新一代人工智能技術正加速與各行各業的深度融合。保險業亦是如此。

“以大模型為代表的新一代人工智能技術正在加速金融業數字化和智能化發展，其在風險管控、市場營銷、運營服務、投資研究、企業經營治理等場景大有可為。”在2023金融街論壇年會——數字技術助力智能金融發展論壇上，十三屆全國政協委員、原保監會副主席周延禮表示。

機遇：為保險業帶來根本性變革

“大模型技術發展之快帶來的創新價值前所未有。與數據收集、計算、交換相關的技術目前被廣泛認為是增強金融業安全性、協同性以及提高效率、及時性的技術。”周延禮認為，總體來看，人工智能在提升金融主體內外效應、提升用戶全流程體驗以及提升金融服務數智化程度方面作用是非常明顯的。在金融客戶個性化服務方面，人工智能可以通過分析客戶的行為、偏好和需求，為每位客戶量身定做服務方案。

作為靠數據起家的行業，保險數字化轉型的內容更豐富、效果更明顯。根據Gartner最新調查報告，40%的保險業首席信息官表示，智能科技是他們在2023年計劃大幅增加投資的首要領域之一。智能科技已成為保險公司在創新業務模式、改善客戶服務、提高運營效率上最強大、最重要的技術之一。

清華大學五道口金融學院中國保險與養老金研究中心主任魏晨陽認為，從長期來看，以人工智能為代表的新的科技革命將為以風險管理為核心的保險行業帶來根本性的變革，不僅影響行業的業態，而且可能改變行業的底層邏輯。“以客戶為中心、以科技為鏈接，保險業正在構建內外開放的合作生態，為保險行業和各行各業創造新的發展生機。”魏晨陽說。

實踐：創新商業模式和底層技術架構

開放與合作，是保險機構加快數字化轉型的重要方式之一。

近日，中國太保攜手華為、科大訊飛共同成立保險數字勞動力實驗室，在算力基礎設施、底座大模型、場景領域知識等方面深度合作，共同探索保險基礎大模型的建設和保險領域數字勞動力的應用。中國太保豐富的保險場景和專業知識、華為的硬件實力和訊飛的算法。這意味著，大模型技術廠商獲得了一片技術應用的試驗田，而技術廠商不斷快速迭代的大模型技術，也能夠助力中國太保數字化轉型，不斷推動保險業務的創新發展，提升客戶體驗。

中國人保在近日舉辦的“科技賦能民生、人保慧致未來”科技發布會上發布了“數智煥新—壽險服務升級項目”“神機百算—業務運營數字化項目”“數聚智審—數字化審計項目”等10項成果。以“神機百算—業務運營數字化項目”為例，對于當前和歷史的數據，只需要通過簡單的人機對話，就可快速獲得定制化的數據和報表；對于將來的數據，通過深入學習，構建模型，就可對保費收入、費用支出、災害損失等重要指標進行有效核算，助力業務經營。

依托長期歷史數據積淀，中國人壽壽險公司不斷應用數字技術創新風控手段，賦能反欺詐、反洗錢等領域。比如，創新開展基于用戶行為的大數據監測和智能分析，快速識別異常登錄，精準捕捉異常用戶行為，實現風控前移、動態監測、精準處置。目前，日均面向用戶精準實時推送安全通知110萬次，有效識別并及時化解風險隱患，以科技助力“打擊黑產、五虛治理”。2021年，中國人壽壽險公司“反洗錢智能識別及查證系統”榮獲中國人民銀行年度金融科技發展獎二等獎。

從以上實踐來看，保險業數字化轉型不同于以往的信息化建設，其重點在于創新商業模式和底層技術架構，借助數字化技術改進經營管理和服務模式，連接不同場景入口，創造直達客戶體驗的產品。

挑戰：算力資源嚴重不足

根據原銀保監會于2022年初發布的《關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》，到2025年，銀行業保險業數字化轉型取得明顯成效。數字化金融產品和服務方式廣泛普及，基于數據資產和數字化技術的金融創新有序實踐，個性化、差異化、定制化產品和服務開發能力明顯增強，金融服務質量和效率顯著提高。數字化經營管理體系基本建成，數據治理更加健全，科技能力大幅提升，網絡安全、數據安全和風險管理水平全面提升。

魏晨陽表示，在全球多領域前沿科技融合發展的背景下，我國保險業面臨著技術進步帶來的新的機遇和挑戰。我們仍然需要持續提高科技創新水平，充分實現數據價值和提升生產力；需要在新技術支持下建立更開放的保險業態，進一步釋放行業的發展潛力。

“調研中，不少保險企業反映，大模型訓練成本非常高，每家公司投入都很大。因此，要進一步支持數據共享與開放，促進金融機構和科技公司共同推進創新型的解決方案。”周延禮建議，鼓勵金融業和國家超算中心、數據中心合作開展數字技術的研發。匯聚各種信息科技資源，推動研發市場化運行，共同創造數據要素的價值，降低國產大模型價格。

中國人民保險集團科技運營部總經理劉蒼牧從保險公司的角度介紹了目前遇到的挑戰。“在大模型研究和應用場景落地的過程中，感受到最大的限制并非技術，而是算力資源嚴重不足。應對基本的模型調優和小規模場景應用都捉襟見肘，這對我們持續開展大模型研究和推廣應用是一個巨大的挑戰。”劉蒼牧說。

另外，法律合規方面的問題對于保險公司而言也是一項挑戰。“大模型算法技術門檻高，底層算力資源需求大，必須借助相關產業公司的技術和算力共同開展大模型的底座研究和訓練，這就涉及脫敏數據出域的問題。”劉蒼牧進一步表示，“我們從今年6月份開始研究相關法律法規政策，也與法律界和同業開展了很多的交流探討，但目前尚無非常明確的規定和指引，同業也普遍秉持著謹慎的態度。”

針對這些挑戰，魏晨陽建議，不僅市場主體必須積極參與到這場變革當中，對于監管機構更需要保持主動性和前瞻性。其中，在支持科技創新和防范金融風險之前，保持動態平衡的監管模式和監管政策極其關鍵。監管部門應當與保險科技行業建立常態化溝通機制，持續了解科技前沿，掌握行業創新動態，通過與受監管機構和其他市場參與者的充分交流構建行業共識，在問題集聚前化解風險，在政策調整時保持市場穩定。