安好集团首席科学家肖京正在采纳21世纪经济报道记者专访时暗示，“人工智能不是一个独立的财产，它是赋能其他财产爆发增量的东西，它的代价必需正在赋能其它财产里爆发增量中显示出来。”
正在肖京看来，“人工智能+”的中枢正在于激动AI融入千行百业告竣“三提两降”——提效能、提效率、提用户体验，降本钱、降危害。
他梳理了人工智能技巧成长的“三阶段演进旅途”，这三个阶段不光是AI技巧的迭代，也折射出AI对安好集团营业的赋能深度赓续加深。
第一阶段是“人工+智能”的小模子期间，时刻跨度最长，平素赓续到天生式大模子显示前。“那功夫是有样学样，一个模子办理一个题目，须要巨额人工调数据、标数据，性质是人工主导下的智能辅助。”肖京坦言，这一阶段固然告竣了个别流程的自愿化，但范畴化操纵本钱高、效能低。
2022年末到DeepSeekR1面世前，AI成长处于第二阶段。“这个阶段大模子不是针对任何整个题目预先锻炼的模子，它具备泛化才能。一个模子能办理众个题目，通过垂域微调就能涌现卓越，大幅低落了AI操纵本钱、抬高操纵效能、范畴化遮盖众场景。”他暗示。
正在DeepSeekR1等强研究大模子推出后，AI迈入第三阶段。“这一阶段不光具备泛化才能，还可能‘问牛知马、融会贯通’，模子不光能输出结果，还能阐明为什么这么输出，可阐明性带来了更强的可控性，这使得其操纵场景更宏大、更范畴化。”
肖京预判，跟着第三阶段AI技巧的急迅迭代，AI将对财产带来三大打倒：最初是营业流程重构，从“人类主导”转向“少数专家指引/调校/拘束+巨额机械人供给供职”。再从供职形式改造到财产生态重塑，特别对金融、医疗、养老等行业带来较大“打倒”和改换。
这种“打倒”已正在安好内部暴露。肖京败露，“通过咱们的人工智能技巧底座、智能体平台，可能系统化、‘自上而下+自上而下’地，赋能营业告竣‘三提两降’。”
自上而基层面，安好集团总部和各营业公司的中枢编制（如编制、核保、理赔编制等），通过智能平台告竣急迅智能化升级；自下而上层面，浅显员工可借助智能体平台搭筑岗亭所需的、小智能体，“本年上半年，安好员工自筑智能体已超2.3万个，遮盖11万名员工，从财政报销到展业，这些小智能体正正在每个岗亭制造代价。”
整个到赋能营业“三提两降”效力，肖京举例称，“自上而下”的车险订价模子正在强研究大模子加持下，风控才能晋升0.3个百分点，“看似数字小，但安好车险理赔范畴达千亿级，0.3个百分点便是数亿元的代价”。
肖京败露，现阶段，安好正在AI范畴首要做两件事变：一是变成AI技巧壁垒，打制一个完美、系统化、主动拘束的机制，能以最急迅率去接收、融入最新的AI技巧。
“历程十几年法式化的成长，安好目前正在3-5天，就可能把最新的东西内化成咱们的中枢技巧才能。正在此根基上诈骗咱们积攒的算法才能、数据常识库、场景案例等独有资源，赓续陆续地做金融、医疗营业垂域的模子加强、迭代升级，最终变成法式化、典范化的AI技巧平台系统。”肖京说，“这些平台系统要足以救援各个场景的高质料、高效能、范畴化、低本钱数字化操纵。”
二是正在技巧之上打制营业区别化的市集比赛上风。正在稠密中枢营业场景里，盘绕中枢营业代价拉长方针（如利润、本钱、收入等），营业和科技团队慎密连系、联合修复，实践行之有用的数字化操纵计划，并追踪检视落地的效率，陆续迭代优化。
但AI进入高企是行业遍及痛点，安好怎么均衡进入产出比？肖京给出了“自立可控、场景驱动、代价导向”的十二字宗旨。
“自立可控并非全自研，而是不管自研或引进，都能本身运营、迭代、更新，不依赖外部；场景驱动是指完全AI技巧研发都盘绕营业需求，不做‘无宗旨的技巧研发’；代价导向是每个项目、每个智能体都要讲分明代价，没有代价的项目毫不立项。”
