企可通过AssistantsAPI，将第4代人工智能模型引入服务流程。其在自然语言处理领域具有强大的能力，可以帮助更快速、更准确地处理大量的文本数据，提高效率并减少人工错误。二 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问题都有哪些在AI技术的驱动下，保险行业站在了充满机遇与挑战的十字路口。关键问题接踵而至，这些问题不仅深刻影响着行业的运营模式，还在决定着未来的发展方向。面对这些问题，进行深入思考，探讨有效的应对策略。AI在保险行业的应用进展如何？AI在保险业的应用主要集中在哪些方面？AI对保险行业的革新体现在哪些方面？AI路线五花八门，哪些技术最适合保险行业？保险公司该如何培养和布局AI能力？……类似的问题层出不穷，而线性地回答问题似乎总是无法满足需求，甚至会让答案更加迷茫。在这种情况下，读者可能会开始质疑自己的常规思维方式是否合理。然而，问题的核心往往隐藏在表面之下，需要大家进行更深入的思考和探索才能发现。那么，为解决问题应该如何采取行动呢？三 洞察问题，探寻本源面对复杂问题，建议参考《U型思考》方法论，从初始问题出发，洞察其背后的本质，进而精准地解决问题。U型思考方法论是一个找准问题、看透本质、谋定而后动的思考模型遇到初始问题解决问题遇到初始问题解决问题发现问题的本质找到本质解问：定义核心问题►用WHY提出问题：探寻动机，发现原因►用WHAT提出问题：发现本质，聚焦靶心初始问题 Why初始问题Why初始问题Why根本原因 4定义核心问题的过程中，以保险行业里一个热门的问题为出发点，试图通过WHY、WHAT的方式找到问题真正的本质。先提出一个问题，然后分析该问题的原因，再进一步思考为什么会有这些原因存在，最后深入思考这些原因具体是什么。通过这样不断拆解问题的思考方式，企业可以更加全面地了解问题的本质和解决方法。在对每一个问题进行解释回答时，会出现很多的相关因素，需要尽量聚焦主要原因，剪除次要原因。以下图示例为例，首先提出一个初始问题：保险公司该如何布局AI能力？其次，根据抛出的第一个问题去思考相关的答案。比如，保险公司需要通过布局AI来提高其效率和精准度，个性化产品和服务，专注创新和长期发展等。在这些可能的答案里，找到专注创新和长期发展是企业需要布局AI能力的根本因素。然后，再进一步思考保险公司为何要专注于创新和长期发展？进一步探究是因为目前复杂的经济环境和科技变化让企业的未来充满不确定性。当找到了“未来的不确定性”是企业需要关注的重要原因后，再深入去思考这些导致“不确定”因素具体是什么，等等。在当前不确定的环境中，保险企业在经营上面临的挑战之一是消费者行为的不断变化，这些变化都包括什么？• 数字化互动增加：消费者更倾向于通过数字渠道进WHAT 行沟通和购买保险产品。• 个性化需求：消费者希望得到更加个性化的服务和产品，以适应他们特定的风险和生活方式。• 价格敏感：经济压力可能使消费者对保险产品的价格更加敏感，寻求性价比更高的解决方案。• 服务期望提升：消费者期望获得更快速、更便利的服务，包括索赔流程的简化。• 保险知识和教育的需求：消费者寻求更多关于保险产品的信息和教育，以做出更明智的购买决策。上述例子在不断深挖问题的过程中，可能使得问题本身变得破碎，因此，针对每一个问题的解释回答，不仅要聚焦一个重要的因素，同时在一些必要阶段需要进行升维/抽象化，使得最终的问题具有通用性。在这个例子中，最终可能会将问题抽象聚焦为：“看不清楚未来的趋势和规律”“缺乏明确的定位”“无法有效识别机会”等。挖：洞见问题本质5在2021年出版的《千脑智能》（AThousandBrains:ANewTheoryofIntelligence）中，杰夫·霍金斯（JeffHawkins）基于人类大脑如何工作的最新研究，提出了一个重要概念：参考系。在霍金斯的理论中，参考系是智能体用来存储和处理信息的框架。这些参考系可以是物理的，比如空间坐标系，也可以是抽象的，比如概念框架。从这个观点出发，大脑利用不同的参考系来理解世界，例如通过空间关系来理解物体的位置，或通过抽象的概念来理解复杂的思想。正是由于这种特征的存在，智能体得以从不同角度和层面来理解和处理信息。构建保险行业的参考系目前，构建的保险行业参考系，需关注六大方向。一是市场行业动态，聚焦保险公司市场表现及行业发展；二是法律法规，金融行业不容忽视的维度；三是技术发展趋势，紧跟时代步伐；四是消费者行为变化，洞察市场风向标；五是风险合规情况，确保行业稳健发展；六是企业战略执行情况，提升企业核心竞争力。每个小方向都可作为子参考系，最终汇聚成总体参考系，助力保险业决策者精准决策，实现业务持续发展。人Page18工December智6能赋能保2023险业市场与行业动态市场规模和增长：考察保险行业的总体市场规模、增长率、市场饱和度等。行业趋势：分析行业的长期趋势，如保险产品的多样化、服务数字化等。竞争格局：研究市场上的主要竞争者、市场份额分布和竞争策略。法规与政策环境监管框架：了解影响保险行业的法规和政策，如合规要求、消费者保护法律等。政策变化：跟踪政策的变化趋势，预测这些变化对行业的潜在影响。

