有请泰康在线副总裁兼首席信息官陈玮先生
有请比亚迪保险拟任高管史翔先生
有请现代财险副总经理兼CTO张鹏飞先生
有请百度智能云金融事业部保险行业总经理徐怀哲先生
时间关系，我们就直接进入主题，泰康在线大家都知道是互联网型的保险公司，互联网公司底层一定是需要科技支撑的，我们请陈玮总分享一下这几年泰康在线在“保险+科技”的尝试和取得的成果。
陈玮：我是2013年开始进入互联网保险领域，今年第10年。泰康在线是基于互联网开展保险业务的，业务交易系统非常关键，交易不能中断、故障恢复时间这些技术要求都非常关键，我们在系统的稳定性和连续性上进行持续系统解耦和技术改造，保证技术底座的稳定。我们对交易系统中台和核心系统做了大量的系统重构，系统架构的治理非常关键，这是系统架构层面上的；同时这两年数据的种类和量增长迅速，业务和运营越来越依赖数据，互联网为了追求线上化自动化流程设计，让C端客户有更好的体验，都需要自动化。要做自动化，如果没有足够的数据和模型做代替人工的判断，效果就不会很理想，其中包括数据采集、存储、计算、模型构建、场景应用。另外就是数据治理，这不是简单的数据整理，数据分类和价值挖掘才是长期治理的重点。人工智能训练高度依赖数据，如果现在不做数据相关的规划，可能会错过数据能力构建的积累阶段。
王欣：刚才陈总讲的一个是稳定性，保险公司的业务不能间断的，所以稳定性是保险科技中最重要的；再有就是我们会尝试很多科技创新，数据的积累和质量是基础，否则就没有办法实现赋能业务。下面我们问一下史总，您今年刚加入比亚迪财险，比亚迪是新能源车的龙头，比亚迪财险未来在保险科技方面有什么打算？
史翔：比亚迪董事长王传福曾经说，比亚迪上半场是电气化，下半场是智能化，现在取得了一定的成绩，下半场比亚迪集团坚持智能化在汽车领域的深度的应用。因为科技让车变的更加生动起来，我们作为保险行业如何支持和融合到汽车产业生态里边，这是我们促生的一个类型企业追求的目标。我们计划的是将数据化+智能化作为未来科技发展的主旨，企业经营效率提高，客户体验改善和理赔服务这三个方面重点进行耕耘，克服和攻克客户用户数据安全性，一个应用场景具体落地，以及和内部数据打通路径这三个核心的关键。我们尤其关注在理赔端的智能化给客户带来的感知和体验，新能源车目前出险率还是相对较高，低频保险服务到高频保险接触点，如何通过车载软件一系列的数据提高客户的感知，让这种原来低频化的保险服务更加让客户在身边快速感知到，这也是一个重点。随着客户更加细分数据的挖掘，可以交叉销售产生很多可以用的方面，数据+智能化是车企和保险公司合作的基础和底座。
王欣：保险公司一直以来跟车企业务数据打通没有做得很好，比亚迪财险可以利用自身的这些优势条件把数据整合做的非常好，借助新能源车的智能化做更多客户体验、客户服务方面的创新。问一下张总，现代保险股东有现代、滴滴和联想，既有车企基因也有互联网基因，也请您分享一下现代保险在保险科技方面做了哪些工作？
张鹏飞：刚才王总提到现代财险股东的背景，再往前追溯，现代保险是韩国现代保险在中国的独资公司，是2020年增资扩股引入新股东滴滴和联控的。合资之前，公司主要以韩资团险业务为主，合资以后，业务范围扩大了。刚才说保险科技，保险科技是随着我们信息化数字化项目落地的，谈到现代财险的保险科技的实践，这几年做主要的事，就是为了适应公司变化，打造了新的系统。之前就是定位团险，系统很单一，公司合资之后，原来的系统根本满足不了公司转型发展的要求。为此，公司从2021年3月开始，启动了新核心的建设，决定建设一套完整的新的核心，2021年8月份新核心全面上线，中科软和不少合作伙伴给了大量的支持，目前为止我们了解到，短短5个多月时间，创造了财险行业最快全面上线核心系统的新纪录。公司新核心共涉及38个系统，基本全面涵盖公司各业务线条和经验管理主要领域。