隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，保險(xiǎn)行業(yè)的營(yíng)銷模式也在逐步升級(jí)。螞蟻保險(xiǎn)營(yíng)銷增長(zhǎng)算法組利用 AIGC（人工智能生成內(nèi)容）技術(shù)，為保險(xiǎn)營(yíng)銷帶來了顯著的變革。通過生成個(gè)性化的保險(xiǎn)營(yíng)銷素材、自動(dòng)化的內(nèi)容推薦，以及多種視頻生成方式，AIGC 不僅提升了營(yíng)銷效率，還增強(qiáng)了用戶與保險(xiǎn)產(chǎn)品之間的互動(dòng)體驗(yàn)。本文將介紹 AIGC 在螞蟻保險(xiǎn)的應(yīng)用實(shí)踐。

一、背景介紹

隨著保險(xiǎn)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和用戶需求的個(gè)性化發(fā)展，傳統(tǒng)的保險(xiǎn)營(yíng)銷方式逐漸顯現(xiàn)出其局限性。無論是營(yíng)銷素材的制作、保險(xiǎn)產(chǎn)品的推薦，還是復(fù)雜保險(xiǎn)條款的解讀，手動(dòng)操作和經(jīng)驗(yàn)判斷都難以在大規(guī)模的市場(chǎng)中有效滿足不同客戶的需求。與此同時(shí)，消費(fèi)者的行為和偏好也變得更加多樣化，單一的營(yíng)銷手段難以觸及每一個(gè)目標(biāo)客戶?；诖?，螞蟻保險(xiǎn)營(yíng)銷增長(zhǎng)算法組（以下簡(jiǎn)稱“算法組”）著眼于通過人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)，打造出一個(gè)自動(dòng)化、智能化且高度個(gè)性化的保險(xiǎn)營(yíng)銷生態(tài)系統(tǒng)。

螞蟻保營(yíng)銷素材主要分為兩大類，一類是螞蟻保陣地中的營(yíng)銷大卡以及一些短文案，如貨架中展示的推薦理由等，這些都是由 AIGC 生成的，與具體產(chǎn)品掛鉤的內(nèi)容；另一類是支付寶域內(nèi)的熱點(diǎn)相關(guān)內(nèi)容，如大 V 熱點(diǎn)資訊、熱點(diǎn)事件短視頻等，為螞蟻保做引流。

接下來將介紹我們?nèi)绾卧诒ｋU(xiǎn)領(lǐng)域利用 AIGC 生成貼合業(yè)務(wù)的長(zhǎng)短文案和視頻劇本。

二、整體解決方案

1. 專業(yè)化&個(gè)性化的 GC 能力

前文中提到，一類素材是與產(chǎn)品相關(guān)的介紹，我們希望為不同用戶展示不同類型的產(chǎn)品介紹。例如，同樣一款醫(yī)療險(xiǎn)，其保障范圍、保障責(zé)任、免賠額等保險(xiǎn)條款會(huì)非常復(fù)雜，而不同用戶的關(guān)注點(diǎn)可能是不一樣的，只有在一開始就為用戶展示其感興趣的內(nèi)容才能吸引用戶做進(jìn)一步操作，并且在不同場(chǎng)景也需要不同的表達(dá)形式。因此，我們需要個(gè)性化的 GC 能力，使每位用戶都能得到專屬的保險(xiǎn)產(chǎn)品推薦，從而提高轉(zhuǎn)化率與客戶粘性。

另外，在保險(xiǎn)行業(yè)中，內(nèi)容的準(zhǔn)確性至關(guān)重要，因此對(duì)文案的專業(yè)化要求也非常高。

基于專業(yè)化和個(gè)性化這兩大訴求，我們整體的解決思路如下圖所示。

首先，確定一個(gè)具體的場(chǎng)景，如卡片類型的場(chǎng)景或推薦理由場(chǎng)景，確定了場(chǎng)景也就確定了生產(chǎn)的模版和規(guī)范，比如文案的長(zhǎng)度、包含哪些信息等等。除了場(chǎng)景之外，還會(huì)輸入產(chǎn)品信息，以及風(fēng)格，這樣就可以開始具體的創(chuàng)意生成了。

生成時(shí)，先從預(yù)先生成的人群中拉取用戶信息，比如當(dāng)前人群的核心關(guān)注點(diǎn)是什么，是更高的保額，還是更全面的保障范圍。接著，在保險(xiǎn)產(chǎn)品論據(jù)庫(kù)中匹配專業(yè)的保險(xiǎn)知識(shí)，進(jìn)行第一層的需求推理。比如對(duì)于【品質(zhì)生活的有娃父母】，看重全面的保障范圍，那么就會(huì)看某款產(chǎn)品是否門診可賠，這樣根據(jù)產(chǎn)品和需求確定具體匹配到哪些論據(jù)。除了專業(yè)的保險(xiǎn)知識(shí)，也會(huì)考慮是否有對(duì)應(yīng)的熱點(diǎn)事件可以匹配。比如在肺炎高發(fā)期，對(duì)兒童相關(guān)保險(xiǎn)的需求就會(huì)加強(qiáng)。