消费者行为与需求 04购买行为：研究消费者购买保险的习惯、偏好和决策过程。需求变化：分析消费者需求的变化趋势，如对个性化保险产品的需求增长。风险管理与合规 05风险评估：分析行业内的主要风险，包括市场风险、信用风险、操作风险等。合规要求：确保对行业合规要求有深入理解，以适应监管环境的变化。技术发展趋势数字化转型：关注数字技术如何影响保险产品的设计、分销和管理。创新技术：评估新兴技术（如人工智能、区块链、大数据）对保险业务的影响。

长期视角 06可持续发展：考虑环境、社会和治理（ESG）因素如何影响保险行业的长期发展。战略规划：基于各类参考系综合分析，制定长期的业务发展战略和规划。构建保险行业的技术发展趋势参考系（宏观）通过分析科技周期和文化适应度，可以分析出目前保险行业处于怎样的发展期，从而面向宏观视角制定出更加明智的策略。导入期泡沫之路狂热阶段金融资本向新范式的代表性产业集中；脱实向虚，金融泡沫膨胀镀金时代的贫富分化爆发阶段新范式与旧经济的分裂；旧产业的衰落和失业问题的加剧

转展开期折协同阶段成熟阶段（动能衰竭）经济发展黄金时期；内技术成熟、市场趋于饱和；生性增长、市场扩张；有闲阶级和资本的出现；金融资本与产业资本再新的投资机会短缺；经济度融合，实体经济吸收大概率出现“滞胀”；自满技术的外部性；新产业与失望并存，社会割裂创新的就业新一轮康波 产能过剩下一次康波

展开期：集体型文化受益技术变革进入到中后阶段，集群协作型的文化与技术阶段更适宜，将会释放出技术变革的最后潜能。导入初期：开放型文化受益资料来源：《技术革命与金融资本：泡沫与黄金时代的动力学》

技术变革初期，需要合适的创新环境，多样化的需求，开放包容的文化将主导这个时期的技术走向。科技革命与金融资本6卡洛塔·佩雷斯（CarlotaPerez）的研究总结了科技革命与金融系统的规律。►一系列技术革命组成的科技大周期呈现S型的扩散曲线，整体可以分为两个阶段：【导入期】与【展开期】，新技术导入社会与全面展开间，存在一段社会体系崩溃到重组的过程。►金融资本在导入期加速科技研发进而引发投资狂热，持续引发金融/债务周期的循环。在图示这个参考系中，企业需要通过衡量当前自己处在哪个大周期中，以及这个大周期中的一波科技潮流处在什么阶段。同时，企业需要考虑自己所处的文化与科技之间是冲突还是相融。这样才能判断这样的科技在环境世界中能否顺利开展，并且开展的深度是怎样的。这个大周期需要通过规模化去定义，因为人类社会发展通常会经历三个主要阶段：生产规模化、服务规模化和创意规模化。在每个阶段中，无数小技术创新不断涌现并逐渐融合，最终促成一次重大的科技革新周期。除了将科技周期和文化适应度纳入考量，帮助企业更好地洞察保险行业的未来走向。三轮规模化变革，则为企业提供了更为清晰的行业技术发展规模路径：生产规模化工业革命促使了大规模生产制造，实现将服务装进了产品中，满足大众用户的日常需求。

