AIGC是系統(tǒng)軟件（平臺(tái)）、領(lǐng)域知識(shí)、數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的結(jié)合。頭部ISV的核心能力在于擁有綜合的領(lǐng)域知識(shí)和復(fù)雜的工程交付經(jīng)驗(yàn)，具備在系統(tǒng)層軟件及硬件高度封裝后專項(xiàng)管理的技能。AIGC技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用軟件結(jié)合時(shí)，需要不斷升級(jí)和更新已有的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)群，這可能涉及到大量數(shù)據(jù)的修復(fù)與遷移，以確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性；此外，關(guān)注非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合是關(guān)鍵，以確保系統(tǒng)群能夠更全面、靈活地處理不同類型的信息。
目前，頭部ISV的主要工作重點(diǎn)集中在以下幾個(gè)方面：低成本，模型的快速迭代目標(biāo)是經(jīng)濟(jì)價(jià)值化的效率和效益。在具體垂直領(lǐng)域，訓(xùn)練和維護(hù)軟件的成本是嚴(yán)格控制的，本地化部署和算力成本是很低的，這樣才能使整體方案的成本，大大低于全部人工的成本，其中的人工包括普通技術(shù)人員和專家；高準(zhǔn)確性，面對(duì)龐大的應(yīng)用系統(tǒng)軟件群，子系統(tǒng)之間互操作，是典型的軟件工程問(wèn)題。垂直AIGC模型，在建立通用向量數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上，需要進(jìn)一步優(yōu)化和磨合高效、精準(zhǔn)的語(yǔ)義模型，這也是基礎(chǔ)軟件與應(yīng)用軟件的合作分工典型場(chǎng)景，檢索增強(qiáng)的本質(zhì)目標(biāo)是增強(qiáng)檢索的準(zhǔn)確性，或稱語(yǔ)義精準(zhǔn)計(jì)算。增強(qiáng)的最終關(guān)注點(diǎn)，在于對(duì)語(yǔ)義關(guān)系建立的準(zhǔn)確性，即要有豐富的領(lǐng)域知識(shí)背景。這也要求頭部ISV具有行業(yè)應(yīng)用軟件群的規(guī)劃、選型、開(kāi)源技術(shù)轉(zhuǎn)移和實(shí)戰(zhàn)集成等能力；生態(tài)合作，企業(yè)發(fā)展需要高效地解決客戶的痛點(diǎn)問(wèn)題。在垂直AIGC領(lǐng)域，領(lǐng)域知識(shí)的復(fù)雜性明顯提高，因此與合作伙伴共同解決客戶的痛點(diǎn)問(wèn)題變得更為重要，如簡(jiǎn)化基座、低成本/輕量化本地部署等措施，以解決客戶在安全和隱私等方面的需求。
為促進(jìn)AIGC技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用軟件領(lǐng)域的進(jìn)一步落地與應(yīng)用，中科軟科技股份有限公司于2023年11月29日成功舉辦了為期兩天的專題技術(shù)交流會(huì)，主題為“行業(yè)應(yīng)用軟件的AIGC系統(tǒng)方案”。
本次交流會(huì)榮幸邀請(qǐng)到中國(guó)疾控中心信息中心副研究員葛輝、中國(guó)人壽財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司金融科技中心副總經(jīng)理丁銳、大家保險(xiǎn)集團(tuán)信息技術(shù)部總經(jīng)理郝曉波、長(zhǎng)城財(cái)富保險(xiǎn)資產(chǎn)管理股份有限公司信息技術(shù)部總經(jīng)理張國(guó)強(qiáng)、中融人壽股份有限公司信息技術(shù)部總經(jīng)理李志勇、幸福人壽信息技術(shù)部總經(jīng)理趙然、東吳人壽數(shù)據(jù)管理部總經(jīng)理鄒鐵、中國(guó)大地財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司資深技術(shù)專家詹春風(fēng)、中銀保險(xiǎn)有限公司信息部副總經(jīng)理王旭東、瑞泰人壽信息技術(shù)部副總經(jīng)理王朝軍、鋼研納克檢測(cè)技術(shù)股份有限公司數(shù)字化管理部主任賈宏偉、中國(guó)科學(xué)院軟件研究所軟件發(fā)展研究部副主任楊立、中國(guó)科學(xué)院南京軟件技術(shù)研究院基礎(chǔ)前沿研究部主任王少將、中科聞歌數(shù)智金融事業(yè)部副總經(jīng)理蔡超、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)人工智能學(xué)院副教授姜海勇、北京交通大學(xué)信息安全系主任王健、北京航天紫光科技有限公司技術(shù)委員會(huì)主任劉輝軍、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所助理研究員史紅周等專家參與方案評(píng)審，共同探討AIGC系統(tǒng)方案在行業(yè)應(yīng)用軟件領(lǐng)域的前沿實(shí)踐與應(yīng)用。
