黄珊

ChatGPT在保险及大健康行业的应用必然会越来越多，但无论其应用于哪个环节，前提都是具备丰富、准确的保险知识，并通过海量数据进行训练，才能在保險销售、核保、理赔等场景中与用户进行对话，准确地生成内容，达成服务目标。

当下，ChatGPT已成为众多行业关注的话题，如何将这一技术融入到实际应用中，众多行业也都在跃跃欲试。国内外保险大健康行业的反应并不比别的行业慢，第一时间内探索将ChatGPT应用在不同环节。

ChatGPT自带“赋能”光环，可在客户服务、理赔、风控等环节为保险行业创造价值，然而不可忽略的是，作为一种新兴技术，ChatGPT也会带来一些信息错误、合规等风险。

用ChatGPT做什么？

ChatGPT+保险在海内外迅速推进，在销售助理、智能客服、智能风控等领域应用广泛。

例如在销售助理方面，日本头部财产保险公司Tokio Marine & Nichido Fire Insurance使用基于ChatGPT平台的人工智能聊天程序来简化工作流程，项目预计2023年6月上线。

在智能客服方面，印度初创公司Plum推出了PolicyGPT，使用基于GPT-3构建的聊天机器人向客户介绍他们的健康保险政策，解决保险单中的复杂性问题，有望通过这种方式提高获客的精准度。

瑞士保险公司Helvetia正在测试利用ChatGPT推进客户服务，用户可以通过它获得有关保险、养老金和房屋所有权的答案。

在智能风控方面，瑞士保险公司苏黎世保险研究用ChatGPT技术来改善承保（表1）。

● 微软与Nabla：帮助医生转录临床记录

作为ChatGPT的投资者，微软的语音识别子公司Nuance于日前发布了一款由人工智能支持的医疗保健人员临床笔记应用程序（DAX Express）。

原本的转录过程需要大概4小时，在ChatGPT的加持下，该运用程序通过在患者就诊后几秒钟内，自动生成临床记录草稿，帮助减轻临床医生的行政负担。该技术由环境A.I.和OpenAI的最新模型GPT-4结合提供支持，环境A.I.从对话等非结构化数据中形成洞察力。

Nuance是微软在2021年以约160亿美元收购的公司，收入来源主要为销售识别和转录医生办公室访问、客户服务电话和语音邮件中的语音工具。

无独有偶，法国数字健康初创公司Nabla在ChatGPT的应用上，与微软的Nuance逻辑相同。该公司于2023年3月中旬推出了基于GPT-3的工具Copilot，用作Chrome扩展，用于转录患者与临床医生的对话，并创建不同的端点，例如处方、后续预约和咨询摘要。

目前，该工具的早期版本被美国和法国的20家数字和线下诊所使用。Nabla计划在未来几周推出该工具的线下咨询版本。

● 苏黎世保险公司：进行理赔和改善承保

苏黎世保险公司对ChatGPT的应用则更加接近保险环节。据报道，该公司正在测试如何在理赔和建模等领域使用ChatGPT人工智能技术，旨在应对初创企业和更大竞争对手带来的挑战。

公司正在研究利用ChatGPT技术，从理赔说明和其他文件中提取数据。目前，该公司提供了最近六年的理赔数据，试图找出整个理赔部分的具体损失原因，从而改善承保。在首席信息和数字官领导下，这家保险公司还创建了一个新的专利计划来保护知识产权，重点关注自动风险检查和处理账单的AI系统等领域。

苏黎世保险公司CIO兼CDO、前平安科技首席执行官陈立明表示，ChatGPT不会取代开发人员，而是承担副驾驶的作用。同样，对于承保和理赔，它不会取代人，但会提高效率。

事实上，苏黎世保险的这一举措只是其在利用人工智能提升理赔效率方面的更进一步。此前，该公司于2021年4月与保险科技公司Sprout.AI达成合作，将解决财产险理赔所需的时间缩短至24小时以下。

● Helvetia：推进客户服务

瑞士保险公司Helvetia正在测试利用ChatGPT推进客户服务，并声称是全球首家利用ChatGPT技术进行客户服务的上市保险公司。

该公司目前正在通过其聊天机器人Clara进行现场实验，用户可以通过它获得有关保险、养老金和房屋所有权的相关解答。

据悉，OpenAI在2023年3月初发布ChatGPT的API后，公司就开始了内部测试。卢塞恩应用科学与艺术大学正在协助这项实验。

除了保险业之外，整个金融圈都在推进对ChatGPT的探索。据报道，三月底，彭博社发布了专门为金融领域打造、拥有500亿参数的大型语言模型（LLM）——BloombergGPT。

