保险行业有多个适合 NLP 大模型的任务

保险行业有多个适合 NLP 大模型的任务，以下是一些较为突出的：

• 理赔流程优化
  • 理赔反欺诈：传统反欺诈建模主要围绕结构化数据展开，精准度不高。NLP 大模型可直接对文本、语音等非结构化数据进行训练，例如通过分析报案客服人员备注、查勘人员备注等文本信息，快速准确地识别潜在的欺诈行为，大幅提升精准率，减少人工审核工作量。
  • 智能化定损：定损员核验定损单明细耗时费力，且存在不合理定损情况。NLP 大模型结合车辆的损失照片信息和车辆信息等，可直接给出定损单明细，优化理赔流程，提升效率，降低人工成本。
  • 理赔材料处理：大模型结合 OCR 技术解析医疗票据、事故照片等理赔材料，可自动提取关键字段，生成损失部位、费用明细等信息，如太平人寿 AI 助手能理解图片内容生成理赔报告，提升理赔全流程效率。
• 客户服务提升
  • 智能客服：NLP 大模型可实现 7×24 小时在线服务，实时响应客户咨询，如中国太平洋保险应用 DeepSeek 智能客服后，客户咨询解决率达 90% 以上，极大地减轻了人工客服的压力，改善了客户服务体验。
  • 客户问题解答：能实时解答客户关于保险条款、理赔流程、费率计算等专业问题，例如新华保险的 AI 助手可快速准确地回答客户关于 “轻症赔付比例”“现金价值计算” 等问题，回答准确率超 95%。
• 保险销售支持
  • 客户画像构建：通过解析客户交易记录、风险测评、社交媒体行为等结构化和非结构化数据，建立包含风险偏好、家庭结构、消费习惯等的 360° 视图，帮助销售人员更好地了解客户需求，如友邦人寿通过 DeepSeek 实现客户历史数据秒级分析，精准推荐分红险产品。
  • 销售话术优化：基于自然语言生成技术，自动生成符合监管要求的销售话术，并支持方言、情感语调的本地化适配，提升销售效率和成功率，如苏商银行案例显示，文案生成效率提升 40%。
  • 个性化方案定制：输入客户基本信息后，NLP 大模型可在短时间内输出涵盖重疾险、年金险等的配置方案，并标注费用范围与核保要点，如新华保险接入大模型后，代理人可通过 AI 助手快速生成个性化保险方案。
• 核保风险评估
  • 自动化核保：传统核保依赖人工经验判断，耗时长。NLP 大模型基于既往案例库积累，经由 OCR 识别单证信息、匹配条款规定，可实现 “秒级” 核保，如阳光人寿基于大模型与百万条历史核保案例数据可实现疾病承保概率的秒级运算与可视化呈现。
  • 风险精准评估：大模型通过结合客户健康档案、职业特征等多维度信息以及非结构化文本、影像资料等多模态海量历史数据，形成专业化算法，提升风险预测精度，如国寿财险利用大模型自动识别案件类型等，带动审核效率大幅提升。
• 保险条款解析与合规审查
  • 条款解析：自动提取保险合同中的免责条款、等待期、赔付条件等关键信息，生成可视化对比报告，帮助客户和保险从业人员更好地理解条款内容。
  • 合规审查：在保险销售和服务过程中，实时检测销售人员的话术和客户沟通内容，识别是否存在 “保本保息” 等违规表述，确保销售行为符合监管要求，如 DeepSeek 模型在实时合规校验中，违规表述拦截准确率达 99.6%。