（原标题：“保险+ChatGPT"加速落地，这些保险公司都在用ChatGPT做什么？）

从横空出世到掀起高潮，来到当下，ChatGPT似乎已经成为日常生活和工作中稀松平常的存在。但和元宇宙的昙花一现不同的是，目前大家对ChatGPT的讨论逐渐趋于理性，也更加关注如何将这一技术融入到实际应用中。

也因此，各行各业也都在跃跃欲试。这一次，在对ChatGPT的应用上，国内外保险大健康行业的反应并不比别的行业慢，而是抓住时机，第一时间内探索将ChatGPT应用在不同环节。

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

国外公司都在用ChatGPT做什么？

目前，国外的保险公司、数字医疗公司甚至是等都在尝试将ChatGPT应用在不同环节，具体的例子包括微软、苏黎世保险公司以及瑞士保险公司Helvetia，它们致力于将ChatGPT应用于转录医患对话并形成临床记录、探索在理赔和数据挖掘方面的应用以及推进客户服务。

微软与Nabla：利用ChatGPT帮助医生转录临床记录

作为ChatGPT的投资者，微软身先士卒，其语音识别子公司Nuance Communications前不久发布了Dragon Ambient eXperience (DAX) Express，这是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旨在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160亿美元的价格收购的子公司，通过销售用于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来获得收入。

由此可见，Nuance的业务在本质上和ChatGPT高度契合，因而此次通过ChatGPT提升Nuance的功能，自然也在情理之中了。

据悉，新推出的DAX Express补充了Nuance已经在市场上提供的其他现有服务。

DAX Express将通过Nuance的Dragon Medical One语音识别应用程序实现。Dragon Medical One被超过55万医生使用，是一款基于云的工作流助手，医生可以使用他们的声音进行操作，应对临床系统并快速访问患者信息，之后，DAX Express生成的临床笔记就会出现在Dragon Medical One桌面上。

此外，DAX Express还建立在Nuance于2020年推出的原始DAX应用程序的基础上。DAX将口头患者就诊转化为临床记录，并通过人工审查流程发送，确保其准确和高质量，原本的转录过程需要大概4小时，在ChatGPT的加持下，则只需要几秒钟，大大提升了转录时间。

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：使用ChatGPT进行理赔和数据挖掘

相比于微软在转录临床记录方面的应用，苏黎世保险公司对ChatGPT的应用则更加接近于保险环节。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。

苏黎世正在研究该技术的应用，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其知识产权，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：利用ChatGPT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。该公司声称是世界上第一家推出基于ChatGPT技术的直接客户联系服务的上市保险公司。

该保险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答案。该软件使用来自Helvetia Switzerland的网页内容，例如产品页面和信息指南，任何人都可以试用新的聊天机器人。

OpenAI在3月初发布了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Bloomberg Terminal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。

彭博社同时利用了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。

ChatGPT的保险应用大探讨：客服、风控领域发展空间大，但风险也不能忽视

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。

截止目前，ChatGPT是否会取代代理人的讨论方面已经有一些较一致的结论，这里就先按下不表。在其他几个环节的应用，ChatGPT则或许会产生更大价值。

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，为他们提供个性化推荐，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。

这方面的应用，已经有公司在推进。据媒体报道，早在2月份，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险产品，以及在此过程中回答客户的问题。

另外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方蔚豪在谈及聊天机器人ChatGPT时表示，公司大概在去年九月、十月份就已经使用了类ChatGPT，生成式AI的方式，在2000个模板之外的疾病进行尝试，通过生成式AI，让机器模拟思考的下一个问题是什么，目前已在儿科一些疾病上进行了尝试。今年，公司会继续通过ChatGPT的方式，帮助专科医生覆盖模板之外的疾病。

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。

应用ChatGPT的风险有哪些？

尽管ChatGPT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有相当大的局限性，同时也会带来风险。

虽然ChatGPT已经足够像人，可根据用户的输入，以人类的思考方式，生成诸多内容，但客观来说，ChatGPT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，对于投保人来说，如果掌握不要提问技巧，则很可能在与ChatGPT的交互上，大受挫败，那么效果会适得其反。

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。

结语：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，更进一步，从而以更加高效的方式，实现更好的结果。这类应用对于数字医疗公司、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未来的一大趋势。

但无论应用于哪个环节，是转录对话、客户服务抑或是协助理赔，最终需要的都是ChatGPT需要具备相关领域的知识，背后都需要大量的数据训练。国外一位保险科技从业人员表示，在ChatGPT的训练以及应用上，传统保险公司有优于保险科技创企的地方，即丰富积累的保险数据。

对此，水滴人工智能业务负责人黄明星也表示，智能聊天机器人在保险领域的应用，关键在于用海量数据对其进行训练。要打造符合保险需求的智能聊天机器人，首先要让他们具备丰富的保险产品知识，在保险销售、核保、理赔等场景中与用户进行对话，了解保险相关知识，更准确地生成内容。如果没有数据训练，即使访问像ChatGPT这样的高级算法和模型也将毫无用处。

当下，ChatGPT大火，在保险以及大健康行业的应用也会越来越多，我们期待传统险企会凭借丰富的数据积累，将ChatGPT的应用推至一个新高度，同时也期望其他行业参与者可以带来更多！

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