案例一：利用LLM从非结构化文本中提取特征提升赔付预测准确度 [page::3][page::5][page::6]

| 评估指标 | 基线模型 | 增强模型 | 提升百分比(%) |
|------------|----------|----------|--------------|
| MAE (越低越好) | 1.111 | 0.846 | 23.880 |
| R² (越高越好) | 0.267 | 0.508 | 90.430 |
| RMSE (越低越好)| 1.354 | 1.109 | 18.096 |

• LLM成功从索赔描述中结构化提取关键伤害信息，如主要受伤部位、伤害原因、受伤部位数量，经过降维后与传统结构化特征结合，提升模型RMSE指标约18%，R²提升近91%。

- 该方法不仅改善赔付预测性能，也便于对高成本索赔的驱动因素进行深入理解，利于风险管理和干预策略设计。

• 注意LLM输出的时效性和准确性仍需严格验证，未来研究关注建立标准化评估指标体系。

案例二：基于RAG技术实现生成式AI驱动的年报市场对比自动化 [page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]

• 采用三阶段流程：预处理（文档分块向量化）、提示增强（基于向量相似度挑选文本块）及结果生成（结构化输出规范）。

- 应用场景涵盖监管资本比率、保险合同折现率、网络风险对策，取得高稳定性和准确性，量化字段输出一致性良好，文本策略类摘要内容稳定。

• 强调结构化输出保证数据可机器解析，降低人工错漏风险，适合大规模复杂报文分析。

- 人工干预仍不可或缺，必须结合精算专业知识调优提示和验证结果。

案例三：基于视觉大语言模型的汽车损伤分类与定位 [page::12][page::14][page::15]

| 预测模型 | 准确率(↑) | 加权F1分数(↑) |
|---------------------|-----------|---------------|
| 卷积神经网络 (CNN) | 0.837 | 0.835 |
| 非微调版GPT-4o | 0.823 | 0.825 |
| 微调版GPT-4o | 0.880 | 0.880 |

• 通过对GPT-4o进行领域内微调，模型在六类汽车损伤图像的分类准确率和F1分数显著提升，超越基准CNN模型。

- 视觉LLM同时具备损伤定位能力，提供更丰富的上下文信息，适合扩展至理赔防诈骗、医学影像分析等保险场景。

• 结构化输出机制减少预测歧义，且LLM对于上下文综合理解更优于传统CNN。

- 微调成本较高，图像生成能力可能带来新的欺诈风险。

案例四：基于多智能体系统的自动化数据分析与报告生成 [page::16][page::18][page::20][page::21]

• 构建包含数据分析、报告生成和监督者三大智能体的系统，实现自动探索性数据分析及结构化Markdown报告生成。

- 两个公开健康医疗数据集上的测试表明，MAS能高效完成完整流程，自动生成准确图表与针对数据特点的解读。

• 多智能体架构提高模块化和扩展性，支持灵活替换组件与多任务协作。

- 人工监督依然关键，须平衡行为约束与输出自由度确保可靠性和输出丰富度。

• 前景广阔，可用于极端天气响应、产品设计、市场监测等复杂多任务场景。[page::6][page::11][page::16][page::21]

生成式AI在精算领域的潜在更多应用及面临挑战摘要 [page::22][page::23]

• 额外应用涵盖自动报告撰写、客户交互、理赔流程自动化、反欺诈、核保辅助、产品定价、续保优化和员工培训等。

- 关键挑战包括合规监管（如欧盟AI法案）、伦理信任问题、隐私安全保障、技术瓶颈（上下文窗口限制、输出不确定性）、部署架构选择及成本与能耗控制。

• 推进跨学科合作和专业培训是实现GenAI负责任、有效境内应用的保障。

详尽分析报告：《Advanced Applications of Generative AI in Actuarial Science: Case Studies Beyond ChatGPT》