服务规模化 创意规模化AI+云计算+大数据正在在更远一些的未来阶段，发生的新一轮变革，未人与AI实现异构分工，来将会是产品放在服务加速新研究、新技术、中，实现规模化，提供新应用不断爆发。便宜且个性化服务。我们认为，当前保险行业技术发展位于服务规模化展开前期，其重要特征是逐步由服务集成在产品中，向产品嵌入到服务过程中转变。这个特征突出了工业革命和当前技术革命之间的根本区别，即它们各自对“产品”和“服务”的关注焦点。具体表现可以从以下几个方面来看：当前对服务的重视、不仅改变了产品的角色、也重新定义了企业与消费者的关系01工业革命的产品中心性

0203当前技术革命的服务导向 从产品到服务的转变

0405技术的作用长期影响在工业革命期间，主要的创新和发展集中在物理产品的制造上。这个时期的突破，如批量生产、标准化和机械化，都是围绕着提高产品生产效率和降低成本。在这个框架内，服务（比如维护、销售、支持等）被视为一种对产品的补充，是产品的附加部分。

当前的技术革命更加侧•这种转变标志着从以重于服务。这里的“服产品为中心转向以用务”指的是提供给消费户体验和需求为中心者的价值，它可以是数的转变。字化的，也可以是更传•在现代经济中，消费统的服务），但它们都者不仅仅在乎产品本通过技术得到增强和创身，他们更关心的是新。产品如何为他们提供在这个观点中，“把产持续的价值和体验。品放在服务中”意味着因此，服务成为连接产品成为提供服务的一产品和消费者的关键种手段，而不再是最终要素。目的。

当前的技术进步，尤其是在数字化和互联网领域，使得服务可以更加个性化、高效和广泛。云计算、大数据、人工智能等技术使服务能够在更大规模上并且以更低的成本提供，同时保持或提高质量。

从“以产品为中心”到“以服务为中心”的转变对企业战略、市场营销、产品设计等各个方面都有深远的影响。要求企业不仅仅关注产品的制造和销售，而是要考虑如何通过服务为客户创造持续的价值。在大周期中，影响科技应用的社会因素也是不容忽视的，这里以“创新扩散理论”，说明技术创新改变社会的规律。7行为改变习惯改变文化改变100自我推动阶75段技术创新从众阶段扩散度关键阶段5025突破阶段0创新者早期采用者早期大众晚期大众落后者资料来源：创新扩散论2.5%13.5%34%34%16%技术创新改变社会美国传播学者埃弗雷特·罗杰斯（EverettRogers）的“创新扩散理论”：►技术创新改变社会分为：行为改变、习惯改变和文化改变。►用户可以分为：创新者（Innovators）、早期使用者（EarlyAdopters）、早期大众（EarlyMajority）、晚期大众（LateMajority）、落后者（Laggards）。►新技术刚进入市场时，只有创新者和早期使用者才会去考虑它。而这两类用户有非常鲜明一致的特征和需求，比如都是愿意接受风险、收入较高的年轻人，都愿意在自己的群体里与其他人Page进行8紧密的互动分享等。但是随着更加谨慎的早期大众逐渐开始接受新技术，一个基数更大、但是需求更加多元化的消费者群体便会形成。构建保险行业的技术发展趋势参考系（中观）在深入探究构建保险行业的技术发展趋势参考系（宏观）视角之后，需要将视野收紧到更为中观的角度来进行进一步的分析。中观周期是指行业和产业受到技术发展影响的周期。人工智能的爆发是因为前期在算力、算法和数据等方面进行了长时间的铺垫，这些条件现在逐步成熟，人工智能便应运而生，对行业和产业产生影响。科技宏观大周期底层，先进技术通过组合创新与模式变革来进行扩散主导导入新模式技术变革采用以早期采用者为重点，适应和支持企业战略和管理革新的措施现在，从AI技术的发展视角，更深入地探讨这些科技新趋势对保险行业的影响，以及对未来保险行业的展望。科技新趋势8在人工智能的发展中，算力是基础，因为它决定了数据处理和算法运行的速度和效率。算法是指导AI处理数据和做出决策的程序和规则。高效的算法能够改善AI的学习效率，提升其预测、分类、识别等功能的准确性和速度。

