AIGC是系統(tǒng)軟件（平臺）、領(lǐng)域知識、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)域知識和復(fù)雜的工程交付經(jīng)驗，具備在系統(tǒng)層軟件及硬件高度封裝后專項管理的技能。AIGC技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用軟件結(jié)合時，需要不斷升級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的主要工作重點集中在以下幾個方面：低成本，模型的快速迭代目標是經(jīng)濟價值化的效率和效益。在具體垂直領(lǐng)域，訓(xùn)練和維護軟件的成本是嚴格控制的，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；高準確性，面對龐大的應(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題。垂直AIGC模型，在建立通用向量數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上，需要進一步優(yōu)化和磨合高效、精準的語義模型，這也是基礎(chǔ)軟件與應(yīng)用軟件的合作分工典型場景，檢索增強的本質(zhì)目標是增強檢索的準確性，或稱語義精準計算。增強的最終關(guān)注點，在于對語義關(guān)系建立的準確性，即要有豐富的領(lǐng)域知識背景。這也要求頭部ISV具有行業(yè)應(yīng)用軟件群的規(guī)劃、選型、開源技術(shù)轉(zhuǎn)移和實戰(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問題。在垂直AIGC領(lǐng)域，領(lǐng)域知識的復(fù)雜性明顯提高，因此與合作伙伴共同解決客戶的痛點問題變得更為重要，如簡化基座、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AIGC技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用軟件領(lǐng)域的進一步落地與應(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，主題為“行業(yè)應(yīng)用軟件的AIGC系統(tǒng)方案”。
本次交流會榮幸邀請到中國疾控中心信息中心副研究員葛輝、中國人壽財產(chǎn)保險股份有限公司金融科技中心副總經(jīng)理丁銳、大家保險集團信息技術(shù)部總經(jīng)理郝曉波、長城財富保險資產(chǎn)管理股份有限公司信息技術(shù)部總經(jīng)理張國強、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、中國大地財產(chǎn)保險股份有限公司資深技術(shù)專家詹春風、中銀保險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、鋼研納克檢測技術(shù)股份有限公司數(shù)字化管理部主任賈宏偉、中國科學(xué)院軟件研究所軟件發(fā)展研究部副主任楊立、中國科學(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)委員會主任劉輝軍、中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所助理研究員史紅周等專家參與方案評審，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平臺研發(fā)應(yīng)用的實踐過程中，積累了較多經(jīng)驗及解決方案，場景涵蓋保險端客服、營銷、理賠、核保、培訓(xùn)、產(chǎn)品設(shè)計以及政府、醫(yī)療衛(wèi)生、科研等智能化場景應(yīng)用，部分解決方案已在客戶端開始了落地應(yīng)用試點工作，在本次技術(shù)交流活動中相關(guān)團隊就已有AIGC方案進行了充分展示，其中：財險團隊-保險行業(yè)對話式數(shù)據(jù)分析平臺、壽險團隊-代理人智能培訓(xùn)平臺兩項方案獲評本次技術(shù)交流活動優(yōu)秀方案：
?財險-保險行業(yè)對話式數(shù)據(jù)分析平臺（I-C-BI）
隨著人工智能和自然語言處理技術(shù)的不斷發(fā)展，類似ChatGPT和MidJourney等基于AIGC的技術(shù)應(yīng)用，具備高度的自然語言識別和寫作能力，它們還能夠支持多輪對話，并隨著對話的深入更好地理解意圖，從而生成更加精準的內(nèi)容。這種強大的語義理解能力也帶來新型交互模式的顛覆，用戶控制計算機的主要方式將不再是指向和點擊或點擊菜單和對話框而是通過簡單的母語寫一個請求，這是自圖形用戶界面以來最重要的技術(shù)進步。
近年來，國家層面高度重視數(shù)據(jù)。2020年，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素之一，被正式納入到國家所定義的要素市場化配置中，意義重大。2023年，國家數(shù)據(jù)局成立，將從國家層面統(tǒng)籌協(xié)調(diào)數(shù)字中國、數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字社會的規(guī)劃和建設(shè)。但目前保險行業(yè)整體的數(shù)據(jù)價值挖掘程度還遠遠不夠，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：一是受眾群體不夠普及，二是數(shù)據(jù)分析的技術(shù)門檻過高。