---

1. 元数据与概览

报告标题： Advanced Applications of Generative AI in Actuarial Science: Case Studies Beyond ChatGPT
作者： Simon Hatzesberger 和 Iris Nonneman
发布机构： Deloitte（德国）及International Actuarial Association支持
日期： 推测为2024年或2025年左右，根据引用年份和技术状态推断
主题： 探讨生成式人工智能（Generative AI，简称GenAI）在精算科学中的先进应用，具体通过四个实际案例展开，展示如何突破传统ChatGPT等应用范畴，推动精算行业的数字化和智能化变革。

核心论点与目标信息：
本文以四个从数据实操中提炼的案例为基础，系统展示如何运用当下最前沿的生成式AI技术，包括大语言模型（LLMs）、检索增强生成（RAG）、视觉增强LLMs、以及多智能体系统（MAS），来提升精算领域关键任务的效能和精准度。作者希望传达人——生成式AI不仅革新精算师处理数据和信息的方式，更能显著改善预测精度、自动化复杂流程、挖掘非结构化数据价值，从而提升保险价值链整体运作效率，并展示了上述技术的技术难点和合规伦理挑战。[page::0][page::1][page::24]

---

2. 逐节深度解读

2.1 引言与背景（章节1 & 2）

引言（Section 1）

• 强调AI技术尤其是生成式AI对保险与精算行业的深远影响。传统基于统计的精算工作正逐步被机器学习、深度学习技术补充，GenAI进一步提升了处理非结构化文本和图像数据的能力。

- 本文梳理了AI发展的历史轨迹，进而介绍四个案例，示范GenAI如何变革精算实践，从理论到实操，并通过Jupyter笔记本开源资源促进同行学习和复用。

• 结构清晰，涵盖AI演进、四个实证案例、未来应用及挑战。[page::1]

历史背景与技术演进（Section 2）

• 历史脉络介绍：从20世纪末的神经网络、决策树、支持向量机，到2010年代深度学习的爆发（如AlexNet、GloVe、Transformer），表明数据量与算力的发展是技术突破的关键，传统精算主要依赖GLM和Bornhuetter-Ferguson技术，机器学习近年才被逐渐引入。

- 从传统NLP和结构化数据处理，迭代到基于Transformer的LLMs，GenAI的核心优势是“生成”能力，能创造新信息。

• 讨论了多模态（文本、图像、视频、音频）生成技术扩展，强调LLMs如GPT系列、Claude和最新模型具备跨领域复杂推理能力，多智能体系统（MAS）作为新兴趋势，体现自主协作能力。[page::2][page::3]

2.2 四个案例精读与技术解析

案例1：利用LLM从非结构化文本提取特征来提升理赔成本预测（Section 3）

• 背景：理赔数据中存在大量非结构化理赔描述文本，传统模型多依赖结构化变量，因而遗漏信息。

- 方法：
- 采用一套3,000条工伤赔偿理赔记录（结构化数据+文本），使用LLM根据预设Prompt从理赔描述中提取“受伤部位类别数”、“主要受伤部位”及“伤害原因动词”等特征。
- 以梯度提升（GBDT）回归为基础模型，先建立只用结构化变量的基准模型，再构建加入LLM衍生文本特征的增强模型。
- 对因变量进行对数变换以处理偏态，使用网格搜索与交叉验证调优。

• 结果（数据解读见表格1）：

- 增强模型MAE下降23.88%，RMSE降低18.1%，$R^2$从0.267提升至0.508，准确率大幅提高。
- 特征重要性分析显示，除了传统高影响因子（如周薪、年龄），LLM提取的“主要受伤部位”（例如躯干、手指）、“受伤部位数”和“伤害原因”（如撞击、撕裂）同样极具预测力。

• 启示：

- LLM作为特征工程工具，有助于把难以量化的文本转为可用的结构变量，提升模型的解释力和性能。
- 需注意LLM输出的稳定性及验证机制，如未来可用Shapley值等解释工具做系统判定。
- 该方法可推广至承保、反欺诈等其他保险环节。[page::3][page::4][page::5][page::6]

