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保險(xiǎn)行業(yè) AI 大模型助手產(chǎn)品-保險(xiǎn)代理人提供了一個(gè)強(qiáng)大的支持工具

來(lái)源:上海氪信      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2024/7/10      主題:其他   [加盟]

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,大模型正加速保險(xiǎn)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。保險(xiǎn)業(yè)作為人力密集和數(shù)據(jù)密集的行業(yè),特別適合通過(guò)大模型來(lái)革新客服、營(yíng)銷和理賠等場(chǎng)景。本案例中的保險(xiǎn)AI大模型助手,主要聚焦于保險(xiǎn)營(yíng)銷,提供智能問(wèn)答、產(chǎn)品信息檢索、產(chǎn)品數(shù)據(jù)計(jì)算等功能,J大提升保險(xiǎn)代理人的工作效率,并優(yōu)化客戶服務(wù)體驗(yàn)。技術(shù)上,該助手基于開(kāi)源LLM模型并進(jìn)行微調(diào),通過(guò)RAG架構(gòu)集成保險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)來(lái)提升問(wèn)答的準(zhǔn)確性和專業(yè)性。產(chǎn)品可以以側(cè)邊欄的形式嵌入企業(yè)微信等通訊軟件,為代理人在客戶溝通中提供邊聊邊查的實(shí)時(shí)輔助,有效整合“人工+大模型”的合作模式,降低合規(guī)風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)降本增效的商業(yè)價(jià)值。

隨著保險(xiǎn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)平臺(tái)的興起,傳統(tǒng)保險(xiǎn)企業(yè)面臨提升客戶服務(wù)的迫切需求,這對(duì)保險(xiǎn)代理人提出了從“產(chǎn)品銷售”向“客戶專家”的角色轉(zhuǎn)變,要求他們不僅要精通產(chǎn)品銷售,還需掌握核保、理賠等業(yè)務(wù),以適應(yīng)客戶的多樣化和個(gè)性化需求。保險(xiǎn)AI大模型助手應(yīng)運(yùn)而生,旨在通過(guò)提升代理人的專業(yè)能力和服務(wù)水平,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化客戶服務(wù)、優(yōu)化溝通與銷售策略、提供售后支持和效率提升。這些工具通過(guò)自動(dòng)化處理常規(guī)查詢和事務(wù),同時(shí)提供培訓(xùn)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、產(chǎn)品推薦和多渠道互動(dòng)支持,助力代理人有效管理客戶關(guān)系和確保銷售合規(guī),以增強(qiáng)客戶體驗(yàn)和推動(dòng)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。大模型技術(shù)的深入應(yīng)用不僅優(yōu)化了保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程,也增強(qiáng)了對(duì)業(yè)務(wù)針對(duì)性和安全性的考慮。垂直大模型比通用大模型更有價(jià)值,對(duì)業(yè)務(wù)的針對(duì)性更強(qiáng)。出于安全性考慮,大模型應(yīng)用應(yīng)先內(nèi)后外,優(yōu)先應(yīng)用于內(nèi)部各類管理場(chǎng)景,謹(jǐn)慎應(yīng)用于對(duì)外客戶場(chǎng)景。

保險(xiǎn)AI大模型助手通過(guò)整合尖端的大模型技術(shù)和專業(yè)的保險(xiǎn)知識(shí)庫(kù),為保險(xiǎn)代理人提供了一個(gè)強(qiáng)大的支持工具,以提G服務(wù)效率和專業(yè)水平。這款助手利用從公開(kāi)數(shù)據(jù)中微調(diào)的保險(xiǎn)專用大模型,結(jié)合LLM+RAG的檢索架構(gòu),為保險(xiǎn)代理提供定制化問(wèn)答服務(wù),從而確保信息的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。

主要能力

保險(xiǎn)AI大模型助手集成了先進(jìn)的LLM大模型技術(shù),使用公開(kāi)的保險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行特定的微調(diào)訓(xùn)練,以增強(qiáng)對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品、條款和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的理解。此外,通過(guò) LLM+RAG架構(gòu)嵌入外部保險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù),助手能夠提供G度定制化的問(wèn)答服務(wù)。助手還擴(kuò)展了多項(xiàng)功能,包括常見(jiàn)保險(xiǎn)知識(shí)問(wèn)答、保險(xiǎn)產(chǎn)品信息檢索、保險(xiǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算器、溝通記錄總結(jié)和待辦事項(xiàng)生成,通過(guò)指令優(yōu)化確保準(zhǔn)確執(zhí)行特定保險(xiǎn)場(chǎng)景任務(wù)。 技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)

