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2024财险科技应用高峰论坛——对话实录

2024财险科技应用高峰论坛——对话实录 科技应用高峰论坛
2024-08-02
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导读：向新而行 科技提质

向新而行 科技提质

中科软科技执行高级副总裁 王欣

黄河财产保险副总裁 段应元

安盟保险集团副总裁 施虎

百度智能云保险行业解决方案总监 王俊海

安超云软件董事长 郭晓

王欣：今天一天的大会，中科软研发团队、合作伙伴和我们的客户都从自己的角度分享了科技如何赋能业务的案例，干货满满！今年大家对新质生产力比较关注，黄河保险自2018年成立以来一直非常重视IT建设，去年整个保险行业保费增长不到10%，黄河财险保费增长达到20%，请段总分享一下黄河财险新科技带来的业务增长的最佳实践。
段应元：非常高兴能够在中科软举办的科技应用高峰论坛上与大家见面，感谢主办方和各个科技服务商给了我们支持。王总很客气，黄河财险应该是新时代成立的第一家财险公司，目前发展的区域仅在甘肃、合肥和北京，所以整体算是成长期的公司，在此期间也有得到中科软的大力支持，核心系统整体建设和移动端互联网业务都来自于中科软的支持。最近几年，我们一直以科技投入、科技赋能为支撑，市场上大部分业务还是工程险起步，农险跟进，市场化业务发力的整体战略步骤，按照中央的精神就是稳健经营，整体增速平稳，也没有在行业内形成什么异常波动，所以我们是稳健型的公司。今天借着这个机会，我想跟大家交流一点。新时代成立的公司，优势就是后发优势。前面嘉宾介绍的我们也有充分借鉴和学习很多东西，距离还是有的，不敢在大家面前说我们真的有什么领先的东西，我觉得我们一直在跟随，但尽量保持不要落后。
王欣：施总是安盟保险集团的副总裁，也请您分享一下安盟保险业务发展中都有哪些新科技？
施虎：安盟在“十四五”以及未来的“十五五”规划，数字化建设主要有这样几个方面：数字运营、数字客户、数字体验和数字三农。三农在我们公司占据比较大的比重，因为农业保险业务已经超过我们的三分之二，至于具体有些什么新技术的应用，我想这些对我们公司的战略定位还是有一个平衡。作为中小保险公司来讲，这些新的技术如果应用到所有的业务场景、所有的业务线，其实是没有办法承担这种成本的，因此在新技术应用方面，我们是选择了一部分对提升数字化能力、经营管理能力效能较高的技术，具体集中在这样几个方面：
这些年来，在农险方面，我们一直致力于打造承保、理赔以及营销，农村商业保险展业的一体化平台——慧农易保通经过我们不断的迭代，现在已经到了5.0的版本，跟中原保险讲的比较类似，就是AI智能化的应用、大数据应用以及移动技术的应用。这里其实整合了很多数据，包括一些照片的图像识别、GIS数据、AI点数、AI验标等等，力争实现更精准的承保、更精准的理赔，这也是监管和行业的要求，当然也是政府和农户的要求，包括保险公司自身的要求。
无论是对内还是对外用户，我们都在企业微信上有很多开发和应用。今天上午企业微信讲解的功能，我们公司基本上都已经应用，所以成为公司内部员工和外部客户必不可少的办公工具。
智能营销方面也有一些打造，其它的就比较零星了。
王欣：保险公司进行数字化转型的时候对新科技的渴望是非常强烈的，百度有没有什么新的科技可以赋能保险？
王俊海：一个技术要在一个行业真正开花结果，需要一个比较长的过程。我想当前爆火的大模型应该是当之无愧的“新”科技。百度从10多年前开始All-in AI，做了大量的投入。包括施总刚刚说的所有AI能力，百度是可以提供全栈AI能力的人工智能公司。大模型是最近全球科技的共识热点，包括保险在内的各个行业都在探讨其应用，我们觉得在很多方面能够应用到，我就提几点吧：
