想有所不同。 当前，一些人担心自动化会导致劳动力规模 缩减，AI投资步伐的加快更是加剧了这种担忧。 然而，我们的调研显示，仅有1%的受访者预计员工 数量会大幅减少。与此同时，尽管部分岗位将发生 演变或被重新定义，但劳动力转型带来的整体机 遇远超潜在的冲击。 AI可以赋予员工更大的掌控力，使其能够更 清晰地认识自身影响、对产出负责，并衡量客户满 意度，从而提升工作质量。这种“工匠精神”的复

引言· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 9 1.1 大模型技术近一年的发展演变· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 9 1.2 大模型技术在保险行业的应用现状及成效···············21 1.1.1 数据：多措并举缓解短缺状态· 则进一步提升了模型的 灵活性与效率。此外，开源模型的不断涌现，不仅加速了技术的普及与应用，也为全球开发 者共同推动AI技术的进步搭建了广阔的舞台。 1.引言 1.1 大模型技术近一年的发展演变 资料来源：集微咨询（JW Insights）整理绘制，本图谱仅列举全球典型企业及相关大模型， 排名不分先后 图1 大模型产业图谱 �� 大模型训练数据通常来自网络获取数据、外部付费/开源数据集、企业自有数据以及AI “这一转变使保险公司能够高效地扩大风险量，同时获得对决策的优越控制。我们很 高兴与丘博合作，丘博是这场数字化转型的先锋。” 通过采用生成式AI技术，丘博正在大胆地迈向优化其索赔处理操作，提升客户体验， 并在不断演变的保险领域中为自己定位以取得未来的成功。 怡安保险（Aon）正在开发一个内部的生成式人工智能平台，该平台将包括一个大型语 言模型和其他工具，旨在帮助员工提高工作效率。 这个平台的一个主要功能是

括性能测试、安全测试和用户验收测试，以确保系统的稳定性和可 靠性。 实施后的监控和优化是确保 AI 智能体持续有效运行的关键。 建立监控系统，实时跟踪 AI 模型的性能和使用情况。定期进行模 型重训练和优化，以适应业务变化和数据演变。 最后，进行项目总结和知识转移。整理项目文档和最佳实践， 分享给相关方，确保项目成果能够得到充分利用和持续改进。 在整个实施过程中，保持灵活性和适应性，随时准备调整计划 以应对不可预见的挑战和变化。通过这种方法，可以确保商务

跟踪系统的运行状态。例如，监控服务器的负载情况、网络延迟、 数据库查询效率等关键指标。一旦发现异常，系统将自动触发预 警，并发送通知给相关人员，以便迅速采取措施。 在数据安全方面，我们将持续更新和升级安全防护措施，以应 对不断演变的网络威胁。包括但不限于定期的安全漏洞扫描、加密 算法的更新、以及多层次的权限管理。同时，我们将加强对员工的 网络安全培训，提高全员的安全意识。 此外，我们还将定期进行系统性能评估和优化，确保

基础数据层：智能数据清洗和标准化处理  业务逻辑层：可配置的审计规则引擎  应用服务层：按需订阅的功能模块库  监管接口层：自动适配各国审计准则 ” 人才结构转型将成为必然趋势。未来审计团队将演变为 智能 体训练师+领域专家+ ” 合规专员 的新型组合，其中智能体训练师需 要兼具审计专业知识和机器学习技能。这种转变要求行业加速人才 培养体系建设，建议建立联合认证机制，在 3 年内实现 30%现有审