2023期待保险行业：数据+AI开启经验规模化复制时代.ppt

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《技术革命与金融资本:泡沫与黄金时代的动力学》科技革命与金融资本6卡洛塔·佩雷斯(CarlotaPerez)的研究总结了科技革命与金融系统的规律。?一系列技术革命组成的科技大周期呈现S型的扩散曲线,整体可以分为两个阶段:【导入期】与【展开期】,新技术导入社会与全面展开间,存在一段社会体系崩溃到重组的过程。?金融资本在导入期加速科技研发进而引发投资狂热,持续引发金融/债务周期的循环。在图示这个参考系中,企业需要通过衡量当前自己处在哪个大周期中,以及这个大周期中的一波科技潮流处在什么阶段。同时,企业需要考虑自己所处的文化与科技之间是冲突还是相融。这样才能判断这样的科技在环境世界中能否顺利开展,并且开展的深度是怎样的。这个大周期需要通过规模化去定义,因为人类社会发展通常会经历三个主要阶段:生产规模化、服务规模化和创意规模化。在每个阶段中,无数小技术创新不断涌现并逐渐融合,最终促成一次重大的科技革新周期。除了将科技周期和文化适应度纳入考量,帮助企业更好地洞察保险行业的未来走向。三轮规模化变革,则为企业提供了更为清晰的行业技术发展规模路径:生产规模化服务规模化创意规模化AI+云计算+大数据正在发生的新一轮变革,未来将会是产品放在服务中,实现规模化,提供便宜且个性化服务。在更远一些的未来阶段,人与AI实现异构分工,加速新研究、新技术、新应用不断爆发。工业革命促使了大规模生产制造,实现将服务装进了产品中,满足大众用户的日常需求。我们认为,当前保险行业技术发展位于服务规模化展开前期,其重要特征是逐步由服务集成在产品中,向产品嵌入到服务过程中转变。这个特征突出了工业革命和当前技术革命之间的根本区别,即它们各自对“产品”和“服务”的关注焦点。具体表现可以从以下几个方面来看:当前对服务的重视、不仅改变了产品的角色、也重新定义了企业与消费者的关系0204010305当前技术革命的服务导向技术的作用工业革命的产品中心性从产品到服务的转变长期影响?在工业革命期间,主要的创新和发展集中在物理产品的制造上。这个时期的突破,如批量生产、标准化和机械化,都是围绕着提高产品生产效率和降低成本。当前的技术革命更加侧?这种转变标志着从以??当前的技术进步,尤其是在数字化和互联网领域,使得服务可以更加个性化、高效和广泛。????从“以产品为中心”到“以服务为中心”的转变对企业战略、市场营销、产品设计等各个方面都有深远的影响。重于服务。这里的“服务”指的是提供给消费者的价值,它可以是数字化的,也可以是更传统的服务),但它们都通过技术得到增强和创新。产品为中心转向以用户体验和需求为中心的转变。?在现代经济中,消费者不仅仅在乎产品本身,他们更关心的是产品如何为他们提供持续的价值和体验。因此,服务成为连接产品和消费者的关键要素。云计算、大数据、人工智能等技术使服务能够在更大规模上并且以更低的成本提供,同时保持或提高质量。要求企业不仅仅关注产品的制造和销售,而是要考虑如何通过服务为客户创造持续的价值。?在这个框架内,服务(比如维护、销售、支持等)被视为一种对产品的补充,是产品的附加部分。在这个观点中,“把产品放在服务中”意味着产品成为提供服务的一种手段,而不再是最终目的。在大周期中,影响科技应用的社会因素也是不容忽视的,这里以“创新扩散理论”,说明技术创新改变社会的规律。7行为改变****惯改变文化改变1007550250自我推动阶段技术创新扩散度从众阶段关键阶段突破阶段创新者早期采用者早期大众34%晚期大众落后者资料来源:%%34%16%技术创新改变社会美国传播学者埃弗雷特·罗杰斯(EverettRogers)的“创新扩散理论”:?技术创新改变社会分为:行为改变****惯改变和文化改变。?用户可以分为:创新者(Innovators)、早期使用者(EarlyAdopters)、早期大众(EarlyMajority)、晚期大众(LateMajority)、落后者(Laggards)。?新技术刚进入市场时,只有创新者和早期使用者才会去考虑它。而这两类用户有非常鲜明一致的特征和需求,比如都是愿意接受风险、收入较高的年轻人,都愿意在自己的群体里与其他人进行紧密的互动分享等。但是随着更加谨慎的早期大众逐渐开始接受新技术,一个基数更大、但是需求更加多元化的消费者群体便会形成。构建保险行业的技术发展趋势参考系(中观)在深入探究构建保险行业的技术发展趋势参考系(宏观)视角之后,需要将视野收紧到更为中观的角度来进行进一步的分析。中观周期是指行业和产业受到技术发展影响的周期。人工智能的爆发是因为前期在算力、算法和数据等方面进行了长时间的铺垫,这些条件现在逐步成熟,人工智能便应运而生,对行业和产业产生影响。科技宏观大周期底层,先进技术通过组合创新与模式变革来进行扩散主导技术新模式变革导入采用以早期采用者为重点,适应和支持企业战略和管理革新的措施现在,从AI技术的发展视角,更深入地探讨这些科技新趋势对保险行业的影响,以及对未来保险行业的展望。科技新趋势8在人工智能的发展中,算力是基础,因为它决定了数据处理和算法运行的速度和效率。AI技术可以被集成到软件应用中,提供智能化服务,如推荐系统、语音识别等。数字化新模式在保险行业,AI可以根据个算法是指导AI处理数据和做人工智能变革AIAgentAI机器人AI助手人历史数据和行为模式来评估保险申请人的风险,从而定制保险产品和定价。导入出决策的程序和规则。高效的算法能够改善AI的学****效率,提升其预测、分类、识别等功能的准确性和速度。