后来，在此基础上，我们做了很多迭代和深化工作。我们公司历史包袱比较小，我们充分利用了后发优势，高起点、高标准建设的系统依托新核心，同步落地很多成熟的保险科技，也收获了一些成果。主要几个方面：第一个，基础架构是行业领先的，全面实现系统上云，支持弹性扩展、容器化部署，在大大降低成本的同时，具备了的资源弹性扩缩能力和海量业务支撑能力；第二，技术架构比较领先，采用微服务和高可用分布式架构，具备应对高并发、高流量、高负载业务场景能力；第三，在系统建设过程中，积极引入云计算、大数据、AI、OCR等前沿金融科技，赋能降本增效和提升客户体验。最重要一点，其实我们谈保险科技时别忘了，保险科技人才队伍也是保险科技的重要组成部分。我们在这几年，通过新核心建设和后续迭代，我们也锻造了一支经验丰富、能征善战保险科技的队伍。
总体来看，前几年我们还是处在打基础，还在补课和追赶，在保险科技方面虽然我们做了一些实践，但跟在座前辈在座的同行比，我们还有很多需要向大家学习的地方。
王欣：张总回顾了做新核心的实施过程，这次新系统上线特别快，归功于现代保险规划新核心的时候是非常清晰的，38个系统到底哪些上哪些不上，哪些功能要哪些功能不要，哪些适合自己，这样才能够很快上线使用，赋能我们的业务。下面是百度解决方案总监徐总，您之前在保险公司和保险科技公司工作过，保险科技说了好几年，您觉得保险科技目前处在什么样的阶段？
徐怀哲：我觉得从两个维度看这个阶段，第一个在2022年1月份以前，各家保险公司科技发展速度参差不齐。2022年2号文《银行业保险业数字化转型指导意见》出来之后，政策驱动保险科技进入了快速发展期。第二个就像刚才张总，包括几位领导都讲了，我们也发现了数字化智能化的转型升级，给险企确实带来了实际的好处，认知上也变得更加统一。从我们整个保险科技的发展来讲，数智化水平较银行有一些差距，需要快速发展。这三个点叠加起来，构成了快速发展的飞轮效应。保险科技进入到快速发展的阶段，这是从周期维度来看的。另外，今天听到了很多关键词，核心业务系统，数据要素、智能化等，保险行业本身非常重视数据要素，在信息化时代，过去十几年我们积累了非常大量的数据，这些数据是险企的核心资产和核心竞争力，也为数字化转型形成了非常良好的基础，同样随着今年人工智能的火爆，行业进入了数字化和智能化的新时代。所以，从我们进展阶段来看，我们经历了电子化，信息化时代，线上化的进程比原来信息化进程快了一倍，线上化积累的数据，智能化技术的发展，跟今天题目非常像，我们当前的阶段是数智化阶段，正如今天的主题：“数智化保险，创新未来”！
王欣：其实保险科技在每个保险公司的发展阶段可能都不太一样，有的可能是刚才像张总讲的查漏补缺，有的在做一些新的探索，所以找到适合自己的节奏是最重要的。说到数智化，今年最火爆的一个技术就是ChatGPT。在今年5月份的时候我们中科软也进行了AIGC的比赛，我们主要在软件工程领域进行了尝试，比如说生成需求文档、代码生成、代码检查等都取得了一定成果。我们也非常希望这些技术能够赋能保险公司，今天我们中科软研发汇报中也讲到了AIGC的保险业务场景，很多保险公司的领导都非常关注这个话题。下面请咱们三位保险公司的领导讲一讲，你们认为AIGC在哪些方面有更好的应用前景。
