2023人工智能日趋成熟，生成式人工智能已在文本生成、语言理解、逻辑推理、数学和编程等多个领域表现出卓越能力，并展现出强大的进化潜力。最令人期待的是，人工智能可以成为覆盖各个领域的专家级虚拟助手，加速科研工作，提高研发效率，释放创意，从而大幅提高科研体系的效率。

在未来的信息产业和数字经济中，这一技术将引领产业生态的重大变革和塑造。毫无疑问，人工智能的成熟和大规模应用将颠覆所有行业，保险业也不例外。

人工智能在保险领域的探索

当前 AI 大模型发展方向已分化为通用大模型与垂直大模型两类，其中通用大模型需要巨大的计算资源和数据量，对技术团队与资金支持要求极高。而垂直领域大模型专注于特定的行业、领域或场景，且能够依托行业数据与知识壁垒，为企业提供更准确、专业的解决方案，更好满足用户在特定领域的需求。

保险行业作为数据密集型行业，具备数据优势，在政策支持与自身强智能化意愿下，让我对保险行业在人工智能方面的应用充满了期待。

深耕保险，以AI赋能

多年在保险业的经验让必有科技CEO温铠宇认识到，该行业需要与时俱进。由于行业特性和政策限制，新技术难以渗透，导致保险业发展一直保持不变。尽管科技赋能已有十多年，但前端销售一直滞后。然而，今年出现了一个重大拐点，温铠宇计划使用AI技术来赋能代理人，提供新思路，帮助解决工作管理、客户开发、团队管理和知识构建等方面的难题，从根本上解决保险业的问题。

正是在这样的背景下，并基于必有科技对保险行业的深入研究和多年的行业积淀，开始尝试人工智能在保险行业的落地，国内首款针对保险行业的大模型应运而生。

不过，打造一个符合专业需求的模型并不简单。尤其是在保险这一领域，表面上沉寂着难以计量的大数据，但当深入到具体的应用场景时，开发者仍受制于数据的稀缺性，时常会因数据的数量、质量与获取成本而停滞不前。

但必有科技，凭借其在保险行业的深厚积累和强大的技术团队，成功地迈出了这一步。必有科技以国内首个“保险大模型”为答，破解大模型时代的保险难题。

必有科技构建保险大模型的必要条件

如何将机器学习与“逻辑推理”结合，是人工智能领域的难点，或偏重于推理，或偏向于学习，真正能够平衡两者并发挥AI全力的尝试寥寥无几。直至如今的大语言模型，终才实现海量知识与数据的深度融合，成功突破了推理与学习的界限。

但实际应用中，通用大模型仍有缺陷。一个典型的问题在于：当我们在学习工作时对其提问，AI仍会偶尔给出与提问风马牛不相及的回复，或是将少量的有效信息藏匿于冗长的文本中，需要我们二次加工。

面对这样一个场景，C端用户可能会调整提问策略，重新向人工智能发问。但对于B端用户，尤其是保险这样的严肃领域，一次错误的回答，轻则损伤企业信誉，重则影响客户信任，对企业和客户造成巨大的损失。

因此，从通用领域到保险领域的跃迁，不仅要考验模型的泛化能力，使其能够应对各式保险场景下的各类提问，更要做到“精准安全”，保证每次回答都能为用户提供正确的建议。

艰难的大模型自研之路

为了满足高泛化与高精准的要求，必有科技集中精力在算法和数据两个要素中同时发力，这对一家初创公司来说显得困难重重。

必有首款保险大模型系自主研发，具备文本推理、理解、生成能力，且内置了知识增强、检索增强和上下文增强等多项增强技术，有效提升了大模型生成的准确性和多样性。

必有保险大语言模型基于Transformer-Decoder-Only，对Transformer每个子层的输入进行RMSNorm归一化，使用了SwiGLU激活函数和Roformer的旋转位置编码。针对金融保险领域重新设计了新词表训练了垂直领域Embedding模型，以提升模型对金融保险领域文本的编解码效率和向量表达能力。

在数据层面与知识层面，必有保险大模型覆盖保险公司、代理公司、第三方数据机构和互联网海量数据，目前已收录所有保险专业领域知识。

这款保险大模型拥有约200亿的参数量级，它可以匹配客户不同场景、不同时延、不同响应速度的行业多样化需求，并具备多模态输出能力。

经3000余名超10年资历的资深代理人和刚入行的代理人参与的大模型灰度试用结果显示：通过biU带来的工作赋能，帮助他们在日常工作管理、客户开发、团队管理和知识结构构建等方面提升显著。数据显示，bIU保险大模型在通用领域数据集C-eva l、CMMLU、MMLU准确率分别达到42.2%、44.6%和53.55%，在保险垂直领域数据集准确率甚至达到76.5%！在精准性、专业性、逻辑性、理解力和安全性方面处于领先地位。

以实际工作场景出发，解决行业痛点

biU是基于必有保险大模型打造的首款面向保险行业的AI产品，它将从四个维度解决代理人痛点：

在针对日常工作管理方面，以前代理人需要管理个人业务以及领导团队，同时还要开拓客户，这使得他们的精力分散，效率较低。biU通过智能日历科学规划其工作和时间安排，帮助保险前端销售人员高效安排工作，大幅提高工作效率。

在客户开发维护方面，biU提供智能问答和交互式工具，让保险前端销售人员快速了解客户需求，通过AI助手输出定制化的销售及产品策略，为客户提供个性化的服务，在增进与客户之间的联系的同时大幅提升销售转化率。

在团队管理方面，biU不仅帮助保险前端销售人员加强与团队成员沟通协作，还为保险前端销售人员提供解决心态问题的方案，帮助团队成员快速成长，提升整体效能。

在知识结构构建方面，biU构建全面的知识体系，涵盖保险、金融、法律、医学等知识，帮助保险前端销售人员更好地理解行业、业务及产品，为客户提供专业的服务。

掀起产业变革，必有保险大模型的下一程

从垂直领域大模型发展的整体情况看，各行各业的大模型在做的都是提质增效，少有企业在做场景上的创新。而必有科技却采用了这种方式，以新的技术重构服务能力深度赋能老场景。

据必有科技相关人士表示：借助这款大语言模型，能够大幅降低保险行业的培训成本、保险销售人员的学习成本，并大幅提高效能。 据测算，在必有大模型的赋能下，成本节省量可高达80%，而效能提升达320%。

这一能力的构建将对保险行业带来颠覆性的改变。在此趋势下，未来的我们或许能看到更多的智能化应用深度赋能保险行业。

而必有，已为前路打好基底。