1.基于公開(kāi)保險(xiǎn)知識(shí)數(shù)據(jù)微調(diào)的保險(xiǎn)大模型:特別針對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)需求進(jìn)行定制化訓(xùn)練,優(yōu)化對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品和條款的理解;

2.基于ES+Milvus的LLM+RAG混合檢索架構(gòu):結(jié)合了文本搜索的準(zhǔn)確度與生成模型的應(yīng)答靈活性,有效提升信息檢索的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度;

3.保險(xiǎn)場(chǎng)景特定任務(wù)指令優(yōu)化:針對(duì)產(chǎn)品推薦、產(chǎn)品比對(duì)等保險(xiǎn)特定任務(wù)進(jìn)行了指令優(yōu)化,提G操作的準(zhǔn)確性和效率;

實(shí)施效果

保險(xiǎn)AI大模型助手已成功嵌入超過(guò)百款保險(xiǎn)產(chǎn)品,并支持自動(dòng)解讀保險(xiǎn)條款,能夠針對(duì)涉及產(chǎn)品條款和年金計(jì)算等復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行實(shí)時(shí)響應(yīng)。通過(guò)保險(xiǎn)AI大模型助手的應(yīng)用,可以實(shí)現(xiàn)以下效益:

• 工作效率提升:客戶需求響應(yīng)時(shí)間降低,日觸達(dá)客戶數(shù)增加,客戶信息和需求收集準(zhǔn)確率和覆蓋率提升,幫助保險(xiǎn)代理人更G效地處理客戶需求,提升服務(wù)質(zhì)量;

• 培訓(xùn)成本降低:專業(yè)知識(shí)學(xué)習(xí)時(shí)間減少,客戶異議問(wèn)題處理方式培訓(xùn)成本下降,保險(xiǎn)代理人可以更快速地掌握所需知識(shí)和技能,降低培訓(xùn)成本,助力了增員;

• 管理成本減少:管理者檢查顧問(wèn)工作情況的時(shí)間大幅降低,保險(xiǎn)代理人的工作更加G效,管理成本得到有效控制;

綜合來(lái)看,保險(xiǎn)AI大模型助手的應(yīng)用不僅提升了工作效率、降低了培訓(xùn)和管理成本,還幫助保險(xiǎn)公司更好地滿足客戶需求,提升了整體運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)質(zhì)量。

應(yīng)用落地情況

保險(xiǎn)AI大模型助手在保險(xiǎn)代理人與客戶溝通中的廣泛應(yīng)用,提供實(shí)時(shí)問(wèn)答支持和資料查詢功能,簡(jiǎn)化了代理人查詢產(chǎn)品資料的流程,減少了溝通次數(shù),提升了客戶服務(wù)效率和質(zhì)量,增強(qiáng)了客戶體驗(yàn)和滿意度。這些創(chuàng)新技術(shù)和功能的實(shí)施,顯著提升了代理人的工作效率和專業(yè)能力,有效支持了保險(xiǎn)企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

保險(xiǎn)AI大模型助手的推廣和應(yīng)用帶來(lái)了顯著的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。

• 在經(jīng)濟(jì)效益上:降低了操作成本,提G了工作效率,增加了潛在收益;

• 社會(huì)效益上:提G了客戶滿意度和服務(wù)質(zhì)量,增強(qiáng)了客戶忠誠(chéng)度和信任感;商業(yè)模式采用私有化部署的產(chǎn)品收費(fèi)機(jī)制,為保險(xiǎn)公司提供定制化服務(wù),確保了模型的廣泛應(yīng)用和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在應(yīng)用推廣方面,已在互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)公司實(shí)施,支持?jǐn)?shù)百名保險(xiǎn)代理人的日常工作,推動(dòng)了智能保險(xiǎn)服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化和普及。這些成就展示了AI技術(shù)在保險(xiǎn)行業(yè)的實(shí)用價(jià)值,也為其他行業(yè)的應(yīng)用提供了借鑒。






百秋AIGC零售全鏈路數(shù)智洞察平臺(tái)-幫助品牌獲得3%-5%的銷售增長(zhǎng)

提升價(jià)值密度,優(yōu)化商品均價(jià)與贈(zèng)品價(jià)值策略,有效提升商品吸引力及銷售效率。通過(guò)深入分析真實(shí)的凈客單價(jià),幫助品牌方精準(zhǔn)定位價(jià)格策略,制定相應(yīng)的市場(chǎng)對(duì)策

AIPC與云端聯(lián)動(dòng)的星環(huán)無(wú)涯問(wèn)知大模型-支持與企業(yè)知識(shí)庫(kù)的云邊算力聯(lián)動(dòng)