案例2：应用GenAI实现保险市场年度报告的自动化比较（Section 4）

• 背景：年度报告多样且结构不统一，人工提取监管资本、贴现率、风险策略等关键信息效率低且易出错。

- 方法：
- 采用三阶段技术框架：预处理（文本抽取、清洗、切块、向量化嵌入），提示增强（RAG技术，利用向量相似度检索相关文本块扩充查询），响应生成（采用结构化输出确保JSON格式严谨）。
- 应用检索增强生成（RAG）技术结合LLM，解决上下文长度限制和非结构化数据检索瓶颈。
- 使用结构化输出定义输出Schema（通过Pydantic），明确定义数据格式，避免自由文本导致混乱。
- 为提高性能，讨论了高级RAG扩展如GraphRAG、PathRAG及Agentic RAG的潜力。

• 结果：

- 体现稳定准确地提取各公司监管资本、合同贴现率及网络风险策略，数值字段多运行结果一致，文本字段小幅语言差异但内容实质稳定。
- 源代码公开，无特定公司数据披露以保证保密。

• 实践意义：

- 该自动化工具极大节省市场调研及合规检查的人力成本，支持结构化跨企业数据汇总。
- 强调精算师需在预处理、提示设计、结果验证上持续掌控，避免AI误判。
- 模型限于结构相对明确领域，更复杂/松散结构需迭代优化。[page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12]

案例3：基于视觉增强LLM的汽车损伤分类与定位（Section 5）

• 背景：传统CNN模型虽能分类车损，但难以整合上下文信息，如损伤精度定位、光照天气影响等。

- 方法：
- 采用OpenAI GPT-4o（含视觉理解能力）进行车损图像分类，任务包括6类损伤：裂纹、划痕、轮胎瘪、凹陷、玻璃破碎、灯破损。
- 训练集1500张图片，经60%训练、20%验证、20%测试分割。
- 三个模型对比：传统CNN、未经微调的GPT-4o、微调后GPT-4o。
- 微调过程中结合编码图像的基础64格式和系统Prompt，保障输出结构化。
- 额外尝试让微调模型给出损伤具体位置。

• 结果（见表2表3分析与图像说明）

- 微调后的GPT-4o准确率和加权F1均达到0.88，显著优于CNN（0.837）和未微调版本（0.823），显示微调有效提升视觉任务表现。
- 定位准确，如识别玻璃破碎的挡风玻璃位置，凹陷的后保险杠，体现模型对上下文理解能力。

• 拓展与影响：

- 视觉增强LLM能在车险、财险、医疗图像分析、欺诈检测诸多场景提供高价值。
- 采用结构化输出确保分类结果规范，无歧义。
- LLM微调操作比CNN架构设计更容易上手，便于精算师低门槛应用。
- 风险警示：视觉生成能力可能被滥用制造虚假汽车损伤图像，需加强验证防范欺诈。

• [page::12][page::13][page::14][page::15][page::16]

案例4：多智能体系统（MAS）实现精算数据分析和报告自动化（Section 6）

• 背景：AI智能代理及其协作系统是前沿趋势，突破单一LLM生成文本限制，实现任务规划、执行、外部工具调用。

- 框架设计：
- 搭建三个专责Agent：数据分析Agent（负责计算统计数据、生成可视化）、报告生成Agent（生成解读和结构化文本报告）、主管Agent（协调流程、管理Agent间交接）。
- 技术栈引用OpenAI GPT系列与LangChain的LangGraph framework。
- 采用模型各自擅长领域分工，如GPT-4.1侧重代码执行，o1模型专长文本综合与推理。
- 设计示例代码及Agent构造细节详尽，指导力度强。

• 实际测试与数据显示：

- 在“医疗费用”和“糖尿病再入院率”两个真实数据集上测试，报表生成流程耗时几分钟。
- 结果详尽解析数据特征，如费用分布右偏、吸烟者高费用，对特征再入院率的关系等，表现出较强的场景理解力与文本连贯性。
- 运行无明显错误，自动生成的Markdown格式报告充分机械可读和人类友好。

