“保险智酷”是为保险场景下的各类用户提供专业、智能、全面的数字化服务的保险领域专用大语言模型。基于复旦保险多年沉淀积累的中文保险语料库，通过引入专家知识、构建思维链与LLM（大型语言模型）数据蒸馏的方式，构建了以保险知识问答、保险知识检索、保险案例分析、保险个性化服务等为基础任务的大语言模型训练数据集，并在此基础上对通用基座大模型进行训练微调。
“保险智酷”具备以下核心能力：
一是丰富的保险知识：“保险智酷”模型融合了广泛的保险领域知识，能够以保险专家的身份对用户面临的保险相关问题进行解答。
二是保险知识检索：通过配备检索模块，为模型构建了对保险知识的检索和应用能力，这个模块确保了模型在处理保险法规、条款、案例分析时能够准确地引用正确的保险知识和数据。
三是保险文本理解与处理：“保险智酷”具备保险语境理解与文本处理能力，能够有效应对如信息提取、文本总结、文本扩写等NLP（自然语言处理）任务。
四是保险个性化服务：“保险智酷”能够根据用户的信息和需求，提供定制化的保险建议和解决方案。
五是保险案例分析：“保险智酷”能够结合国家政策法规，对保险案例进行深入分析与解读。
在大模型的基础功能训练之外，复旦保险致力于挖掘大语言模型的业务场景，通过精准的需求分析与业务定义，复旦保险团队搭建了基于“保险智酷”的一体化服务平台。平台以海量法规、条款、报告数据为基础，以“保险智酷”大模型为核心，集成数据分析、可视化处理、文生图片等一系列能力，实现多角色、多场景的保险个性化服务。
在大模型圆桌会议环节，针对保险企业大模型与AI与保险科技的业务现状的问题，阳光保险集团首席科学家杜新凯表示，保险与大模型存在底层逻辑的高度契合性，二者的发展都需要大量数据的支持，因此保险公司应当抓住机遇，深度应用大模型技术，为保险公司的各个业务环节赋能。
针对保险科技与大语言模型等技术在未来的呈现态势的问题，分子实验室创始人刘扬认为，过去十年保险公司依托移动互联网生态，获得互联网保险周期带来的大的红利。如今，在保险科技发展的新阶段，新技术应用速度不断增快，中小型保司借助科技发展实现弯道超车的可能性也不断增加。
针对学术视角下垂直领域的AI与大语言模型面对的机遇与挑战的问题，大数据学院、类脑智能科学与技术研究院副院长薛向阳教授表示，大模型在垂直领域的应用能够帮助我们实现从以数据为中心到以模型为中心的转变，但同时对顶层设计也有了更多的要求。尤其是我们面临着机器幻觉、模型安全性、算力要求过高等问题。
面临上述各类挑战，我们又应如何寻找融合解决方案？结合阳光保险的应用实际，杜新凯指出，大模型技术的应用挑战可以从基座大模型和保险大模型应用两个角度考虑：一方面，国内的科研机构应当积极投身建设通用模型的基础能力；另一方面，保险公司应当深挖保险场景，实现保险场景基础数据的构建工作。
刘扬补充称，目前保险领域人才面临着严峻的流失问题，但与此同时中国保险科技的发展潜力也是非常巨大的。一方面，要去拥抱新的技术，并结合中国特色，实现与保险行业的强结合。另一方面，我们应当借鉴国外新生企业的想法为自己所用，逐渐做大做强。
