也带来了巨大的数据治理成本。 04. 缺乏统一的开发和数据标准 由于缺乏统一的开发标准和数据标准，导致在 研发过程中需投入大量的时间和精力，造成了 资源浪费。 保险企业级数据中台解决方案 业务痛点 中电金信软件有限公司 扫码关注 微信公众号 产品简介 中电金信保险企业级数据中台解决方案方案基于中国电子金融级数字底座“源启”的核心平台之一“源启”数据资产平台”， 借鉴业内经典数据模型建设理念，实现了数 推动数据共享并深挖数据价值 项目的第三个目标是推动数据共享， 并深挖数据的价值助力集团提升数据综合服务能力， 实现数据 资产的最大化利用，为集团 带来更大的商业价值和竞争优势。 【解决方案】 中电金信保险企业级数据中台方案基于中国电子金融级数字底座“源启”的核心平台之一“源启 · 数据资产 平台”，采用了华 为数据仓库 GaussDB（DWS）和大数据集群 MRS、鲲鹏底座等产品，并借鉴业内经典数据 沉淀通用数据资产与专业数据资产，不仅丰富了数据资源，也提高了数据处理和分析能力，推动集 团和子公司数据的高质量发展， 并实现了数据要素价值的快速释放，使得快速响应市场变化，更好 地服务客户，从而提升集团的竞争优势。 某头部保险公司数据中台项目

AIGC 引领保险数智化变革 李立 新华三集团高级副总裁、首席科学家 2024 年 05 月 02 新华三能力集 STN ETN OC 录 目 01 人工智能发展趋势和保险适用场 景 03 新华三落地实 践 人间一日， AI 十年，大模型技术日新月 异 2023.12 智能代码生成、智能运营、知识管理、人力管理、智能培训、文档处理 …… 大模型相关金融的应用场景 AIGC 在金融行业的应用场 景 保险 智能核保 智能理赔 银行 智能征信 贷款催收 证券 智能投行 智能资讯 保险产品智能配置 保险客服 代理人销售支持 保险行业适合的场景 事前预防减损 防欺诈 参考财通证券《保险 +AI 深度报 告》 车险定价 代码生成 智能定损 智能理赔 5 02 新华三能力集 STN ETN OC 录 目 01 人工智能发展趋势和保险适用场 景 03 新华三落地实 践 AI GPU 服务器 国产化 GPU 服务器 海量分布式存储 并行文件存储 RoCE

2025 年保险行业 AI 应用全景洞察报 告 保险业数智化转型与未来展望 部门：金融组 署名：开迪 ©2025.7 iResearch Inc. 卷 首 语 在经济浪潮翻涌的当下 ，保险行业一边在传统业务的航道里稳健巡航 ，一边又在科技变革的浪尖上寻求突破。保险 ，这 一守护经济安稳、传递风险温度的金融工具 ，正面临着数字化浪潮带来的全新命题。 市场竞争的加剧与客户需求的多元 ，编织成当代保险业的“转型图谱“。我们用传统模式维系着保障根基 ，却也在互联 网冲击、客户体验诉求前 ，陷入“效率与温度如何兼得”的思索 ，本质上是在规模扩张与价值深耕的平衡中摸索前行 ，这不仅 关乎企业发展的效能 ，更是影响千万家庭保障质感的社会性课题。 然而 ，当目光锚定科技前沿 ，一个深刻变革正在上演： AI 正以系统性重塑者的姿态 ，重新定义保险行业的运行逻辑。它 ，深度融入产品设计、服务流程、风险管控 ，实现科技赋能 与保险初心的同频共振。这场变革的底层逻辑 ，是数字技术与金融服务的深度融合。 每一次基于大数据的精准风险定价 ，每一回借助智能交互完成的便捷理赔 ，都在重构大众对保险服务的认知范式。 当 AI 能够比人工更高效识别潜在风险 ，当算法可以为客户定制专属保障方案 ，如何在科技效率与人文关怀之间筑牢平衡 支点 ，将成为贯穿保险 AI 时代的核心命题。我们期望行业各方