数字化新模式人工智能导入变革大AIAgentAI机器人数AI助手互联网

AI技术可以被集成到软件应用中，提供智能化服务，如推荐系统、语音识别等。在保险行业，AI可以根据个人历史数据和行为模式来评估保险申请人的风险，从而定制保险产品和定价。AI可以自动生成文章、报告和新闻稿，数据是训练AI模型的原料。大量、 采用高质量的数据是构建准确和有效AI系统的关键，因为机器学习算法依 以早期采用者为重点，适应和支持企业战略和管理革新的措施赖于数据来学习和模式识别。

减少内容创建时间，并提供数据驱动的个性化内容，在个性化推荐方面，使用AI算法，可以根据用户的历史行为和偏好来推荐相关内容，从而提高用户留存和忠诚度。Page从科技9趋势角度来看，AI的爆发并非偶然，而是在前期算力算法和数据等技术的长时间铺垫下逐渐成熟的结果。这些底层技术加上数字化、大数据和互联网等辅助技术的支持，共同推动了AI成为主导力量，引发了整个社会的变革。在这个过程中，AI也在影响着保险行业的发展。未来，软件层面、金融保险服务、内容营销等都会因为AI的影响而产生较大的变化。保险公司可以通过积极布局AI技术来提高行业领先地位和稳固性，而内容营销也将因为AI的影响而变得更加容易。总体来说，AI对保险行业的影响是深远的，它不仅改变了保险公司的运营模式，也提高了服务效率和质量。未来，随着技术的不断发展，AI在各行各业的应用将会更加广泛和深入，为服务Page规模9化提供重要的支持。随着AI技术的快速发展，它已经成为了推动科技产业价值规律变化的重要力量。短期内，AI技术的应用主要集中在为服务规模化提供支持，而长期来看，AI技术的普及将引发科技产业价值规律的变化，使得人们更加注重应用的创新与服务的提升。服务应用技术

首个AI原生应用►未来真正的AI原生应用还没有出现，需要技术观察AIAgent►AIAgent展现了AI应用的底层框架，正在定义AI应用的新时代流水线GPT–4还是技术►第4代人工智能模型虽集成了更多功能，但仍偏技术端技术到应用的转化：技术本身不能直接成为服务，它必须通过集成多项技术形成应用。应用是技术与用户需求和场景结合的结果，它将技术的潜力转化为实际可用的功能。应用到服务的发展：应用的成熟是服务发展的前提，只有当应用建立了固定模式，它才能转变为服务。服务是应用在具体领域的实践，它解决了特定用户群体的需求。9Page10• AIAgent是由多项技术组成的应用，不仅仅是一个单一的技术，同时需要具备复杂的互动、计划推理能力，持续跟踪用户数据，并能够调用第三方应用。服务提供的核心：服务的核心是在特定领域中运用建立好的模式，如理财、个人助理、健康或教育。AI服务的提供者需要理解和运用AI应用程序以满足特定的服务需求。构建保险行业的技术发展趋势参考系（微观）人工智能技术正在保险行业中发挥着越来越重要的作用。微观层面来看，AIAgent平台化启航，正在加速往各领域扩张，包括大模型的产业、应用以及研究等。可以预见未来，AIAgent在很多领域都将有更广泛的应用。目前，谷歌已经基于新的AI框架搭建出了应用，拓展到了更多领域。一些基于AIAgent框架开发的RoboCat机器人AI，只需要少量的训练就能完成各类任务。未来在某头部人工智能研发公司开放平台上，将会有更多类似的服务出现。AI大模型平台化，重新定义AIAgent的开发体系ProfileProfileContentsDemographicInformation统计信息PersonalityInformation个性信息SocialInformation社会信息GenerationStrategyHandcraftingMethod手工制作LLM-GenerationMethod基于AI大模型的生成方法DatasetAlignmentMethod数据对齐方法PlanningPlanningw/oFeedbackSingle-pathReasoning单路径推理Multi-pathReasoning多路径推理ExternalPlanner外部规划路Planningw/FeedbackEnvironmentFeedback环境反馈HumanFeedback人类反馈ModelFeedback模型反馈