陈玮：泰康始终非常关注AI技术，不只从AIGC开始，我们从OCR、RPA、NLP技术起步就已经开始尝试，局部已经应用到公司运营和业务流程里。最新的AIGC技术，我认为当下是工具辅助提升效率的阶段，我不认为已经到了取代人的替代阶段，也许三五年后才会有质的改变。泰康在线内部做了一些AIGC的小规模使用，例如：我们做数字员工，节省大量录制视频的时间，这类应用如联想一下，可以帮助代理人即时回答客户问题，甚至生成建议书。AIGC底层是大模型，要真正解决实际的问题，需要几个技术联动混合使用；我们内部还做了文本、代码、图片的自动生成，类似的还有一些技术用于视频自动生成。人机互动，大语言模型到AIGC，对保险营销、销售、服务都会有重大影响。用AIGC的过程中我们也发现一些问题，我们想训练公司的一些数据，但是不可能把公司资产上传到公有云上，建立私有的领域模型就非常关键，作为企业来说，我们希望它是私有化的。还有一些AIGC应用不是消费端的，而是产业端，AIGC里边有一个很重要的数据合成，AI训练需要依赖数据标签，AIGC出来以后，如果有能力根据逻辑合成数据配合前面的训练和测试，训练的成本会降低，速度会大大提升，这是背后我们看不到的东西。AIGC应用泰康在积极跟进和小规模尝试，当技术达到了一定的程度，我们的应用部署会很快。
王欣：陈总刚才讲的通用AIGC现在大家都在做一些尝试，但是领域AIGC，需要大量领域数据的积累，因此现在就要开始做数据积累、数据治理、数据安全建设等方面的准备，一旦时机成熟，我们就可以很快让它见到效果。
史翔：最近跟一些同行高管交流，我也很震撼，AIGC进化程度各不一样，某一个中大型企业保险集团，公司级战略，有很多具体的指标，例如集团操作层面的智能化，要在三年之内降到现在三分之一。另外一家公司战略是多点开花，根据各部门内部提交需求，然后进行逐点开发，各家公司有不同的战略举措。我们比亚迪要求全体员工全面拥抱AI，全面接触以及使用AI，具体到我们个案来说，我们更关注新能源车主车生态，大家很习惯在汽车里边通过云控制音乐、拨打电话，自己没有任何感知的情况下，已经开始享受整个车载系统带来的服务，我们相信我们会为此努力，未来某一天，利用AI购买保险，帮助我们完成保险跟理赔相关事宜。我想对于我们比亚迪保险来说，通过AI提升，让客户更有付费意愿，更有销售场景，更好的体验感是我们目前最大的诉求。我相信未来在我们生态里，财险产品也可以在未来通过AI实现寿险销售模式，这是我们追求细节的一个方向。
王欣：我发现现在确实有很多人愿意为智能化买单，我们要向今天左总讲的搂草打兔子，看见的先干起来，逐渐随着业务的扩大，我们看到的可能更多，我们就可以打到更多的兔子。
张鹏飞：我也谈一下对AIGC的认识，一项技术要产生价值，一定要和业务场景结合，我们公司处在战略转型期，业务场景还不够丰富，所以目前我们还没有太多尝试，只是我们IT部成立了兴趣小组，在跟踪研究这项技术的应用，后续时机成熟，我们会快速引入。从行业层面来看，对于AIGC本身对保险领域带来的一些价值，今天前面有中科软的专家讲了，讲的特别好，AIGC对保险的影响，未来可能是保险全链条的。在保险科技领域，以前我们讲人工智能，我认为那不是真正的人工智能，保险的数智化的故事，其实“智”能没有太多进展。但是AIGC横空出世以后，今后有了其加持，金融科技底层的大脑会更聪明，“智”会发生质的飞跃。我们公司规模小，投入有限，在AIGC方面没法做领头羊，因为试错的成本会比较高，所以我们会保持谨慎投入、积极尝试的态度，会进行持续跟踪，一旦有机会可以产生价值，我们借助生态的力量快速引入。
任何一项新技术，我们都不要高估它的短期价值，也不要低估它的长期价值。新技术的试错成本确实比较高，小公司一定要谨慎，只有找到切入点，和业务场景结合，才可以验证其有没有价值、有多大价值。
王欣：张总的观点代表了很多中小公司的观点，大家都非常关注技术，特别是技术的成熟度和场景的成熟度，中小公司处在追随和探索中。徐总来自百度，文心一言大家都听说了，3月16日百度发布了文心一言，最近又做了升级，训练的速度和推理速度都有很大的提升，刚才您也听到保险公司对大模型有很高的期待，请您也讲讲AIGC在保险领域适合的场景。