中国企业数字化转型典范案例集 —— 金融行业 ·009· 前言 07 中国太平洋财产保险股份有限公司：产险 AIOT 风险减量解决方案 12 中国太平洋人寿保险股份有限公司：退保金风险管控 16 中国太平洋人寿保险股份有限公司：普惠保险赔付预测，助力普惠保险高质量发展 19 长江养老保险股份有限公司：长江养老数智一体化主动投研平台 22 泰康科技有限公司：泰智医——重塑客户旅程，打造“就医无忧”新体验 泰康科技有限公司：泰智医——重塑客户旅程，打造“就医无忧”新体验 26 华夏银行股份有限公司：华夏银行企业级数据服务平台打造数智服务生态 28 弘康人寿保险股份有限公司：弘康人寿场景化风控 32 上海佩企信息技术有限公司：银行业外包供应商及人员管理项目 35 火石创造科技有限公司：火石创造科创大脑——基于数据智能的科技金融创新服务 39 附录 I 评委会专家 44 ·009· 目 录 防灾减灾举措，以保险服 务的可达性、广泛性、便捷性，全力履行防灾减灾责任。 2020 年，公司转型 2.0 的“数字太保”战略正式将物联网技术应用列为转型项目，自 此在多年传统防灾减灾救灾服务的基础上，开启了“保险 + 科技 + 服务”的创新型防灾减 灾服务探索之路，旨在强化风控服务能力，夯实服务闭环，实现风险减量管理。 放眼未来， “以更低的成本，提供更好的体验”是保险业发展趋势，中国太保坚持回归保险本源，以

解决方案服务等新生业务新局面，推动服务 效率和业务增长双重跃升。 AI 赋能保险行业：推动保险价值链实现自动化与个性化，在产品设计、承保理赔及中后台管理等环节全面提升效率与决策能力，并逐步拓展至 精算等核心领域。此外，开拓 AI 驱动的保险业务创新、跨境保险服务与多语言支持服务等新生业务新局面，助力保险机构实现高质量数字化转 型。 AI 赋能银行： AI 大模型在 C 端实现智能个性化服务与交叉销售提升，在 风险提示：监管环境趋严抑制行业创新；行业竞争加剧；权益市场大幅波动；技术风险；金融风险传导。 核心要点 3 2. AI赋能券商，存量降本增效+新生业务可能性 3. AI赋能互联网金融，核心业务提升+发展新思路 4. AI赋能保险，提高承保效率+辅助投研 5. AI赋能银行，流程提效+深化客户服务 6. 投资建议 7. 风险提示 目录 2026E 银行业（亿元） 保险业（亿元） 证券业（亿元） 金融科技资金投入年均复合增速快。随着数字经济的全面发展，为数字金融创造更 多 技术创新的资源和应用的需求场景，银行、保险、证券等传统金融机构作为信息科技 服务的主要需求方近年来不断加大技术资金投入，据艾瑞咨询， 2023 年中国金融机

关于细节的知识如食物链的组成、二战期间的著名战争等； 对应到智能客服中，可以理解为陈述一个事实 的独立知识，典型的如 QA 对。 以保险业务举例： 保险的各种术语，例如：保险、人寿保险、健康保险、XX 福寿重疾险等； 围绕保险术语的各种描述、定义、条款等，都是要素知识，例如： Q：保险为什么越早买越好 A：因为越晚买越贵，保额越低，并且更难买 1.2.2 概念性知识 概念性知识（Conceptual 系，例如类别之间的共性和区别，类别 之间的上下文关系、组合关系等。 对应到智能客服中，概念性知识的典型特征就是元素之间有结构、元素之间有联系，典 型的比如二维表格、知识图谱。 （1）围绕保险的表格知识，除了有结构之外，表格的行列之间也表达了对应的关系： 版本：1.0 【公开】 （2）围绕保险中的实体和属性构建的知识图谱，除了有结构之外，实体和属性、属性 和 属性之间也有对应的关系： 1.2.3 程序性知识 程序性知识（procedural knowledge）是“如何做事的知识 ”