• 实践启示与未来展望：

- MAS的模块化特性保证系统灵活升级替换，满足保险行业复杂业务拆解与分布式处理需求。
- 设计中需要权衡Agent自主度与结构化要求，保证输出的可靠与解释丰富。
- 人工监督不可或缺，尤其是在结果验证与责任划分方面。可编程的审核流程强化透明度与信任。
- 不同MAS设计范式影响性能稳定性，精算师应根据场景选型。
- 先进案例（如Manus AI、OpenAI Operator）表明未来MAS能高度自治，且可能直接与精算软件接口，极具变革潜力。

• [page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22]

---

3. 图表深度解读

表格1（第6页）：基线模型与增强模型性能对比

| 评价指标 | 基准模型 | 增强模型 | 改善比例 |
|----------------|--------|--------|----------|
| MAE（越低越好） | 1.111 | 0.846 | 23.88% |
| $R^2$（越高越好） | 0.267 | 0.508 | 90.43% |
| RMSE（越低越好） | 1.354 | 1.109 | 18.10% |

解读：
增强模型在各项关键回归指标下均实现显著提升，加权改进率显示特征提取的深远影响，表明从非结构化文本中提炼的信息极具价值。

联系文本论述：增强模型通过引入LLM提取的受伤部位和伤因特征，显著降低了预测误差，提高解释力。表现稳健、可重复，未来研究将关注验证标准的制定。[page::6]

---

表格2（第15页）：车损分类模型性能

| 模型 | 准确率（Accuracy, 越高越好） | 加权F1分数（Weighted F1） |
|-----------------------|-----------------------------|----------------------------|
| 卷积神经网络（CNN） | 0.837 | 0.835 |
| 未微调的GPT-4o | 0.823 | 0.825 |
| 微调后的GPT-4o | 0.880 | 0.880 |

解读：
微调视觉增强LLM超越传统CNN及非微调模型，表明领域适配对模型性能提升显著。GPT-4o天然具备较强视觉分析能力，微调则让其精准针对车险场景。

与文本关联：结果支持视觉LLM能捕捉到更丰富语境信息，实验效果良好，也为后续定位损伤提供可能。[page::15]

