数智时代，科技助力保险行业数字化升级
浪潮商用机器有限公司技术支持部总监 李松青
李松青：大家上午好我叫李松青，非常感谢中科软给我们这次分享的机会，非常荣幸有这次机会和大家介绍我们数智时代科技助力保险数字升级的方案。
现在正处于国家“十四五”规划开局之年，我们还处在后疫情时代，我们国家早已率先实现了全面经济复苏，大家这几天可能看到最多的消息是很多地方针对一些低端高能耗的产业企业做停电限产，我们国家在推动由制造大国向制造强国的转变，正在加速全行业经济活动数字化转型，在这个经济新格局之下努力推动数字化一切和一切数字化。随着数字产业化，产业数字化进程的推进，也会催生大量新的数字原生业务。我们国家“十四五”和2035年远景规划中明确了数字化发展方向，将建设数字中国提到了国家战略高度，在接下来五年中，我们数字经济、数字社会、数字政府将会得到高速的发展。预计到2025年，我们的数字经济核心产业形态占我们国家GDP比重从2020年的7.8%提升到10%，数字经济产业规模将超过10万亿。
在经济新格局形态下，保险新一代核心系统业务创新离不开底层架构和应用平台的有力支撑，我们的关键计算平台对保险新核心系统提供全方面的支撑，架构方面具有敏捷应用交付能力的容器云平台和具有良好的弹性资源供给和隔离性的虚拟化云平台，应用平台方面有主流的数据库、大数据应用、分布式存储和AI等应用平台。
为应对企业数字化升级的业务需求，我们今年对K1 Power服务器产品线进行了全新升级，包含3大产品系列，其中：
K系列产品主要用于处理企业核心高价值数据，面向数据库优化，帮助企业打造核心数据库和关键应用云平台，K系列提供从2路，4路到16路，从低端、中端到高端的完整产品线，是金融、保险、企业等各行业客户广泛使用的高性能、高可靠、高安全的平台；
M系列是高端16路服务器，面向企业业务整合，支持K-UX，AIX，Linux等混合操作系统，同样具有极致的可靠性和性能，是企业业务整合和国产化改造的优选平台；
FP系列主要用于运行Linux环境下国产、开源数据库、大数据、分布式存储和AI等新业务场景，我们同时推出了1路、2路、4路新服务器，用于中/小企业核心数据库系统或者中小规模应用场景；
浪潮高端服务器研发方面多年来一直引领着中国关键计算产业：1993年浪潮研制出中国首台小型机；2010年制造出中国首款面向关键应用服务器K1小型机，并在2015年获得国家科技进步一等奖；2018年浪潮基于POWER处理器成功研制出K1 Power服务器系列产品，今天我们已经面向新核心应用场景升级了整个产品线，现在我们正基于POWER10处理器和国产POWER处理器布局下一代K1产品。浪潮汇聚了全球顶尖研发团队，成立10个国家级创新平台和重点实验室。在2020年获得了：金融电子化金融科技产品创新突出贡献奖，开源软件联盟PG年度硬件解决方案奖，中国国际金融展年度优秀金融科技解决方案奖，中国数字医疗2020科技兴医优秀解决方案行稳致远砥柱奖。
接下来我们来看浪潮K1 Power服务器是如何保障保险核心的高可靠和高性能。其中高可靠性，通过研发高品质40层主板、创新的结构设计、散热设计、严苛的产品测试，能有效避免错误和降低故障率。在硬件层、固件层、虚拟化、系统层提供多重冗余保护和故障自动隔离，确保整机系统可靠性达到5个9的水平。性能方面，K1 Power服务器在某保险企业中科软互联网核心100多套MySQL数据库系统支撑平台中，客户实测裸机和虚拟化场景下，单位空间性能提升2倍，单位能耗性能提升1.6倍；
