向新而行 科技提质
中科软科技执行高级副总裁 谢中阳
中邮人寿财务部总经理 陈志峰
大家保险集团信息科技部总经理 郝晓波
企业微信金融行业解决方案总监 卢捷
百度智能云保险行业解决方案负责人 宫奇
主持人：今天的主题演讲部分到此全部结束，接下来将进入本次峰会的高峰对话环节，有请中科软科技执行高级副总裁谢中阳，同时有请：
中邮人寿财务总监陈智峰
大家保险集团信息科技部总经理郝晓波
企业微信金融行业解决方案总监卢捷
百度智能云保险行业解决方案负责人宫奇
围绕“向新而行，科技提质”主题探讨科技与保险的业务融合如何给寿险行业带来变革和创新和高质量发展。
谢中阳：我们的讨论大概持续一个小时，主要是四轮问题，方便大家控制时间。今天的对话主题是“向新而行，科技提质”，大家一起探讨如何通过最新科技的落地应用帮助保险企业实现高质量发展，请各位分享一下在各自的业务实践中主要提供和落地哪些新科技，都有什么应用场景。卢总，我们了解到企业微信在寿险营销展业应用方面取得了一些显著的成果，能否具体分享这些成果转化得怎么样？企业应用还有哪些创新点可以进一步挖掘？
卢捷：感谢有机会和各位分享企业微信的最新实践应用，今天跟大家分享几个具体的业务场景：
企业微信从2016年到2019年主要聚焦于内部办公，因此现在许多保险公司都有用企微做协同办公的场景。除了日常消息，还包括单聊、群聊和会议文档，这些都将内部和外部信息连接起来，利用文档和微盘进行信息积累。举个例子，一家保险公司原来内部系统登录需要发验证短信，现在改用企业微信应用消息，仅这一项一年就能节省二三十万。
至于对外营销，主要有以下几个场景：
一开始是电销，但现在因为防范网络诈骗，寿险很难通过电话直接营销。所以采用电话加上企业微信的方式，让客户从一次触达变成长久触达。目前企业微信在网络电销的渗透率很高，可以说网电销场景是企业在寿险领域运用得最深的场景。
第二个场景是收展场景：保险公司把名单给团队去做收展，因为名单是公司的，可以要求业务人员用企业微信这样的工具进行活动量管理和合规管理。
第三个场景是合规管理：近几年大家都在关注《保险销售行为管理办法》，如何针对寿险售前、售中、售后做好合规管理，是大家一直用企业微信的方向。
另外，我们还会用AI技术细化客户画像和标签，收集所有客户信息后，通过AI精准识别客户，打上标签后就能精准进行营销。基于企业微信的员工和客户聊天，包括文本、语音、小程序等内容，这些都需要大量的模型训练和判断。目前各家保险公司可能只做到了七八十分，但如果未来这个场景有更深入的发展，精准营销的经验和效率会进一步提升。
谢中阳：下面有请百度的宫总介绍一下，大家都知道百度是大模型的领先企业，落地保险行业有没有什么典型场景？
宫奇：自去年大模型发布以来，它一直保持着极高的热度。接下来，我将讨论大模型在保险行业中的一些具体实践。
保险行业以其数据密集和场景丰富而被公认为大模型应用潜力最大的行业之一。在过去的一年里，我们与许多保险公司和合作伙伴进行了落地性的尝试和探索。下面，我将主要分享三个具体的落地场景：
第一个场景是保险营销：我们与泛华合作，已经推出了一个名为"度晓保"的产品。该产品结合了百度大模型的能力以及泛华在保险产品销售和客户服务方面的丰富经验，为保险代理人提供了保险知识问答、产品咨询、条款解读、产品推荐与对比、核保、营销推广等关键场景的支持，覆盖了500多个高频业务场景。另外，我还要提前预告一下：预计今年8月初，也就是下个月，"度晓保"将在保险行业中进行市场发布，欢迎大家试用。
第二个场景是内控合规：基于内规库和外规库的构建，并结合大模型的能力，我们完成了对监管政策的深入洞察，满足了保险从业者日常的合规咨询需求，解答了合规相关问题，使问答更加快捷准确。我们还基于上级制度要求起草了内部规章制度，确保了合规性和高效性，并检查了内部制度与上位制度之间的衔接性和完整性。