MemoryMemoryStructureUnifiedMemory统一记忆HybridMemory混合记忆MemoryFormatsLanguage语言Databases数据库Embeddings嵌入式Lists列表MemoryOperationMemoryReading记忆读取MemoryWriting记忆写入MemoryReflection记忆反思ActionActionTargetTaskCompletion任务完成Exploration探索Communication沟通ActionProductionMemoryRecollection记忆回溯PlanFollowing计划遵循ActionSpaceTools工具ActionImpact行动影响Self-Knowledges自知之明Environments环境NewActions新行动InternalStates内部状态

AIAgent开发范式►基于AI大模型的AlAgent开发流程:角色定义（Profile）记忆存储（Memory）计划反馈（Planning）行动执行（Action）为创建高效的AIAgent，新的开发范式需要关注几个关键方面：首先，AIAgent需要具有角色定义能力，能够收集和分析根据用户的信息、需求和行为模式，推断出用户的意图和偏好，从而生成个性化的答案/产品。其次，AIAgent需要具备记忆功能，以便能够跟踪、读取、存储和检索数据、知识和经验。此外，计划反馈也是一项非常需要关注的能力，其实现需要基于大量的数据和算法，通过对环境反馈信息的分析、评估和多种推理功能，来调整和优化自身的计划和策略。这种能力需要考虑多个因素，能够实时地获取环境反馈信息，并根据反馈信息来调整和优化自身的计划和策略，以实现更加准确和可靠的目标达成。最后，它们需要具备执行计划的能力，以便能够根据预设的参数和目标自主地采取行动。四 设定锚点，行动实践10通过前面第二步“挖”的环节，从宏观、中观和微观的层面，得到一个大致的规律：当前保险行业正处在服务规模化展开的前期，这个周期最大的特征是由原来工业革命时代把服务集成到产品的模式，正在逐步转变到把产品集成到服务中，AI已然成为推动模式变革的主导技术，相关技术正在逐步完善，并正在快速向多个行业和场景扩展AI应用，其中AIAgent有可能作为AGI的早期表现，正在保险行业多个领域进行积极实践和推广。破：找到本质解AI价值创造的主战场：保险领域场景大揭秘如何找到本质中的那个“一”，核心的思路大致如下：规律带来的趋势“——”企业的优势能力这里提到了一个使用优势法的方法论，其逻辑是找到自己的优势能力与大规律之间的叠加部分，作为发力的重点。应用到保险行业，需要先确定保险公司的优势。作为保险公司，其优势能力分析可以从八个维度进行观察。这些维度包括市场定位、产品服务、财务表现、运营效率、技术应用、人才管理、合规与风险管理和战略执行。这些是划分保险公司优势能力的重要方向。12345678市场定位产品与服务财务表现运营效率技术应用人才与文化合规与战略执行风险管理评估公司•评估产在目标市品线的•分析内场中的份广度和•分析利部流程，额深度包括自•分析品牌•审视产润率、动化程认知度，品创新，成本结度和理通过市场如新型构和收赔处理调研了解保险产入增长时间等消费者对品的推率•评估费公司品牌出•考察资用比率，的看法•评价服产负债如营业•考察顾客务质量，表和现费用占忠诚度，如客户金流状总收入比如通过服务反况的比例重复购买馈和满等率和顾客意度调维持率等查指标