在某银行新核心应用中，K1 Power单机实测每秒交易TPS达到3万以上；在某证券新核心交易测试中，K1 Power单机实测每秒交易TPS超过4万以上委托交易，我们最近在一个证券高频交易应用场景，通过K1 Power服务器处理器高主频、低延迟IB网卡的RDMA通信及CAPI接口优化，使得证券高频交易延迟降低到微秒级，延迟比其它平台降低了近一半，可以帮助客户获得先机；
在安全设计方面，我们在操作系统层面在硬件、驱动、内核和应用等各层内置多种安全机制，从系统层面杜绝潜在的安全威胁，在数据库层面实现多级数据加密和传输，提供具有国家等保三级认证的SSR系统安全解决方案。浪潮K1 Power还为企业级数据库提供完善的双活和容灾解决方案，大部分保险企业的核心系统已经通过K1 Power构建了同城双活或者异地容灾，可以确保数据的完整性、安全性和强一致性。
浪潮与中科软在合作方面由来已久，我们已经联合构建实验室，在这4个方面进行战略合作：
1.建设软硬一体全面优化的解决方案：
双方技术专家对保险关键应用场景进行了深度调优，将传统核心整体交易吞吐量性能提升了3倍，批处理时间节省一半；
互联网核心应用性能优化后提升60%，并帮助客户节省机房空间。
2. 联合建设混合云：
基于浪潮云海OS支撑中科软双核心应用打造混合云架构，节省42%系统资源，并开辟浪潮高端服务器金融云专区，实现保险企业IT服务的分钟级快速交付。
3. 共同推进核心应用国产化架构：
基于浪潮K1 Power高端服务器、浪潮存储、浪潮网络以及国产操作系统与数据库承载中科软应用，双方组建联合服务团队，帮助保险企业平滑迁移到国产化解决方案。
4. 帮助保险企业完成老旧核心设备国产化替换，节省维保费用和运维成本。
几年来，浪潮商用机器已在助力保险企业数字化升级方面做出了很多成功案例，如：
1.某大型财险公司灾备云建设项目：为客户从设计到实施，提供了端到端异构灾备云建设。在保障客户业务连续性的同时，通过PowerVM虚拟化动态调整技术，将资源利用率提高到80%；减少了客户运维工作，并降低了15%的总体成本；
2.某大型保险集团成本核算项目：原来财务数据是按部门级成本中心核算，不够精细。我们帮助客户从承保、理赔、收付费、再保险、准备金、报销等多个系统抽取数据，细到收入、成本、费用到每个产品保单级别，每个销售人员进行独立的精细化核算。这个系统建立在高端K1 Power+HANA内存数据库平台上，处理8000万保单，分拆出30亿分摊明细数据，能在8小时内完成（这在传统数据库平台要30多个小时以上），同时K1 Power还有独家的动态分区技术，能整合备机和开发测试环境，提高系统利用率。
3.某保险企业影像系统平台分布式存储方案：采用异地三中心的数据全局自动同步复制，数据规模达到1.5PB。帮助客户解决了传统NAS存储容量和性能瓶颈，为客户大数据平台建设打下了良好的基础。
现在我们正和各行业平台软件和应用软件合作伙伴，共同构建完整的自顶向下的完整生态链。平台软件合作伙伴有国产操作系统、数据库、中间件和云厂商，应用软件合作伙伴有金融、制造、交通、医疗、政府、通信、互联网、企业等各行业应用软件厂商。这中间中科软是我们目前保险行业唯一的合作伙伴。我们依托K1 Power服务器核心系统和平台、核心方案和服务，与中科软共同为客户构建保险新一代核心业务系统的平台，在数字化转型、数字化升级新时代下，为客户提供量身定制的解决方案。
我今天的分享就到这里，谢谢大家！
人工智能 + 大数据——赋能保险业务数字化、智能化、场景化
合合信息智能解决方案事业部总经理 李明
李明：各位熟悉的老朋友和新朋友大家上午好！每一年合合信息作为中科软的合作伙伴都会带来新的东西，今天相信在座有很多老朋友已经在线下交流了，每一次我的演讲都会带来新的内容，主要和大家汇报一下合合信息在保险领域在过往一年里做了哪些赋能的事情，做了哪些解锁场景的事情。