第三个场景是意外健康保险智能理赔：人身险公司销售的意外健康保险产品种类繁多，可能有上千种，每年理赔案件数量接近千万件，这对保险公司的理赔服务能力提出了巨大的挑战。目前，专门从事医学审核的理赔人员不足5%，难以满足千万级保险理赔服务的人力需求。通过结合大模型和小模型，我们实现了从病历资料识别、知识解析入库、大模型比对判责到输出核赔结果的流程，这大大提高了理赔效率。
谢中阳：度晓保已经快成为“小度小度”一样家喻户晓的产品了，希望能够有更多这样的产品不断涌现，为业务人员提供更多的支撑。中科软的左总和寿险团队今天也有进行相关的分享，招商信诺的张总也有讲到他们的设计方案，请陈总从财务专家的角度谈一谈保险公司在业务经营、财务管理、投资规范、产品设计方面都有什么影响和应对之道，尤其是保险科技做了哪些工作。
陈志峰：今天参加峰会，作为财务人员，我闻到了浓浓的科技的味道，是一种蓬勃发展的味道。中邮保险财务的数字化发展离不开公司整体战略的引领和推进。作为险企国家队，中邮保险积极投身“数字中国”建设和数字化转型，围绕打造“一流险企”战略目标，以”党建、创新、专业、科技、文化“五大引领”的关键抓手，以战略思维引领中邮保险转型发展。在中邮保险，以科技创新应用赋能业务经营、与业务创新相互整合，已经成为全公司的共识，总体规划也在实施落地。财务部在2022年即制定了”科技驱动财务变革“规划，近三年按照”线上化、数字化、智能化“目标，落地实施并见效，不但有力支撑了公司渠道多元化、保险+服务、投资能力建设等经营策略的落地，也以公司整体经营管理为视角，聚焦解决保险公司资负管理、资本管理、经营目标管理的痛点。这期间实施的财务数字项目比较多，我重点介绍两个应用。
一是公司的投资综合管理平台--元启平台。近年来，境内外宏观经济格局复杂严峻，资本市场波动加剧，“资产荒”及低利率时代已悄然来临，叠加偿二代二期监管体系对投资资产穿透管理提出更为精细化的管理要求，险企资产负债匹配管理面临新的挑战，资产负债管理能力成为保险公司可持续发展的核心竞争力，也是当前和今后保险公司面临的重要课题，这是中邮保险投资综合管理平台建设的初心和使命。我们在科技赋能方面积极探索，通过搭建投资综合管理平台，实现了公司业务管理的“三个通”。一是实现寿险公司与资产管理公司及其他受托方资产管理数据的“打通”。二是实现资产负债两端数据的“贯通”。三是实现偿付能力、资负管理到投资研究决策的“联通”。平台在借鉴同业经验的基础上，在管理功能及组织方式上可以说是业内首创。
另一个应用是近几年业内都非常关注的IFRS17推进。自2023年开始，上市保险公司已执行新保险合同准则，自去年正式推进以来，符合公司对项目的设计路线及预期。 前几年业内对I17的执行，更多的是被动认知，但到了当前阶段，结合刚才所讲内外部环境尤其是资本市场的变化，寿险行业经营面临新的挑战，大家对I17有了新的认知，即对于推动业务高质量发展、加强资负匹配管理、平衡经营波动性管理等，都具有良好的引导作用。I17对于经营管理的影响，在当前阶段，我们有以下思考：一是规模和价值的平衡，因为原保费收入中投资成分的剥离和确认期延长，影响保险服务收入规模减少。为了平衡规模和价值，在产品端需要一些变化，如继续积极发展高保障和长缴费期的产品，贡献价值；增加分红险销售规模，虽然会一定程度的降低价值，但可有效对冲资产端波动风险；适当提升短期险和有保障责任的万能险占比，在短期内有效提升保险服务收入规模；二是资负匹配的平衡，在会计报表层面，为了财务指标更加稳健，兼顾净资产和利润的稳定性，如：资产端更多资产计入FVOCI，负债端使用OCI选择权；在资本视角下，提高投资收益，优化战略资产配置结构，降低资本占用，提高资本使用效率，真正实现资产负债匹配的动态优化；三是股东目标与职业经理人的平衡，结合自身股东和渠道禀赋，建立符合公司长期可持续发展的战略目标，合理管控股东回报预期，长期经营，建立以新业务价值、营运利润等为主，收入和利润为辅的考核指标。四是组织架构与部门职责的平衡，新准则打破原有的专业壁垒，重塑组织架构与部门职责，资负匹配成为重中之重。
