2023年被称为“生成式AI的爆发之年”，超过百种生成式AI大模型推出。2024年生成式AI的突破与落地更加密集。保险作为人力密集型和数据密集型行业，是AI大模型的最佳应用领域之一。然而，尽管大模型是当下热门方向，但高昂的训练成本和算力成本并非每一个企业都能承受。

在近日举行的讯飞星火大模型V4.0发布会金融科技论坛上，当工作人员向星火展业助手下达指令后，星火展业助手快速识别高价值客户群体，并生成针对性的沟通策略。这一场景展示了AI大模型在保险业的应用潜力，也引发了对其信任度和安全性的关注。

中国人保发布了“数智灵犀-人保大模型”，并推出两款人保专属问答领域大模型应用——“人保智友”和“聪明宝”。阳光保险将自研AI大模型列为公司战略工程，其推出的阳光正言GPT大模型已应用于客户服务、销售支持等场景；信美相互人寿推出大模型保险垂直应用“信美Chat-Trust3.0”；众安保险基于阿里云通义大模型，在还款预提醒、客服、理赔、营销、代码辅助等多个场景全面升级。这些举措表明保险业对AI大模型的重视程度不断提高。

2023年，被业界誉为“生成式AI的爆发之年”，各类AI大模型如雨后春笋般涌现，保险业也不甘示弱。中国人保、阳光保险、信美相互人寿、众安保险等纷纷推出了各自的AI大模型应用，从保险产品咨询、理赔申请、保单管理，到智能客服、审计数字劳动力等，AI大模型在保险业的应用场景不断拓宽。

这种“井喷”现象背后，是否隐藏着一些值得我们深思的问题？比如，这些AI大模型是否真正解决了保险业的痛点？ 是否真正提升了用户体验和企业的管理效率？是否真正实现了AI技术的价值？

尽管AI大模型在保险业的应用场景不断拓宽，但仔细观察不难发现，其中很多应用只是停留在表面，并未真正深入到保险业的核心业务中去。一些AI大模型只是将传统的保险业务流程进行简单的数字化、自动化处理，而并未对保险业的业务模式、产品设计、风险管理等方面产生实质性的影响。

AI大模型在保险业的应用还存在一些“貌合神离”的现象。一方面，一些保险公司为了赶时髦、追风口，盲目跟风推出AI大模型应用，却忽略了自身业务特点和实际需求；另一方面，一些AI大模型虽然看似功能强大，但在实际应用中却存在诸多问题和不足，比如数据安全问题、算法偏见问题、可解释性问题等。

AI大模型的应用不仅需要大量的算力支持，还需要专业的技术团队进行开发、训练和部署。对于中小保险公司来说，这无疑是一笔巨大的投入。然而，在投入巨额成本之后，这些AI大模型是否能够带来相应的效益呢？

从目前来看，一些AI大模型在保险业的应用效果并不尽如人意。一些智能客服机器人虽然能够处理一些简单的咨询和查询问题，但在面对复杂问题和情感交流时却显得力不从心；一些审计数字劳动力虽然能够提高审计效率，但在审计质量和风险控制方面却存在一定的隐患。

高昂的算力成本也是制约AI大模型在保险业应用的一个重要因素。对于保险公司来说，如何在保证应用效果的同时降低算力成本是一个亟待解决的问题。

在保险业这样一个信任度和安全性要求极高的行业中，AI大模型的应用更是需要格外谨慎。一旦AI大模型出现错误或偏见，就可能导致严重的后果，甚至引发信任危机。

尽管大模型在保险业的应用取得了一定的成果，但仍然存在一些挑战和问题。首先，高昂的训练成本和算力成本是一个难以忽视的问题。对于中小型保险公司来说，投入大量的资金用于研发和部署AI大模型可能并不现实。其次，AI大模型的信任度和安全性仍然是一个重要的问题。在保险业这样一个对信任度和安全性要求极高的行业中，如何确保AI系统的稳定性和可靠性是一个亟待解决的问题。

AI大模型的应用也需要进一步磨合成长。尽管大模型的能力边界越来越广，但如何将其更好地融入实际业务中仍然是一个挑战。例如，在论坛的演示上，星火智能客服能够识别用户当前所在的页面，主动询问用户可能遇到的问题。同时可以自主规划任务，通过客户的一句话就能帮客户完成银行缴费等复杂业务。然而，这种自主规划任务的能力是否能够满足所有客户的需求仍然需要进一步验证。

AI大模型的应用也需要考虑到不同行业的特点和需求。保险业作为一个特殊的行业，其业务流程复杂、客户需求多样化，因此需要定制化的解决方案来满足不同客户的需求。而目前市场上的大模型大多数是通用型的，缺乏针对特定行业的定制化解决方案。

综上所述，AI大模型在保险业的应用前景广阔，但也面临着诸多挑战和问题。高昂的训练成本和算力成本、信任度和安全性问题、磨合成长的需求以及定制化解决方案的缺失等问题都需要得到解决。只有克服了这些问题，AI大模型才能真正发挥其在保险业中的潜力，为保险公司提供更高效、更智能的服务。

在未来的发展中，保险公司应该加强与科技公司的合作，共同研发适应保险业需求的AI大模型。同时，政府和监管机构也应该加强对AI大模型的监管和管理，确保其安全性和稳定性。只有通过多方合作和共同努力，才能推动AI大模型在保险业的应用取得更大的突破和进展。

AI大模型在保险业的爆发与挑战并存。虽然其应用前景广阔，但仍需克服高昂的训练成本和算力成本、信任度和安全性问题、磨合成长的需求以及定制化解决方案的缺失等问题。只有通过多方合作和共同努力，才能推动AI大模型在保险业的应用取得更大的突破和进展，为保险公司提供更高效、更智能的服务。