还是一样，我相信在座一定有新朋友，对合合信息的新朋友来讲还是要介绍一下我们过往15年发展历程，在2006年，合合信息在上海成立，我们找了一些切入点，我们在2009年就推出了第一款C端的产品叫“名片全能王”，解锁名片识别，是个解决名片录入痛点的工具类应用，把底层的OCR做了更扎实的落地。有了扎实的落地之后，我们在2010年推出了一款基于文档识别的产品叫“扫描全能王”。把这几个APP上架商店，看用户愿不愿意付费、愿不愿意体验我们应用，通过十多年努力，我们C端基于OCR模式识别的产品，长期占据全球应用市场榜单前列。我们利用OCR技术、深度学习技术做更多的事情，有很多的企业特别是金融机构，他们在业务流程当中有大量的文档、证照需要人工录入，我们可以识别名片，为什么不能做证照识别呢？那个时候切入保险行业，最开始提供数字化非标的落地，基于OCR全程服务解决方案，同时我们开始做商业大数据，2015年，我们旗下的一款产品“启信宝”，利用企业大数据展开数据层面的应用，起初方便C端用户查询，实时查询扫描的名片背后组织做什么业务、有没有合作的机会。大数据领域有很多应用场景，比如说智能的风控，智能的营销，智能的产业链分析等等，这些都依托于我们深入大数据技术的沉淀，最近几年我们也陆陆续续在全球参与了很多人工智能大赛，获得了很多第一位大奖。
我们现在有了非常清晰的产品矩阵，C端有名片全能王、扫描全能王，还有启信宝大数据产品，目前全球首次下载用户量已经超过6亿，B端也有很多行业解决方案，全流程数字化改造方案，包括我们Textin一站式智能文字识别平台。我们有全球领先的人工智能模式识别，我们有知识图谱还有复杂场景的识别技术，这些技术都是我们非常强大坚实的算法团队自主研发的能力，获得发明专利授权 111项。
如何利用这些核心技术赋能保险场景呢？通过几年服务，我们了解了保险行业的业务流程和一些痛点，比如说产品研发当中，需要有风险定价；营销过程已经完全智能化，互联网化只是第一步，现在基本是移动互联网化；核保需要人工介入、需要知识介入，利用数据加OCR能力，在核保环节可以做很多事情；无论财险、寿险，智能理赔相关的材料很多需要结构化，结构化数据中找到合规的风险、理赔的风险，做风险的洞察。
我们目前有相关对应的解决方案，赋能给各大保险公司，合合信息的OCR可以在这些场景当中做哪些事情？首先，投保进件，这一块每家大型保险公司已经完成了，至少进件数字化这件事情非常标准了，如何把进件数字化降本增效核心能力给场景，通过我们Textin一站式OCR平台可以解决，我们把核保影像件变成数字件，智能理赔在财产险合同里有很多要素需要提取，提取第一步必须把数据结构化，可以针对一份合同特殊的场景，把一些核心要素做抽取，基于抽取之后数字化的内容，可以做合同全流程的管理、履约风险的管理等等。我们把所有核心OCR能力汇聚在Textin平台上，对OCR领域的原子能力做了整合，可以通过Textin一站式平台解决很多痛点。比如说一张样本不是与生俱来的，需要业务员或者用户采集之后上传，采集动作不一定很标准，很多影像平台上看到存量的客户的影像件非常惨不忍睹，有很多干扰，有一些文字几次复印之后变得非常模糊，基于这些场景我们现在有一个智能图像优化的技术，为这一痛点量身订做，体验和我们扫描全能王一致，客户无论什么角度拍摄样本，我们都可以把样本标准化处理，复杂的背景去除掉，把它自动地倾斜矫正，识别引擎识别的样本非常标准，质量非常高，无形当中提高了识别率和准确率。很多业务流程中需要用户一次上传多种证件，多种证件不可能人工分类之后做识别，我们利用OCR技术做了智能分类，通过我们核心技术自动辨别一份材料当中有哪些证件，基于证件做识别，这两个核心功能可以大大提高很多业务场景中的生产率。