谢中阳：应该有更多陈总这样的业务专家参加我们的讨论，因为我们是为业务服务的，需要做到业务财务一体化，这样才能对应需要需求。大家保险是接管了安邦保险，转型成立的新的保险公司，化解金融风险、业务模式转型方面也有积累非常多的经验，请郝总谈一谈在科技建设方面提供了哪些帮助？
郝晓波：大家保险做为风险处置的特殊机构，最近几年，整个业务经历了重塑，由安邦时代的单一业务模式向现在的养老生态战略转型。在这种情况下，科技领域实际上进行了信息平台的重建。经过几年的建设，我们完成了信息化阶段，现在正进入数字化阶段，从之前的采购转向自研，从单体系统的研发转向一体化数字平台，在这种情况下，科技管理体系必须能够及时跟上。
之前我们的管理模式是单体系统、单一项目的管理方式，无法有效对齐科技成本投入与业务价值的边界，这使得我们科技的科技的价值难以体现，这些是对我们管理巨大的挑战。去年到今年，我们花了大力气重新设计一整套适合迭代演进、平台协作的自主研发管理体系，从预算、执行、成本计量直到最后形成无形资产，以及对业务价值的衡量测定，整个一套可测量的科技管理体系，从而彻底解决了现代科技研发的管理问题。
信息科技的管理需要信息科技的工具，我为又为此创建对应的IT资源管理系统帮助管理，不仅实现精益管理，又实现管理的高效，从而为公司科技长期的发展奠定一套非常良好的管理基础。
其实这个管理问题并非是我们的特例，行业中很多公司现在仍然在用旧瀑布式项目管理思路，在强套数字化时代的研发项目管理。我们这个工作虽然不是高科技，但是确实是解决了行业很多公司IT中一直存在的基础管理问题。通过这个工作，现在我们可以清楚精确地回答“花的什么钱，谁花的，花到哪里了，产生的价值是什么”这些问题，从而有了一套可以测量的科技投产评价体系。我们把管理的包袱抛弃掉了，现在可以轻装上阵，把注意力放在全力创新支持业务发展上。从我个人来看，这就是我们这个阶段最重要的科技成果，这将支持公司未来相当长一段时间的有效管理科技资源，并发挥科技的最大效率与价值。
谢中阳：确实可以从您的发言感觉到你们的务实精神，也希望能够跟我们后面的对话呼应起来。新科技落地面临着很多挑战，刚才各位也都有介绍新科技给保险企业带来的生产力提升和应用场景落地，都是好的、成功的方面，也请各位谈一谈落地的过程中都有哪些挑战和困难？都是怎么克服的？当前的数字化、智能化趋势下，企业微信作为一款高效的企业通信和管理工具，卢总认为在寿险公司的业务流程中可以扮演什么新的角色？
卢捷：企业微信近两年跟保险公司打交道发现：一开始，保险公司觉得企业微信只是个办公工具，要申请预算得面临内部财务部门关于办公工具成本的挑战。但后来发现，企业微信带来的价值慢慢体现在营销上，定位从成本中心变成了营销中心。
现在，企业微信在保险公司和寿险公司的地位逐渐从办公工具转变为一体化营销平台。因为自家APP的复杂度和投入太大，越来越多的保险公司考虑：既然客户在微信，能不能把所有业务工具、赋能工具、出单工具、维护工具都放在一个直接面对客户的平台？我们看到越来越多保险公司这样做，逐步把营销能力集中在企业微信上。员工有了企业微信，就能一站式找到对应产品和应用，一键发给客户，同时构建一体化营销平台。
除了销售场景，保险公司一直想实现销售和服务一体化。以实际为例，很多业务员卖保险后并不经常与客户沟通，聊天目的还是为了卖保险，缺乏服务和关怀。现在保险公司用企业微信除了销售还做服务体验，包括服务理念打造、IP建设。最重要的是，客户需要理赔和服务时，可以直接在企业微信完成，实现一站式全场景服务。
谢中阳：宫总，你们落地的过程中都有遇到哪些挑战？
宫奇：在保险领域的实际落地过程中，大模型确实面临不少挑战。这里主要讨论两个较为普遍的挑战：
