[摘要]本文回顾保险行业的信息化与知识管理历程，分析保险行业信息化、知识库、智能客服的痛点，探讨AIGC技术在保险行业智能客服的应用，提出工作重点落在”人工”上的观点，即支撑该技术落地的业务前提是要关注业务团队与IT团队的协作效率。
关键字：，AIGC，保险，客服
人工智能聊天机器人于2022年11月由人工智能研究公司（）推出后，在全球引起轰动。它是人工智能生产内容（AIGC）技术应用中文本生成模态的代表产品之一。
与AIGC技术引发的内容生成变革，对天然关于数据与信息处理的金融业是有很大影响的。保险业作为金融业的一个分支，更聚焦风险管理与风险分摊。同时，保险公司是信息密集型企业，大数法则是其数据理论基础。目前就“AIGC技术如何落地到保险行业”，保险行业专家们达成的共识是在智能客服、智能顾问2个领域可率先应用AIGC技术。
本文先聚焦AIGC技术在保险行业智能客服的应用。
一、保险行业的信息化历程
在探讨AIGC技术落地保险业之前，我们先回顾一下保险行业的信息化历程。按时间轴，保险行业的信息化之路可划分为如下四个阶段：
第一阶段：2000年之前，以电子化建设为主
1、保险行业内：由政府及监管部门倡导，逐步规范保司客户、业务、财务等信息的电子化，从手工作业转为数据信息，确保数据真实性、有效归档与可回溯；
2、各市场主体：逐步普及办公邮件、门户网站、纸质档案电子化、业务线上化、财务线上化等，陆续实现保险总公司、分公司、子公司及各部门的协同办公。
第二阶段：2001年到2010年，以数据集中建设为主
1、保险行业内：以政府及监管部门为主导力量，2001年2月成立保险行业协会，2003年中国保险监管管理委员会统计信息部筹备成立，2004年10月启用中国保险统计信息系统，2007年7月统信部建立的保险中介监管信息系统开始启用，2010年成立行业车险信息集中平台。
2、各市场主体：陆续实现数据在总部的物理集中，总部可及时全面把握总公司、分公司、子公司及各部门的整体经营状况并进行科学决策，从数据信息转为数据资产；提升风险管理水平和业务运营效率，降低企业成本和风险，提高盈利水平，开始谋求“以客户为中心”的新方向。
第三阶段：2011年到2022年，以数据共享建设为主
1、保险行业内：在监管部门及中国保险行业协会推动下，实现投保（投保频次＆拒保＆累计风险保额）、理赔（车险&人身险)的行业内数据共享；医保（大病、惠民保）、医药及医疗机构（创新支付、带病体保险）的跨行业数据共享；并启动商业保险药品及器械目录的研究工作。2016年6月全国第一个国家级、创新型保险要素市场——上海保险交易所股份有限公司在上海浦东陆家嘴揭牌成立、开业运营。
2、各市场主体：因互联网时代的到来、业务的移动化场景化等，IT系统从顶层开始重塑架构，从“被动建设”到“科技引领”，以快速响应市场需求；集团型公司也实现集团内的客户信息共享，比如统一用户ID，统一门户（官网，App及小程序等），业务与财务的数据共享及深度融合。
第四阶段：2023年以后，以人工智能建设为主
1、保险行业内：政府与监管亟需给予政策指引。
2、各市场主体：部分保司为走出差异化竞争路线，率先落地人工智能项目。2023年2月保险业2家公司（泰康保险集团、北京人寿）宣布接入百度“文心一言”，并将其应用于智能客服、智能培训等领域。泰康保险集团宣布：联合百度技术团队将生成式大模型技术应用于老人情感化陪聊、代理人销售辅助、代理人智能培训等，落地于公司核心业务场景，为客户和销售队伍提供更有温度、更规范化、更智能化的服务。
二、保险行业的知识管理历程
由于“保险是卖的，不是买的”，所以伴随保险业发展的是保险知识的普及过程，属于知识管理的实践过程。
（一）知识管理的概念提出与完善
1986年，知识管理( ,KM)的概念首次在联合国国际劳工大会上由卡尔·维格（Wiig）提出。
1996年，经合组织（OECD）的《以知识为基础的经济》指出知识管理的指标体系，并将人类迄今为止创造的所有知识分为4类。它也是最早在国际组织文件中正式使用”知识经济“概念的官方组织。
1、关于事实的知识（what)：叙述事实方面的知识
2、关于原理的知识(why)：自然原理和规律方面的知识
3、关于如何做的知识(how)：某些事物的技能和能力
4、关于信息、知识来源的知识(who)：涉及谁知道和谁知道如何做某些事情的知识