做完分类之后各种证件都需要做结构化，我们现在有多种智能文字识别引擎，目前合合信息的文字识别引擎基本能够涵盖保险领域所服务的C端用户和B端用户全生命周期中产生的各类证件识别。有了这个之后可能还不够，用户场景中有很多自定义表单、自定义内容，用拖拉拽的低代码方式，让IT人员在自定义场景中可以生成适合业务流程对应样本的识别引擎。有了这个能力之后，客户想要保证自己配置的识别引擎有很高的识别率，我们也可以把很多深度学习底层训练能力赋能给我们的客户，推出了文字识别训练平台，可以在客户自有网络环境当中私有化进行AI底层能力的训练，自适应、自更新、自上线，客户可以享用到很多AI带来的福利。一个运维部门怎么去管理各条业务线上这么多AI能力？我们也推出了AI管理平台，利用这个平台可以一站式管理企业的所有AI产品并进行监控统计，比如说调用量、调用计费、成功率等等。我们把上述所有能力聚集在一起，提供一个叫Textin的平台，通过这个平台，可以一站式解决所有文字和图像的识别问题。
这个当中除了OCR原子能力之外，有很多特定场景非常具有代表性。比如基于票据识别，用户并不是识别完就结束了，有可能场景是费控报销，有可能场景是核税报税，加上针对票据的全流程核心管理能力，我们推出票据机器人，把多种票据结构化之后的报销全流程化管理。财报也是一样，每一份财报体现了一个企业期间财务表现，另外还有表格识别、全文识别，通过OCR技术识别完之后可以对财报里的内容做相关分析，各级关系做逻辑的校验。还有一个大场景是合同，签约过程当中需要对很多差异做比较，核心的过程现在全是由法务介入的，一份合同非常厚，工作效率非常低，涉及到建筑行业的合同，一份合同有几百上千页，通过人工校验比对差异，周期会非常久，一份合同需要几天时间，另外不能保证差异点全部都能找出来。利用合同机器人的合同比对，快速把两份内容做差异校验，也提高了效率，合同盖章完之后可以通过NLP技术做提取，对全生命周期的核心节点，包括付费、开发票、验收时间点，我们对这些关键字段做结构化的管理，还有关键字段自配置工具等等。
为什么说我们能够一站式解决文字识别的问题，标准的印刷体不是问题，基于现在算力提升可以保证一定的识别率，手写体怎么办？合合信息OCR技术针对手写字体做全文识别，识别率还是非常高，针对多语言、混合排版这些特殊的样本，目前利用核心技术可以解决，比如说任意角度的识别，歪斜的角度、曲线的角度，通过引擎可以把内容提取出来。还有文字识别训练平台，我们发现整个训练过程，和我们自己最早接客户定制化需求是一个流程，比方说我们需要创建一个识别模型，我们需要大量的数据去进行深度学习的训练，涉及到很多工作，对数据的标注，这些标注有真实的样本，通过标注环节让我们引擎做训练。如果没有太多真实样本怎么办？可以根据很少量的真实样本，用我们核心能力生成模拟出大量的样本，把这些样本给到识别引擎做训练之后，我们可以进行本地化快速的自学习，模型训练保证一定识别率之后，可以快速更新上线。这个过程可以全闭环的，我们的产品上线之后越用越好用。每一阶段有更新的识别引擎，自动更新到识别率更高的版本，整个过程可以支持私有化的部署。
我们来看一下投保环节，目前OCR能力支持自然人全生命周期和企业全生命周期所有单证结构化的录入，这个数字化或者智能化流程改造中，很多原先不敢想不敢做的事情可以通过我们能力做落地了。核保阶段也是一样，无论C端用户还是业务员提交的图像材料，图像采集过程中可以做质量优化，做全字段的识别。目前尤其是涉及到健康险团险相关的业务，业务流程有很多业务痛点，大型的集团公司十几万员工每个月的保单的确权，需要投保人信息核验，有没有离职的，确权后理赔单证可以通过OCR技术智能理赔，目前很多的TPA服务里利用我们的机器识别的技术做了相关的赋能。同时，我们和很多保险公司合作，把它们的存量影像样本信息提取出来，唤醒存量信息，对病理做知识沉淀，方便后续核保环节当中的数字化。像电子医疗票据是目前行业当中的痛点，可以通过Textin有效解决识别的问题。针对合同这一特殊样本和场景，我们推出了合同差异智能比对，可以支持多格式的比对，同时有很好的差异展示的方式，让业务人员快速知道当中的差异点。对合同里的核心要素做抽取和差别比对，可以进行数字化全流程的合同管理。
