中國太保以大模型構建保險行業“數字勞動力”新范式——華為全棧技術賦能，驅動保險經營“智變”

　　深化金融改革，是一場智能化驅動的變革浪潮，也是一場企業經營流程的重塑與煥新。

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　　作為國際金融中心，“十四五”期間上海市持續發揮引領作用。一方面響應國家“服務實體經濟、防控風險、深化改革”號召，不斷加強對重大戰略、重點領域、薄弱環節的優質金融服務，讓金融更好地服務實體產業。另一方面，需要金融企業圍繞“科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、數字金融”做好“五篇大文章”，提升上海國際金融中心能力，支撐上海成為更高能級的金融底座。

　　涉及“防范風險、服務實體、金融普惠”，保障社會經濟平穩運行的保險業作用自然不言而喻。為了更好地滿足市場與客戶新環境下的需求，中國太平洋保險（集團）股份有限公司圍繞“智能化+保險”戰略布局，積極推進保險大模型的應用試點運行，攜手華為等共同創立“中國太保保險數字勞動力實驗室”，打造保險領域“數字化等效勞動力”，以數智技術帶來生產效率提升，組織管理新變革，驅動保險經營模式升級。

　　傳統人海模式遇瓶頸

　　保險業轉型升級迫在眉睫

　　“平時注入一滴水，難時擁有太平洋”，作為從上海本地成長起來的大型綜合性保險集團，中國太平洋保險（集團）股份有限公司與上海這座城市金融發展有著緊密的聯系。

　　作為“十四五”期間重要成績，保險業為經濟社會發展提供高質量金融服務。特別是在“金融普惠”方面，上海市鼓勵保險機構圍繞不同階段、不同特征老齡群體需求，開發多樣化商業健康保險產品和長期護理保險，完善多層次養老服務體系，從而進一步強化金融產品在民生保障中的關鍵支撐。

　　然而，隨著市場環境變化和消費者需求升級，保險業在服務效率、業務精度以及客戶體驗等方面仍需進一步優化提升，保險業是金融行業中的“勞動密集”行業，在諸如風險評估、理賠判定等關鍵業務節點，高度仰仗業務人員個人積累的經驗。這使得傳統保險企業在運營成本上居高不下，在面對快速增長的業務量和日益復雜的市場環境時，應變能力相對薄弱。

　　特別是在面對海量、復雜的數據處理需求，保險業傳統運營模式顯得愈發力不從心了，難以滿足客戶對高效、精準服務的期望，也難以承載上海想要打造高水平對外開放金融中心的重任與期許。

　　關鍵窗口期，保險企業如何完成轉型升級？中國太保給出了自己的答案——擁抱大模型，打造具備服務閉環和領域專家能力的“保險數字勞動力”，用數智技術助力保險業成本結構優化。

　　以“智變”驅動“質變”

　　中國太保為“數字勞動力”搭臺唱戲

　　為了進一步提升業務流自動化率，用AI技術進一步優化成本結構，中國太保集團經歷了漫長的技術翻山，從“信息化+保險”“線上化+保險”“數字化+保險”，才到了如今的“智能化+保險”的4.0階段。

　　中國太保集團期待通過“先搭臺”“再唱戲”兩個階段，構建保險服務全業務流的“智能化”閉環，一方面，要完成千億級大模型的私有化部署，打造支撐訓練、推理的算力基礎設施；另一方面，建設具備專業崗位經驗的智能體為業務開展提供等效勞動力；并以AI能力強化員工復合能力，以“業務智變”驅動“組織質變”，提升中國太保的企業競爭力。

　　不過，企業實現全面智能化并非一蹴而就，打造“數字勞動力”仍有很多問題需要解決，其中最主要的便是算力基礎設施建設問題和模型私有化部署的調優問題。具體來看：

　　●首先，千億級大模型進行復雜的模型訓練與實時推理，需要強大且穩定的算力支持。顯然，構建這樣的算力基礎設施并非易事，由此產生的成本投入不可小覷。

　　●其次，用于模型推訓的先進算力基礎設施，如智算服務器、AI網絡、存儲等，需專業的技術團隊進行持續的維護與管理，需要專業IT團隊確保其在高負荷運轉下的穩定性與可靠性。

　　●再次，模型私有化部署的調優同樣面臨諸多挑戰。雖然私有化部署能夠保障數據的安全性與隱私性，滿足保險業對數據高度敏感的特性需求，但在實際操作中，將通用大模型適配到保險業務場景，需要對模型進行不斷的定制化調整。

　　為了戰略推進，中國太保選擇與華為等成立了聯合實驗室。目前華為已經支持中國太保集團完成了支撐千億級大模型的算力平臺建設和調優。

　　“算-網-存-云”協同

　　華為為中國太保打造堅實數智底座

　　針對保險業轉型升級需要，中國太保聯合華為， 落地“算-網-存-云”協同的大規模訓推算力平臺產品組合方案，為數字勞動力戰略構筑了堅實的算力基礎。

　　●首先，通過算云協同，華為云ModelArts實現訓推一體和資源靈活調度；基于昇騰MindIE推理引擎等，最高可支持千億級參數模型調優，業界主流模型推理性能提升超50%。

　　●其次，通過算網協同，華為CloudEngine系列交換機通過無損傳輸、高帶寬以及網絡級負載均衡，助力大模型高效高質長穩訓練。華為 CloudEngine系列交換機通過其獨特的擁塞控制算法和緩存技術，實現無損傳輸，有效避免了丟包問題，保障數據完整準確傳輸，為大模型訓練提供穩定可靠的數據基礎。網絡級負載均衡技術，能夠根據服務器的實時負載情況和業務需求，智能地分配網絡流量，使各節點資源得到充分利用，提高集群整體性能和穩定性。

　　●最后，通過算存協同，華為AI存儲，通過CKPT快速加載等，助力大模型提升訓練效率和算力利用率。華為AI存儲采用先進的存儲架構和技術，具備極高的I/O性能，能實現快速的數據讀寫操作，可大幅縮短數據加載時間，使模型訓練能夠更快地獲取所需信息并進行處理，從而加速訓練進程。

　　不僅如此，方案還與MindSpore、Pytorch等主流訓推框架適配，保證中國太保能夠根據業務場景需求，對模型進行優化調整；華為整合自身模型開發套件、基礎加速庫、全流程開發工具鏈等，實現從模型開發到部署的全流程支持，為太保大模型應用提供堅實的技術支撐。方案當前已支持中國太保完成DeepSeek V3/R1等模型部署調優，賦能數字勞動力應用場景效果提升。

　　目前，中國太保已試點上線健康險理賠審核、審計數字員工、產險在線理賠助手、壽險金牌講師等多個數字勞動力，其中，健康險理賠審核已在門急診領域應用，月審核案件量已達到3萬件，審核能力已高于初級審核崗，達到了96%的一致率。

　　展望未來，中國太保希望在健康險理賠、營銷伙伴智能助理、IT研發等領域，打造數字化等效勞動力，以及賦能員工成為超級員工這兩大方向上取得突破，推動保險服務智能化、個性化發展，為數字中國建設貢獻太保智慧，助推保險科技未來新趨勢。

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