---

表格3与相关图像（第15页）：

展示三张车损图片，分别对应“挡风玻璃玻璃破碎”、“轮胎瘪”和“后保险杠凹陷”。

• 模型正确判断损伤类型。

- 定位准确：玻璃破碎定位挡风玻璃，凹陷定位后保险杠，轮胎瘪定位失效未明确具体轮胎。

图表说明模型不仅完成分类，还给予细粒度定位，体现多模态理解能力。



---

图1（第8页）：RAG三阶段流程示意图

描述：

• 输入文档被预处理成文本切块和向量化嵌入。

- 用户查询被同样向量化，与文本嵌入做相似度匹配，选出相关文本块。

• 结合查询及相关文本块构成“增强查询”，送入具结构化输出能力的LLM，生成标准化的响应。

解读：
该流程解决长文档上下文窗口限制问题，实现文档中关键信息的精确检索与结构化输出。一体化设计提高自动比较合规财务数据的准确性和效率。



---

图2（第18页）：数据分析多智能体系统架构

三Agent模块分别为：监督者Agent、数据分析Agent、报告生成Agent，节点和流程由主管控制协调。



解读：
体现MAS架构的分工协作，流程清晰且具可扩展性；每Agent功能聚焦业务环节，体现高度模块化设计理念。

---

4. 估值分析

本报告未涉及公司/股票估值等传统金融估值分析方法。聚焦于技术实现、机器学习和生成模型性能及行业应用，无经典PE、DCF估值模型描述。

---

5. 风险因素评估

作者分析了GenAI应用中多项关键风险，主要包括：

• 合规风险：需符合如欧盟AI法案、数字运营韧性法案（DORA）等法规要求，确保模型输出符合法规且可追溯。

- 伦理风险：偏见治理、决策透明度要求，引用EIOPA提出的治理原则。

• 隐私与安全风险：敏感信息处理安全、网络安全措施，尤其涉及个人与财务数据。

- 技术风险：模型鲁棒性不足、生成不确定性（“幻觉现象”）、上下文限制导致信息遗漏或错误。

• 部署架构风险：本地与云端取舍，模型大小和延迟等影响性能与成本。

- 环境与成本风险：大模型耗能大，需要考虑模型蒸馏、能效优化。

• 人才与协作风险：跨学科协作需求提升，精算师与AI研发团队需紧密合作。

- 技能短缺风险：缺乏相对应的GenAI知识储备与培训，影响推广和使用效果。

以上风险提示需要系统治理方案，兼顾模拟复现和实际业务，确保技术应用的安全与可持续发展。[page::23][page::24]

---

6. 批判性视角与细微差别

• 技术依赖和输出波动问题：尤其在LLM文本特征提取环节，缺少标准验证机制，人工审核仍不可或缺。报告中对该点提示谨慎，但未深入探讨具体量化评估方法，未来值得加强。

- 自动化与人工平衡：报告强调AI辅助提升效率，同时多次提醒人类专家监督必不可少，体现了对过度自动化潜在风险的警觉。

• 数据保密和样本代表性限制：多个案例处理国产数据均假设合理真实性，且数据为合成或公开数据，若推广至真实业务场景，可能暴露数据异构或隐私挑战。

- 业务上下文关联：尽管技术细节详尽，部分实例中对业务流程当前痛点的定量说明不足，可能限制部分读者的业务理解和案例复制。

• 对潜在负面效应预警：如生成视觉内容的潜在欺诈风险被提及，但对缓解手段探讨欠缺，未来需系统性对抗策略。

- 多智能体系统设计自由度讨论充分，但未深入实操中管控失效的应对方案。

---

7. 结论性综合

本文系统展示了生成式AI技术在精算科学实践中的应用前沿，内容丰富、严谨，涵盖理论背景、技术演进、实证案例及风险治理。四个案例各具代表性且具有高度实操价值：

• 案例1充分证明了LLM辅助下将非结构化文本信息转化为高价值结构特征，显著提升理赔成本预测的性能和解释性，该方法未来可扩展至承保、反欺诈等领域。

- 案例2通过检索增强生成技术辅助自动提取保险企业年度报告的多样化信息，实现高效率、高准确度的市场数据对比，极大节省人工成本并提升数据一致性。

• 案例3结合视觉能力的LLM微调，克服传统计算机视觉模型对上下文处理的不足，准确识别与定位汽车损伤，展现多模态AI在保险理赔及风险评估中巨大潜力。

- 案例4设计并实现了一套基于LLM的多智能体系统，有效分工协作完成数据分析及报告生成，展示自动化流程的模块化和拓展性，推动未来AI驱动精算系统的智能化升级。

此外，报告全面揭示了多样的GenAI扩展应用场景，从客户交互、产品开发到风险检测，一应俱全，并深入讨论了合规、伦理、隐私、安全、技术和运营层面的挑战，彰显了负责任AI应用的必要性。

全文辅以关键图表与代码示例，透明展现方法细节与结果验证，为学术界和实务界搭建知识桥梁。报告立场积极乐观，强调“带着AI的精算师将替代无AI的精算师”，但同时警示技术应用常存不确定性和风险，建议追求技术与专业经验的紧密结合。

总体而言，该研究为精算领域引入和扩展生成式AI技术提供了理论支持与实践路径，呼吁行业拥抱新技术变革，同时严肃对待挑战，确保技术赋能精算科学的健康有序发展。[page::24]

---

总结

本报告以高度系统性和深度，全面剖析了生成式AI在精算科学中的先进应用，内容涵盖技术背景、具体案例、设计实施、性能评估、行业应用、风险考量和未来发展路径。每一章节及图表均深入分析，透彻解读，既体现了技术创新的力量，也彰显了应用过程中的严谨和实操价值。除技术数据外，报告强调了合规和伦理的重要性，呈现了全面的行业视角和务实的落地建议。本文将成为精算师、数据科学家及行业决策者学习生成式AI、推动精算转型的关键参考资料。

报告