AI在保险行业的发展和应用

AI在保险行业的发展和应用1Part2：大模型行业应用建议Part1：大模型的技术演进目录2Part2：大模型行业应用建议Part1：大模型的技术演进目录3Whattechnology

wants？4技术进化周期越来越短5大模型为什么突然火了

现实域

数域

现实域

模型

+Chat6矩阵概率“大数法则”大模型的底层72017.6Transformer6500万参数深度学习框架TensorFlow发布

分布式版本2018.10BERT3亿参数20212019T5110亿参数B

Microsoft2019年投资OpenAI；2021年Github与OpenAI联合发布Copilot；2023年Q1，微软系产品领航ChatGPT化……sopen

AI2016发布Gym强化学习平台&Universe训练工具包2018.6GPT-11.17亿参数无监督预训练

+有监督微调2019GPT-215亿参数半监督语言模

型效果验证2020GPT-31750亿参数

超大模型2022年初InstructGPT13亿参数人类反馈强化学习2022年12月ChatGPT基于GPT-3.5微调后用

来改进GPT语言模型的

聊天机器人2023年Q1GPT-4提升性能

&

多模态更贴近人类实际思维Google第一阶段：模型规模增大，融合的任务更多2017-2022年初演进动力:

训练语料&模型容量更大SwitchTransformer1.6万亿参数（人类大脑皮层参数10万亿）大模型演进过程1950

图灵《电脑会思考吗？》提出“机器思维“概念；72年后，

ChatGPT成为离图灵测试最近的机器人。第二阶段：利用人工标注引导生成2021年底-至今演进动力:

从人类反馈中学习8ChatGPT的技术路线选择

海量人类积累的文本数据，进行无监督训练。

即可获得博学的文本生成模型自回归生成单字接龙9第一阶段：模型规模增大，融合的任务更多第二阶段：利用人工标注引导生成ChatGPT技术演进InstructGPTChatGPTGPT-2GPT-1GPT-3GPT-4数据：+Reddit高质量Webtext模型：同GPT-1参数：1.5B特点：+NLP任务的prompt预训练，具备zero-shot

的能力数据：+人工标注数据（万级别）模型：GPT-3+强化学习参数：1.3B特点：需求理解能力大幅提升，

生成能力大幅提升数据：+FilterCommonCrawl模型：GPT-2的基础上+

sparse

transformer参数：175B特点：zero-shot效果大幅提升数据：BookCorpus（7000本书）模型：AR（TransformerDecoder）参数：0.117B特点：pretrain+finetune参数：未公开特点：输入扩展到图片，更长文字输入，信息可靠性及安全性大幅提升人工对齐强化学习数据：+更多的对话语料模型：GPT-3.5+强化学习参数：175B特点：对话理解能力提升数据：未公开模型：GPT4+

多模态规模进一步增大in-contextlearning规模增大Prompt预训练SFTRLHF10使用PPO针对奖励模型优化策略采样一个新的问题基于有监督策略初始化PPO模型输出策略生成答案奖励模型计算输出奖励更新策略第二步收集比较数据并训练奖励模型采样问题，模型输出问题的多个回答人工对多个答案进行排序使用排序比较数据训练奖励模型从问题数据集中抽取

问题人工标注期望的答案使用有监督的数据微调

GPT-3ChatGPT训练过程第一步收集示范数据并做有监督训练第三步11Whattechnology

wants？12What

youwants？13Part2：大模型行业应用建议Part1：大模型的技术演进目录14大模型时代，保险行业各个环节都值得用大模

型重新思考一次保险营销产品设计客户服务保险精算团队管理资产管理营销

风控151.AIGC（AI-GeneratedContent，人工智能生成内容）的出现，使传统的内容创作模式成本大大降低，

创作内容的数量大大提升。2.AIGC+大模型，让我们面对的现实世界，被以数千亿级的维度解构，同时，又被以不可思议的维度

重新组合了，进而产生了新的美学。3.AIGC时代的营销活动，越来越需要的只是“创意”

本身大模型时代的保险营销来源:腾讯研究院16AIGC时代，业务员的朋友圈展业助手17大模型与保险营销智能文生图输入：描述文本输出：智能生成与输入内容相关的结果图自研文本编码器和文生图模型，更好支持在中文输入场景进行图像创作。智能图生图输入：图片，以及辅助的描述文本输出：智能生成与输入内容相关的结果图提供原图风格转换支持与原图相似度参数调节。prompt：一个透明

女孩，金色头发，精致脸蛋，粒子效

果，强烈的光影对

比,waifu,数字艺术,

数字绘画prompt：男孩，帅气，

金色的眼睛，细致的五官，整齐的短发，柔和

的工作室照明，写实人

物肖像prompt：一座壮丽的高

塔，远处是连绵起伏的

山脉prompt：君不见黄河之水天上来18AIGC时代，让每一个营销活动都和“我”相关19大模型与保险营销基于分割、融合、3D等技术，实现对图像或视频中的人物提取以及再加工，实现人脸融合效果，支持API、SDK和离线服务等方式高精度人脸融合服务视频人脸融合图片人脸融合实时融合用户照素材图融合图20AIGC时代，生成一个数字世界里的“AI业务员”21大模型与保险营销通过上传一段人脸视频，去驱动一张静态人脸图片产生相应的表情变化，让照片“活”起来。输入

