国产开源大模型深度求索（DeepSeek）发布后，引发人工智能（AI）生态连锁反应。金融企业正在如何布局AI和大模型技术，以及如何看待AI应用趋势？中国太保集团旗下太保科技总经理魏骄华近日接受券商中国记者专访时表示，保险科技现在仍处于赋能阶段，主要通过数字化和智能化提升效率、降低成本，目前还无法真正引领业务发展。
但进一步质变的机会窗口正在显现。“技术革新正在推动企业用新的科技逻辑去颠覆传统业务模式和流程，最终有望引领保险行业进入新的发展阶段。”魏骄华说。
谈及今年横空出世的DeepSeek，魏骄华表示，DeepSeek大幅降低了大模型的训练成本，且采用开源方式，预计会推动应用端需求爆发式增长。中国太保也部署了DeepSeek，目前公司算力资源里大概有三分之一已经在运行DeepSeek。
“先搭台再唱戏”
“太保在大模型方面的应用和启动是比较早的，去年开始就进行了实质性的投入。”魏骄华介绍，总体来说，太保科技在大模型方面的应用规划可以概括为“先搭台再唱戏”。
第一步是私有化基础设施搭建。魏骄华表示，为了应对金融行业对数据高度敏感的需求，避免依赖外部服务商可能带来的安全风险，太保科技率先建立了符合金融企业要求的私有化大模型基础设施，确保数据安全和合规性。
据了解，太保科技已承接完成集团Di05保险大模型能力建设一期项目建设，建成保险行业首个自主可控、可支撑千亿级大模型优化训练的全信创基础设施。
具体应用上，则选择了分阶段应用试点。去年，中国太保在审计领域试点 “数字员工”，基于大模型的人机协作终端能够通过任务指令识别作业意图，具备自主规划和任务执行能力。
“之所以选择审计领域，是因为不涉及投保、理赔等需要与客户交互的环节。审计工作数据密集，对格式化内容完整度要求很高，利用大模型进行格式校对、数据核对等任务，可提升效率并减少人为错误，非常适合引入数字员工。”魏骄华说。
魏骄华介绍，通过去年下半年以来的试点，数字员工在审计领域取得了成功，显著降低了人工工作量。通过试点积累经验，优化模型性能，太保科技正逐步将大模型应用到核心业务领域，如健康险理赔和车险理赔领域。
DeepSeek的出现进一步激发了大模型的应用潜力，其成本优势和开源模式为企业端加速应用大模型打开了空间。
魏骄华表示，目前很多公司都接入了DeepSeek模型，应用端需求预计将出现爆发性增长。
他同时认为，目前企业端接入的多是DeepSeek通用模型，主要用于协助工作，其垂类大模型目前还无法真正围绕业务流程来开展训练。未来DeepSeek将如何用于垂直领域的流程优化和训练，以及如何在业务流程中真正发挥生产力，都还有待时间检验。
两大挑战与应对
大模型快速演进和应用的同时也带来不小挑战，例如能力边界问题、幻觉问题、成本控制问题等。魏骄华介绍，在将AI大模型技术应用到核心业务场景的过程中，挑战主要来自于两方面：
一是技术发展现状与真实落地存在差距。魏骄华认为，大模型虽然近两年快速发展，但并不是万能的，目前尚不能单独解决一切问题，需要其他技术配合。大模型主要优势在文本理解和生成能力上，但在流程复杂的真实业务环境中，目前大模型的应用还有局限。
二是“幻觉”问题。大模型本身存在“幻觉”缺陷，输出结果可能存在不准确的情况。“在实际应用中，我们不能因为大模型出现一些理解错误，就赔错赔案或算错保费，这都是不可接受的。”魏骄华说，“我们要求的是百分百准确。但从现有技术发展来看，大模型目前还达不到100%的准确率。”
魏骄华介绍，对于这些挑战，太保科技针对性地采取了一些应对措施。
首先是在全公司开展大模型能力普及计划，正确认知大模型的发展现状和应用能力边界、适用范围。“如果说我们认为大模型会带来颠覆性时代变化的话，那么每个人都要像会打字、会用word一样去了解大模型。”魏骄华说。
同时在技术层面做“联合战队”，即将大数据、传统AI和大模型整合起来联合赋能。魏骄华表示，不能只将大模型当作一个单项技术，而是要将大模型“能力化”，所有项目都应该具备应用大模型的能力。
针对大模型的“幻觉”问题，则采取“人在回路”的方法，即由人工校对模型输出的结果，同时通过实战进行模型训练和优化，提升准确率。
“这种方式的问题在于成本高，但我认为是值得的。前期我们可能花了很高的成本解决大模型幻觉的问题，但一旦让这个模型准确率达到一定水准，成本就会呈几何数级下降。”魏骄华说，去年在健康险理赔等领域尝试了这种方法，目前看来效果非常不错。