徐怀哲：听了各位领导对大模型或者AIGC的想法，我们聊了30多家公司交流了大模型，确实有很多公司对大模型感受和发展阶段不一样，我简单说一下，从3月16日发布以后，我们文心一言大模型发展非常快，6月26日Robin在演讲中透露文心大模型已迭代到3.5版本，与3.0相比，训练速度提升了2倍，推理速度提升了17倍，模型效果累计提升超过50%。刚才大家都在讲到底AIGC和大模型带来什么价值，我到百度第一天我的签名就是“云智一体，让保险简单又有温度。”我简单解释一下，“简单”就是帮助我们保险企业降本增效，业务创新；“有温度”就是让我们的客户客户有获得感，有极致的体验！大模型出来之前，我对这件事一直在探索，发现人工智能解决一些点状的技术问题，比如说OCR，或者说机器学习的数学模型。而大模型正如今天彭总给大家做了展示的应用场景一样，从产品的设计、营销服务到后端运营、开发辅助。其实大模型还有很多业务场景需要我们探索。我也比较自豪的是说，在第三方的测评中，百度的文心一言达到了ChatGPT3.5的水平，在很多测试中也得到了很好的验证。技术条件逐渐具备后，我们怎么去把应用效果或者说大模型的应用真正的落地下来，结合刚刚彭敬总的展示，我们再往前想一点，如果大模型解决了我们每一个业务环节的问题，就可能对业务流程进行改变，有可能带来一些经营模式、运营模式上的创新。所以大模型还是非常值得大家期待的，不同的公司有不同的阶段，大模型现在确实还需要一些实际落地的场景去做到更好，这个也是我特别希望能够客户，以及中科软这样的合作公司一起交流，在大模型时代让我们行业做到简单又有温度。
王欣：由于时间关系，咱们每人剩下最后一个问题。因为陈玮总和张鹏飞总都是技术出身，因此请二位预测一下保险科技未来一到两年的发展，未来准备做哪些科技创新？对在座合作伙伴和中科软有哪些期望？
陈玮：我觉得数据这件事情还是早做，不是简单的做数据整理，而是可能带来价值的数据需要识别和存储及应用。数据获得边际成本差距非常大，靠外采代价高昂，应靠平时积累，这个会带来持续价值和效益。AI的训练还是依赖于大量的数据，AI如果没有数据支撑的话，其实要做公司的模型非常难，也有一些AI技术利用有限的数据解决问题，技术的进步可能给我们带来的积极影响。我们未来两三年会聚焦在规模的AI方面，新技术能否给公司带来效率明显的提升，指标评价很重要，它不是IT指标而是经营效率提升的终极指标，规模化的应用其实是考验这个技术在公司内部使用的成熟度问题。怎样做规模化应用？首先是找对场景，匹配技术的应用，对技术的理解和合作伙伴的认识就很重要，合作伙伴能提供成熟的技术能力，自研很有成就感，但问题是不经济；底层的通用模型肯定不会自己做，应依赖第三方，公司模型需要自己做。所以我说每家公司对AI策略不一样，对陌生技术探索认识以后辨别哪些将给公司产生核心竞争力，竞争力不会和其他公司共享，哪些是依赖第三方，大家差不多的。创新是效率最低的事情，需要一些定性判断和定量判断。AI工具的进步，可能会让公司的某些环节的边际成本大大降低，靠AI和数据执行，不依赖于人；生产关系可能一定程度上慢慢变化，生产要素是数据，生产工具是AIGC，生产关系会不会变化不知道，一旦技术到一定程度上就会扭转发生质的变化，这才是真正在边际上看这些问题，用经营指标看是长远判断的基础。
王欣：所以还是要把数据基础打好，AI这个方向一定是未来得趋势，所以现在应该跟随技术发展并做好各方面的准备。近几年中科软给很多公司成功实施数据治理项目，有成熟的数据治理解决方案和产品，希望大家马上动起来，我们也期望能够在数据治理领域与各家险企有更深入的合作。
