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（原標題：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(chuàng)造新階段）

在線近日發(fā)布了2024年全年業(yè)績報告。報告顯示，AI賦能在各生態(tài)業(yè)務均有顯著體現(xiàn)。作為眾安戰(zhàn)略投資的科技輸出主體，眾正加速推進智能化服務，通過B端實戰(zhàn)驗證AI價值，實現(xiàn)AI企業(yè)服務領域的突破性創(chuàng)新 。

日前，眾安信科CEO接受《中國銀行報》獨家專訪，系統(tǒng)闡釋了眾安AI方法論，并分享公司在AI企業(yè)服務方向的戰(zhàn)略布局。

深度剖析AI在保險行業(yè)的發(fā)展與應用

郁鋒將AI對金融行業(yè)的改變劃分為三個階段：最初是靠規(guī)則驅動的“自動化”階段，可實現(xiàn)部分業(yè)務環(huán)節(jié)的無人或少人參與；接著是依托非生成式AI的“數(shù)字化”階段，通過深度學習，AI開始懂業(yè)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(chuàng)造能力。他指出，金融領域的AI應用已從“錦上添花”轉變?yōu)椤安豢苫蛉薄保匦露x行業(yè)服務標準與體驗，且逐漸從“替代人力”轉向“創(chuàng)造新價值”。目前保險行業(yè)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(xiàn)更多具備新價值創(chuàng)造力的AI應用。

在應用成果方面，眾安信科已沉淀保險行業(yè)各場景下的豐富智能體落地經(jīng)驗。在場景實戰(zhàn)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(guī)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

郁鋒認為，DeepSeek讓大模型訓練成本直線下降，使得更多企業(yè)都能參與模型訓練和優(yōu)化。可以觀察到，現(xiàn)在行業(yè)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(yè)務實戰(zhàn)積累，將大模型“組裝”成業(yè)務所需形態(tài)，從而實現(xiàn)“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(yè)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(qū)別于其他廠商的差異化優(yōu)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(xiàn)，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(yè)務流程中出現(xiàn)偏離。

以聯(lián)合創(chuàng)新為翼，引領行業(yè)價值賦能新征程

郁鋒提到，眾安信科和戰(zhàn)略級的合作伙伴成立了AI聯(lián)合實驗室，希望通過強強聯(lián)合，帶來1+1＞2的效果，為行業(yè)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(yè)務和B端客戶服務的實戰(zhàn)，去積累更多經(jīng)驗，用經(jīng)過實戰(zhàn)檢驗的數(shù)據(jù)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。