数字金融之于保险行业，正经历一场革命。随着人工智能发展到“ChatGPT”阶段，大模型被视为金融科技创新与发展的“核动力”，有望在推动保险业服务个性化、价值链效率提升、决策科学性等方面发挥重要作用，成为助推保险业数字化转型的核心力量。“在大模型时代下，如何推动数字金融创新”，已成为险企必答的行业之问，时代之问。

　　作为互联网保险企业，泰康在线自诞生就带有数字化基因，站在保险业全面加快提升科技能力、推进数字化转型，以高质量发展谱写数字金融大文章的历史节点，泰康在线以风险管理、产品定制、客户服务等具体应用场景为突破点，深度拥抱大模型技术，翻开了数字保险新篇章。

　　保险业作为经济“减震器”和社会“稳定器”，在分散经济风险、维护社会稳定与强化民生保障方面具有重要作用。对险企而言，稳健经营是重中之重，特别是发力保险数字化过程中，也要防范新技术应用带来的风险。在AI项目推动中，泰康在线以数据安全为“针”，数据能力为“线”，稳步推进大模型技术持续进步。

　　大模型技术的基础之一是数据，然而长期以来，数据的挖掘利用一直是桎梏保险业数字化转型的症结所在。原因在于，尽管保险业经营链条较长，数据规模较大，但由于业务细分繁多且独立运营与管理，导致大量数据散落在不同业务端口，形成各自为营的数据孤岛，并存在质量参差不齐、格式不统一、彼此连贯性弱等诸多问题，可用性差。

　　自2022年起，泰康在线开始潜心解决数据问题，截至目前，已建成统一的数据资产目录和数据治理工具。两年间，泰康在线一方面持续加强数据安全管理，丰富数据开发工具，降低数据使用门槛，另一方面根据业务需求打造丰富的数据产品矩阵，赋能业务端运营，数据资产管理能力在实践中得到了验证，这为后续数据开放和数据资产入表打下了基础，也为泰康在线对接“大模型”创造了可靠条件。

　　与此同时，在大模型技术的应用方面，泰康在线在确保数据的隐私性和安全性前提下，稳健推进。如对泰康在线应用“大模型”所依赖的知识库进行严格分级，内部参考数据通过专人维护，确保系统给出答案的准确性；外部参考数据则附带数据来源，方便后续追溯。同时，开启关键词过滤机制，针对恶意问题、复杂问题，进行审慎性回避，以平滑现有人工智能水平不足可能导致的应答风险。

　　保险业是个长链路行业，保险业数字化转型的意义在于，依托金融科技提升整个链路的运行效率。当前，大模型作为前沿技术，为险企优化产品设计、提升营销和服务效能、提升客户体验等带来了新的可能。

　　在稳健的数据基座支撑下，泰康在线不断提升大模型含量，将大模型研发重点放在专业知识和信息的收集与组织、交互式问题的设计、应用接口的封装上，实现了大模型技术在车险智能培训、智能客服知识库、智能问数、渠道销售、全球互联网财产险知识库五大业务板块落地应用，极大提升了场景业务的数字化水平与运行效能。

　　如在车险理赔环节，由于业务的繁杂性和琐碎性，在传统实操中，险企不得不以庞大的人员投入来对抗每时每秒都在接入的巨量理赔诉求。为解决这个问题，泰康在线打造了车险智能培训系统，首先划定知识的范围，选择有规律、能长期使用、有传承价值的数据，统一存储，确保可溯源；然后提供标准的输入格式，确定知识准入机制，打造高质量的知识内容，并最终借助该系统实现了车险理赔的智能响应。

　　在数据复杂且需高频实时响应的客服环节，泰康在线充分利用大模型的检索能力和推理能力，在生成答案时，通过F&Q、文档检索、外部搜索等多层次的查询方案，在高质量数据要求下，实现针对用户千差万别的个性化问题和诉求，不限制提问范畴的稳定且准确的智能响应。甚至对于冷门问题，系统也不会委婉拒绝，而是利用综合检索能力，最大程度提升答案的时效性和准确度。

　　在智能问数方面，为方便业务分析人员清晰知晓企业数据目录，快速进行业务分析，提高管理分析效率，泰康在线创立了引导式语义搜索能力：根据用户历史提问记录，结合特定的业务场景，建设支持多轮会话的智能问数机器人，为客户提供更便捷的使用方式。

　　纵观保险行业，数字金融的历史车轮正滚滚向前：原中国银保监会印发《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，强调要“全面推进银行业保险业数字化转型，推动金融高质量发展”；2023年，中央金融工作会议明确提出要做好“数字金融大文章”。泰康在线与前沿科技的结合也在不断深化：将“数字人技术+大模型”应用于保险业务的图像和视频处理，提升客服质效；在核保过程中融入大模型智能化生成功能，实现理赔效率蝶变数字保险的时代，带着数字基因而生的泰康在线值得期待。

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