考察公司如何利用数据在统计分析、商业智能、大数据分析、数据中台和AI应用方面的使用情况评估公司在数据增强类产品、数据洞察类产品和数据即服务类产品的成熟度

•了解公司如何•考察公•分析公遵守行业法规，司是否司的人如隐私能够有才招聘策略和保护和效实施反洗钱培训机长期战法规制略•分析公•评价企•分析公司的风业文化司战略险管理对员工策略，计划与的吸引如再保市场变力和激险和资化的适励作用本充足应性率在评估和考察公司在技术应用方面的优势，常使用到的方法论是这个成熟度评估框架，以技术应用维度中的AI应用为例，可以设立如下评估维度。11Page12能力维度描述子能力AI战略评估企业AI应用的业务战略和愿景是否清晰明确，是否已经制定了与AI应用相关的1明确目标和计划，同时评估企业在AI应用方面的领导力和组织文化，是否能够支持AI应用的推广和实现。指对企业数据的全面评估，主要会包括：数据质量、完整性、安全性等，通过对这➢数据清洗和预处理2数据些方面的评估，可以帮助企业全面了解其在数据层面的AI应用成熟度，以便更好地➢数据探索和分析➢数据安全和隐私规划和推进AI应用的发展。同时，还可以帮助企业发现存在的问题和障碍，并及时➢数据可视化采取措施加以解决。➢数据质量和效率评估企业在AI应用过程中所面临的业务场景是否合适、是否有利于AI应用的推广和➢业务模式3场景规划实施，它包括对企业的业务模式、客户需求、产品特点、市场竞争等进行分析和评➢客户需求估，通过场景规划评估，企业可以更好地确定AI应用的战略定位和方向，提高AI应➢产品特点用的成功率和ROI。➢市场竞争应用解决方指评估企业AI应用的技术实现方案和解决方案的开发和实现程度，通过对“应用解➢技术实现方案4➢解决方案开发案研发决方案开发评估”的全面评估，可以发现企业AI应用的技术和业务瓶颈，进而提出➢应用功能实现改进建议，推动企业AI应用的发展和创新。➢上线和运行技术基础设指评估企业AI应用所需的技术基础设施是否满足业务需求，包括硬件、软件、网络、➢硬件设施➢软件平台网络和安全设施➢ 组织架构组织与人才评估主要考察企业内部在推动AI应用过程中所需的组织和人才方面的成熟度和能力。➢人才配备培训、文化外部合作总之，企业想要提高AI应用能力，首先要挖掘自身优势，以应对AIAgent开发难度下降、差异化的“数据集”重要性进一步提升的趋势。在AIAgent业务爆发趋势下，挖掘自身优势、提升AI应用能力是企业制胜的关键。数据越丰富，流程越清晰，AlAgent部署越快►AlAgent开发难度降低，这也意味着数据化越充分的领域智能化越快，如果你所在的行业/领域有大量数据沉淀，AlAgent更容易为你创造竞争优势，甚至搭建起新的服务。数据丰富 数据稀缺数据分析 新项目运营编程 复杂工程技能AIAgent设计不确定决策立：制定解决方案假定，基于前面三个阶段的分析和定位，可以得到一个本质解：“基于XX保险公司的丰富数据，运用AIAgent的开发范式，打造一款适用于某个保险场景的数据产品。”保险领域业务场景众多，需要选定一个合适的场景作为突破口:12AI价值创造的主战场：保险领域场景大揭秘保险产品研发►AI模型独特的样本生成能力和场景泛化能力可以在保险领域的新产品设计中扮演重要角色，特别是在以健康险、寿险为代表的人身险中，有巨大的应用潜力。►可以在保险产品设计的以下几个环节带来帮助：数据收集和预处理、全网知识整合、保险产品文档等物料生产、风险评估与预测、保险产品方案设计、风险预警和管理等。营销渠道►AI可以在保险市场营销方面提供帮助，可赋能的场景有：代理人销售辅助、营销素材设计、保险产品推荐、保险产品咨询等。►其中保险产品推荐又可以细分为：个性化推荐、实时优化、跨渠道推荐、新产品推荐、社交媒体推荐、多语言推荐、基于情感分析的推荐等。运营管理►通过AI的能力可以在核保及理赔等运营环节为保险公司提供帮助。►核保：自动核保、风险评估、异常检查和决策支持。►理赔：自动化理赔申请处理、索赔处理、理赔评估、审核和核算等。Page13►另外在公司日常运营和项目风险管控也有潜力。456