这套宗旨为安好正在五大范畴带来了明显的AI本钱优化效率。营销方面，AI出单助手告竣81.2%单件均匀一分钟智能出单；AI智能体辅助发卖661.57亿元；供职方面，AI坐席年均节流本钱近65亿元；运营方面，单个车险保单的本钱，每年约以10%的速率低浸，但车险的保费范畴正在陆续拉长；拘束方面，微外人情审遮盖客户450万+，年均节流运营本钱41亿+，年均低落信贷吃亏20亿；风控方面，上半年安好产险反诈骗智能化理赔拦截减损超60亿元，同比拉长6%。
“这些代价不是靠简单模子告竣的，而是靠系统化才能。”肖京夸大，安好有一个巨细模子矩阵，可能聪明按需组合操纵，正在分别场景下组合地去操纵各类分别的参数范畴、分别的操纵本钱、分别尺寸的模子，“如投资、医疗杂乱疾病诊断等场景要用强研究大模子，才具取得好的效率、少出错误；如发卖、供职、运营等场景用小模子，效能更高、体验更好”。
虽然AI操纵效力明显，肖京仍坦诚分享了行业面对的诸众寻事：数据瓶颈、算力限制、伦理危害等，并详解了应对之法。
数据是AI的“燃料”，但高质料数据缺乏是行业共性题目。“特别是小概率变乱的数据，如强大疾病、万分危害案例，数目少且散开，很难知足模子锻炼需求。”肖京暗示，目前要通过“常识库浸淀+天生式技巧”双旅途破局：
一方面清理营业阅历、案例变成高质料常识库、案例库，助助锻炼专业模子；另一方面诈骗天生式技巧模仿、仿真、天生稀缺数据，历程专家删改，然后变成数据库。同时，安好通过RAG（检索巩固天生）等技巧，能更大水准低落模子幻觉危害。
算力瓶颈也是主要寻事，“外洋芯片存正在供应危害，邦产芯片正在性价比、职能、适配性、生态成熟度上又有差异。”肖京败露，安好已与华为等头部厂商及芯片创业公司配合，希冀能从邦产信创的算力才能上，进一步办理算力瓶颈题目。
他还以为底层算法仍有先进空间。如针对Transformer框架革新（如办理众模态对齐困难，安好研发枯燥对齐算法）；优化天生模子框架（安好提出Dflow、TCF等算法能知足质料、效能、内容众样性的“不恐怕三角”）；同时通过融入专家阅历、营业流程SOP等研发一系列新的加强练习算法，打破算法自己瓶颈，进一步晋升投产效率。
别的，伦理危害也是AI操纵的“红线”，特别是数据意睹、算法藐视题目。对此，肖京先容，安好竖立了“1+5+3”的伦理管辖系统。“1”是集团层面组筑了一部分工智能伦理委员会，集团CEO任委员会主任。“5”是五个准则：人类自治、安宁可控、牢靠公信、公然透后、公然公允。“3”是三项整个的设施，网罗通过探求新技巧、新计谋、行业的成长趋向来创造恐怕存正在的伦理题目，而且提出相应的设施；通过对员工的宣导，加强伦理认识；通过对数据全流程、模子的全链道，自上而下地管辖检视，切合相应的条件。
正在技巧层面，安好还通过技巧技巧办理该题目：一是创造题目数据时移除，或把有意睹案例的合规照料伎俩制成锻炼数据，让模子学会伦理照料；二是用“遗忘技巧”，无需从新锻炼模子，通过算法让其遴选性遗忘题目数据，避免意睹且节俭本钱、晋升效能。
AI潮涌之下，分别公司都“All in AI ”也恐怕导致决定同质化题目（羊群效应），肖京以为中枢正在于垂域模子的区别化，“假若民众都用底层通用大模子，不做自立锻炼，必定会显示同质化。安好的模子是用本身的数据、案例等锻炼，用本身的营业逻辑调校出来的，云云锻炼出的模子才有区别化上风。”
他同时警示“马太效应”危害，“大机构会因数据、人才上风变得更强，将来恐怕只剩几家头部机构具备高质料AI才能，须要行业共筑民众平台均衡成长”。