首先是营销，这一侧比较可行的就是代理辅助，通过助手提高前端对客户服务的体验，通过大模型加持提供很多能力，包括基本的产品问答、产品对比、产品推荐，甚至是新的营销内容生成，这些都是大模型最擅长的，也是最容易收到效果场景，从市场反馈来看也是目前客户接受度最高的场景。
其次是理赔，越是往后，越是深入实际业务，价值可能越高。现有的所谓的智能理赔都是半自动的，过来一些理赔单据，我们通过OCR结构化，然后再进行人工的审核和判断，最后给出理赔结论。随着大模型的出现，我们完全可以端到端把理赔流程变得全自动，通过大模型对OCR产生的数据进行分析，然后比对保险产品赔付条款和规则，给出判责结果，节省大量的人力成本，同时提高我们的服务效率。
再次是服务，现在传统的机器人服务还是比较生硬的，但随着大模型的出现，聊天内容更加人性化，根据每个人的人设围绕主题生产聊天内容和回复。因为服务要有一些企业内部知识支持，知识管理也会更加容易，原来可能都是需要大量工作生成比较固定的FAQ，现在是把公司的相关文档直接上传，大模型就可以依此进行问答服务。服务流程设计也会变得更加简单，可通过自然语言的方式就构建新的业务流程，所以流程管理也会变得更加便捷。
最后是质量监控，原来客服都是通过关键词的匹配判断服务的质量，有了大模型就可以通篇考虑，设置更多维度、更加灵活以及更加复杂质检策略。
大模型在保险行业的应用空间巨大，虽然目前由于技术和投入等多方面原因看似有点雷声大雨点小，但我坚信在接下来的一两年时间内会呈爆炸式增长。
王欣：大模型技术需要一个发展过程，不光是考察模型的准确度，也要考察数据的质量。对于保险领域，保险行业的知识库是建立垂域小模型的基础。目前很多保险公司都在尝试，大家都希望在这个风口上能够做一些技术的储备。
随着信创的逐步推进，很多国外的厂商都在逐步退出，但服务开始逐渐收缩，价格却在上涨。面对这样的情况，安超云有没有什么应对方案？
郭晓：安超云这些年来一直专注于私有化云计算解决方案的提供，主要是私有云和本地数据中心的系列产品。现在很多国外大厂都在退出中国，甚至停止提供中文版，计费模式改为订阅制，用户使用成本全面上升，服务支撑的质量也在下滑。安超云这些年来也是一直在积极参与信创改造，目前仍面临的问题和解决思路大致有如下几点。
第一：供应链目前还没有完全改善，国产解决方案的设备性能比起主流的X86还是略低一些，但价格还是居高不下。针对这个问题，安超云尽可能降低云平台运行在这些硬件上的系统资源开销，提供轻量级的云计算解决方案。计算、网络和存储虚拟化等方面的资源开销，一些如存储纠删计算、视频编解码、数据加解密等消耗CPU和内存的系统服务，我们可以使用一些专用的硬件比如DPU、GPU等承载这些资源开销，使有限的CPU资源支撑用户业务，这些是应对供应链不足可以考虑的点。
第二：生态适配方面仍然有比较多的挑战，参与信创的厂商非常多，仅从处理器角度出发，就包含ARM架构、Alpha架构、LoongArch等支持不同处理器架构的服务器厂商。这对上下游厂商的适配提出了比较高的挑战。我们可以看到用户和集成商都非常头疼，也对信创项目相对比较陌生，需要参与解决方案的厂商能够有效地联动、协同，共同解决问题。安超云提供了全面的信创云解决方案，我们联合上下游厂商，包括整机厂商、操作系统厂商，以及数据库、中间件的应用厂商，在产品发布之前，我们进行全面的适配、测试验证。项目交付后，出现问题时，各厂家的售后或研发团队能够联合在一起、快速给出解决方案、及时解决客户问题，并总结经验到后续迭代的版本中。
