眾安信科郁鋒：AI正在驅動金融保險從替代人力邁向價值創造新階段
眾安在線近日發布了2024年全年業績報告。報告顯示，AI賦能在各生態業務均有顯著體現。作為眾安戰略投資的科技輸出主體，眾安信科正加速推進智能化服務，通過B端實戰驗證AI價值，實現AI企業服務領域的突破性創新。
日前，眾安信科CEO郁鋒接受《中國銀行保險報》獨家專訪，系統闡釋了眾安AI方法論，并分享公司在AI企業服務方向的戰略布局。
深度剖析AI在金融保險行業的發展與應用
郁鋒將AI對金融行業的改變劃分為三個階段：最初是靠規則驅動的“自動化”階段，可實現部分業務環節的無人或少人參與；接著是依托非生成式AI的“數字化”階段，通過深度學習，AI開始懂業務，能幫助解決投保過程中大部分溝通問答；如今已進入依靠大模型驅動的“智能化”階段，AI具備自我學習和創造能力。他指出，金融領域的AI應用已從“錦上添花”轉變為“不可或缺”，正重新定義行業服務標準與體驗，且逐漸從“替代人力”轉向“創造新價值”。目前保險行業AI應用雖整體偏淺，但隨著場景成熟，預計1到2年內就會涌現更多具備新價值創造力的AI應用。
在應用成果方面，眾安信科已沉淀保險行業各場景下的豐富智能體落地經驗。在場景實戰中，智能外呼語義識別準確率達98%，100通電話僅約2通需人工接手；合規檢查中，AI半小時就能完成人工3天的工作。
探索AI落地難題的破解之道
在將這些AI應用成果賦能業務伙伴的過程中，眾安信科發現很多公司面臨業務需求多樣化的問題，難以針對性推動AI落地。對此，郁鋒提出了解決之道：第一是打好數據地基，沉淀盡可能多的優質業務數據，比如對話語料、場景問答庫等；第二是修煉技術內功，訓練專屬模型；第三是用垂直領域的知識來確保輸出內容安全準確；第四是提示工程的精心打磨，引導模型在特定場景下給出更精準、更符合業務需求的回答。這套“組合拳”下來，AI就能既懂業務又守規矩，可以很好地解決多樣性的問題。在幫助客戶進行AI轉型的過程中，眾安信科也會提供"咨詢+實施"的全套服務，從前期痛點診斷，到方案設計，再到落地實施和持續優化，幫助企業從0到1完成AI升級。
郁鋒認為，DeepSeek讓大模型訓練成本直線下降，使得更多企業都能參與模型訓練和優化。可以觀察到，現在行業里常見的有兩種情況：要么用通用模型“削足適履”，結果水土不服；要么從頭自研，但成本高昂。郁鋒表示，眾安信科走的是第三條路——專注解決AI落地“最后一公里”問題，基于業務實戰積累，將大模型“組裝”成業務所需形態，從而實現“大廠的成本，專家的精度”。眾安的核心壁壘就在于“中間層攻堅”——既懂技術極限，更懂業務剛需，郁鋒說，“這才是金融AI真正落地需要的關鍵鑰匙，也是我們顯著區別于其他廠商的差異化優勢所在。”
談及AI幻覺風險，郁鋒表示絕不能因為擔心幻覺而放棄AI將會帶來的海量技術紅利。但是，為了盡可能減少大模型幻覺問題的出現，眾安也投入了大量精力去做蒸餾、做知識工程，將模型精調得更可靠，并設計人工兜底措施來避免在AI應用和業務流程中出現偏離。
以聯合創新為翼，引領行業價值賦能新征程
郁鋒提到，眾安信科和戰略級的合作伙伴成立了AI聯合實驗室，希望通過強強聯合，帶來1+1＞2的效果，為行業賦能。“但我們也不會止于研究，我們會結合眾安在保險、銀行、小貸業務和B端客戶服務的實戰，去積累更多經驗，用經過實戰檢驗的數據來反哺技術。技術只是手段，我們的目標始終是用科技幫客戶解決實際問題。”郁鋒說。
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