□王永祥

　　人工智能、大模型、区块链等新技术正系统重塑保险业务流程与服务生态，财险行业作为金融板块中科技应用较早、数据积淀深厚的领域，我们不仅需总结转型成效，更应清醒认识到深水区改革面临的挑战，在政策与科技双轮驱动下，坚定推进“人工智能+保险”的深度融合。

　　数字化转型的成效和挑战

　　保险科技与行业融合经历了四个典型阶段：信息化阶段、“互联网+”阶段、数字化阶段，以及当前正在全面展开的数智化阶段。在刚刚过去的数字化时期，行业取得了显著成效，也暴露出诸多深层次问题。

　　转型成效：从系统重构到能力跃升

　　在数字化转型过程中，多数保险企业选择以系统建设为切入点，赋能内部运营与业务创新。以中华财险为例，2020年6月，公司与阿里云达成战略合作，正式启动“新一代”核心系统建设，确立“新经营之道、新运营之阵、新数字之根”三大战略支柱。历经五年探索，基于混合云基座、“双中台”架构，中华财险完成了76个业务平台、20个业务中台及23个数据中台项目的组件化重构，全面覆盖车险、意健险、财责险等业务线，打造了行业领先的“新一代”分布式核心系统。研发与运维效率实现指数级提升，系统发布周期从月级缩短至天级。中华财险上线“中华神盾”风控体系，累计拦截风险超百万次，反欺诈减损1.39亿元，欺诈场景覆盖率达80%。服务触达方面，数字化打破时空限制，推动保险服务下沉县域农村，助力普惠金融。

　　现实挑战：深水区的改革阵痛

　　首先，技术投入与业务价值之间存在失衡。部分企业存在“重建设、轻运营”“重技术、轻融合”现象，自主研发成果转化率低。

　　其次，数据治理与合规压力持续加剧。数据标准不统一、质量参差不齐、“孤岛”现象突出，制约数据资产价值释放，还面临着“合规”与“风控”双重挑战。

　　再次，转型不均衡导致生态分化加剧。头部公司凭借资源与先发优势，已构建完整数字能力体系；中小险企普遍面临人才、技术、算力等多重资源约束。

　　数智化转型的认知升维

　　当前，以GPT-4、DeepSeek等为代表的生成式人工智能技术迅速崛起。据麦肯锡与牛津经济研究院预测，生成式AI每年可为全球保险业创造500至700亿美元的价值。

　　从政策层面看，保险业新“国十条”提出，增强保险业可持续发展能力。其中，提出加快数字化转型，加大资源投入，提升经营管理效率。鼓励运用人工智能、大数据等技术，提高营销服务、风险管理和投资管理水平。

　　从市场需求端来看，保险功能逐渐从传统“事后补偿”转向“事前预警、事中干预”，集成了防灾减损与动态风控的新型服务模式成为刚需；年轻客群崛起、碎片化场景普及，也倒逼保险公司提升服务的敏捷性与精准性。

　　需要特别指出的是，当前行业对“数智化”仍存在认知局限，往往简单视其为数字化的延伸。事实上，二者存在本质区别：

　　目标差异：数字化侧重于流程线上化与效率提升，核心解决“快”的问题；数智化则以智能决策与价值创造为中心，致力于回应“准”与“优”的诉求。

　　数据应用差异：数字化多依托历史数据进行静态分析；数智化则借助大模型实时学习与动态预测，实现从“经验驱动”到“数据智能驱动”的跨越。

　　融合深度差异：数字化阶段技术作为工具辅助业务；数智化阶段AI已深度嵌入核心决策。

　　价值边界差异：数字化主要致力于优化企业内部流程、降低成本；数智化则延伸至产业生态，实现跨行业数据协同与价值共创。

　　面对从数字化向数智化转型的关键期，财险行业唯有突破“系统上线即转型完成”的惯性思维，将科技投入重心从基础设施铺陈转向智能价值创造，才能真正打通从数据感知到智能涌现的“任督二脉”。

