博思软件(300525.SZ)：累计以9995.03万元回购公司1.0088%股份 回购方案实施完成
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格隆汇5月23日丨博思软件(300525.SZ)发布，截至2024年5月22日，公司经由过程股分回购专用证券账户以集中竞价买卖体例回购公司股分7,589,240股，占公司当前总股本的1.0088%，最高成交价为13.40元/股，最低成交价为12.53元/股，成交总金额为99,950,290.80元(不含买卖费用)。本次回购合适公司回购股分方案及相干法令律例的要求。至此，公司本次股分回购事项实行终了。 .app-kaihu-qr {text-align: center;padding: 20px 0;} .app-kaihu-qr span {font-size: 18px; line-height: 31px;display: block;} .app-kaihu-qr img {width: 170px;height: 170px;display: block;margin: 0 auto;margin-top: 10px;} 股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、前提单、个股雷达……送给你>>。
AI大模型密集落地保险业，中小险企“超车”的机会在哪里？
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“人体胰岛功能怎么修复（当地路线的交通种类和类型有哪些？）” AI大模型密集落地保险业，中小险企“超车”的机会在哪里？
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界面新闻记者 | 吕文琦 “本年30岁。想要采办储蓄保险，请帮我保举，年收入20万。” 界面新闻试着对信美彼此人寿22日发布的Chat-Trust3.0如斯发问。随后，Chat-Trust3.0快速生成了某款年金产物具体的保险好处演示表与产物特点总结。 保险业作为数据密集型行业，是人工智能年夜模子的最好利用范畴之一。自2022年末ChatGPT掀起AI年夜模子高潮后，今朝中国人保、中国安然、阳光保险、众安保险等浩繁保险公司均已环绕年夜模子进行了结构。 在采访中，借助愈来愈低价的通用年夜模子，AI年夜模子的普及将下降年夜型险企和中小型险企的差距，中小型险企有机遇实现经营效力年夜幅晋升，多位手艺人士对界面新闻阐发。不外，离周全重塑行业另有距离，AI手艺仍存在幻觉、数据平安等问题。 AI缩小险企间的差距 保险与年夜模子的连系离不开年夜模子这一年的快速成长。相较于动辄万万美金级的预练习。借用通用年夜模子打造垂直利用成为保险公司入局年夜模子更可行之法，在通用年夜模子能力向前疾走的时期。 2023年，中国人保发布了“数智灵犀-人保年夜模子”，供给保险产物咨询、理赔申请、保单治理等方面的办事，并推出两款人保专属问答范畴年夜模子利用——“人保智友”和“伶俐宝”，旨在提高用户体验和企业的保险治理效力，两款利用别离面向小我和企业客户。 阳光保险也在2023年将自研AI年夜模子列为公司计谋工程，其推出的阳光正言GPT年夜模子已利用于客户办事、发卖撑持等场景。 信美彼此人寿数据信息中间负责人童国红对界面新闻暗示，一个是算力的投入，年夜模子的投入首要来自两个部门，另外一个是手艺团队的投入。“在算力上、作为中小保司，我们的本钱投入就更聚焦在公司现有的刚需上，后一步步迭代扩大，但我们相信跟着手艺的进一步成长，算力本钱会逐步降落。” 嘉程本钱人工智能投资人王博洋向界面新闻暗示，中小型险企和年夜型险企的差距会有所缩小，跟着AI手艺的成长。“可能我们会认为年夜型险企会有更大都据和资本、更早操纵年夜模子。但此刻通用年夜模子愈来愈智能、从而帮忙中小险企提高经营效力，智能客服、订价数据等一系列保险业焦点营业都可让年夜模子辅助，实现营业冲破，本钱也逐步下降。” 信美数字化运营部负责人曾煜暗示。保险公司的费用在抱负环境下可以被紧缩99%，经由过程AI年夜模子。假如保险公司可以把握这项手艺。那节俭出来的费用可以投入到更好的客户办事和订价更低的产物上，这会带来极年夜的优胜性，也会发生具有全新组织架构的保险公司。 财通证券研报认为，是以，一方面，人力本钱高企，保险产物条目复杂、专业术语繁多，核保核赔等后端办事也需年夜量人员对接，对保险公司发卖人员的招募与延续培训等方面的投入提出了远高于其他行业的要求；另外一方面，保险行业凡是被认为是人力密集型行业之一。且监管趋严布景下，政策端对保险从业人员专业性要求更加严酷，保险公司具有科技赋能的自动诉求。 AI年夜模子首要利用于辅助工作 那末，帮忙保险公司更正确地评估风险并制订保险费率；加速两核流程，AI和保险可能会有哪些连系的形态？ 信美彼此董事长杨帆暗示，好比为分歧客户群体供给个性化的内容和产物保举；经由过程阐发汗青数据和及时数据，年夜模子在保险行业的成长机遇和利用场景很是广漠，晋升客服体验等。 不外，今朝AI年夜模子首要利用于辅助工作，想要实现90%以上的正确率需要投入的金额较年夜，现阶段保险业AI年夜模子受制于根本年夜模子的能力，他也指出。 别的、生成式AI在垂直范畴的利用仍存在正确性问题，王博洋暗示，“固然生成式AI可以顺应各类查询，但在持续的对话中可能会缺少一致性。别的，生成式AI在回覆问题时可能生成出预感以外的回覆。 生成式AI的幻觉问题已有了很多解决路子。好比信美彼此的年夜模子利用自研“白盒化”展现，让成果有迹可循，在问题答复时清楚地展现推理进程。 童国红注释、在问题溯源及正确性的考量上可以更加清楚透明，保险产物和办事凡是触及复杂的风险评估和决议计划进程，“白盒化”模子利用可以更好地向监管机构、客户和内部团队注释其工作道理和决议计划根据。 与此同时、AI手艺利用存在的风险亦不容轻忽。童国红暗示、保险行业触及年夜量小我敏感信息，若何在利用年夜模子的同时确保数据的隐私和平安是一个主要挑战。保险行业的数据来历多样，若何确保数据的质量和尺度化，以便年夜模子可以有用地进修和猜测，是一个要害问题。 .app-kaihu-qr {text-align: center;padding: 20px 0;} .app-kaihu-qr span {font-size: 18px; line-height: 31px;display: block;} .app-kaihu-qr img {width: 170px;height: 170px;display: block;margin: 0 auto;margin-top: 10px;} 股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、前提单、个股雷达……送给你>>。