♦ 中科軟AIGC系統(tǒng)方案
公司各事業(yè)群在各領(lǐng)域垂直AIGC平臺(tái)研發(fā)應(yīng)用的實(shí)踐過(guò)程中，積累了較多經(jīng)驗(yàn)及解決方案，場(chǎng)景涵蓋保險(xiǎn)端客服、營(yíng)銷、理賠、核保、培訓(xùn)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)以及政府、醫(yī)療衛(wèi)生、科研等智能化場(chǎng)景應(yīng)用，部分解決方案已在客戶端開(kāi)始了落地應(yīng)用試點(diǎn)工作，在本次技術(shù)交流活動(dòng)中相關(guān)團(tuán)隊(duì)就已有AIGC方案進(jìn)行了充分展示，其中：財(cái)險(xiǎn)團(tuán)隊(duì)-保險(xiǎn)行業(yè)對(duì)話式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、壽險(xiǎn)團(tuán)隊(duì)-代理人智能培訓(xùn)平臺(tái)兩項(xiàng)方案獲評(píng)本次技術(shù)交流活動(dòng)優(yōu)秀方案：
?財(cái)險(xiǎn)-保險(xiǎn)行業(yè)對(duì)話式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)（I-C-BI）
隨著人工智能和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的不斷發(fā)展，類似ChatGPT和MidJourney等基于AIGC的技術(shù)應(yīng)用，具備高度的自然語(yǔ)言識(shí)別和寫作能力，它們還能夠支持多輪對(duì)話，并隨著對(duì)話的深入更好地理解意圖，從而生成更加精準(zhǔn)的內(nèi)容。這種強(qiáng)大的語(yǔ)義理解能力也帶來(lái)新型交互模式的顛覆，用戶控制計(jì)算機(jī)的主要方式將不再是指向和點(diǎn)擊或點(diǎn)擊菜單和對(duì)話框而是通過(guò)簡(jiǎn)單的母語(yǔ)寫一個(gè)請(qǐng)求，這是自圖形用戶界面以來(lái)最重要的技術(shù)進(jìn)步。
近年來(lái)，國(guó)家層面高度重視數(shù)據(jù)。2020年，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素之一，被正式納入到國(guó)家所定義的要素市場(chǎng)化配置中，意義重大。2023年，國(guó)家數(shù)據(jù)局成立，將從國(guó)家層面統(tǒng)籌協(xié)調(diào)數(shù)字中國(guó)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)的規(guī)劃和建設(shè)。但目前保險(xiǎn)行業(yè)整體的數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘程度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，數(shù)據(jù)分析能力跟不上業(yè)務(wù)發(fā)展的需求，其中的因素眾多，而最為直接的有以下兩點(diǎn)：一是受眾群體不夠普及，二是數(shù)據(jù)分析的技術(shù)門檻過(guò)高。
為了解決這些問(wèn)題，提升保險(xiǎn)公司數(shù)據(jù)分析能力，創(chuàng)造更大的數(shù)據(jù)價(jià)值，中科軟依托AIGC技術(shù)，在保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域進(jìn)行深度探索，剖析數(shù)據(jù)分析工作，總結(jié)了數(shù)據(jù)智能分析的應(yīng)用場(chǎng)景和能力需求，形成了保險(xiǎn)行業(yè)對(duì)話式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)Insure Chat BI（以下簡(jiǎn)稱I-C-BI），讓每一個(gè)業(yè)務(wù)人員都可以通過(guò)最簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言的方式完成數(shù)據(jù)分析工作。
