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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


保险行业大模型架构:从技术底座到智能应用的全景解析
发布日期:2025-01-16 06:30:34 浏览次数: 1528 来源:数据AI指北

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一、背景介绍

保险行业这些年变化挺大的,以前靠人工操作的那些繁琐流程,现在都在往智能化方向走。大模型技术一出来,给保险行业带来了不少机会。特别是在风险评估、客户服务这些领域,传统方式确实跟不上时代了。现在市场竞争越来越激烈,客户需求也越来越多样化,保险公司要是还守着老办法,迟早要被淘汰。

智能化平台现在成了保险行业的标配。大家都说,数字化转型是必经之路。但说实话,不是每家保险公司都能玩得转。技术底座、模型开发、资产库这些概念听上去高大上,实际操作起来还得考虑系统的稳定性、扩展性和灵活性。毕竟保险业务涉及的数据量大、流程复杂,搞不好就容易出问题。

二、模型架构

2.1 架构描述

保险全场景模型应用平台的架构设计挺有牛笔的,分成四个主要层次: 底座层、平台层、资产层和应用层。

(1)统一资源管理与调度平台(底座层)

底座层采用异构算力集群设计:

  • 多个模型计算池(Ascend/NVIDIA等)和存储池
  • DCN网络互联
  • 统一的集群管理与运维体系
  • 灵活的算力调度机制

(2)模型开发与训练平台(平台层)

包含两个核心平台:

  • 模型开发平台:提供数据工程工具(数据集成、标注、清洗、增强等)和模型应用开发环境(Agent工具、智能编排、模型助手等)
  • 模型训推平台:支持模型训练、压缩、微调、在线推理等全流程能力

(3)资产中心(资产层)

构建了多个专业资产库:

  • 大模型资源库:包含基础大模型、行业大模型和场景大模型
  • 数据集:通用数据集和行业数据集
  • 模板库:Prompt模板和Agent编排模板
  • 知识库:长短期记忆知识库
  • 工具库:基础工具和API

(4)Agent服务与智能应用(应用层)

  • Agent服务层:提供模型编排、版本管理、调用授权等基础能力
  • 智能应用层:覆盖智能培训/会议助手、市场洞察/研报生产、智能承保/核保等保险全场景应用

这种分层设计的好处是清晰明了,每一层都能独立运作,不会互相干扰。

比如底座层的算力资源可以随时扩展,平台层的工具链也能快速更新。资产层的资源还能在不同场景下复用,效率高了不少。

不过,这种架构也不是没有挑战。算力资源调度在高并发时容易出问题,模型版本管理也得特别小心,数据安全更是重中之重。

2.2 架构分析

(1)架构设计优势

  • 分层清晰:采用"1+2+N"的层次架构不仅使系统职责划分明确,还便于后期维护和升级。每一层都能独立演进,不会互相影响。
  • 扩展性强:底座层支持包括Ascend、NVIDIA等多种异构算力的横向扩展,平台层可以快速集成新的AI框架和工具,资产层能持续积累和优化各类模型与知识资产。
  • 复用性高:通过资产中心的统一管理,各类模型、数据、知识可以在不同场景下被复用,显著提升了研发效率和资源利用率。
  • 场景丰富:架构设计充分考虑了保险行业从产品设计、营销、承保到理赔的全流程场景,能够满足不同业务环节的智能化需求。

(2)技术特点

  • 异构算力支持:平台可以同时管理和调度Ascend、NVIDIA等不同类型的算力资源,通过统一的资源池化管理,实现算力资源的最优配置。
  • 统一调度:采用智能调度算法,根据任务优先级、资源利用率等多个维度,实现算力资源的动态分配和负载均衡。
  • 全流程工具链:提供从数据采集、清洗、标注到模型开发、训练、部署的一站式工具支持,大幅提升开发效率。
  • 安全管控:构建了多层次的安全防护体系,包括数据加密、访问控制、审计日志等,确保系统和数据的安全性。

三、架构应用

这个架构在保险行业的应用场景挺多的。

比如在保险营销服务方面,智能培训助手和数字劳动力可以帮营销人员提升效率。以前那些重复性工作,现在都能交给机器去处理。在风险管理方面,智能承保和核保系统能快速分析风险因素,给出精准的定价建议。理赔系统也能自动化处理标准案件,速度快了不少。

市场分析这块也有亮点。智能研报生产功能可以自动分析市场数据,生成专业的分析报告,辅助决策者制定战略。智能投顾系统还能为客户提供个性化的保险产品组合建议。总的来说,这个架构平台能帮保险公司实现业务的智能化升级,提升运营效率,优化客户体验。同时,平台的安全管控和运维体系也确保了业务的稳定运行和数据安全,满足了保险行业的合规要求。

四、技术特点与思考

这个架构的技术特点也挺突出的。异构算力支持让平台能同时管理和调度不同类型的算力资源,通过统一的资源池化管理,实现最优配置。统一调度机制则避免了资源浪费或瓶颈。全流程工具链则大大提升了开发效率,从数据采集到模型部署都能一站式搞定。

不过,挑战也不少。算力资源调度在高并发时容易出问题,模型版本管理也得特别小心,数据安全更是重中之重。毕竟保险行业涉及的数据量太大,搞不好就容易出问题。性能优化也是个难题,大模型服务通常需要较高的计算资源,如何在保证服务质量的同时控制成本,是每个保险公司都得面对的。

总的来说,这个架构平台确实能帮保险公司实现业务的智能化升级,提升运营效率,优化客户体验。但要想真正玩转这个平台,还得解决不少技术难题。

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