一：幻觉问题和计算准确性问题，这些问题限制了大模型在保险行业中如核保核赔、产品定价等场景的应用。如果使用不当，它们不仅会影响决策的准确性，还可能引发风险和损失。这些问题本质上源于模型对数据的依赖和对复杂场景的理解限制。为应对这些挑战，我们正在尝试结合其他技术，如专家系统和规则引擎，与大模型形成互补，提高整体解决方案的准确性和可靠性。我们还在对模型可能产生的幻觉和计算误差进行风险评估，并制定相应的风险控制措施。此外，我们正在建立模型的持续学习和反馈机制，通过实际应用中的反馈不断优化模型性能。在关键决策环节，如核保核赔和产品定价，我们采用人机协作模式，让经验丰富的保险专家对模型的输出进行复核和调整。
二：成本问题，在保险行业落地大模型时，成本问题是一个不容忽视的挑战。这包括GPU算力、能耗和维护等成本。GPU不仅价格昂贵，而且更新换代速度快、种类繁多。针对这个问题，百度智能云推出了一个完善的解决方案——“百舸”。百舸·AI异构计算平台能够对不同地点、规模、集群的智能算力进行统一、高效的管理，基于芯片性能优化、自动芯片选型、潮汐混部等技术，大幅提升智能算力效能。在“一云多芯”方面，百舸兼容昆仑芯、昇腾、海光DCU、英伟达、英特尔等国内外主流AI芯片，支持同一智算集群中混合使用不同厂商芯片，最大程度上屏蔽硬件之间差异，帮助企业摆脱单一芯片依赖，打造更有性价比、更安全、更具弹性的供应链体系。目前，百舸能够将多芯混合训练任务的性能损失控制在3%以下，达到了业界最高水平。
谢中阳：可以看到头部企业的责任，很多人都有谈到算力和异构很困难，这么多的垂直领域，拥抱一些知识马上又有一些新的知识涌现出来，大模型和小模型怎么融合？我们希望小而精，同时也需要跟大模型更好地融合。
陈志峰：我们推进到现在，是真正感受到了I17对于公司经营管理提升、资负匹配管理以及资产端结构优化方面，确实有比较正向的影响。所以教训真的是谈不上，目前我们是按照公司的整体规划去推进，所以更多的是给大家一些经验分享。
一是项目的战略定位。这可能听着比较虚，但这确实是项目高举高打，稳扎稳打的重要保障。但对我们公司来讲，这个不是财务项目，是公司级重点项目。公司上到董事长、下到分公司的每个员工都在学习I17。大家觉得I17是一个行业变革，我们要去迎接。公司项目组的组长是我们的总经理， 财务、精算、信息技术高管及部门全力融合，统一推进。
二是项目的组织管理。虽然我们实施时间比较紧，但并没有牺牲质量和目标。在项目组织上，实行总包+分包模式，就是选定实力比较强的总实施商，统筹项目进度和质量，四家实施商分工明确，并行推进，这其中中科软也是我们非常好的合作伙伴。另外，实行双PMO机制，公司各部门深度参与项目建设；还有很重要的一点，也算是实施方式的中邮特色，采用主线系统+预算支线+简易模型三线并行推进，这样会有一些管理前置思考，同时在过程中，形成互相验证，利于会计政策选择评估以及更快形成知识本地化沉淀。
三是相关人才的储备。这其中包括财务、精算、信息技术人才，大家都面临着原有人员须快速成长，补充新知识并运用到实践中，也需要补充复合型人才，打破固有的财务或精算等专业标签，行业内都面临着I17综合人才的缺乏，所以团队储备一定要提前做。
四是业务、财务、精算、IT的融合。我们公司在项目推进中，大项目组统一组织决策，各专业小组分工协作，在项目的层面，各专业边界已经实现了一定程度的融合，未来这种综合性的融合是一个大的趋势，很多业务都是用技术的思维去思考管理，制定最终管理的解决方案。
谢中阳：确实是需要既懂IT又懂保险又懂精算又懂财务的人才。郝总，作为涵盖产、寿、养老这么多业务板块的集团，你们在I17规划和落地方面有哪些考虑？成效如何？
郝晓波：最大的挑战是集子关系，其实这不只是IT的问题，而是管理的问题。前几年我们内部一直在讨论：集团和子公司的管理边界在哪里，集团和子公司到底分别该做什么？最后的结论是，集团应该做信息的整合和数据的管控，子公司负责各自的业务完成跟市场接轨的最后一公里。在这种分工下，科技又如何对齐这种管理边界，并提供技术解决方案？