我们推出了基于数据的行业赋能方案，现在解锁了很多场景，金融机构包括保险行业资产端反洗钱、智能营销获客、资产风险的洞察。每次OCR项目POC时总会谈到一点：识别率怎么样？现在数据业务也讲究识别率，是风险的识别率和商机可靠性识别率。基于迭代优化数据丰富度，我们越来越让客户满意了。我们有完善的数据治理的方法和能力，合合信息旗下启信宝拥有2.3亿家全景全量企业大数据，这个数据层我们把它信息化，提炼了很多全景的标签，对任何一个企业都有多维度的标签。有标签还不够，缺少各个行业业务流程的知识，我们的行业专家团队把很多行业数据和信息做整合之后，提炼有效的知识，基于这些整合知识，我们可以赋能智能化大数据应用场景，比如基于全景的产业链，基于企业招中标信息，从企业信息提炼出大量的知识，赋能财险业务端，利用我们的知识图谱的技术把一家企业的多维度实时关系网络做一个图谱化展示，进行区域产业大脑的基本面的分析，基于这个基本面分析赋能出很多场景，比如说洞察这些主体财险投保的商机、强链补链的需求等等。
针对合规反洗钱，我们利用知识层把监管要求转化成我们业务逻辑，基于业务逻辑生成出很多可以简单快速有效调用API接口和前端展示的页面，赋能企业业务端做合规查询。我们有全量企业关联图谱，可以打造业务的全景图，基于工商数据核心的场景，我们能够根据一个主数据精准识别出所有集团关系脉络，针对集团关系脉络，结合客户自有业务数据，可以清楚知道这个集团业务渗透有哪些、涉及到险种有哪些、目前外部合作业务场景中可以通过核心节点渗透到哪些核心潜在的商机中去，这些都是智能营销模块可以实现的功能和场景。
有了企业客户的需求之后利用数据和标签如何快速的赋能，拿几个例子说明一下，之前遇到过一个保险客户有能力承接所有的出口产品责任险，这个险种为支持中国制造给出很多政策补贴，对于保险公司来讲是很好的商机，怎么抓到这个商机，需要有商机洞察能力，如何快速找到区域内符合产品责任险业务属性标签的这群企业，对业务一把手是难题。从合合信息的大数据角度，有了知识层面之后，把知识拆解成企业画像标签，针对标签组合做了筛选之后，可以快速把有出口产品责任险投保需求的企业全部找出来，这是我们通过底层数据加上信息化之后迭代我们的业务产生的业务结果。还有一类险种——仓储物流险，投保的特点我们做了业务前端的感知，基于感知之后我们拆解成很多很多标签，可以快速进行标签匹配，找到符合这一险种特定的企业，另外有一家险企，针对经营中的小商户，提供各类万能险产品，我们可以帮它把符合经营场景、经营环境的个体工商户门店信息全部找出来，快速把万能险推到符合要求或者说有需求的各种商户的面前，这些都是利用数据去对业务做赋能的场景。
企客画像立体营销方面，接团险产品我们会分析，针对企业主体投保有哪些特点，针对这些特点分析适用类型客户，分析完之后可以适配各类其他的险种进行统一的营销，进行行业属性的划分，地域属性的划分，直接通过客户CRM系统，到业务前端进行营销和获客。
另外，经营一家企业会产生很多事件，事件会沉淀出大量的数据，我们利用底层多维度的数据，结合企业数据的分类，把底层数据做了加工之后，结合事件库，洞察出各种商机模型，基于商机模型找到客户潜在需求，我们能对商机价值作判断，就是我刚才说的商机识别率，可以快速把商机识别率提升，把商机洞察出来，方便前端做科技赋能，中后台技术角度，利用技术去做赋能的动作。
