人工智能（AI）對各行各業帶來影響，金融行業也不例外。AI大模型風靡全球的背后，是新一輪智能化浪潮洶涌而來。

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從智能語音導航到AI客服大規模普及，再到AI保險理賠機器人一年365天全年無休……AI在金融行業的應用逐步深入。金融行業正走在應用新技術的前沿，那么，AI是如何改變金融業的？AI能否替代人？證券時報記者以保險行業為切入點展開了調查。

在采訪中，多位保險公司相關負責人表示，隨著AI技術逐步走向成熟，AI已成為保險行業最有效的科技賦能工具之一。但在處理一些涉及創造力、溝通協商等方面的高級復雜情境時，人的角色仍無可替代。至少目前而言，AI不可能真正替代人類工作。未來，兩者將會更加緊密地合作。

黑燈工廠

的120個機器人

位于上海桂林路929號的一棟辦公樓二樓，一間辦公間里擺放了100多個工位，其間空無一人，只有一臺臺電腦在工位上發出嗡嗡的聲音。這里是太保產險“RPA（機器人流程自動化）黑燈工廠”所在地。

RPA的核心在于機器人模仿人類作業行為，通過計算機程序執行重復的基于規則的任務。“黑燈工廠”即流程自動化集約運營平臺，顧名思義關燈后也可持續運行，自動作業且24小時無休。

6月份的一天上午，證券時報記者走進這間工廠時，“車險車間”的一臺電腦正在自動進行車險案件的零配件錄入，這是定損單自動預錄“機器人”在工作。幾分鐘前，定損單自動預錄“機器人”接收到來自一線理賠員的錄入任務。只見電腦自動開啟“人手”模式——自動查詢、手動輸入零配件編碼信息，毫秒間，一張涵蓋10多個配件名稱和價格的定損單就生成了。

車輛定損單預錄“機器人”是太保產險“RPA黑燈工廠”活躍著的120個機器人之一。與傳統認知中的會走路、說話的機器人不同，深入到保險運營流程中的機器人是由RPA智能軟件和一串串代碼構成。

太保產險首席信息官王磊告訴記者，隨著AI技術逐步走向成熟，AI已成為保險行業最有效的科技賦能工具之一。在太保產險這樣的頭部產險機構，AI應用已經從點狀創新向體系化的深度應用延伸。

據了解，2020年太保產險正式布局RPA大規模應用。2021年4月20日，太保產險“RPA黑燈工廠”上海總廠正式運行，隨后分別建立了華南、成都、山東等三個分廠。從此起步，太保產險的AI應用從各條線零星作戰進入系統化、規模化階段。

在日漸成熟的AI技術加持下，應用效果堪稱驚人。例如，營運作業中，通過OCR（文字識別技術）、自動化流程機器人的引入，提升錄入效率，確保整體作業質量；客戶服務環節，通過在線客服機器人的投放使用，大大提升了人工服務的容積率，也提升了服務資源投放的精準性和有效性。

截至目前，太保產險“RPA黑燈工廠”上海總廠的120個機器人可同時運營440多個RPA產品，其中活躍產品230個，幾乎覆蓋產險所有業務條線。

批量化作業的魔力

在注重技術創新的中小型保險公司中，AI應用也已深入到運營流程的多個環節。一個典型案例是國泰產險，作為螞蟻集團旗下產險公司，國泰產險天然具有鏈接前沿科技的基因。

蔡莉敏是國泰產險理賠部門負責人，擁有超30年理賠工作經驗，在多家大型財險公司從事過相關工作。在她看來，AI的批量化作業能力已經成為理賠最大的賦能支撐之一。

蔡莉敏告訴證券時報記者，多年前，保險業務量有限，理賠工作都是手工完成，時間要求也不高。隨著行業快速發展，市場對于服務時效的需求明顯增加，理賠人員逐步需要24小時不關機、隨時待命。現在，隨著線上投保的普及以及海外業務的拓展，即便理賠人員不眠不休地工作，也跟不上快速增長的業務需求。“現在只要接到需求，第一反應就是能否通過智能系統來實現。”她說。

以理賠審核為例，常規情況下，每天每人一般可以完成200～250件案件的審核，每件平均耗時2～3分鐘。然而，目前該公司理賠部門每個月的審核量突破了7萬件，單純人工處理已無法滿足需求。在此情況下，該公司通過圖像比對技術和智能風控規則的嵌入，改變了傳統審核的作業模式，具備同時處理成百上千筆賠案的能力，且最快秒級結案，并在多個業務場景里成功應用。