张鹏飞：首先是保险科技未来1~2年的突破方向，这个问题我有一组数据，稍微做了一些准备。银行保险传媒每年或征集评选保险行业数字化的优秀案例，会编一本书，今年又发布了这本书，在业内很受欢迎。今年共收录了166个优秀案例，复旦大学保险系的许闲教授对案例进行分析，把案例打上标签再进行归类，看看行业里边优秀案例都关注哪一块，热度比较高的是大数据管理、保险生态的建设、流程优化、客户洞察和营销、合规风控等方面，很有代表性。一到两年的时间其实很短，我预测未来一到两年，保险科技在的应用领域不会有本质的变化，未来基本上还是会在这些领延续，如果要说有突破，也会在这个领域。我预测一定有突破，主要是因为AIGC的出现，让保险科技有了更聪明的底层大脑，这会大大提升保险科技在上述领域的智慧化程度，向前向上产生突破。
还有两个要补充的，保险行业的数智化，底层的安全可控是最重要的，如果没能在底层的守住保险科技应用安全合规的底线，保险科技应用或者说数智化就是建立在沙滩上的，空中楼阁，根基不稳，建得越高，就越容易坍塌。保险科技风险防范最重要的有两个，第一个是信创，不展开了，这是国家的要求，也是外部形势所迫。第二个就是客户的隐私，刚才陈总提到了，怎么样保证客户数据安全。这两个方面，其实也是保险科技应用的重要方面，只不过不是面向业务的，而是处于科技风险防范的层面，是底层。未来，大家在应用保险科技向上突破为公司降本增效体质的同时，也一定会向下夯实信创和隐私保护基础，守住保险科技应用安全合规的红线。
对于对中科软和其它合作伙伴的建议方面。保险科技是一个生态，中科软和其它合作伙伴是这个生态不可或缺的重要组成部分。我们是小公司非常依赖在座合作伙伴，为我们的数智化添砖加瓦，加速数智化进程。一定要提建议的话，我有三点建议：
第一个是站上风口，引领潮流。今天风口就是“智”，就是AIGC，希望保险科技产业链的所有的科技服务伙伴能抓住机会，训练好保险行业垂直大模型，为保险行业赋能。
第二个是价值创造，同生共长。现在保险行业小公司发展非常困难，我们内部也更多讲降本增效，价值创造。以前我们和大家谈合作的时候，更多我们谈的是产品功能完不完善、体验好不好，现在已经转变了，以后我们会更多问你们给我们创造什么价值，带来什么价值。希望各位合作伙伴更多关注客户的价值创造，在价值创造中共同进步。
第三个是搭建平台，共话科技。今天这个平台就非常好，希望未来搭建更多类似的保险科技交流探讨的平台，大家在一起共同交流共同学习共同成长。
王欣：谢谢张总，张总刚才从业务的场景上面做了很多规划，同时也从安全角度做了提醒，对于中科软和我们合作伙伴来讲也提了很多要求，我们科技公司要不断进步和学习，要不然就没有办法提供技术支撑了。此外，这几年我们也一直在强调解决方案，站在客户的角度去思考问题、解决问题，而不只是提供我们的产品，只有针对客户的痛点和需求提供解决方案，才能够使我们的产品和服务产生价值。刚才陈总说要补充一下。
陈玮：因为现在技术复杂性越来越高，技术像一块块积木，怎么搭才是最好的，随着技术复杂性越来越高，其实你要完全自主可控搭积木不太可能的；这个时候我们对合作伙伴的能力、解决方案上的能力要求就慢慢出来了，我们希望解决方案商能够在一定领域内有搭积木的能力，提供给保险公司使用；大公司有能力，有足够的资源可以自己来搭，更多是中小型保险公司。
王欣：谢谢陈玮总。下面问一下史总，史总是精算出身，不是IT出身，IFRS17在2026年就要全面使用，大家都比较关注，今天我们中科软研发团队也做了分享，我们也想听听您的建议，同时也对中科软和合作伙伴提一些要求。