為了解決這些問題，提升保險公司數(shù)據(jù)分析能力，創(chuàng)造更大的數(shù)據(jù)價值，中科軟依托AIGC技術(shù)，在保險行業(yè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域進行深度探索，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)用場景和能力需求，形成了保險行業(yè)對話式數(shù)據(jù)分析平臺Insure Chat BI（以下簡稱I-C-BI），讓每一個業(yè)務(wù)人員都可以通過最簡單的自然語言的方式完成數(shù)據(jù)分析工作。
I-C-BI平臺的“1-3-5-7體系”如下：
“1”指的是“1個切片”，財險行業(yè)數(shù)據(jù)分析這一場景切片是非常適合于AIGC能力結(jié)合的：因為數(shù)據(jù)分析可以產(chǎn)生的收益極大，并且場景中可以很好的借助AIGC的自然語言理解能力，目前中科軟在數(shù)據(jù)平臺能力和數(shù)據(jù)治理能力的積累也滿足實現(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)計方面，推薦采用RAG檢索增強生成技術(shù)；大模型選型方面，給出了大模型評測模型和選型建議；技術(shù)框架方面，采用LangChain框架實現(xiàn)大模型的運行。
“5”指的是I-C-BI組件層的五大核心能力：通過成熟的提示詞工程組件可以指導(dǎo)用戶更高效、更準確地與AIGC進行自然語言溝通；向量化組件實現(xiàn)了知識庫的創(chuàng)建和Embedding模型微調(diào)等能力；管理組件可以對權(quán)限、內(nèi)容、任務(wù)等完成控制和約束；數(shù)據(jù)平臺APIs和數(shù)據(jù)治理APIs主要是將中科軟數(shù)據(jù)平臺能力和數(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APIs和數(shù)據(jù)治理APIs是大模型的完成后臺技術(shù)工作的有力支撐，如果沒有這些內(nèi)容，即便大模型理解了業(yè)務(wù)用戶的訴求，也很難準確、高效地完成后臺的技術(shù)實現(xiàn)工作。
“7”指的是I-C-BI組裝層的七大核心能力：可省時、可省力、可解釋、可調(diào)整、可控制、可驗證、可進化。可省時和可省力的特性使得用戶能夠通過簡化和自動化的流程快速輸入和獲取所需信息，顯著減少手動工作量?？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?？煽刂颇芰娬{(diào)了嚴格的數(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)的安全性和個性化需求的滿足?？沈炞C的特征指的是通過充分驗證來確保分析結(jié)果的準確性和可信度?？蛇M化的能力表明平臺能夠適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)環(huán)境和業(yè)務(wù)需求。通過這些能力，能讓系統(tǒng)最大化地兼顧用戶體驗的需求和企業(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)同管理機制。PMO團隊負責制定協(xié)同規(guī)則、分配機制。NGO團隊是跨多個事業(yè)部的獨立橫向組織，由技術(shù)專家組成，負責I-C-BI研發(fā)和運維等。各項目組在NGO和PMO的指導(dǎo)下，完成I-C-BI客制化的交付工作。I-C-BI在保險業(yè)已經(jīng)完成了多個實施案例的經(jīng)驗積累，得到了保險客戶的好評和認可。在某省銀保監(jiān)局保險監(jiān)管數(shù)據(jù)平臺案例中，通過I-C-BI的助力，監(jiān)管用戶使用自然語言完成數(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&指標訪問率提高300%，由22%活躍指標提高到66%；數(shù)據(jù)分析效率方面，數(shù)據(jù)需求實現(xiàn)周期下降60%（自行分析&更準確的固定需求）；數(shù)據(jù)質(zhì)量提升方面，質(zhì)量問題修復(fù)量提高300%，新的質(zhì)量規(guī)則增加200%。
總而言之，I-C-BI平臺通過其綜合結(jié)構(gòu)與能力，為保險行業(yè)提供了一個全面、高效和可靠的數(shù)據(jù)分析工具。從簡化數(shù)據(jù)查詢的用戶體驗，到強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，再到嚴格的數(shù)據(jù)治理和安全保障，這個平臺為保險公司提供了一個強大的支持，幫助他們在快速變化的市場環(huán)境中做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。I-C-BI當前仍處于發(fā)展突破階段，未來我們將深度融合AIGC能力，提升產(chǎn)品綜合競爭力，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，全面賦能保險行業(yè)機構(gòu)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。