地的大舞台 ：根据艾瑞咨询的数据， 2022 年，以银行、保险、证券为主的金融机 构 技术资金投入预计将超过 4000 亿元。 2022 年中国银行与保险机构前沿科技采购支出将达到 170 亿元。 相关行业已有大量应用案例： Bloomberg GPT 、 Morgan Stanley 、 Lemonade 、苏黎世保险、度小满、瑞穗金融集团等。 u 新一轮金融科技革命，产品 & 金融风险管理方面：人工智能可以通过数据挖掘和分析来帮助机构识别潜在的风险因素，从而帮助投资者做出更准确的决策。 u 智能客户服务方面：人工智能可以提供更快速、更准确的服务，以满足客户的需求。例如，许多银行和保险公司已经采用了聊天机器人技术， 可以帮助客户解决问题、获取信息等。 u 金融反欺诈方面：人工智能可以通过自动化检测、分析和预测工具来识别欺诈行为，从而更全面、更及时地保护金融机构和客户的利益。 ）；基于大模型，各种创新应用将层出不穷。 AI 2.0 + 金融：我们认为，金融行业数据丰富且数据质量高，具备大模型训练的良好基础。同时，金融行业大量产品最终服务于 C 端用 户， 大模型应用场景丰富。随着大模型与证券、保险、银行业务的融合，创新应用将层出不穷。 2.1 AI 2.0 时代来临，金融行业数据丰富，应用场景多，将产生大量的创新应用 资料来源：量子位、华西证券研究所

⽇常银⾏服务 ⽀票账⼾、借记卡、⽹上银⾏、移动银⾏、⾃动取款机（ATM） 保险产品 ⼈寿保险、健康保险、房屋保险、⻋险 财务规划与咨询 退休规划、教育基⾦、财富管理服务 中⼩企业 融资和贷款 商业贷款、运营资⾦贷款、设备融资、商业信⽤卡 现⾦管理 企业账⼾、⽀付处理、资⾦转账、薪资发放服务 商业保险 责任保险、财产保险、员⼯福利保险 咨询服务 商业计划、财务规划、市场分析 ⼤型企业和机构 企业融资 描述[数量]种保险⾏业中出现的新的欺诈⼿段，重点是它们如何利⽤[⾏业漏洞/技术⼯具]，以及 如何检测这些欺诈⾏为。 利⽤数据分析 提出⼀种挖掘和分析保险索赔数据以揭⽰隐藏欺诈模式的⽅法，包括[统计模型/算法参数]，适⽤ 于⼤型数据集。 推进数字画像 概述使⽤[公共数据/社交媒体分析]创建潜在保险欺诈者数字画像的⽅法，同时遵守隐私法。 预测监管变动 预测即将到来的监管变动对保险欺诈调查的潜在影响，集中在[合规要求/数据隐私问题]。 响，集中在[合规要求/数据隐私问题]。 揭⽰欺诈模式 分析[数量]最近的保险欺诈案件，识别[作案⼿法/技术]中的共性，并提出[数量]个可能表明欺诈 索赔的具体迹象。 ⻆⾊⽰例3：保险欺诈调查员AI助理 组织利⽤⽣成式AI的⼏个级别 从标准的提⽰词模版库开始，通过填 空的⽅式获得初步提效。 1. 给出更多的上下⽂：增加⻆⾊相关的 特定上下⽂（利⽤system prompt, 或者GPTs），使输出结果更加符合定

工业 互联网助力金融的三大方向，即助力提高运营效率、助力提升抗风险 能力、助力丰富金融供给，归纳提炼了工业互联网赋能金融的七种典 3 型模式，包括贯通供应链金融模式、生产与保险数据融合模式、驱动 信贷流程再造模式、防范金融违约风险模式、优化金融数据流转模式、 催生新型授信模式与数据创新金融租赁模式，并整理了相关典型案例， 为工业互联网产业与金融的进一步合作提供借鉴与参考。 三、工业互联网赋能金融创新发展情况 ...................... 23 （一）助力提高运营效率模式 1：贯通供应链金融 ..................... 24 （二）助力提高运营效率模式 2：生产与保险数据融合 ............. 25 （三）助力提高运营效率模式 3：驱动信贷流程再造 ................. 26 （四）助力提升抗风险能力模式 4：防范金融违约风险 . 年工业互联网投融资事件数量前 10 省市统计 ............ 22 图 7 工业互联网赋能金融典型模式整体框架与总结 .................. 23 图 8 案例：某企业“工业互联网+保险服务”平台 .................... 26 图 9 案例：某地金科平台运作模式 .............................................. 27