配備了自研的RAG模塊,該模塊可在AIPC上本地化運(yùn)行,為豐富的知識(shí)庫(kù)應(yīng)用提供強(qiáng)大的支持;保障了用戶知識(shí)和應(yīng)用的隱私性和高效性

Alaya NeW 智算操作系統(tǒng)-包含國(guó)內(nèi)外多種算力資源的適配、納管、調(diào)度和優(yōu)化

在底層硬件芯片和上層大模型之間建立了高效的鏈接,通過(guò)AI基礎(chǔ)軟件的創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)算力資源的最大化利用。也首次提出了統(tǒng)一的算力服務(wù)計(jì)量單位“度”(DCU),以推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化的算力計(jì)量計(jì)費(fèi)

AI智能采編系統(tǒng)-一站式媒體新聞發(fā)布解決方案

具備強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力、上下文感知能力、多模態(tài)融合能力、遷移學(xué)習(xí)等;利用大量的媒體數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行定向訓(xùn)練,使得模型在媒體行業(yè)展現(xiàn)出超強(qiáng)的專業(yè)能力

2024中國(guó)AI商業(yè)落地投資價(jià)值研究報(bào)告-分析了AI技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

探討了AI技術(shù)在金融、制造、能源化工、傳媒、商貿(mào)零售、醫(yī)藥生物、交通運(yùn)輸、教育、政務(wù)等多個(gè)行業(yè)的應(yīng)用情況;預(yù)測(cè)了AI技術(shù)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)和潛在的商業(yè)機(jī)會(huì)

2024人工智能發(fā)展白皮書(shū)-中國(guó)人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界第二

中國(guó)人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界第二,軟件開(kāi)發(fā)貢獻(xiàn)僅次于美國(guó),顯示出中國(guó)在全球人工智能領(lǐng)域的重要地位;。應(yīng)用層的挑戰(zhàn)主要來(lái)自于成本壓力和商業(yè)化落地的困難

中國(guó)醫(yī)療業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜2023-醫(yī)療AI產(chǎn)品研發(fā)及優(yōu)化仍是重點(diǎn)

隨著理論突破速度開(kāi)始放緩,深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)入升級(jí)優(yōu)化階段,驅(qū)動(dòng)圖像分類、機(jī)器翻譯等多類感知任務(wù)提升準(zhǔn)確率,在政策的支持下,持續(xù)釋放技術(shù)紅利,促進(jìn)醫(yī)療AI技術(shù)生態(tài)不斷完善

大模型企業(yè)發(fā)展面臨的問(wèn)題與困境-算力 資金 人才

大模型訓(xùn)練和應(yīng)用面臨著算力和能耗算力方面的挑戰(zhàn);大模型在數(shù)據(jù)和資金方面也面臨著挑戰(zhàn); 大模型發(fā)展在技術(shù)和人才方面也面臨著挑戰(zhàn)

中國(guó)大模型開(kāi)源生態(tài)體系代表性廠商—華為,鵬程·盤古

鵬程·盤古模型是全球首個(gè)全開(kāi)源2000億參數(shù)的自回歸中文預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言大模型,在知識(shí)問(wèn)答、知識(shí)檢索、知識(shí)推理、閱讀理解等文本生成領(lǐng)域表現(xiàn)突出

大模型開(kāi)源生態(tài)體系的創(chuàng)新主體與創(chuàng)新機(jī)制-開(kāi)源是未來(lái)

開(kāi)源大模型是基于開(kāi)源軟件模式,由全球開(kāi)發(fā)者共同參與、共同維護(hù)、共同發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。開(kāi)源由開(kāi)源規(guī)則、開(kāi)源對(duì)象、開(kāi)源基 礎(chǔ)設(shè)施、參與主體組成

人工智能技術(shù)架構(gòu)的演變與新趨勢(shì)-七大核心能力

第三階段AI聚焦學(xué)習(xí)環(huán)節(jié),注重大模型的建設(shè),AI能力覆蓋學(xué)習(xí)和執(zhí)行;第四階段則聚焦執(zhí)行與社會(huì)協(xié)作環(huán)節(jié),開(kāi)始注重人機(jī)交互協(xié)作,注重人類對(duì)人工智能的反饋訓(xùn)練

發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)的重要性與新機(jī)遇

數(shù)據(jù)、算力、算法作為人工智能發(fā)展的核心三要素已經(jīng)具備基礎(chǔ)條件;大數(shù)據(jù)+大算力+通用大模型成為新的發(fā)展范式;大模型開(kāi)源生態(tài)成為推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要模式
 
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服務(wù)機(jī)器人在展館迎賓講解
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