我们当时有很多系统建设方案上产生了一些争论，集团总是想要统筹建设什么系统，然后说子公司你们直接来用就可以了。子公司说那不行，我们业务灵活性怎么保证？最后解决的方法就是中台，现在虽然“中台”好像已经不是高大上的词汇，但有用的技术还是有用。集团不再是直接建设某个系统让子公司直接来用，而是把所有业务系统解耦成为中后台和前台，通过中台向子公司提供标准化API接口和业务能力。数据和规则掌握在集团手里，子公司可以在集团建设平台的基础上灵活地组装业务。不但提升了子公司对业务场景支持的敏捷性，降低了科技成本，也满足了集团统筹管控的要求，解决了集子关系的边界问题，大家都得到自己想要的，系统建设的分工问题就非常轻易地得到解决，也非常顺利地推动下去。
因此，中台与中台化不只是一个技术领域的工具，它也是解决集中管理与业务灵活性这一管理矛盾的法宝。中台化已经形成为我司科技战略规划的重点。我们不遗余力地推动中台和中台化的工作，去年到现在，我们对全集团各系统的服务进行管理整合，建设了一个统一的中台服务管理系统，所有项目组、子公司可以快速检索公司可用的技术服务与业务业务服务，从而能够快速组装前台业务流程，形成各种创新的业务模式。
谢中阳：集中和分散确实需要折中，但也催生了业务中台、数据中台等等，如何把这个度掌握好切实是很重要的问题。讲到未来保险科技创新方向的构想，刚才几位谈到了很多现在正在做的事情，现在请分享一下你们对未来的规划。各位认为保险企业未来的科技创新应该围绕哪些领域展开？又能够给保险企业在业务提升和业务创新方面提供哪些帮助？大家的身份不一样，市场也不一样，从各自的视角说一说。
卢捷：咱们接着刚才郝总的想法聊下去，你会发现，对于各个保险公司来说，企业微信其实就是一个大中台。前端操作都由业务人员来统一进行。所以我们跟各家保险公司沟通时，会涉及到一个问题，就是中台的规则谁来定，需求谁来提，问题谁来反馈。这个过程中，实际操作层面的争议可不少。关键在于如何利用企业微信现有的能力，提升各家保险公司的业务水平，以及激发业务创新。
经过几年的实践和探索，现在越来越多的保险公司是把框架和规则统一由总公司来制定。具体的微信业务需求则来自一线分公司，甚至是一线业务人员。当他们有需求，会直接汇报给总公司的科技团队。科技团队根据这些需求制定新的规则。根据新产品的运营规则，总公司和分公司协同合作，把中台用得更好。这才是企业微信更大的发展目标。
通过不断优化企业微信中台的地位和能力，将营销场景与微信深度结合，进一步推动各家保险公司的业务增长和创新。
宫奇：在上海前不久举办的世界人工智能大会上，我们的老板分享了一组数据：文心一言大模型截至2024年3月底，我们的大模型用户数量和日调用量均达到了2亿，实现了所谓的"双2亿"里程碑。然而，到了7月的世界人工智能大会时，这一数字已经发生了显著变化，我们大模型的日调用量激增至5亿次。这一巨大的增长表明，大模型已经被广泛采用，并在各个领域发挥了实际价值，否则我们不会看到如此显著的数据变化。
然后回到保险科技和保险行业，我们的目标是与保险公司、合作伙伴一起，让我们的大模型在保险营销、双核、定价、风险等领域提供真正有价值的帮助，从而助力保险公司的业务效率提升和营收提升。我们可以满怀信心地展望未来，相信这样的日子已经不远了。我们相信，通过多方的紧密合作与不懈努力，定能共同开启保险行业智能化转型的新篇章。
陈志峰：今天我就聚焦I17，因为科技创新的范围很广，大家的诉求也有很多。我们后面可能会面临一个问题，作为财务来讲也有一些挑战。中邮保险前几年搭建了业财平台，这对I17实施形成了有力的支撑。但执行的过程中仍然发现有些标签，在核心中原来其实是没有的。保险行业到目前为止，基本上经历了两轮核心系统建设，现在基于I17的建设，有可能对于核心系统的实现方式或新突破，有新的需求或改造。目前有几个难点，一是数据计量量的问题。因为运算量大，对于财务的报送时效是个挑战，不知道IT的朋友以后是不是能够解决这个问题。二是分公司运作层面。现在我们只是在总部层面把一些结果展现出来，未来各个公司应该很快就会有需求，如何下钻到机构管理，是未来要面对的需求。三是精细化管理方面。如新准则下，预定费用和实际费用的差异在报表层面有体现，这差异是哪类产品、哪个产品，原因是什么，如何改善，如何产生费差益，希望能够有可视化的管理工具。也是希望我们的IT同业能够和财务一起解决这些难题。