I-C-BI平臺(tái)的“1-3-5-7體系”如下：
“1”指的是“1個(gè)切片”，財(cái)險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)分析這一場(chǎng)景切片是非常適合于AIGC能力結(jié)合的：因?yàn)閿?shù)據(jù)分析可以產(chǎn)生的收益極大，并且場(chǎng)景中可以很好的借助AIGC的自然語(yǔ)言理解能力，目前中科軟在數(shù)據(jù)平臺(tái)能力和數(shù)據(jù)治理能力的積累也滿足實(shí)現(xiàn)此方案的基本條件。
“3”指的是I-C-BI環(huán)境層的三大核心能力：整體架構(gòu)設(shè)計(jì)方面，推薦采用RAG檢索增強(qiáng)生成技術(shù)；大模型選型方面，給出了大模型評(píng)測(cè)模型和選型建議；技術(shù)框架方面，采用LangChain框架實(shí)現(xiàn)大模型的運(yùn)行。
“5”指的是I-C-BI組件層的五大核心能力：通過(guò)成熟的提示詞工程組件可以指導(dǎo)用戶更高效、更準(zhǔn)確地與AIGC進(jìn)行自然語(yǔ)言溝通；向量化組件實(shí)現(xiàn)了知識(shí)庫(kù)的創(chuàng)建和Embedding模型微調(diào)等能力；管理組件可以對(duì)權(quán)限、內(nèi)容、任務(wù)等完成控制和約束；數(shù)據(jù)平臺(tái)APIs和數(shù)據(jù)治理APIs主要是將中科軟數(shù)據(jù)平臺(tái)能力和數(shù)據(jù)治理能力以API形式提供服務(wù)，供大模型便捷調(diào)用，數(shù)據(jù)平臺(tái)APIs和數(shù)據(jù)治理APIs是大模型的完成后臺(tái)技術(shù)工作的有力支撐，如果沒(méi)有這些內(nèi)容，即便大模型理解了業(yè)務(wù)用戶的訴求，也很難準(zhǔn)確、高效地完成后臺(tái)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)工作。
“7”指的是I-C-BI組裝層的七大核心能力：可省時(shí)、可省力、可解釋、可調(diào)整、可控制、可驗(yàn)證、可進(jìn)化?？墒r(shí)和可省力的特性使得用戶能夠通過(guò)簡(jiǎn)化和自動(dòng)化的流程快速輸入和獲取所需信息，顯著減少手動(dòng)工作量?？山忉尩哪芰Υ_保了分析結(jié)果的透明度和用戶理解度?？烧{(diào)整的特性提供了高度的靈活性?？煽刂颇芰?qiáng)調(diào)了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)權(quán)限管理和輸出內(nèi)容的定制化，保障了數(shù)據(jù)的安全性和個(gè)性化需求的滿足?？沈?yàn)證的特征指的是通過(guò)充分驗(yàn)證來(lái)確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度?？蛇M(jìn)化的能力表明平臺(tái)能夠適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)環(huán)境和業(yè)務(wù)需求。通過(guò)這些能力，能讓系統(tǒng)最大化地兼顧用戶體驗(yàn)的需求和企業(yè)管理的要求。
在組織協(xié)同方面，事業(yè)群形成了良好的協(xié)同管理機(jī)制。PMO團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)制定協(xié)同規(guī)則、分配機(jī)制。NGO團(tuán)隊(duì)是跨多個(gè)事業(yè)部的獨(dú)立橫向組織，由技術(shù)專家組成，負(fù)責(zé)I-C-BI研發(fā)和運(yùn)維等。各項(xiàng)目組在NGO和PMO的指導(dǎo)下，完成I-C-BI客制化的交付工作。I-C-BI在保險(xiǎn)業(yè)已經(jīng)完成了多個(gè)實(shí)施案例的經(jīng)驗(yàn)積累，得到了保險(xiǎn)客戶的好評(píng)和認(rèn)可。在某省銀保監(jiān)局保險(xiǎn)監(jiān)管數(shù)據(jù)平臺(tái)案例中，通過(guò)I-C-BI的助力，監(jiān)管用戶使用自然語(yǔ)言完成數(shù)據(jù)分析需求，數(shù)據(jù)分析頻度方面，每周業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)分析次數(shù)提高1200%，由人均11次提高到人均130次，維度&指標(biāo)訪問(wèn)率提高300%，由22%活躍指標(biāo)提高到66%；數(shù)據(jù)分析效率方面，數(shù)據(jù)需求實(shí)現(xiàn)周期下降60%（自行分析&更準(zhǔn)確的固定需求）；數(shù)據(jù)質(zhì)量提升方面，質(zhì)量問(wèn)題修復(fù)量提高300%，新的質(zhì)量規(guī)則增加200%。