主数据管理也是一样，我们提供一整套主数据管理方案，客户需求提得非常简单，就是：我们这边有一个CRM系统，对所有投保客户做主数据管理。而从销售漏斗的角度，全量企业做精准分析之后，进行落库，进行关联关系的勾连，找到核心触达路径，我们可以把数据能力赋能给前端业务场景。
以上就是我这一次的分享，谢谢大家！
以敏捷，开放，一栈式数据服务助力保险行业数字化变革
PingCAP 高级副总裁，中国区商业化总经理 朱巍
朱巍：各位领导各位业界的朋友们上午好！
非常感谢中科软左总、刑总搭了这个平台，让我有机会和各位交流一下。我们主题以敏捷、开放一栈式数据服务助力保险行业数字化变革。
首先我们看一下保险行业现在数字化转型早就开始了，现在应该在不断地深化阶段，我们的理解主要两个方面，一个方面是利用科技加速保险业务的重构，这里边强调三个方面，服务的精准化、智能化，第二个方面就金融科技怎么助力业务的发展，提高业务的质量，最后怎么能使运营变成数字化的运营，这一方面的实现需要依托数据。也就是数据的核心我们认为数据分析不是一个新的东西，关键是怎么能实现数据的洞察、分析、消费的实时化，这里边就要求除了传统的数据治理、数据模型的创新之外很可能需要新一代的数据基础架构，具体来讲这个转型我们的观察想跟各位领导交流的是什么呢？是从过去到未来的转型，过去的本质是我们的业务都是在固定时间、固定场所或者通过固定的代理人实现是一个有边界的业务场景，到未来很可能进入非固定时间非固定场景非固定代理人无边界的场景。也就是场景化、碎片化、行为细节化。比如说今天我们可能买一个保险产品不在是营业厅，可能在互联网生活APP上购买，有可能卖的产品不是简单的产品，可能基于驾驶员驾驶行为变化而给这个产品定价，所以这就是场景化、碎片化、行为细节化。会带来什么样的挑战呢？就要求场景的体验创新，数据的价值创新和架构的创新，某个财险总公司把产品或者保单的定价能力不仅开放给各地的分公司，开放给各个生态的合作伙伴，从有边界变成无边界，带来的挑战是什么？业务量和数据量有巨大的扩展和提升，而且带来了短时高峰的特点，对接的很多生态合作伙伴场景有短时高峰、突发性的特点，特别做大促的时候，所以第一要求你的技术架构能不能支撑在线扩缩容，来满足业务的敏捷、弹性的访问量数据量的需求，同时带来了场景创新的需求，新对接一个合作伙伴新支持一个场景很可能你的业务需要迭代，传统的迭代速度能不能跟上这种速度，由于你对接大量生态合作伙伴，以前大量拥有内部数据，现在可能拥有大量外部，生态合作伙伴回流的数据，大量数据进来之后，有没有刚才讲的实时洞察、实时数据汇聚实时分析和实时变现的能力，这就是数据价值的创新。这里边讲到场景创新里边很大的挑战，就是敏捷性的支持，要敏捷地应对数据量业务量突然的短时高峰，海量的数据扩张扩容的要求能不能行，这里边有三点扩容及时不及时，数智化能力能不能提升，跨域流程能不能更好处理。
数据价值创新，怎么解决数据时效性问题，刚才讲到数据分析已经是很老的课题，过去大家用了大量不同技术栈解决这问题，包括离线数仓分析，大量不同的复杂的技术栈解决这问题，今天有没有可能把多元异构技术栈统一，今天还是没办法解决有没有可能实现T+0，有没有可能实现秒级分析和响应能力，即使实现了，数据资源分布在不同技术栈上面，不同产品用不同系统，整合平台建设非常困难，跨流程客户体验比较差。技术要求也很高，在座负责做IT数据中心这些业务的，不同技术栈配备不同的团队，有很高的学习成本，不同业务运营对应不同技术栈也比较复杂，成本每年递增，数据转化和迁移成本都在提升，能不能支撑今天业务想做到的实时风控，能不能做到实时智能营销，这些都是挑战。