据了解，太保科技运用大模型等新技术打造“海豚IC”作业平台，深度实践“人在回路”模式，通过海豚IC运营团队“两录一校”解决大模型“准确率难保证”的痛点，使录入差错率降低至0.39‰，远低于同业平均差错率。
除了以上两点，太保科技还在积极推动生态合作与技术提升。魏骄华介绍，太保已与多家科技公司合作，共同探索大模型在保险垂直领域的应用，同时持续优化模型算法，提高数据质量，确保大模型在金融领域的应用更加精准和可靠。
“三步走”战略
运营模式是一家企业必须要面对的问题。魏骄华表示，太保科技最核心的方向是为集团主业创造价值，创造更多的保费，节省更多的赔款，提高运营效率，助力实现集团整体价值最大化。
“我们采取了一个核心机制，叫‘内部市场化’。” 魏骄华表示，公司成本并不是直接采取分摊方式，而是引入市场竞争机制，通过市场化模式承接项目和交付成果。
内部架构上，太保科技从“科技成就业务”战略目标出发，设立“非集”（非集团统筹IT预算）、“非科”（非子公司IT预算）业务增长率指标作为事业群考核加分项，鼓励事业群拓展新业务主体，开展新型服务为主业赋能。
为了深入挖掘业务端需求，太保科技组建FTBP团队（Fintech Bussiness Partner）和解决方案专家团队，深入业务一线，与业务共同挖掘需求，打造数智化产品和解决方案。这也是太保科技打造复合型人才队伍的重要举措。
“从这两年的发展来看，AI时代最缺乏的不是技术人才，而是既懂技术又熟悉业务的综合性人才，所以我们要把技术人员进一步推到一线去，与业务团队一起作业，推动技术与业务的深度融合。”魏骄华说。
目前，太保科技的产品已经嵌入到太保集团多个业务流程。例如，太保科技向代理人渠道提供数字人、OMO、个险PAD等多种客经科技工具，协助寿险打通保险营销线上线下全流程，其中，数字人已覆盖全国28家机构，建立了近300人的数字人传播矩阵，输出2万+视频，实现代理人接单率、件均保费大幅提升。
谈及未来发展，魏骄华表示，太保科技未来将按照夯实科技基础、塑造行业影响力、参与国际化竞争三步走路径，进一步实现从“为管理者赋能，为赋能者赋能”到“成就业务”的价值转型。
AI应用前景广阔
保险科技现在能够真正引领业务发展吗？魏骄华认为，保险科技仍处于赋能阶段，主要通过数字化和智能化提升效率、降低成本，目前还无法真正引领业务发展。
但改变的机会窗口正在出现。“保险科技已经逐步从支撑业务向赋能业务转变，即从传统流程的线上化、信息化转向数字化、智能化，有效实现了降本增效，但业务流程的本质并没有改变。”魏骄华说， “技术革新正在推动企业用新的科技逻辑去颠覆传统业务模式和流程，最终有望引领保险行业进入新的发展阶段。”
魏骄华表示，从保险深度和广度来看，中国与发达国家相比仍有较大差距，但中国在保险科技领域的技术应用并不落后于发达国家。特别是在大数据、AI和云计算等领域的投入和应用，甚至在某些方面处于领先地位。
目前大型金融企业都成立了自己的保险科技公司。在魏骄华看来，由于保险科技公司与母公司业务紧密结合，其创新更加接地气，能够快速响应市场需求。与西方国家以创业公司为主的保险科技模式不同，中国的大公司模式在资源和场景上具有明显优势，能够进行长期、战略性投入。
中国在保险科技领域的技术积累和应用场景优势，为科技进一步落地提供了有力支持。未来，随着数据驱动的产品设计和生态合作的深化，保险科技将在中国保险行业的升级和创新中发挥越来越重要的作用。
随着DeepSeek的广泛应用，目前市场上关于大模型将替代重复性劳动的讨论也很多。在魏骄华看来，大模型主要应用领域并不是简单重复劳动，这些领域用一些传统AI技术或者流程机器人就可以解决，用大模型来做反而投产比过高，实际上大模型在专家领域大有用武之地。
“我们准备投一个新的项目，叫‘海豚专家’，核心目的就是打造私有化小模型，主要是沉淀个人的知识、经验，然后为个人行为和决策提供参考，帮助优化重复简单的工作。”魏骄华说，大模型可以帮助专家、高管提高工作效率，从而专注于更有价值的工作。
责编：刘艺文
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