♦ 壽險-代理人智能培訓(xùn)平臺
壽險企業(yè)信息化團隊采用“大模型+向量數(shù)據(jù)庫+外掛功能”的方案設(shè)計思路，形成依托參考模型和知識庫，通過AIGC平臺形成專屬模型并賦能業(yè)務(wù)場景的解決方案模式。并在代理人培訓(xùn)的場景中得到了落地應(yīng)用。賦能過程中通過針對業(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)和驗證發(fā)布，最終形成代理人培訓(xùn)的專屬模型，來支持現(xiàn)有代理人培訓(xùn)的訓(xùn)前、訓(xùn)中和訓(xùn)后三個場景，最終實現(xiàn)降本增效的應(yīng)用效果。
? 訓(xùn)前場景：通過AI自動的視頻課件自動制作+數(shù)字人的技術(shù)，改變了傳統(tǒng)的人工制作課件耗時較長且人工依賴比較強的問題。過程是先把代理人培訓(xùn)的相關(guān)基礎(chǔ)知識和對于的課件等相關(guān)內(nèi)容輸入到向量數(shù)據(jù)庫，人工明確對應(yīng)的培訓(xùn)內(nèi)容、培訓(xùn)場景和培訓(xùn)目標等內(nèi)容，系統(tǒng)會自動的形成相關(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，快速的形成多個培訓(xùn)課件，課件制作人員只需要進行選擇或者反饋修正意見，最終多輪調(diào)整后形成高質(zhì)量的課件。
? 訓(xùn)中場景：通過智能顧問、智能陪練和實戰(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：原來是基于內(nèi)置好固定規(guī)則的被動搜索的形式，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模型會自動采集每個人的興趣愛好，每次學(xué)習(xí)的內(nèi)容，歷史的聊天記錄等存儲到向量數(shù)據(jù)庫里，然后根據(jù)這些內(nèi)容，判斷代理人當前的學(xué)習(xí)階段和內(nèi)容需求，自動推薦定制化的內(nèi)容。
（2）智能陪練：原來的陪練只是選擇題形式，對學(xué)習(xí)完成以后的內(nèi)容進行能力測試，完成一定數(shù)量的答題以后，給出一個考試結(jié)果。智能陪練功能，增加了場景的概念，針對代理人實際工作中的不同場景來進行針對性學(xué)習(xí)，同時以數(shù)字人交互的方式進行答題和對話模擬，增加了互動性和題目內(nèi)容的針對性，改變了單一乏味的交互方式和交互內(nèi)容。具體的實現(xiàn)邏輯是：基于代理人選擇的課件內(nèi)容、不同的場景、容易犯錯的知識點，通過與數(shù)字人交互的方式，進行陪練，最終實現(xiàn)高效學(xué)習(xí)的目的。
（3）實戰(zhàn)模擬：以客戶為對象，銷售內(nèi)容或者解決問題為目的而開展的真實模擬。原來只能自己模擬或者找同事線下模擬，效果不好，針對性不強。實戰(zhàn)模擬功能是以客戶本身的標簽、畫像和產(chǎn)品需求作為輸入，同時結(jié)合歷史的溝通情況，更加真實和全面的去模擬客戶，通過系統(tǒng)推薦的優(yōu)質(zhì)話術(shù)來進行不斷的練習(xí)，增加代理人的溝通技巧，提高真實溝通的效果。真實溝通結(jié)束后，系統(tǒng)還會有一個溝通情況的反饋，通過采集溝通過程的關(guān)鍵信息和溝通結(jié)果，不斷的完善和調(diào)整實戰(zhàn)模擬的模型和期望達到的效果。
? 訓(xùn)后場景：代理人完成培訓(xùn)后，系統(tǒng)會結(jié)合代理人學(xué)習(xí)、培訓(xùn)以及實際在保險業(yè)務(wù)中參與保險服務(wù)的能力等綜合因素，動態(tài)形成代理的能力雷達圖，系統(tǒng)通過對能力分析后，針對性的提供陪練和訓(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，實現(xiàn)擅長的能力更加熟練，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)交流會上，與會專家評委們不僅充分肯定了中科軟通過技術(shù)交流的手段促進公司乃至整個行業(yè)技術(shù)水平的提升，同時一致認可中科軟在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，多位專家表達了期待進一步深化合作的愿望，認為公司在AIGC系統(tǒng)方案方面的研究與實踐為行業(yè)發(fā)展注入了新的活力?？蛻舴矫嬉矊镜腁IGC系統(tǒng)方案表達了濃厚的興趣，對公司所展示的技術(shù)深度和前瞻性解決方案充滿期待，并期望能夠早日在實際業(yè)務(wù)中見到這些創(chuàng)新成果的應(yīng)用。
在公司的二十多年發(fā)展歷程中，始終堅持以技術(shù)創(chuàng)新為客戶不斷創(chuàng)造價值。作為公司內(nèi)部傳統(tǒng)活動的一環(huán)，每年舉辦的技術(shù)交流活動不僅是推動技術(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，增強團隊合作能力，同時為提升團隊榮譽感提供了重要機會。未來，公司將進一步以本次技術(shù)交流會為契機，持續(xù)推動技術(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。