總而言之，I-C-BI平臺(tái)通過(guò)其綜合結(jié)構(gòu)與能力，為保險(xiǎn)行業(yè)提供了一個(gè)全面、高效和可靠的數(shù)據(jù)分析工具。從簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)查詢的用戶體驗(yàn)，到強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，再到嚴(yán)格的數(shù)據(jù)治理和安全保障，這個(gè)平臺(tái)為保險(xiǎn)公司提供了一個(gè)強(qiáng)大的支持，幫助他們?cè)诳焖僮兓氖袌?chǎng)環(huán)境中做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。I-C-BI當(dāng)前仍處于發(fā)展突破階段，未來(lái)我們將深度融合AIGC能力，提升產(chǎn)品綜合競(jìng)爭(zhēng)力，在領(lǐng)域大模型層面、數(shù)據(jù)能力層面持續(xù)探索，不斷優(yōu)化調(diào)整，全面賦能保險(xiǎn)行業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。
♦ 壽險(xiǎn)-代理人智能培訓(xùn)平臺(tái)
壽險(xiǎn)企業(yè)信息化團(tuán)隊(duì)采用“大模型+向量數(shù)據(jù)庫(kù)+外掛功能”的方案設(shè)計(jì)思路，形成依托參考模型和知識(shí)庫(kù)，通過(guò)AIGC平臺(tái)形成專屬模型并賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景的解決方案模式。并在代理人培訓(xùn)的場(chǎng)景中得到了落地應(yīng)用。賦能過(guò)程中通過(guò)針對(duì)業(yè)務(wù)私有化數(shù)據(jù)的采集加工、多輪訓(xùn)練、多維微調(diào)和驗(yàn)證發(fā)布，最終形成代理人培訓(xùn)的專屬模型，來(lái)支持現(xiàn)有代理人培訓(xùn)的訓(xùn)前、訓(xùn)中和訓(xùn)后三個(gè)場(chǎng)景，最終實(shí)現(xiàn)降本增效的應(yīng)用效果。
? 訓(xùn)前場(chǎng)景：通過(guò)AI自動(dòng)的視頻課件自動(dòng)制作+數(shù)字人的技術(shù)，改變了傳統(tǒng)的人工制作課件耗時(shí)較長(zhǎng)且人工依賴比較強(qiáng)的問(wèn)題。過(guò)程是先把代理人培訓(xùn)的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)和對(duì)于的課件等相關(guān)內(nèi)容輸入到向量數(shù)據(jù)庫(kù)，人工明確對(duì)應(yīng)的培訓(xùn)內(nèi)容、培訓(xùn)場(chǎng)景和培訓(xùn)目標(biāo)等內(nèi)容，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)的形成相關(guān)話術(shù)，基于話術(shù)再結(jié)合數(shù)字人和音頻轉(zhuǎn)換和視頻配音等功能，快速的形成多個(gè)培訓(xùn)課件，課件制作人員只需要進(jìn)行選擇或者反饋修正意見(jiàn)，最終多輪調(diào)整后形成高質(zhì)量的課件。
? 訓(xùn)中場(chǎng)景：通過(guò)智能顧問(wèn)、智能陪練和實(shí)戰(zhàn)模擬功能有效的提高了代理人的培訓(xùn)效果。（1）智能顧問(wèn)：原來(lái)是基于內(nèi)置好固定規(guī)則的被動(dòng)搜索的形式，推薦和搜索的內(nèi)容都是一樣，交互感很差，使用率很低。現(xiàn)在AI模型會(huì)自動(dòng)采集每個(gè)人的興趣愛(ài)好，每次學(xué)習(xí)的內(nèi)容，歷史的聊天記錄等存儲(chǔ)到向量數(shù)據(jù)庫(kù)里，然后根據(jù)這些內(nèi)容，判斷代理人當(dāng)前的學(xué)習(xí)階段和內(nèi)容需求，自動(dòng)推薦定制化的內(nèi)容。