该模型将协助彭博改进现有的金融NLP任务，例如情感分析、命名实体识别、新闻分类和问答等。此外，BloombergGPT将释放新的机会来整理彭博终端上可用的大量数据，更好地帮助公司的客户，同时将AI的全部潜力带入金融领域。

彭博社同时利用垂直领域的数据以及通用数据，让构建的语言模型在具备通用性的同时，更具备专业性。

放在保险行业，逻辑也一样，ChatGPT在保险行业应用的一个大方向是需要专业性很高、需要大量数据积累的领域，如保险行业的风控以及投资等。

客服、风控领域发展空间大

ChatGPT在保险行业的应用思路和之前人工智能的应用思路大概相似，具体会包括在取代或赋能代理人、客户服务、风险评估、欺诈识别以及承保方面的应用等。

由于ChatGPT在生成式交互方面的突出能力，因此ChatGPT是否会取代保险代理人成了广受关注的一个方向。而相关讨论已经有一些较一致的结论，这里就先按下不表。

在客户服务环节，ChatGPT可以集成到聊天机器人中，提供全天候、自动化客户服务，同时也可以分析数据，根据客户的独特需求，为客户提供个性化推荐，例如，可根据客户的职业或生活方式推荐额外的保险。这一工具还可用于简化理赔流程、提供主动式客户服务，为保险公司和代理人改善服务，提供更好的体验。

已有公司在推进这方面的应用。据报道，早在2023年2月，水滴内测了一个类ChatGPT功能，期望智能聊天机器人可以使用文本或语音，独立完成简单的保险营销工作，如向客户介绍保险条款更简单的短期保險产品，以及回答客户的问题。

另一个例子是平安健康。在财报会上，平安健康董事会主席兼CEO方蔚豪表示，公司大概在2022年9月就已经开始利用类ChatGPT、生成式AI的方式，在2000个模板之外的疾病进行尝试，让机器模拟思考“下一个问题是什么”，目前已在儿科一些疾病上进行了尝试。

在风险评估环节，ChatGPT可以分析客户数据，评估他们的风险状况，从而帮助保险公司预测潜在风险并向客户推荐缓解策略。例如，在家财险上，ChatGPT可以评估自然灾害对客户房屋造成损害的风险，包括分析房屋的位置、年龄和价值等数据。在车险上，ChatGPT可用于评估客户汽车发生事故的风险，例如，可以分析客户的驾驶历史、汽车品牌和型号以及客户所在位置等数据，从而确定发生事故的风险。

同样，ChatGPT也可以用于检测欺诈性索赔。通过分析文本数据和识别可能表明欺诈行为的模式，可以帮助保险公司检测和防止欺诈索赔。在承保环节，ChatGPT则可用于自动化核保流程，分析客户数据，确定风险级别并提供定价和保障范围的建议。

风险有哪些？

尽管被认为会对保险行业的各环节带来积极影响，但不可否认的是，ChatGPT和其他人工智能聊天机器人一样，仍然有局限性，同时也会带来一定的风险。

虽然ChatGPT已经足够像人，但客观来说，其仍然缺乏批判性思维、战略决策和创造力等基本技能，且其输出的内容很大程度上取决于提问方式。因此，对投保人来说，如果没有掌握提问技巧，则很可能在与ChatGPT的交互上大受挫败。

除了这一点，ChatGPT也会包含错误和过时的信息，尤其是在保险行业。目前的ChatGPT并不是用垂直的保险行业数据和语料训练的，因此错误会更加明显，轻则会提升交互人的信息甄别成本，重则可能会造成误导销售等严重问题，威胁保险公司的合规性。

从各家公司对ChatGPT的应用来看，有一些相似的思路，包括应用于客户服务以及转录医患对话，但也有不同的思路，如苏黎世保险公司将ChatGPT应用于理赔和数据提取。

总结来说，基于ChatGPT在语音交互方面的能力，客户服务以及转录医患对话是常规的应用思路，其本质是在原本人工智能的基础上，以更加高效的方式，实现更好的结果。这类应用对于数字医疗公司，以及业务中包含客户交互、健康管理、医患交互等环节的保险公司来说，是大势所趋。