第三：应用数据迁移方面的挑战。大家知道我们把业务数据从通用X86迁移到信创上面，会面临操作系统变化、数据库的转化或者基础数据的迁移等一系列事项。用户的基本诉求是：迁移过程尽可能短、原有业务尽量不停机、迁移前后的数据一致性、甚至迁移后的数据要求可验证、并且要有完备的回滚方案。今天现场，我们也看到有很多优秀解决方案的厂商，安超云也可以为用户提供标准的迁移方案，我们实现了一个标准的、简单易用的、轻量的web控制台提供给用户。多样的迁移方式、迁移失败后的回滚方案、迁移后的数据验证等，都是我们关注的核心点。
但我们都知道，迁移并不是一蹴而就的过程。特别是涉及到异构集群时，这里提到的异构，既包括承载用户应用的Kubernetes、VM或者裸金属服务器等方面的异构，也包括不同处理器架构方面的异构。如果用户选择通过通用的CMP进行管理，还是会有比较多的挑战。比如：传统的CMP只是解决控制面的互通，但没办法实现这些异构集群之间的数据互通。安超云的CMP管理平台，实现多云纳管是其最基本的功能之一，除此之外，通过ArSDN网络组件，我们能够实现异构集群之间的二层网络互通；通过灾备中心、集群间数据迁移等组件，我们能实现异构集群之间的数据互通。这些产品和组件，为用户逐步迁移上云、实现异构集群管理面和数据面的互通，提供了完备的解决方案。
通过今天很多嘉宾的分享，我们可以看到：整个信创上下游生态比起X86的成熟生态而言，确实还有不稳定、不可靠的地方。除此之外，我认为还有安全因素，包括网络安全和数据安全。这里我举一个示例：2021年，我们给工信部做了一个项目，这个项目南北向都已经有防火墙防护，但工信部的领导提出：“如果是内部出了斯诺登怎么办”？就是东西向网络流量的管控怎么去做？安超云不是专业做安全的公司，但我们会提供很多软件定义的能力，我们已经对接、适配了各大安全公司的产品，包括山石网科、神州云科等厂商的产品，可以为用户提供东西向网络防护、流量审计等网络安全能力，以满足项目中对安全防护的要求。
以上是和产品、解决方案相关的部分。从售前、售后服务的角度来看，本土厂商的优势在于能够提供本土化的贴身服务，这点也是非常重要的；另外国外产品也不支持长期生态，而用户一般会非常希望云可以支持任何应用运行在任何设备上。当然，这些在信创时代也不一定行得通，但相信国产厂商经过努力，一定能够追赶并实现超越。
王欣：说到信创，好像是前所未有地把各个领域的厂商集中在一起、团结在一起。在信创的过程中，中科软是应用厂商，一旦出现问题，客户先找的就是中科软。因此我们现在也是团结各个领域的信创合作伙伴，成立了信创实验室，去年也给大家汇报过，目的是给客户提供一个完整的解决方案，让客户没有后顾之忧。
目前和黄河财险规模差不多，IT建设以跟随为主的公司不在少数。下面请问段总，即便是跟随也会在过程中遇到很多问题和挑战，黄河财险是如何解决的？作为公司领导，您肯定是更加关注效果，关注新科技解决了哪些业务问题，而不是只关注科技本身。
段应元：黄河财险刚刚完成了从北京向甘肃数据中心迁移工作，得益于中科软和其他几家合作厂商的支持，就是从公司战略层面考虑降本增效、科技赋能。中小公司遇到的成本问题，相信大家在成长期的时候都是一样的。没有先行的投入是没有办法支撑的，但是投入过大又没法负担。我们原来的数据中心和技术团队都在北京，随着互联网业务的互联互通，就是大家讲的大模型也好、AI智能也好，让大家地域的分割没有那么明显。我们是把数据中心技术迁移到甘肃兰州，也和国家的整体战略方向相匹配。大家看到三中全会和昨天的北京宣言，未来甘肃正面临新的发展契机，真正的丝绸之路重新焕发出潜力。甘肃在欧亚大陆面临新的增长机遇，所以我们进行战略转移，跟中科软联合在那里组建六十人左右的科技队伍。下一步，我们将从原来的跟随状态逐步研发自己的特色，相对在工程险、农业险以及服务地方国计民生方面科技赋能相对领先的东西，符合地域特色，也符合西部发展的机遇。借此机会欢迎大家去甘肃投资，要是原来没有赶上北上广深，中期没有赶上武汉重庆，可以现在搭上甘肃发展的快车道，也希望大家有时间来甘肃旅游，和我们做科技方面的交流和指导。
