「三下鄉」大學生變身「鄉村健康衛士」
2025-12-19 13:12 6,684次浏览近日，廣東省保險行業協會(不含深圳)正式發布《廣東保險業防止「內卷式」競爭自律公約》(以下簡稱《公約》)，明確提出抵制惡性價格戰、遏制虛假宣傳、禁止違規套利，力圖為行業重塑競爭秩序、推動高質量發展按下「快進鍵」。這一舉措不僅是地方協會主動落實中央「反內卷」精神的積極實踐，也反映出保險行業內部推動自我革新、重建規則的強烈願望。 所謂「內卷」，實質上是非理性、無效甚至負和的競爭行為。從保險行業來看，其表現已不止於傳統的渠道搶人，更體現在產品同質化、費用返還失序、銷售誤導泛濫等多個層面。一些企業為了追求短期保費規模，不惜踩線甚至越線操作，最終導致銷售成本飆升、服務質量下滑，使行業陷入「你追我趕」的惡性循環。 《公約》的內容指向精準，既明確了不得濫用手續費、不得虛列費用，也禁止諸如「1元保」「100%賠付」「有災賠災、無災返本」等絕對化宣傳用語，直擊行業亂象痛點。同時，倡導差異化發展思路，鼓勵保險公司從單純價格競爭轉向提升服務體驗、優化客戶價值。這標誌著行業正逐步由粗放式擴張轉向精細化經營。 不僅僅是廣東，河北廊坊、福建、安徽等地保險行業協會近期也相繼發布自律公約或聯合倡議書，強調嚴格費用紀律、抵制惡性競爭、落實「報行合一」監管要求，體現出「反內卷」正在成為全行業的共識與行動。 近年來，監管層密集出臺政策組合拳，為行業「去虛火」提供了制度保障。人身險產品預定利率的多輪下調、萬能險結算利率的逐步壓降，使「高收益」營銷噱頭失去生存空間。今年8月底起，包括國壽、平安、太保在內的多家壽險公司，將新備案產品的預定利率調至更低水平，同時渠道佣金費率整體下調30%至50%，有效壓縮了價格戰的操作空間。 「內卷」的危害不僅僅是經濟帳。當定價脫離精算基礎、服務缺乏差異化，最終不僅引發賠付風險，更侵蝕償付能力，損害消費者信任。更嚴重的是，一旦「價格換市場」成為主流邏輯，整個保險生態將陷入「低價—低質—低信任」的惡性閉環，行業發展將步入歧路。 破局之道，唯有價值回歸。越來越多的頭部險企已開始主動轉型，從「堆人拉量」向「精耕客戶」轉變。養老、健康、護理等長期保障型業務，正在成為新的增長極；數位化運營、客戶精細管理、服務體驗優化也正在成為企業新的核心競爭力。這是保險企業擺脫內卷、實現長期可持續發展的必由路徑。 要真正走出「內卷」困局，不僅要靠監管「有形之手」，更要靠行業經營主體增強內生動力，確立「長期主義」邏輯。從組織架構到激勵機制，從銷售隊伍到產品策略，保險企業亟需在全鏈條進行深層次變革。唯有摒棄短期衝量、模仿抄襲的老路，才能建立起差異化競爭優勢和客戶信任基礎。 「反內卷」不止於倡議，更應成為行業行為準則。它要求企業在治理理念上「去虛火」，在經營邏輯上「重價值」，在客戶關係上「建信任」。如業內人士所言：「真正能走遠的，不是『卷得快』的公司，而是『穩得住』的品牌。」 保險的本質是保障，是對未來不確定性的託底安排。在這條關乎民生福祉與社會穩定的道路上，唯有讓價值回歸主線，讓服務成為標準，讓專業成為標尺，保險業才能從「內卷」的沼澤中脫身，真正回歸「為民保障」的初心，也才能在高質量發展的徵程中走得更穩、更實、更遠。(本文來源：經濟日報 作者：武亞東)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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