　　数智化转型的方向和破局建议

　　行业先行者的探索实践，为我们下一步持续深化数智化转型提供了参考借鉴。中华财险率先构建AI中台，打通560+数据服务接口，沉淀20亿级风险事件库，其智能核保引擎通过联邦学习实现跨行业数据合规调用，车险定价模型迭代效率提升20倍；平安财险推行“All in AI”战略，充分验证“技术与业务深度融合”的转型路径。

　　行业需聚焦经营逻辑、经营模式、系统建设、管理架构、业务流程五大维度，实现从“量变”到“质变”的整体跨越。

　　经营逻辑：从经营产品转向经营客户。从“增量思维”转向“存量思维”，跳出“保单中心主义”窠臼，迈向“以用户为中心”的存量运营新阶段。依托客户全生命周期画像，识别潜在需求，实现“一人一策”，主动提供个性化保险方案，构建“投前风险评估、投中需求匹配、投后持续增值”的全流程服务闭环。

　　经营模式：从经验驱动转向智能驱动。持续加大在保险科技领域的战略性投入，不仅聚焦系统搭建与硬件采购，更重点布局人工智能、大数据等前沿技术，优化客户风险评级、车辆数据、AI反欺诈等核心模型，推动智能风控、精准定价等能力建设，实施风险减量服务，助力提升社会治理现代化水平。

　　系统建设：从作业工具转向经营管理平台。一方面，打破原有各业务线自建系统形成的孤岛模式，构建以统一数智中台为核心，构建“业务+数据+AI”一体化平台。另一方面，利用大模型核心算法，推动系统功能从“作业支持”升级为“统一的经营管理平台”升级，为管理层提供持续的数据洞察与智慧支持。

　　管理架构：从金字塔模式转向扁平化、线上化。打破“金字塔式”科层制顽疾，优化组织架构，压缩管理层级，推动业务决策权适度下沉至一线。组建数字化柔性团队，围绕重点任务动态整合业务、技术、风控等跨职能人才，增强协同作战能力。完善考核机制，构建以响应速度、协作效率和数智化成果转化为核心的新型考核体系。

　　业务流程：从人工主导转向智能人机协同。在核保、定损、理赔等关键环节，构建以系统智能自动处理为主、人工干预为辅“人机互训”的新型协同模式。围绕客户需求重塑端到端流程架构，建立“数据反馈—流程优化”闭环机制，动态调整智能规则与人工介入节点，实现流程持续优化与体验提升。

　　建议财险行业从以下几个方面精准发力，构建体系化推进机制：

　　强化战略引领，明确差异转型路径。大模型在保险复杂业务场景中落地是一个系统性工程，需要持续性投入建设。大型险企应聚焦自主数智能力建设，凭借资本与规模优势加大核心技术研发，塑造“技术自主+场景深耕”的双轮驱动模式。中小险企则应理性评估资源约束，优先采用“外部合作+生态共享”的轻量化路径，积极接入行业性反欺诈、风险画像等共享平台，降低转型门槛。

　　深化业务协同，实现技业融合推进。建议建立“业务+技术”双牵头机制，将业务流程重构与系统升级统一规划、协同部署、联合验收，通过定期会商打通建设与应用闭环，杜绝“业务与技术两张皮”。还要坚持“先标准化后个性化、先试点后推广”的渐进策略，优先以标准化程度高的业务作为突破口。

　　夯实组织基础，完善文化保障机制。建议各险企设立由高管牵头的转型专项决策机构，组建敏捷型数智化团队，推动架构、文化与人才机制的系统性重构，实现从组织到人员、从制度到系统、从机制到文化，全方位全流程保障改革转型的稳步推进、落地见效。

　　创新管理机制，提升转型实施成效。建议推行项目制管理，将转型任务拆解为可量化、可考核的子项目，明确目标、责任人与时间节点，确保有效落地。坚持市场化激励，加大对关键突破与典型成果的表彰，以点带面激发变革转型的内生动力。

　　(作者系中华联合财产保险股份有限公司副总裁)