基于這些人群畫像、保險(xiǎn)需求、專業(yè)的產(chǎn)品知識(shí)和匹配的熱點(diǎn)，就可以生成相應(yīng)的文案。之后業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)就可以根據(jù)生成的結(jié)果進(jìn)行篩選或編輯，也可以通過交互式界面對(duì)某一部分提出進(jìn)一步修改的需求。最終得到所需的素材。

2. 個(gè)性化文案生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵步驟

前面介紹了個(gè)性化文案生產(chǎn)的整體邏輯，這里重點(diǎn)介紹其中的幾個(gè)關(guān)鍵步驟：

• 質(zhì)量評(píng)估：為做到專業(yè)性，需要通過質(zhì)量監(jiān)控和檢測(cè)來保證產(chǎn)出素材的準(zhǔn)確無誤。我們結(jié)合大模型和小模型，對(duì)質(zhì)量、正確性、內(nèi)容是否匹配、是否有重復(fù)等一系列指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。
• 線上汰換：大規(guī)模的素材生成中不可避免的會(huì)有一些效果不理想的文案生成，因此需要一個(gè)汰換機(jī)制，篩選出效果好的文案，并不斷優(yōu)化匹配過程。
• 效果回收：同時(shí)，對(duì)效果進(jìn)行回收，以豐富和優(yōu)化論據(jù)庫(kù)，進(jìn)而為需求推理提供更好的依據(jù)。

上圖中展示了一個(gè)用戶需求推理過程的例子，首先從論據(jù)庫(kù)取到產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)化信息，生成產(chǎn)品賣點(diǎn)描述；接著根據(jù)人群、人群描述、投保對(duì)象和產(chǎn)品賣點(diǎn)描述進(jìn)行推理。

營(yíng)銷除了要提高承接的效率，還有提高引流的能力，做到更好的用戶觸達(dá)，因此我們會(huì)關(guān)注社會(huì)上保險(xiǎn)相關(guān)的熱點(diǎn)事件，并進(jìn)行加工，投放到不同的場(chǎng)景中。

熱點(diǎn)素材生成的過程為：

• 首先對(duì)熱點(diǎn)事件信息流進(jìn)行過濾，篩選出保險(xiǎn)相關(guān)的信息，通過大模型 CoT+Prompt的方式，對(duì)事件進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的打標(biāo)歸類。
• 接著基于結(jié)構(gòu)化的事件進(jìn)行素材的生成，這一過程中利用 RAG + 保險(xiǎn)知識(shí)增強(qiáng)來保證專業(yè)性和準(zhǔn)確性，生成的素材包括事件改寫、長(zhǎng)圖文介紹、熱點(diǎn)視頻等形式。例如，對(duì)“探尋古萊塢”這一事件，會(huì)結(jié)合文化、旅游和如何挑選旅游保險(xiǎn)，改寫為一篇既包括新聞?dòng)职糜伪ｋU(xiǎn)信息的文案。
• 素材生成后，還有非常重要的一步就是質(zhì)檢，以確保內(nèi)容的合規(guī)性和準(zhǔn)確性。這就要求一套標(biāo)準(zhǔn)體系以及一個(gè)專門的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，來保證最終營(yíng)銷內(nèi)容的質(zhì)量。

三、未來展望

隨著大模型技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，未來將實(shí)現(xiàn)更加普惠的保險(xiǎn)服務(wù)。

利用大模型的認(rèn)知，壓縮保險(xiǎn)、醫(yī)療投資等知識(shí)，可以提供比人類更為豐富且專業(yè)的保險(xiǎn)相關(guān)知識(shí)；依靠大模型強(qiáng)大的推理能力，能夠解決更為復(fù)雜的決策問題；結(jié)合大模型強(qiáng)大的自然語言交互能力，能夠提供更為嚴(yán)謹(jǐn)、專業(yè)且個(gè)性化的溝通，提高服務(wù)水平，提升用戶體驗(yàn)。

AIGC 不僅能夠提升內(nèi)容生成的效率與質(zhì)量，還會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)保險(xiǎn)產(chǎn)品的創(chuàng)新。未來，AIGC 將在保險(xiǎn)領(lǐng)域得到更加廣泛與深入的應(yīng)用。