大数据互联网AI可以自动生成文章、报告和新闻稿,减少内容创建时间,并提供数据驱动的个性化内容,在个性化推荐方面,使用AI算法,可以根据用户的历史行为和偏好来推荐相关内容,从而提高用户留存和忠诚度。数据是训练AI模型的原料。大量、高质量的数据是构建准确和有效AI系统的关键,因为机器学****算法依赖于数据来学****和模式识别。采用以早期采用者为重点,适应和支持企业战略和管理革新的措施从科技趋势角度来看,AI的爆发并非偶然,而是在前期算力算法和数据等技术的长时间铺垫下逐渐成熟的结果。这些底层技术加上数字化、大数据和互联网等辅助技术的支持,共同推动了AI成为主导力量,引发了整个社会的变革。在这个过程中,AI也在影响着保险行业的发展。未来,软件层面、金融保险服务、内容营销等都会因为AI的影响而产生较大的变化。保险公司可以通过积极布局AI技术来提高行业领先地位和稳固性,而内容营销也将因为AI的影响而变得更加容易。总体来说,AI对保险行业的影响是深远的,它不仅改变了保险公司的运营模式,也提高了服务效率和质量。未来,随着技术的不断发展,AI在各行各业的应用将会更加广泛和深入,为服务规模化提供重要的支持。随着AI技术的快速发展,它已经成为了推动科技产业价值规律变化的重要力量。短期内,AI技术的应用主要集中在为服务规模化提供支持,而长期来看,AI技术的普及将引发科技产业价值规律的变化,使得人们更加注重应用的创新与服务的提升。首个AI原生应用服务123未来真正的AI原生应用还没有出现,需要技术观察?AIAgent应用技术?AIAgent展现了AI应用的底层框架,正在定义AI应用的新时代流水线GPT–4还是技术?第4代人工智能模型虽集成了更多功能,但仍偏技术端技术到应用的转化:?技术本身不能直接成为服务,它必须通过集成多项技术形成应用。?应用是技术与用户需求和场景结合的结果,它将技术的潜力转化为实际可用的功能。应用到服务的发展:?应用的成熟是服务发展的前提,只有当应用建立了固定模式,它才能转变为服务。?服务是应用在具体领域的实践,它解决了特定用户群体的需求。9?AIAgent是由多项技术组成的应用,不仅仅是一个单一的技术,同时需要具备复杂的互动、计划推理能力,持续跟踪用户数据,并能够调用第三方应用。服务提供的核心:?服务的核心是在特定领域中运用建立好的模式,如理财、个人助理、健康或教育。?AI服务的提供者需要理解和运用AI应用程序以满足特定的服务需求。构建保险行业的技术发展趋势参考系(微观)人工智能技术正在保险行业中发挥着越来越重要的作用。微观层面来看,AIAgent平台化启航,正在加速往各领域扩张,包括大模型的产业、应用以及研究等。可以预见未来,AIAgent在很多领域都将有更广泛的应用。目前,谷歌已经基于新的AI框架搭建出了应用,拓展到了更多领域。一些基于AIAgent框架开发的RoboCat机器人AI,只需要少量的训练就能完成各类任务。未来在某头部人工智能研发公司开放平台上,将会有更多类似的服务出现。AI大模型平台化,重新定义AIAgent的开发体系ProfileMemoryMemoryStructureProfileContentsUnifiedMemory统一记忆HybridMemory混合记忆DemographicInformation统计信息PersonalityInformation个性信息SocialInformation社会信息MemoryFormatsGenerationStrategyLanguage语言Databases数据库Embeddings嵌入式Lists列表HandcraftingMethod手工制作LLM-GenerationMethod基于AI大模型的生成方法MemoryOperationMemoryReading记忆读取MemoryWriting记忆写入MemoryReflection记忆反思DatasetAlignmentMethod数据对齐方法AIAgent开发范式?基于AI大模型的AlAgent开发流程:PlanningAction????角色定义(Profile)记忆存储(Memory)计划反馈(Planning)行动执行(Action)ActionTargetpletion任务完成munication沟通Planningw/oFeedbackSingle-pathReasoning单路径推理Multi-pathReasoning多路径推理ExternalPlanner外部规划路ActionProductionMemoryRecollection记忆回溯PlanFollowing计划遵循Planningw/FeedbackActionSpaceTools工具ActionImpact行动影响Self-Knowledges自知之明EnvironmentFeedback环境反馈HumanFeedback人类反馈ModelFeedback模型反馈Environments环境NewActions新行动InternalStates内部状态为创建高效的AIAgent,新的开发范式需要关注几个关键方面:首先,AIAgent需要具有角色定义能力,能够收集和分析根据用户的信息、需求和行为模式,推断出用户的意图和偏好,从而生成个性化的答案/产品。其次,AIAgent需要具备记忆功能,以便能够跟踪、读取、存储和检索数据、知识和经验。此外,计划反馈也是一项非常需要关注的能力,其实现需要基于大量的数据和算法,通过对环境反馈信息的分析、评估和多种推理功能,来调整和优化自身的计划和策略。这种能力需要考虑多个因素,能够实时地获取环境反馈信息,并根据反馈信息来调整和优化自身的计划和策略,以实现更加准确和可靠的目标达成。最后,它们需要具备执行计划的能力,以便能够根据预设的参数和目标自主地采取行动。设定锚点,行动实践四10