王欣：黄河是总部设在甘肃的财产险公司，农险和工程险方面有很多机遇，我们也希望和黄河进一步合作，产生更多的细分领域的创新。
安盟的施总不仅仅是副总裁，更是财务方面的专家，近两年大家都在关注IFRS17，安盟保险的IFRS17项目已经启动，特别感谢选择了中科软。请您谈一谈保险公司实施IFRS17过程中，在经营、投资、产品和财务管理方面有哪些影响和应对之道？
施虎：我现在要说的主要是I17在财险业的情况。首先，实际上I17对我们最大的影响或变化就是利源分析更加清晰，怎么说呢？有几个层面，第一个层面，现在I4的报表相对有点模糊，但I17以后三大块相对比较清晰，第一大块儿就是直保业务产生的营业收入和经营利润。第二大块以前再保是混合在质保上面的，所以再保经营运营效率是怎样的是不清晰的，现在把再保业务的经营情况完全分开来，可以看得更清楚第三大块就是把以往投资的成分单拎出来，所以从报表的层面来看利源分析更加清楚。第二个层面，是在产品方面，能够让我们的经营管理者或者投资者自己知道是哪些产品着眼于效益，哪些产品是作为市场效应或者肩负社会责任，而且在承保保单初期就要对这种产品进行判断，提前把亏损计入财务报表，所以产品层面也会更加清晰。哪些是打市场的，哪些是赚钱的。第三个层面，我们的保单层面也会更加清晰，现在呈现的财务结果主要是会计年度，赚钱还是亏钱，但其实这些是来自于各个年度写的保单，特别是有长尾风险效应的保单，带来的经营结果影响是相对比较长期的。比如，最近两年有些长尾风险的诉责险，随着房地产价值的大量下降，几年前我们所承保的诉责险保单当时看来还不错，现在其实是受到了一些诉讼或者相应的损失，当时的年度没有体现出来，同时也要求精算做保单层面的IBNR考量或者思考。
其次，各个条线、各个部门的整合和协同也更加重要，沟通和了解的过程中可以发现，咨询是很重要的一方面，但在实施的时候，发现数据的质量是更为重要的，与我们自身要做的数据治理工作是高度契合的。要是数据质量高，实施I17的难度应该就会小一点。I17是公司内部的整合，不仅仅是财务管理制度，在管理各个方面我个人认为长期来看，都有比较大的影响。
另外，我认为，现在I17有三个方面需要认真思考和解决。
一是， I17准则初衷很好，但现在有一个问题，就是公司内部对I17的投入和能够带来的效果还是没有明显地看到，整个行业也还没有完全整理出来，或者是有一个比较全面的，大家相对认可的基于I17的管理和分析的应用体系和工具，所以对于股东，这个投入有点大，现在1000万级别的投入对中小公司仍然不小。
二是，I17的本意是让保险财务报表在各行业更具可比性，让投资者更能够理解，但I17实施以后因为做到了更细的层级，因为有更大量的数据进行支撑，报表披露以后，投资者是否真的能够看懂I17改动以后的报表，精算假设其实更多了，比如包括现金流方面采取的利率贴现等等，因此，是不是真正能够起到这种作用？或者是投资者的教育还需要有一段时间。
三是， I17其实是想做更精细化的管理，但精细化的管理是有一定的平衡，如果特别精细，是不是能够真正起到很好的效果？一些险种、保单和产品本来就是地域性很强，规模很小，是否还要去做进一步细分？看起来好像管理更精细了，但实质上既浪费了我们有限的资源，同时基于这些规模较小的业务，所做的假设可能还不准确。