谢中阳：今天中科软的团队介绍的方案也有谈到这个方面，包括总公司、分公司的实施、智能体的应用，能够通过成本、收入综合评估是不是I17能够有些风险综合判断，也希望后续能够继续跟进。
郝晓波：因为我们已经把基础问题解决掉了，包括管理的问题，现在谈到这个话题时，我也终于可以说到我们高大上一些的内容了。我们虽然是一个大公司，但有一个特殊的情况，就是业务处于刚刚起步的阶段。相比别的公司，我们其实是处在后发的位置上。很多公司基础业务数据已经整理得很好，通过多场景的运营有很好的数据标签，但数字化转型进入“数据驱动业务”阶段时，我们公司在数据积累与治理方面，反而还没有来得及完全做到很好。怎么解决呢？现在AI通用大模型这种技术给了我们借道超车的一个非常好的机会。
之前很多公司花了很大的代价去做数据治理、数据标签化和结构化整理，我们已经来不及了。怎么办？突然出现的大模型AI和之前的技术革命不一样的地方在于，就是把计算机从规则机器变成了认知机器，可以低成本地发挥如同人一样的认知服务。这样我们就有了一个新的工具，可以绕过之前的障碍，通过AI可以进行大批量的数据重新打标标和结构分析，这就是弯道超车或者借道超车，就像光纤突然把以前的巨额投入的铜线基础设施废弃了一样。
我们现在正在做一个工作，就是把公司所有的影像用重新识别，把其中非结构化的信息用大模型AI分析整合，成结构化的内容与标注。以前这是不可想象的能力，但现在我们突然可以做到了，我认为这对于所有的公司来说，都是未来最大的一个机会。
由于大模型AI的这种划时代的潜能，我们内部做了AI的长期规划，首先作为工具辅助员工工作，提高效率降本增效，第二阶段是数字员工、智能员工，就是在人类员工的指导下由AI对现有的整个企业执行运营操作。这个阶段的实现正好要在中台的基础上建立，就是在中台的基础上构建新的智能企业操作系统。我们暂时先不提未来会怎么样，只要这两步走得好，我有很大的机会至少是能够追上行业的领先水平，齐头并进进入数据驱动业务的时代。
谢中阳：现在确实有越来越多的新技术解决以前不能解决的问题。最后一个话题，面对现在比较有挑战的经济环境，我们应该如何应对？给在座的各位鼓鼓劲。
卢捷：企业微信既能用人工智能助力销售场景，也能用AI提升服务场景。因此，相信在AI的加持下，再加上保险公司不断精细化、细致化的运营，必定会给各家保险公司带来服务与销售能力提升，同时还能带来营收上的惊喜！
宫奇：技术是百度的信仰，我们有一个共同的使命，就是用科技让复杂的世界变的更简单。未来我们一定坚持马拉松式的技术研发投入、做出更好的产品，让在座的以及线上的朋友在工作上变得更加高效、更加轻松，助力每个人在各自的领域自如翱翔。
陈志峰：今天是一个科技的大会，保险发展离不开科技的力量。让我们：直面挑战，相信科技，笃行不怠，向新而行。
郝晓波：虽然说困难很多，现在好像困难是主题词，但AI这种新技术带来的机会还是存在的。我想这是一个大变局的前夜，就是光明前的黑暗。有句话叫“机会只留给有准备的人”，只要我们坚持提高自身的科技能力，也就是应对变化的能力，未来一旦时机出现，我们就会抓住机会，把我们的公司做得更好，把我们的科技价值发挥出来。
谢中阳：由于时间关系，今天的高峰对话就到此结束，感谢四位从不同角度分享的真知灼见，为我们带来了许多的思考和启示，不仅开拓了我们的视野，为未来的发展方向提供了许多新的思路，也对中科软提出了更高的要求，希望为各位的业务实践提供有价值的借鉴。