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環(huán)球百事通!更精準(zhǔn)、更專業(yè)!中科萬國發(fā)布保險科技領(lǐng)域大模型——萬國通識大模型

2023-06-27 00:21:52 來源:


(資料圖片)

2023年6月26日,北京中科萬國互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有限公司(以下簡稱“中科萬國”)發(fā)布保險科技領(lǐng)域大模型——萬國通識大模型及關(guān)鍵應(yīng)用產(chǎn)品SV-CHATIMK。

中科萬國長期專注于人工智能技術(shù)在保險行業(yè)數(shù)字化應(yīng)用中的場景落地,在涉醫(yī)理賠領(lǐng)域的智能醫(yī)療審核SaaS平臺和小額快賠DaaS平臺已經(jīng)服務(wù)數(shù)十家保險公司總公司和各地分公司,讓保險公司涉醫(yī)理賠更公平、更簡單、更快捷。公司擁有覆蓋全國300多個地級市的醫(yī)保知識庫、醫(yī)保政策知識庫、10萬種以上的藥品知識庫、40萬種以上的耗材知識庫、5萬種以上的診療知識庫、以及數(shù)百種疾病的診療路徑知識庫;擁有從車險人傷、非車險人傷、重疾險、健康險等全部涉醫(yī)保險的理賠規(guī)則知識庫。

當(dāng)下,大語言模型技術(shù)的發(fā)展可謂一日千里,應(yīng)用廣泛!國內(nèi)各行業(yè)都在嘗試借助大語言模型技術(shù)解決行業(yè)的痛點(diǎn)、難點(diǎn),提升效能。由于大模型的“通用”目標(biāo)所在,其預(yù)訓(xùn)練階段側(cè)重語料豐富,往往不會聚焦于某行業(yè)業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)和知識,直接應(yīng)用通用大模型在具體縱向行業(yè)落地效果不佳。

為了更好的解決保險涉醫(yī)垂直領(lǐng)域場景中遇到的上述問題,中科萬國發(fā)揮自身優(yōu)勢,

基于長期積累的大數(shù)量、強(qiáng)時效的自有知識庫,根據(jù)相關(guān)的保險醫(yī)療知識和保險實務(wù)文本,生成了保險及相關(guān)醫(yī)療知識的覆蓋面廣、回答內(nèi)容精準(zhǔn)的高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)集,對開源預(yù)訓(xùn)練大語言模型開展多種微調(diào)策略的執(zhí)行對比,提高其在保險涉醫(yī)方面基礎(chǔ)語義理解能力,加強(qiáng)其命名實體識別、知識和對話能力,形成了覆蓋保險及相關(guān)醫(yī)療知識的萬國通識大模型。

目前,萬國通識大模型作為中科萬國智能平臺中的重要基礎(chǔ)能力已經(jīng)在智能醫(yī)療審核和小額快賠方案中落地應(yīng)用。在醫(yī)療審核的票據(jù)識別過程中,萬國通識大模型的保險醫(yī)療命名實體信息識別有助于對藥品、診療等信息的修正,提高識別準(zhǔn)確率,輔助藥品和費(fèi)用歸集處理,提升智能化水平。另外,以萬國通識大模型為引擎,形成的SV-CHATIMK產(chǎn)品,以多輪對話方式為使用者提供保險理賠場景中的醫(yī)療知識問答,用于保險醫(yī)療費(fèi)用審核。通過與直接使用開源預(yù)訓(xùn)練通用大模型對比,SV-CHATIMK的回答在專業(yè)性和準(zhǔn)確性方面有顯著提高,具體示例見下表1。

表1 :SV-CHATIMK與通用大模型在保險涉醫(yī)問題方面的回答對比示例

接下來,一方面中科萬國將在2023年下半年擇機(jī)開放模型調(diào)用,為保險行業(yè)客戶提供更精準(zhǔn)、更專業(yè)的MaaS(Model as a Service) 服務(wù),助力保險行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型;繼續(xù)升級SV-CHATIMK的能力,結(jié)合數(shù)字人技術(shù),面向B端客戶打造銷售、理賠、客服等崗位的數(shù)字員工,為保險企業(yè)的降本增效、提質(zhì)升級貢獻(xiàn)價值;面向C端客戶,通過SV-CHATIMK承載的醫(yī)藥學(xué)知識、醫(yī)保政策以及多輪會話能力為大眾的醫(yī)藥學(xué)知識搜索提供幫助,讓人工智能技術(shù)惠及千家萬戶。

另外一方面,中科萬國將進(jìn)一步圍繞保險和涉醫(yī)領(lǐng)域,深入挖掘場景,運(yùn)用不同的場景數(shù)據(jù)繼續(xù)對萬國通識大模型進(jìn)行微調(diào),并采用多種技術(shù)路線融合知識圖譜,應(yīng)用于多任務(wù)的垂直場景。

本文來源:財經(jīng)報道網(wǎng)

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