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保險行業大模型架構:從技術底座到智能應用的全景解析

開發 架構
智能化平臺現在成了保險行業的標配。大家都說,數字化轉型是必經之路。但說實話,不是每家保險公司都能玩得轉。技術底座、模型開發、資產庫這些概念聽上去高大上,實際操作起來還得考慮系統的穩定性、擴展性和靈活性。

一、背景介紹

保險行業這些年變化挺大的,以前靠人工操作的那些繁瑣流程,現在都在往智能化方向走。大模型技術一出來,給保險行業帶來了不少機會。特別是在風險評估、客戶服務這些領域,傳統方式確實跟不上時代了。現在市場競爭越來越激烈,客戶需求也越來越多樣化,保險公司要是還守著老辦法,遲早要被淘汰。

智能化平臺現在成了保險行業的標配。大家都說,數字化轉型是必經之路。但說實話,不是每家保險公司都能玩得轉。技術底座、模型開發、資產庫這些概念聽上去高大上,實際操作起來還得考慮系統的穩定性、擴展性和靈活性。畢竟保險業務涉及的數據量大、流程復雜,搞不好就容易出問題。

二、模型架構

2.1 架構描述

圖片圖片

保險全場景模型應用平臺的架構設計挺有牛筆的,分成四個主要層次: 底座層、平臺層、資產層和應用層。

(1)統一資源管理與調度平臺(底座層)

底座層采用異構算力集群設計:

  • 多個模型計算池(Ascend/NVIDIA等)和存儲池
  • DCN網絡互聯
  • 統一的集群管理與運維體系
  • 靈活的算力調度機制

(2)模型開發與訓練平臺(平臺層)

包含兩個核心平臺:

  • 模型開發平臺:提供數據工程工具(數據集成、標注、清洗、增強等)和模型應用開發環境(Agent工具、智能編排、模型助手等)
  • 模型訓推平臺:支持模型訓練、壓縮、微調、在線推理等全流程能力

(3)資產中心(資產層)

構建了多個專業資產庫:

  • 大模型資源庫:包含基礎大模型、行業大模型和場景大模型
  • 數據集:通用數據集和行業數據集
  • 模板庫:Prompt模板和Agent編排模板
  • 知識庫:長短期記憶知識庫
  • 工具庫:基礎工具和API

(4)Agent服務與智能應用(應用層)

  • Agent服務層:提供模型編排、版本管理、調用授權等基礎能力
  • 智能應用層:覆蓋智能培訓/會議助手、市場洞察/研報生產、智能承保/核保等保險全場景應用

圖片圖片

這種分層設計的好處是清晰明了,每一層都能獨立運作,不會互相干擾。

比如底座層的算力資源可以隨時擴展,平臺層的工具鏈也能快速更新。資產層的資源還能在不同場景下復用,效率高了不少。

不過,這種架構也不是沒有挑戰。算力資源調度在高并發時容易出問題,模型版本管理也得特別小心,數據安全更是重中之重。

2.2 架構分析

圖片圖片

(1)架構設計優勢

  • 分層清晰:采用"1+2+N"的層次架構不僅使系統職責劃分明確,還便于后期維護和升級。每一層都能獨立演進,不會互相影響。
  • 擴展性強:底座層支持包括Ascend、NVIDIA等多種異構算力的橫向擴展,平臺層可以快速集成新的AI框架和工具,資產層能持續積累和優化各類模型與知識資產。
  • 復用性高:通過資產中心的統一管理,各類模型、數據、知識可以在不同場景下被復用,顯著提升了研發效率和資源利用率。
  • 場景豐富:架構設計充分考慮了保險行業從產品設計、營銷、承保到理賠的全流程場景,能夠滿足不同業務環節的智能化需求。

(2)技術特點

  • 異構算力支持:平臺可以同時管理和調度Ascend、NVIDIA等不同類型的算力資源,通過統一的資源池化管理,實現算力資源的最優配置。
  • 統一調度:采用智能調度算法,根據任務優先級、資源利用率等多個維度,實現算力資源的動態分配和負載均衡。
  • 全流程工具鏈:提供從數據采集、清洗、標注到模型開發、訓練、部署的一站式工具支持,大幅提升開發效率。
  • 安全管控:構建了多層次的安全防護體系,包括數據加密、訪問控制、審計日志等,確保系統和數據的安全性。

三、架構應用

這個架構在保險行業的應用場景挺多的。

比如在保險營銷服務方面,智能培訓助手和數字勞動力可以幫營銷人員提升效率。以前那些重復性工作,現在都能交給機器去處理。在風險管理方面,智能承保和核保系統能快速分析風險因素,給出精準的定價建議。理賠系統也能自動化處理標準案件,速度快了不少。

市場分析這塊也有亮點。智能研報生產功能可以自動分析市場數據,生成專業的分析報告,輔助決策者制定戰略。智能投顧系統還能為客戶提供個性化的保險產品組合建議。總的來說,這個架構平臺能幫保險公司實現業務的智能化升級,提升運營效率,優化客戶體驗。同時,平臺的安全管控和運維體系也確保了業務的穩定運行和數據安全,滿足了保險行業的合規要求。

四、技術特點與思考

這個架構的技術特點也挺突出的。異構算力支持讓平臺能同時管理和調度不同類型的算力資源,通過統一的資源池化管理,實現最優配置。統一調度機制則避免了資源浪費或瓶頸。全流程工具鏈則大大提升了開發效率,從數據采集到模型部署都能一站式搞定。

不過,挑戰也不少。算力資源調度在高并發時容易出問題,模型版本管理也得特別小心,數據安全更是重中之重。畢竟保險行業涉及的數據量太大,搞不好就容易出問題。性能優化也是個難題,大模型服務通常需要較高的計算資源,如何在保證服務質量的同時控制成本,是每個保險公司都得面對的。

總的來說,這個架構平臺確實能幫保險公司實現業務的智能化升級,提升運營效率,優化客戶體驗。但要想真正玩轉這個平臺,還得解決不少技術難題。

責任編輯:武曉燕 來源: 數據AI指北
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