总结一下，我特别赞同上午左总说的，现阶段可能很多公司并不认为I17能够体现出相应的作用和价值，但I17对行业、公司运营管理所带来的影响和变化，是一个长期的、潜移默化的过程。
段应元：作为一个产险主体，我结合上午左总和下午邢总所讲的落地方案有这样几条建议。I17是一个准则，既然是准则就必须是标准化、有规则地推进，而不是请100家咨询公司搞100个方案，1000个读者眼中有1000个哈姆雷特，不能把准则解读为差异化、特色化。中科软作为财险公司核心系统，你们属于领军企业，我觉得应该有义务推动标准化和规则化的落地。一个I17项目应该从标准化、规范化开始，把合同的要素、元素、要点以及流程的节点跟监管合规的每一个环节都标准化、碎片化、规范化，这是最基本的要求，最标准的东西应该是一致的，这是下一步做数字化的前提，要是这个都做不标准，我们谈数字化、数智化太远了。我的建议是I17必须有中国式的方案，而这个方案不能靠各家财险公司去搞，那样会耗费大量的财力、人力、物力，最后结果并不尽如人意，没有必要。
I17项目的推进是一次大的提升，但这个机遇应该是学习中国航天，中国空间站，用的是中国标准，用的是中国汉字，而不是用英文字母盲目地追寻国际化。要是这个事情对中国的企业有利，应该有中国有代表性的企业来做规范。我接触的时间不长，但我很痛心的是我们现在的底层用的还是外国的东西。希望有一天华为的鸿蒙系统替代Windows、中科软的核心系统统一把底层全部替换成中国标准化的操作系统、应用系统。不管是信创还是I17，应该有中国化、中国式的东西。
王欣：施总刚刚提到在I17落地过程中有些困惑，我的理解是，I17不仅是监管要求，也是保险公司自己迈向精细化管理的又一大进步，至于精细化管理的粒度取决于各保险公司自身的实际情况，各保险公司业务特点不同，因此差异化还是有的。
段总提到标准化，跟我们刚才讲的信创有些相关。我们是从底层正在推国产化的硬件和基座，还有操作系统、中间件和数据库等，各保险公司也有开展数据治理，这些无论是为I17项目还是大数据分析都能提供最坚实的数据基础。我们希望给更多的保险公司提供I17落地的服务，在过程中不断积累相关的标准，用于所有的保险公司。
百度王总刚才提到大模型，大模型在保险公司落地还是有一定挑战的，您觉得模型落地过程中的相关问题该如何解决？
王俊海：去年到现在大模型一直很火，但目前各行各业的深入且有影响的应用看似并不是特别多，我们也有进行原因分析，并针对这些问题给出相应的解决方案。
首先，实验容易，实用难。很多企业都在大模型方向做了很多尝试和验证，但实际开发可商用的、稳定的应用还是很难的。为什么？因为大模型的应用看似实现的方式很简单，但要真正达到效果还是有很高的技术门槛。百度基于这一点很多配套平台和方案，就是屏蔽大模型应用开发的难点，让企业直接关注业务逻辑就可以。今天也有嘉宾讲到如何利用RAG做问答，看似很简单，但如何切片怎么做才更加合理？需要考虑文档内容的同时，还要考虑类型、用途甚至章节结构等待；怎么才能让整体的召回率更高，内容相关性更高？这些都是有很高的技术门槛，不是简单的向量搜索召回就可以解决的。百度通过这些平台解决方案，把我们大模型应用开发的门槛降低，让企业开发应用快速能够达到商用标准。
其次，讲故事容易，体现价值难。目前很多保司都探索并发布了一些应用，基本都是基于大模型本身的基础生成能力，体现的价值并不是很大。这里有投入还不够的原因，当然也有一些技术运用上的原因。百度针对这的情况也有相应的解决措施，就是基于我们覆盖的主要行业做成熟可商用的解决方案，直接让客户看到大模型应用带来的价值。我们正在基于AI原生的理念，把百度内部以及对外外销售的产品方案全部进行重构。