史翔：关于IFRS17我简单说一下，第一个关健词是平稳，人保财险和平安集团已经公布了他们在半年用IFRS17的财报，从结果来看，运行平稳，影响在预期之内，这给了我们很大信心。实际应用证明我们可以用中国人的智慧平稳过渡，第二个我想就是准备，今天下午中科软带来了精彩的演讲，各家中小公司提前做好准备，对准备金、业务、财务系统有一定改造，对数据质量、数据颗粒度、数据接口有更高的要求，从我们角度来讲，希望提前进行谋划，根据公司实际情况，以及成本的要求，能够选择合适的咨询方和落地方，早做准备，提前部署。第三个关键词就是可比，作为经营层，每一次转变，除了财务和IT之外，对于我们来说更关键做好向上管理和向下管理，向上管理提前向股东说明，为什么财报发生变化，哪些是会计准则的影响而不是经营实际的影响，各级管理人员看得懂账，原来和现在经营指标可比性很重要。前几年会计准则切换过程中，出现过短暂的不顺利，我觉得这种可比性应该是各级公司应该考虑进行说明。最后对中科软的期望，中科软作为一家优秀国内领先保险系统的提供商和方案解决商，我们也希望能够尽快的为我们提供更好的IFRS17的示范案例，帮助整个行业进行成本的控制和风险的降低，我们将期待跟中科软取得更深层面的合作。
王欣：说到IFRS17，中科软有比较成熟的咨询方案和产品，香港做的比较早，已经有了不少成功案例，我们产品也卖到了印尼。刚才史总也提醒大家要开始准备起来，我们也特别期望和在座保险公司有这方面的合作。最后是徐总，保险企业如何借助大模型厂商进行技术的突破，同时咱们百度能为保险公司提供哪些能力，对于你的合作伙伴包括中科软有什么样的期望。
徐怀哲：对于保险行业来讲不同的公司战略的策略不太一样，有一些公司作为长期的战略投入，同时有比较强的实力从算力层做，也就是李彦宏先生讲的芯片层、框架层、模型层到应用层做整个体系的建设，百度也非常自豪的讲我们在四层上都有布局，也符合国产化的趋势。第二类其实就是对于大量的中小模型公司来说，我们从应用从建设。刚才讲到的简单和温度，这两个角度都是为了帮助保险企业解决问题。百度同样推出了很多从应用层的产品，在资产端，利用大模型的生成式做了很好的应，比如投研助手等；从合规角度的我们理由大模型做了外规内化，可以快速生成内部的制度文件；在开发层面Comate智能编码助手也在很好的被使用。这里我也想澄清一个误区，很多人讲大模型，行业大模型，是把大量数据输入给大模型，通过更多的知识，通过调参数方式做。在传统深度模型的时候，可以去通过标注通过一些方式优化模型，但是在大模型时代达到百亿、千亿参数的时候，通过这种方式调优不太可能。我们可以将大模型和险企本地的领域知识组合起来，既解决了模型本身推力能力的高效使用，同样也解决了数据安全问题，有了这一点做基础之后，我们可以利用一些互联网大厂的大模型云的算力做基础，把推理通用知识放在云的大模型上，把自己的本地数据对接起来。通过强大推理能力，将我们数字化形成的系统API、RPA工具等串联起来，大幅提升业务效率，更好的为我们保险公司带来利益价值。
今天特别认真听了左总讲的飞轮理论。我用战略杠杆简单分析一下，首先智能化就是我们的创新红利，在保险行业业务创新、模式改变带来了非常大的可能，对于每一家保险企业由于资源禀赋不同，具备不同的核心能力，有了创新的红利，有了核心能力需要有一个战略支点，这个战略支点就是战略定力问题，比如有互联网保险公司、有比亚迪这样的创新公司、还有现代财险这样综合性、互联网背景的保险公司，都有不同的战略支点。通过战略支点支撑战略杠杆，构建数智化的增长飞轮。今天，中科软财产险经营的飞轮模型，给大家带来了非常好的典型效应，每家公司可以对飞轮中的六个方向做核心能力是建设。战略支点+核心能力在创新红利的驱动下，形成了战略杠杆，就可以让飞轮快速转起来。回到了第一个话题，我们是什么阶段？我们正处于数智化开端，需要中科软的企业，与百度和我们客户共同创造这个时代下的业务价值，为客户创造极致的体验。
这次特别开心看到很多老朋友，还有新朋友，包括国际友人，中科软的事业发展，从信息化时代开始，一直站在保险行业解决方案顶端，我们特别希望和顶端企业合作，在数智化时代共同为我们客户提供更好的服务。谢谢王总。
王欣：谢谢大家！我们今天对话就到这里，中科软会继续和合作伙伴一起在飞轮模式下为保险公司提供更多、更好的解决方案、产品和服务。