AI赋能保险创新开篇：透视保险智能化转型的四大技术支撑

为了全面展示AI技术在保险领域的落地情况，清华大学五道口金融学院中国保险与养老金融研究中心依据《AI保险行业应用创新白皮书》策划了"AI×保险应用创新系列"专题内容。该系列将围绕技术基础、应用起点、应用全景、难点堵点与监管建议五个层面深入探讨，梳理AI助力保险业高质量发展的核心逻辑与实践路径。本文作为系列开篇，重点关注保险AI应用的技术基础，深入剖析数据与知识、算力资源、模型能力、安全合规四大技术支柱。

保险行业AI能力的构建，并非单纯依赖某个模型或单一应用，而是依托数据与知识、算力资源、模型能力、安全合规等多重要素协同作用的系统性工程。其中，数据与知识奠定模型理解保险业务和风险规律的根基，算力资源保障模型训练、推理和规模化部署的运行，模型能力决定智能应用的专业水准和场景适配水平，安全合规确保AI应用在数据保护、风险管控和责任界定范围内平稳推进。四项要素彼此支撑，共同构筑保险AI的技术底座，推动保险行业的智能化升级。

数据与知识是保险AI能力构建的根基，也是决定应用价值上限的核心要素。保险企业在长期运营中沉淀了海量业务数据和专业知识，积累了对客户特征、风险规律、业务规则和经营逻辑的深度认知，为大模型理解保险业务语境、契合应用场景、培育专用能力提供重要支撑。然而保险AI能力建设远不止于数据体量的增加，更关键的是数据与知识能否经过有效加工，转化为模型可检索、可调用、可推理的专业资产。借助数据治理、知识治理以及高质量语料库和知识库建设，散落于系统、文档、流程和案例中的信息资源能够被进一步整合与沉淀，从而增强模型输出的专业性、稳定性和可控性。

算力资源是保险行业大模型从技术探索迈向规模化应用的重要技术支撑，贯穿模型训练、推理优化与持续迭代的全周期。保险大模型需要在通用大模型基础上，借助监督微调、强化学习、领域知识增强等手段实现专业化适配，这对计算资源的性能、稳定性和弹性扩展提出了更严苛的标准。在训练和微调阶段，高性能算力保障大规模参数优化和海量保险数据运算；在推理阶段，保险业务场景又存在高并发、低延迟、高稳定性的实际诉求。对于核保、风控、反欺诈等数据敏感度高、实时性要求突出的核心场景，通常更适宜本地化或私有化部署；对于咨询客服、知识检索、营销辅助等需求波动较大的场景，则可借助云端服务提升迭代效率和推理成本效益。

模型能力是保险智能化应用的能力源泉。通用大模型拥有语言理解、逻辑推理、长文本处理和多轮对话等基础能力，但保险场景的需求远不止于一般性问答和内容生成。模型还需进一步理解保险条款、责任边界、专业术语、业务流程、精算逻辑和监管要求，形成领域适配能力；围绕核保、理赔、客服、销售、风控等具体场景进行打磨，形成垂直任务能力；并借助"通用大模型+轻量垂直模型+规则引擎"的协同架构，实现能力互补与系统可控。唯有在基础模型能力、领域能力、任务能力和协同能力共同作用下，AI才能降低幻觉与错误输出风险，真正完成从"对话智能"向"业务智能"的跃迁。

安全合规是保险AI稳健运行的底线保障，也是融入核心业务流程的先决条件。保险行业作为数据密集型行业，AI应用涉及客户健康、财务、身份等高敏感信息，模型输出结果也可能直接关乎客户投保、核保、理赔和服务体验。因而，数据隐私保护、算法公平性、模型可解释性和责任边界管理，应贯穿AI应用各环节。在数据层面，应强化客户数据全生命周期管理，规避数据泄露、滥用和非法获取；在模型层面，应建立模型评估、人工复核、过程留痕和责任追溯机制，特别是在核保、理赔、定价、风控等涉及消费者权益和重大风险判断的场景中，更要确保技术应用审慎、透明、可解释、可追溯。

点击"阅读原文"获取《白皮书》全文

相

关

阅

读