某大型保險集團于2019年成立了集團科技中心大數(shù)據(jù)和人工智能部，由此開啟了人工智能技術(shù)發(fā)展之路。 該保險集團擬在人工智能建設(shè)方面實現(xiàn)“三個L先”的戰(zhàn)略目標。

一是L先的平臺：持續(xù)打造涵蓋NLP、語 音、OCRs人臉識別、大數(shù)據(jù)應(yīng)用子平臺的集團統(tǒng)一人工智能技術(shù)平臺，各項技術(shù)指標居于行業(yè)L先水平。

二是L先的應(yīng)用：聚焦客服、管理、銷售三類機器人突破，機器人研究和應(yīng)用水平居于行業(yè)L先水平。

三是L先的技術(shù)：核心算法全部自研，關(guān)鍵技術(shù)和硬件具備國產(chǎn)化替代方案。

在建設(shè)思路方面，為了實現(xiàn)“三個L先”的戰(zhàn)略目標，該保險集團實施了如下關(guān)鍵舉措：

1） 制定長期規(guī)劃，營造創(chuàng)新氛圍。集團制定了長期人工智能發(fā)展規(guī)劃，和適合科技創(chuàng)新的項目管理機制，營 造鼓勵創(chuàng)新、容忍失敗的工作氛圍。

2） 鉆研前沿技術(shù)，加快技術(shù)落地。密切跟蹤人工智能技術(shù)的演進趨勢，并適當開展前沿技術(shù)的研究，縮短前 沿技術(shù)落地的周期；重點加強多模態(tài)AI應(yīng)用落地的能力，加強大數(shù)據(jù)和AI深度協(xié)同的能力，加強研發(fā)人員 對業(yè)務(wù)的理解。

3） 探索國產(chǎn)化替代方案，實現(xiàn)技術(shù)的提前儲備和自主可控。探索PaddlePaddle等國產(chǎn)深度學習基礎(chǔ)框架， 驗證國產(chǎn)GPU的實際性能，形成備用方案，確保J端情況下仍然可以開展人工智能的應(yīng)用和研究。

4） 加快機器人突破工程成果孵化，探索研發(fā)通用機器人。利用機器人研發(fā)成果，進行銷售和管理機器人嵌入 式研發(fā)，重點突破人機混合運營下的機器學習；依托各類私域流量和公域流量，實現(xiàn)純線上化的銷售模式和 銷售管理模式；由小規(guī)模、人機協(xié)作向全覆蓋、無人化演進，并探索研發(fā)通用機器人。

2022愛分析人工智能應(yīng)用實踐報告