（2）智能陪練：原來(lái)的陪練只是選擇題形式，對(duì)學(xué)習(xí)完成以后的內(nèi)容進(jìn)行能力測(cè)試，完成一定數(shù)量的答題以后，給出一個(gè)考試結(jié)果。智能陪練功能，增加了場(chǎng)景的概念，針對(duì)代理人實(shí)際工作中的不同場(chǎng)景來(lái)進(jìn)行針對(duì)性學(xué)習(xí)，同時(shí)以數(shù)字人交互的方式進(jìn)行答題和對(duì)話模擬，增加了互動(dòng)性和題目?jī)?nèi)容的針對(duì)性，改變了單一乏味的交互方式和交互內(nèi)容。具體的實(shí)現(xiàn)邏輯是：基于代理人選擇的課件內(nèi)容、不同的場(chǎng)景、容易犯錯(cuò)的知識(shí)點(diǎn)，通過(guò)與數(shù)字人交互的方式，進(jìn)行陪練，最終實(shí)現(xiàn)高效學(xué)習(xí)的目的。
（3）實(shí)戰(zhàn)模擬：以客戶為對(duì)象，銷售內(nèi)容或者解決問(wèn)題為目的而開(kāi)展的真實(shí)模擬。原來(lái)只能自己模擬或者找同事線下模擬，效果不好，針對(duì)性不強(qiáng)。實(shí)戰(zhàn)模擬功能是以客戶本身的標(biāo)簽、畫像和產(chǎn)品需求作為輸入，同時(shí)結(jié)合歷史的溝通情況，更加真實(shí)和全面的去模擬客戶，通過(guò)系統(tǒng)推薦的優(yōu)質(zhì)話術(shù)來(lái)進(jìn)行不斷的練習(xí)，增加代理人的溝通技巧，提高真實(shí)溝通的效果。真實(shí)溝通結(jié)束后，系統(tǒng)還會(huì)有一個(gè)溝通情況的反饋，通過(guò)采集溝通過(guò)程的關(guān)鍵信息和溝通結(jié)果，不斷的完善和調(diào)整實(shí)戰(zhàn)模擬的模型和期望達(dá)到的效果。
? 訓(xùn)后場(chǎng)景：代理人完成培訓(xùn)后，系統(tǒng)會(huì)結(jié)合代理人學(xué)習(xí)、培訓(xùn)以及實(shí)際在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中參與保險(xiǎn)服務(wù)的能力等綜合因素，動(dòng)態(tài)形成代理的能力雷達(dá)圖，系統(tǒng)通過(guò)對(duì)能力分析后，針對(duì)性的提供陪練和訓(xùn)練的相關(guān)內(nèi)容，制定學(xué)習(xí)任務(wù)，推薦學(xué)習(xí)課件，實(shí)現(xiàn)擅長(zhǎng)的能力更加熟練，薄弱的能力得到提升，有效提升代理人的展業(yè)和綜合業(yè)務(wù)服務(wù)能力。
在本次技術(shù)交流會(huì)上，與會(huì)專家評(píng)委們不僅充分肯定了中科軟通過(guò)技術(shù)交流的手段促進(jìn)公司乃至整個(gè)行業(yè)技術(shù)水平的提升，同時(shí)一致認(rèn)可中科軟在AIGC行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著的前瞻性和創(chuàng)新性。與此同時(shí)，多位專家表達(dá)了期待進(jìn)一步深化合作的愿望，認(rèn)為公司在AIGC系統(tǒng)方案方面的研究與實(shí)踐為行業(yè)發(fā)展注入了新的活力。客戶方面也對(duì)公司的AIGC系統(tǒng)方案表達(dá)了濃厚的興趣，對(duì)公司所展示的技術(shù)深度和前瞻性解決方案充滿期待，并期望能夠早日在實(shí)際業(yè)務(wù)中見(jiàn)到這些創(chuàng)新成果的應(yīng)用。
在公司的二十多年發(fā)展歷程中，始終堅(jiān)持以技術(shù)創(chuàng)新為客戶不斷創(chuàng)造價(jià)值。作為公司內(nèi)部傳統(tǒng)活動(dòng)的一環(huán)，每年舉辦的技術(shù)交流活動(dòng)不僅是推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的有效途徑和快速迭代的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，更是激發(fā)員工深入研究技術(shù)的平臺(tái)，增強(qiáng)團(tuán)隊(duì)合作能力，同時(shí)為提升團(tuán)隊(duì)榮譽(yù)感提供了重要機(jī)會(huì)。未來(lái)，公司將進(jìn)一步以本次技術(shù)交流會(huì)為契機(jī)，持續(xù)推動(dòng)技術(shù)交流與合作，不斷挖掘創(chuàng)新潛力，為客戶提供更加智能、高效的行業(yè)應(yīng)用軟件解決方案。