客户服务►保险公司可以利用AI实现智能客服系统，让客户能够通过自然语言与保险公司进行交互。►可以根据客户的问题或者需求，智能地回答客户的问题，或者引导客户到相应的服务流程。►同时，还能够智能地识别客户的情感状态，例如是否满意、不满意等，从而实现更好的服务。智能辅助日常办公►传统的信息获取方式多为通过搜索引擎进行精确检索。使用AI应用研发框架的流式会话能力设计聊天窗，向企业内部开放AI会话聊天窗，用户可直接与AI进行交互，辅助日常运营提效。►具体的场景有：问答助手、知识库、文档编辑、协同办公等。系统研发►在系统开发的场景中，AI可以帮助提高前端开发和后端开发的效率。例如，在前端开发中，AIGC可以帮助开发者更快地编写HTML、CSS和JavaScript代码，以减少人工编写代码的时间和精力。在后端开发中，可以帮助开发者更快地编写代码和调试代码。当险企已经选定一个或多个以上可以切入的业务场景后，可以借鉴如下三个工具来更好地展开相关的落地工作。价值飞轮法13价值飞轮法是一种从本质出发，以解决问题为导向的关键思路策略，它帮助个人或组织实现持续的价值提升。仪表盘本质解：面对问题领域的指导思想、底层逻辑或内心定见。破局点：想清楚下一步行动的准确切入核心，一举撬动全本质解 局的关键点。放大器：让努力效果不断放大、持续加速的机制或资源。仪表盘：对于产出结果是否达到预期的衡量与矫正。放大器 破局点保险公司在开发新的保险产品时需要收集大量数据，这些数据的汇集和统计需要耗费大量时间和成本。但是，如果使用大语言模型来进行数据处理，就能够更好地汇集和节省这些成本，提高开发效率，形成快速、持续化的放大器。这意味着一旦找到了一个有效的发力点，就可以促进正向循环，从而在更多的业务场景中顺利开展。另外，反馈机制是闭环中的重要环节，通过仪表盘对阐述的结果和预期进行校正，可以确保达到预期效果。这种反馈机制可以及时发现问题并age加以解14决，避免浪费时间和资源。在这里，整个过程是闭环的，可以不断循环并进行优化。价值网法相较于价值飞轮法强调的单点突破，价值网法则注重整体优化。其定义是根据本质解，为解决问题“配资源”的重要方法。客户价值网企业的各类客户01（或用户）02

供应商价值网企业的各类供应商典型的企业价值网合作伙伴价值网04资本价值网03企业的合作伙伴，企业的投资或资金如渠道商、平台提供方商、集成商在商业领域，企业经常需要处理复杂的网络关系和多元化的利益诉求。在这个过程中，价值网法成为了一种有效的策略工具，帮助企业更好地理解、评估和优化各项业务的运营。那么，在现实中要如何去使用价值网法这个策略呢？该方法的实施关键点在哪儿呢？首先，先运用飞轮法明确策略逻辑。飞轮法是一种形象化的工具，可以帮助企业理清思路，找准业务发展的核心驱动力。通过这种方法，企业可以确立一个清晰、全面的策略逻辑，为整个价值网的建设提供稳固的基础。然后，根据这个策略逻辑，逐一扫描价值网现状并进行客观评估，找出当前价值网中存在的问题和改进点。最后，为了避免对旧价值网的依赖，需要持续优化和改进价值网，以实现更高的效率和价值。因此，价值网法的实施关键在于运用飞轮法明确策略逻辑、客观评估价值网现状，并持续优化改进。14Page15画布法基于上述分析，要关注单个环节的优化，还要从整体角度构建一个协调一致、高效运转的价值网络。价值飞轮法提供了一个理解业务逻辑和识别关键驱动力的有效工具，而价值网法则有助于进一步拓展视野，将各种利益相关者纳入考虑范围，实现更全面的优化。然而，仅凭文字描述往往难以直观呈现整个价值网络的全貌。因此，引入了画布法这一视觉化工具，将价值网中的各个要素以图形化的方式呈现出来，以便更清晰地揭示它们之间的关系和互动。通过画布法，可以更直观地围绕组织的商业进化从本质解出发，通过模块化、结构化的分解，做出部署。3.业务场景背景该场景的业务背景是什么？比如为什么要实现该场景，该场景会为业务带来哪些变化等。4.用户痛点5.用户期待现状如何？给用户除了当前的痛点问体验、产品功能或题外，用户未来还业务带来了哪些问可能产生哪些期待题？和诉求？6.度量指标哪些指标能够度量这个业务场景的问题是否被正确解决？7.挑战和阻力解决这些问题会面临哪些其他的挑战和