刚才讲了技术架构的创新，简而言之就是云化，技术架构要云化，数据库也要云化，最大的区别是什么，就是年月秒，过去大型机，我们资源的规划资源的供给以年为单位，后来引入分布式计算引入X86服务器，我们实现了以月为单位，现在云可以实现以秒为单位，按照业务的需求去配置资源。这样一种场景化敏态的、实时智能的架构也需要云原生的分布式数据库。这里要讲一下PingCAP，定位是什么，来自中国新一代的HTAP的分布式数据库，我们立志做这个领域的全球的领导者，这几个里边的关键词，一个是源自中国，我们是来自的一家公司，我们的核心技术都属于中国人。我们是人民银行金融产业联盟分布式数据库的副主任委员，我们是人民银行金融产业联盟的信创专委会的委员，所以我们是源自中国的。同时我们面向全球，我们全球有1500家企业用户，而且我们是第一个把数据库卖到海外的中国公司，另外我们是首先提出工程化的HTAP分布式数据库产品，HTAP用一个技术栈实现TP和AP混合负载处理。
具体来讲我们提供产品解决方案和专业的服务支持，我们提供的是一个企业级产品，企业级产品已经得到刚才讲1500家全球用户，有20家是银行和金融机构，和中国几乎所有的顶级互联网企业他们的使用，如果大家一会儿有空打开微信里边内嵌很多小程序，比如打车APP，旅游APP，有一个页面，80%LOGO都是TiDB支撑，我们用敏捷高扩展的OLTP能力来支撑数字化转型的所有对业务敏捷性要求非常高的场景。实时的、支持HTAP混合负载的能力满足企业数据实时的洞察分析和消费的场景。我们也提供金融级的高可用解决方案两地三中心，DBaaS是我们推出的云数据库的服务，现在美国已经上线。
我们同时也知道对于企业级客户，特别是在座各位，光靠一个产品甚至解决方案是不够让你们安心使用的，我们PingCAP有一系列专业支持服务体系，常规运维类服务，应急保障服务，支撑我们产品能够非常顺利安心用到自己企业级关键应用里边，除了我们自己团队之外，PingCAP有一个非常强大的社区生态，了解PingCAP朋友也是知道的，这个社区生态为我们带来了什么呢？带来了两点。第一个今天在中国首席PingCAP产品的DBA已经超过一万名，这为大家选择PingCAP TiDB将来场景发展获得市场上的人才，不管运维开发还是运维支持打好了基础，PingCAP研发人员如果是100个的话，在整个中国生态里边在PingCAP研发上面做贡献的人是300个，也就是说1：3的关系。所以PingCAP这个公司和很多其他公司不一样，大家都知道数据库是一个长跑需要拼人才的密度和数量，我们真正为PingCAP做研发的人员，整个生态里边是PingCAP自己研发人员的三倍，我相信是一支强大而且在不断增长的力量。
刚才讲到全球有100家企业使用了TiDB的产品，主要因为我们敏捷高可扩展的OLTP可以提升业务的敏捷性，很多企业使用了HTAP的场景去实现在TP产生的热数据之后，马上做实时的数据的分析洞察和变现。北京银行用了我们的敏捷的高可扩展性的OLTP，五个小时之内就实现了5亿条数据的在线扩容。今天PingCAP在中国银行监控的对象超过一万个，这是在运维部门，每天采集的数据有接近15亿条。在中通快递，我们顶住了“双十一”35万QPS而且将实时多表关联查询，从五分钟缩短到一分钟。在汽车之家我们应对了千万级的DAU，我们也是一样聚合场景的查询，这个效率提升20—50倍，中国人寿把单证状态的查询从8个小时降低到6分钟。
讲了这么多用户使用，今天还是财险的场景，我们讲一下为各位能做什么，技术架构的云化场景的体验创新的能力，还有就是怎么样能够尽量实现数字价值实时变现，我们TiDB可以帮助各位，各位在走向云化的话，TiDB既是今天最佳的选择也是明天可以支撑未来技术发展和演进的选择。另外一方面我们是新一代HTAP数据库，我们实现核心TP负载的同时，可以热数据实时分析洞察和变现，用一个技术栈实现TP和AP混合运载处理。讲了场景很多，我们场景没有问题，我们有大量互联网客户，当你的业务走向敏态走向高弹性的时候TiDB非常适合。
