平安人寿相关负责人表示，公司近来在科技类国际大赛中屡获佳绩，获得国际同业高度认可，充分体现了公司保险科技的强大实力以及赋能业务的卓越成效。未来，平安人寿将继续深耕人工智能等前沿技术领域的研究，并将研发成果应用于业务场景，加速推动公司数字化转型和代理人队伍高质量发展，推动行业革新，助力谱写数字金融篇章。 

据了解，平安人寿依托科技驱动，深化销售业务创新赋能，打造“One平安”、“鲁班平台”、“数字人安安”、“智能陪练”等多个项目，全面支持新单业务增收、客户转化提效、队伍专业能力增强。

在数字化经营方面，平安人寿基于大数据等技术，创新打造涵盖公司经营管理“神经网络”全景的“捷报”智慧经营平台，通过打通结果-过程-行为-财务指标，推进报表线上化、建立经营驾驶舱，助力经营分析与管理决策，实现“聪明经营”。在数字化运营方面，平安人寿通过“机器+人”模式重塑运营流程，提升消费者服务体验，赋能队伍高质转型，目前公司服务运营线上化水平已达99%以上，投保及服务自动化水平在90%以上；升级代理人AskBob智能工作助理，每月提供超1300万次精准解答咨询，提升队伍业务水平。在数字化管理方面，平安人寿聚焦公司经营的关键领域，运用数字化技术，建设数字化管理指标及报表监测体系，实现关键风险全过程监测、预警，并推动风险数据的集中呈现、关键风险全景展示，为公司经营决策、管控风险提供参考，牢牢守住风险底线。 

2024年“Qorus保险创新大赛”于近日在葡萄牙里斯本圆满落幕，本年度共收到来自全球44个国家及地区、164家企业的300个参赛项目。平安人寿荣获“全球创新企业”银奖、“劳动力转型”金奖，成为本年度大中华区唯一获奖企业、亚洲唯一获得金奖企业。这也是继参加2023年Qorus保险创新大赛并斩获“重塑客户体验”类及“连接生态系统和市场”类两项全球银奖后，平安人寿再度夺得该国际赛事双料大奖。

在 ICDAR 2024举办的 READING DOCUMENTS THROUGH ARIA GLASSES 竞赛中，平安人寿AI技术研发团队拔得头筹。平安人寿在与腾讯、百度、华为、网易、科大讯飞等30家国际企业、知名高校和科研机构的角逐中脱颖而出，向全球同业展示了自身在人工智能、自然语言理解领域的技术实力。  

其中，“One平安”通过3D空间场景+互动剧情+数字人讲解，打造平安特色场景化销售模式，上线近半年累计触客近600万人次，辅助长险转化率提升4%。“鲁班平台”利用AIGC技术，帮助业务生产文案、海报、视频等营销物料，实现1分钟写文案、3分钟做海报，在大幅优化成本的同时，内容生产效率提升50%。“数字人安安”围绕拜访场景，内化寿险知识体系，以对话方式实时输出实战指引，并提供个性化风险分析及方案推荐，上线近半年，累计输出35万份推荐方案，人均互动达34次、满意度98%。“智能陪练”为代理人访前-中-后提供个性化智能陪练，替代人工辅导及训练工时，上线近半年参训人次累计超19万，训练超142万次，训练时长超700万分钟，有效提升培训效能。

平安集团董事长马明哲曾表示，全面数字化将成为平安可持续发展的“压舱石”与“领头雁”。平安人寿坚持走数字金融之路，推动“全面数字化战略”落地实施，加快数字技术创新及应用，从经营、运营、管理三个方面，提升保险业务效率，优化客户服务体验，推动公司高质量发展。

138金沙异航日前，平安人寿先后斩获国际文档分析与识别会议 ICDAR 2024 竞赛第一名、2024年 Qorus 保险创新大赛“全球创新企业”银奖及“劳动力转型”金奖，彰显了其在智能识别及保险创新领域的国际领先水平，以及赋能业务的卓越成效。        AI技术实力问鼎国际文字识别领域“奥斯卡”  

“Qorus保险创新大赛”由国际保险及银行非盈利组织Qorus举办，旨在表彰全球保险行业优秀创新和实践。本年度参赛者包括意大利忠利、德国安联、南非超越等国际知名金融机构。大赛获奖者由来自全球领先金融公司的专家评委经过严格且独立的评审和投票程序选出，具有权威性、含金量及全球影响力。

据悉，国际文档分析与识别会议ICDAR(International Conference on Document Analysis and Recognition)是国际上文档分析与识别领域的重要学术会议之一，在世界范围内具有较高影响力。ICDAR竞赛有着“文字识别奥斯卡”之称，每两年举办一次。因其极高技术难度和强大实用性，该赛事一直是各大科研院校、科技公司的竞逐焦点，吸引国内外众多队伍参赛。  

本次比赛，平安人寿AI技术研发团队参赛的赛道为Prediction of Reading Order(阅读顺序预测任务)。该任务的最大挑战在于文档多样性(杂志、绘本、文献)、布局复杂性(多栏文本、表格)、噪音干扰等。团队提出Coarse-to-Fine方案，模型部分使用 LayoutReader的主干网络+置换语言模型(Permuted Language Model)任务头解决复杂布局顺序预测问题，最终取得了第一名的好成绩。本次参赛所运用的技术方案主要基于团队在核保理赔场景的算法积累，日常通过文档理解、信息提取技术，从核保理赔的各类文档图像中提取关键信息，帮助提高前线作业人员效率。