蔡莉敏表示，到2023年底，預計該公司的“跨境無憂退”自動智能化審核率可以達到70%以上，為客戶帶來了更快速的時效和體驗，解決了傳統理賠流程長、時效慢等痛點。

保險行業可以運用AI技術的流程節點很多，包括自動定價、風控嵌入、物流管理、倉庫勘查、自動化智能審核、自動結案以及自動質檢等多方面。

作為國內首家互聯網保險公司的眾安保險，也一直在人工智能方面有較大的投入，并在保險承保、理賠、客服等多個環節支持業務開展。

例如，眾安保險目前全渠道接入智能客服，其中電話服務端智能語音機器人已覆蓋超過300個業務場景，客戶需求識別準確率達97%，電話自助占比超35%，人工轉接率下降至10%，有效分擔人工話務的咨詢需求。同時，在線服務端，通過人機智能協同，該公司在線客服的人工智能使用率已超85%，客戶問題解決率超90%。通過AI圖像識別技術，該公司碎屏險智能賠案審核相比人工審核效率提升60倍。

眾安在寵物險投保中也運用了AI技術，包括應用寵物臉部識別技術、寵物鼻紋智能識別技術等建立寵物數據庫。

在眾安保險數據科學應用中心負責人施興天看來，金融行業天生是數據驅動的行業，所以AI技術一直扮演重要業務助推器的作用，不管是精細化營銷做增量，還是精準風控做減損，或者是自動化營銷提效能，都實實在在地帶來了業務價值的提升。

應用場景還有突破空間

在施興天看來，在沒有大語言模型之前，金融機構已經在大量使用機器學習和AI算法，來改善整體的效能和用戶體驗。隨著AIGC（生成式AI，意為人工智能生成內容）的興起，AI對傳統流程的影響更加明顯。以智能客服場景來看，基于AIGC優化的智能客服有更好的問題理解能力，同時答案也更加擬人化。

“現在行業里面的業務人員對數據AI模型的意識都已經有了大幅提升，伴隨著技術的進步，技術和應用已經是雙向奔赴的趨勢了。”施興天說。

王磊表示，在保險行業中，基礎AI能力的使用已經比較普及，在提高作業效率和作業質量方面，起到一定的作用，但主要還是使用一些通用化的能力，和場景化融入程度還有限，這依賴大量的基礎數據準備、技術方法研究等的前期投入。

他認為，未來，隨著各行各業智能化程度的深入，一定會出現很多種應用方式。例如，風險預測分析始終是保險行業中重點課題之一，理論上可以通過深度學習等技術，對客戶提供的數據、保險產品及行業標準數據進行學習和模型訓練，快速給出比較全面的風險評估，降低核保誤差，提高核保效率。

王磊同時提醒，AI技術如同一把“雙刃劍”，如果應用不當，就可能帶來隱私和安全性等方面的風險。如何在應用中兼顧隱私保護，確保安全、可靠、可控是一項亟須關注的課題。未來在AI應用過程中需要更加關注和加強客戶個人信息保護和數據防泄漏的工作。

AI無法真正代替人工

機器的大規模應用是否會替代人工？隨著AI技術的發展，這個問題又被提了出來。

王磊認為，當前AI技術還處于發展階段。AI具有處理大量數據、快速分析、檢測欺詐等方面的優勢，可以提高保險公司的效率和準確性。但是，在處理一些涉及創造力、人際關系、溝通協商等方面的高級復雜情境時，人的角色仍然無可替代。隨著AI技術的發展和應用，未來也會出現新的崗位，對人工產生新的要求。

他表示，未來AI和人類將會更加緊密地合作。AI將扮演輔助人類工作的角色，幫助人類進行數據分析、風險評估等方面的工作，提供更快速更準確的決策支持。人類將負責重要的業務談判、服務管理、客戶洽談等工作；同時，人類將考慮如何駕馭和應用人工智能，這些方面需要人的智慧、經驗和細致的功夫。

蔡莉敏認為，根據該公司AI技術的進化，在低層級的理賠基礎工作已逐步被智能工具替代。而涉及用戶個性化的需求，為了在合理合法范圍內保障用戶保險消費權益，仍需人工進行選擇性處理.在保證作業效率的同時最大化保障用戶權益，這也符合“保險姓保”的基本前提。

施興天表示，當只有人跟資源語言有交互界面的時候，可能才需要大語言模型。所以AIGC的出現，更多的是對重復性、低創意的工作進行提效，所以對于一部分人來說，替代者不會是AI本身，而是能夠駕馭AI的人。

“所以開發者和使用者盡早去擁抱相應技巧和經驗，結合AI技術和人類判斷，實現最佳的協同效果，才是保持行業或者是自身不可替代性的關鍵。”施興天說。

（文章來源：證券時報）