海量数据分析的要求敏捷和创新TiDB分别通过产品什么特点来实现的？海量数据的弹性的扩缩容，我们就是通过TiDB本身非常强的敏捷高可扩展性，而且我们可以在线地横向扩容，随时上下线计算和存储节点，平安人寿金银管家把它应付大促的时候，过去长达一个月准备时间缩短到一天，第一天准备第二天脚本写好按一个键实现了弹性扩缩容，我们可以降低用户迁移和实施成本。实时方面大数据的分析萃取可以做成T+0，通过TiSpark专门的引擎实现数据实时分析洞察和变现，不影响TP的性能，大家知道希望实现数据实时分析，也不影响TP交易负载的性能，我们非常独特地做到了行存和列存物理隔离，实现实时分析的时候，不会影响TP交易负载的稳定性和性能。敏捷刚才已经讲到，刚才讲的比较多是扩缩容，你接入合作伙伴场景之后应用要做迭代，TiDB不需要做分库分表，不需要应用改变迭代重新考虑分表的策略，这一步完全省掉，下面就是一个库，你不用考虑接TP库还是AP库，使整个应用开发迭代速度大大加快。最后就是创新，TiDB是云原生云中立的数据库，我们在美国推出了云数据库的服务。刚才讲到了敏捷不仅是说敏捷弹性扩缩容而且是意味着加速迭代加速应用推出，也提升了终端用户体验，帮你快速建立响应机制，新场景新业务合作伙伴迭代。相信在新的数字化转型和业务转型里边，越来越多互联网化、碎片化、终端用户体验为中心非常重要，一切需要应用开发快速迭代快速响应。
讲了这么多转型的好处，回到根本咱们还是金融的行业，最关键还是要稳定，TiDB充分考虑这一点，我们提供了金融级容灾多活保障能力，支持用两地三中心高一致性，强一致的同步，我们可以满足RTO等于0，RTO小于30秒高等级严格容灾要求，实现了金融级容灾多活同城异地多中心的方案。
下面可能举两个比较实际的例子，一个是国内某一个大型财险公司，我们合作做新一代保险核心系统，支撑财险公司从实时保单的查询到实时的统计分析。我们是跟中科软合作，一起联合打造新一代保险核心系统覆盖了财险公司各个环节，“收付”，“承保”，“再保”，“报价”，“保单查询分析”等保险核心业务线提供高并写入和查询分析。对于保险产品模型里边还有非常复杂的查询，我们可以做实时查询，可以做到毫秒级，同时支撑非常高性能高扩展的交易核心，同时提供金融级的高可用的保障方案。整个方案得到了用户认可，上面讲的很多场景已经实现。
中国平安刚才讲到了，我们的平安人寿金管家，DAU数千万，用户有三亿多大促的时候，把我们几百个节点做弹性在线扩缩容，从一个月上线时间缩短到一天，实现了标准化的API，业务部门可以实现非常高的敏态开发，原来的数据库结构节省了30%以上的成本。分享一个日本的企业，不会展开讲，刚才讲TiDB是第一个把数据库卖到海外，不是让别人免费使用，是真金白银掏钱买卖，大家知道日本非常挑剔的，我们TiDB独特的业务价值，高弹性高可扩展敏态场景里边支撑了日本支付宝，在日本的地位是日本支付宝，所有的交易钱包非常关键的业务系统全部运载在TiDB上面。
基本上我得演讲差不多快结束了，还是要感谢中科软给我这个机会，我们PingCAP和中科软是非常深度的合作，涉及到方方面面产险、公共卫生、银行，从产品适配解决方案推出，为客户提供统一一整套的解决方案。产险方面合作就不多说了，有很多关键业务系统联合帮客户打造核心系统提供服务，大家会看到非常好的成果，另外公共卫生方面，其实今天我们国家的新冠疫苗的数据库我们和中科软已经合作，今天运作在TiDB上面，再次感谢中科软，谢谢大家！