注：前2类是显性知识（ )，后2类是隐性知识（tacit )。
1999年，美国有80%的企业已经或正在实施知识管理计划。
2001年，世界银行在《中国与知识经济：把握21世纪》报告中指出：所有的经济都是以知识为基础的。”
（二）知识管理在保险行业的应用
1979年，经国务院批准，中国人民保险公司从1980年开始逐步恢复停办了二十年的国内保险业务，中断了20多年的金融名词“保险”回归到中国百姓的日常生活中。
1992年，美国友邦保险公司落户上海，带来了寿险营销个人代理制，打响了保险知识普及的第一枪。其他保司也竞相效仿，引入个人代理制。
知识管理是保险公司日常经营中很重要的一个实践，而知识库系统是保险公司知识管理体系的一个重要环节。保险行业因专业性强、准确性要求高、需要知识推理、业务复杂且知识涉及面广、数据不规范和结构化程度低等特征，与普通消费者之间的问答系统显得尤为重要，而知识库系统作为问答系统的底层支撑，是保司核心竞争力之一。
近年来，各头部保险公司在智能客服上均有持续的资金投入与战略升级。
2019年，平安人寿金管家小桂圆上线知识图谱问答系统，充分利用知识图谱的上下位关系、实体的并列相似性和图结构的推理等特性进行更好的召回和更精准的排序。
2021年，工银安盛寿险公司提出知识管理战略，出资构建包括业务知识地图、知识搜索、知识内容管理、发布审核管理、知识安全和权限管理、知识资产和使用统计管理等功能的知识库管理系统。
2022年，中国人寿依托95519高频业务场景及海量客户联络数据，建设智能对话分析平台，构建语义分析能力，搭建事前有提醒、事中有帮手、事后有抓手，面向客户、坐席及管理人员的客户联络服务智能化生态。
2022年，友邦人寿官网支持消费者通过百度音箱打开友邦保险知识库，查询保险知识。
2022年，众安保险自主研发“人机融合”、“全周期闭环”的创新型、全栈数字化客服解决方案，实现四大场景功能：第一、人机结合应对复杂、高并发的服务场景；第二、差异化与标准化服务结合，对客群分层；第三、沉淀标准化客服SOP，支持知识库的实时维护更新；第四、实现服务历史可回溯、服务质量可追踪，点对点质检、端到端投诉流程跟进。
三、AIGC在保险行业智能客服的应用（一）AIGC的技术介绍及发展预测
AIGC（人工智能生产内容）是指利用人工智能技术自动生成内容，包括文字、图片、音频、视频、代码等。在AIGC技术应用的模态中，有一种模态是文本生成，而就是文本生成的代表产品之一。
2023年，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在内部信表示：”生成式AI和大模型的智能涌现，是全新的计算范式带来的新机会。这意味着，AI技术已经发展到一个临界点，各行各业都不可避免地被改变。中国AI市场即将迎来爆发性的需求增长，其商业价值的释放将是前所未有的、指数级的。…… 人类进入人工智能时代，IT技术的技术栈发生了根本性的变化。过去基本分为三层：芯片层，操作系统层和应用层。现在可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。“
甲子光年智库则预测：当下的技术全栈仍然不能满足推动下的新一代人工智能浪潮，未来的AI技术全栈将呈现新的技术架构体系。未来在基础模型和具体AI应用研发之间会形成中间层，向下对接大模型能力，向上提供个性化服务。
（二）AIGC的变革路径
互联网的内容生成已经历3个阶段，分别是专业生产（PGC）与职业生产（OGC）、用户生产（UGC）、AI生产（AIGC）。它们在由原创程度、内容质量、更新频率3个要素构成的不可能三角形中，各有特征。
表1：内容生成的变革路径
互联网形态
Web1.0
Web2.0
Web3.0
内容生产方式
专业生产（PGC）
职业生产（OGC）
用户生产（UGC）
AI生产（AIGC）
生产主体
专业人士
非专业人士
非人类
内容特征（优点）
内容质量高
易变现
针对性强
内容丰富度高
个性化程度高
内容生产效率高
内容特征（缺点）
创作门槛高
制作周期长
产量不足
多样性有限
内容质量参差不齐
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