输出驱动视频驱动图片效果视频22大模型数据PromptEngineering+APIFineTuning企业数据借助大模型能力，整合两个世界23大模型层行业大模型工具&平台TI-DataTruth数据标注平台TI-ONE

训练平台TI-Matrix应用平台TI-ACC加速组件腾讯云TI平台，内置多个行业大模型和工具箱，配套标准化流程和落地服务，支持客户进行行业大模型精调，生成符合需求的定制化模型，并在此基础上构建智能应用算力算力平台（计算集群CPU/GPU）自研星脉高性能计算网络架构客户专属大模型 客户数据大模型精调行业大模型精调应用TI

平台文旅-客服场景大模型电商-客服场景大模型游戏-智能NPC场景大模型传媒-媒资检索场景大模型广告-文案生成场景大模型金融-客服场景大模型24模型并非越大越好

现实域

数域

现实域

对落地的业务场景来说，模型并非越大越好，而是需要根据实际业务场景来选择适合的模型25多场景数据标注小样本模型训练零代码应用编排全方位智能评测图像干扰勾选、手写、背景、印章、打印偏移等复杂关系混合版式、表格结构化、多层级关系、勾选框提取、易混淆字段提取、无Key字段提取智能结构化版式5000+泛化准确率90%+5张样本训练准确率95%+大规模多模态预训练CV信息、语义信息、

布局信息、知识图谱OCR大模型应用案例覆盖解决达到算法优势语义融合高精度识别结合图像信息及语义信息

提供更高精度角度感知文本检测多角度、多方向、

任意文本形状泛化准确率98%+500张样本训练准确率99%+表单、回单、提单、票据、证件照、海运单据、保险许可证、托管对账单等检测识别

智能分拣100+业务场景100张样本训练准确率99.5%+实验室数据仅供参考26

产品能力

l

重点行业模型l

对话：意图理解准确l

对话：多轮对话（上下文）l

对话：知识库匹配l

知识库：问题/相似问生成l

知识库：基于数据/资料，生

成知识和答案l

对话生成：客户未维护的问

题/多意图，自动生成答案；l

对话生成：通用知识和答案

生成，用于兜底腾讯云智能客服基于领域大模型，增强语言理解和问答生成，解决客服的数据生产高、跨场景适配差的问题，提供精准高质量的智能对话服务，加速

渗透大模型在智能客服应用案例为客户服务和营销降本增效客户服务成本下降接待/销售效率的提升文本客服bot电话客服bot智能辅

助bot会话分析

基础能力

场景价值

27•

客户痛点1.

客服人力不足；2.

咨询的问题重复、繁杂，人工成本高；3.疫情期间客服无法按时到岗。•

解决方案优先由数智人客服解答，若遇到复杂问题、需要

真人协调的情况，用户可以发起“转人工

”，或

者后台真人主动接入。整个流程，用户无感知，画面仍然是数智人的形象，真人客服是通过声音驱动的方式与用户交流。•

项目亮点1.声音驱动技术，提升效率和服务体验。2.保障体验效果，统一主播形象，作为品牌代

言人出街；3.主播形象端庄、

自然，符合证券公司专业、

严肃的金融行业属性特征。真人驱动技术原理：数智人可对任意语音输入生成对应的口型及表情动作需排除语音中的噪声，音色等信息，提取语音中发音内容相关

信息通过大规模语料训练模型，实现对发音内容信息的鲁棒提取，

进一步通过口型驱动模型生成视觉口型参数序列，从而实现语

音驱动。前端后端数字人交声音驱任意用户声互

动

音数字人员工

转人工

真人后台大模型在数智人的应用声音实时驱动客服原声期数智人变声技术场景声音效果基础功能一键转人工28感谢聆听29附录30TI-ONE训练平台面向数据科学家，提供从数据预处理、模型训练、自动学习、模型评估到模型发布部署的全流程支持TI-Matrix应用平台面向AI应用开发者，快速接入模型、数据和智能设备。提供模型服务、应用工作流编排、云边端调度等功能，快速构建智能应用TI-DataTruth数据标注平台面向AI数据服务商，提供数据标注作业、数据众包管理、场景数据挖掘等智能数据

生产服务应用和解决方案开发者基于腾讯云TI平台的开放能力，

结合行业特点构建应用解决方案。充分发掘AI价值，助力各行各业数字化转型泛政府产业AI应用

泛互联网AI应用

金融产业AI应用

企业AI应用腾讯云TI平台Tencent

Cloud

TI

Platform算法和模型开发者数据服务提供商智能设备提供商计算资源

网络资源

存储资源

容器平台腾讯云TI平台-产品介绍应用中心

应用编排数据中心

自动学习管理中心TI-ONE训练平台TI-Matrix应用平台TI-DataTruth数据标注平台边缘中心模型管理模型服务训练工坊三大能力平台九大能力中心算法模型算法服务数据采集数据标注AI设备31差异化算法模型构建l腾讯云TI平台TI-ONE提供差异化算法模型构建工具，面向零基础业务人员，初级算法工程师，高级算法工程师等不同使用人群，提供自动学习建模工具，可视化拖拽式建模工具，交互式代码开发环境，训练软件开发包(SDK)等不同使用门槛的建模工具。丰富的可视化算子库l平台可视化拖拽式建模工具中预置了上百种丰富的可视化算子组件，