再次，探索容易，实际投入难。保险公司探索热火朝天，但是实际进行大的投入很难。一方面可能跟当前经济形式和经营压力有关系，大家花钱比较谨慎，尤其是想做跟企业紧密结合的大模型应用场景涉及到一些敏感数据，这就涉及到模型私有化的问题。这样不管是硬件还是软件投入，当前资金投入的确不菲。因此百度选择几款主流模型免费给大家来用，这些模型的能力都是非常强悍的，用于多数应用完全没有问题，以此降低试错的门槛。
最后，监管要求不明朗也是阻碍保险行业大模型落地的一个原因。到底什么应用能够使用大模型，尤其是To C的服务，越是头部的保司越谨慎对待。百度在这方面也有提供一钟解决方式，即信息安全不敏感的场景应用基于公有模型来做，通过开发平台私有化部署来最大程度保证企业信息的安全，保证敏感知识不出域，公有模型降低成本，让大模型部分易体现价值的场景先起来。
王欣：大模型应用更适合通用领域，保险行业虽然在尝试，但投入会比较大，同时也有一些安全方面的考虑，因此我们现在也在跟很多保险公司做保险垂域小模型的尝试，中科软技术团队也分享了保险公司落地的案例。基于保险公司自己的数据，这里也包括段总刚刚关注的标准化数据、词根等，通过小模型提供给保险公司更加实用的落地场景。我们也希望和百度合作，看一看怎么把垂域模型建立起来。
王俊海：是的，就像上午左总讲的那样，大而精和小而美的模型要完美结合，希望把大而精留给我们，小而美留给合作伙伴。
王欣：刚才谈到信创，安超云应该也会遇到很多挑战，能否和大家分享一下？
郭晓：国外厂商的软件经过几十年时间的发展，确实是有很好的稳定性、可靠性，这些是国产解决方案提供商需要追赶的。经过最近几年信创需求的发展，不管是各类政策的要求还是用户侧自己的诉求，信创也有很多落地的应用。安超云提供的还是比较通用的解决方案，包括IaaS和PaaS。百度云、华为云、腾讯云，其实都是类似的解决方案，比较偏通用。刚才讲到供应链上面有些风险，面对供应链的风险，我们可以减少损耗，把有限的系统资源更多地交给用户应用，我们提供硬件级的卸载，虚拟交换机、视频编解码、存储纠删、数据加解密等这些开销全部都从CPU卸载，交给专用硬件使用，有效地减少国产硬件的开销。
现在技术路线很多，长远来看，主流技术路线还是会最终合并为几条。面对纷繁复杂的技术路线，很多用户会考虑走一条以上的技术路线，避免某条线的突然断供导致供应问题。面对一条以上的技术路线，对厂商提供的云平台会提出更高、更多的要求，比如能同时支持多种处理器和国产操作系统、能够对异构资源做互联互通互备、对未来的迁移提供很好的支撑等。现在很多生态产品都有很好的解决方案，安超云也提供了全栈支持、异构互通、容灾备份等多样的解决方案，帮助用户更好地完成信创改造。
讲到信创和上下游生态的配合，最底层的CPU、整机厂商和操作系统、中间件、数据库，可以看到都是需要高度配合的，因为任何一个环节出问题都有可能导致用户应用出问题。我们不建议用户把业务部署在裸金属环境上，因为确实可以看到裸金属有些不稳定的因素、很难做到系统高可用。但构建一个云平台，不管是开源的还是商业的解决方案，我们认为都是能够很好地消除单点故障的方法。信创架构中全栈都不应该有单点故障，特别是数据的安全性需要有充分的保护，符合国家对行业的标准要求。
刚才我建议用户使用一种以上的技术路线，就是不要把鸡蛋放在同一个篮子里面。现在我们有很多小金融客户，就是券商、基金、期货，他们的业务会尽可能分割，不管用户是采用一家厂商还是多家厂商的方案，在物理上不同的业务都是放在不同的资源池，通过上层的管理平台整体管理，然后再通过一些技术，包括SDN这样的方案进行打通，解决业务互联互通的问题。我们非常建议用户采用这样的方案，因为一旦一种架构的一个集群出现故障，对用户的业务影响是多方面的、整个集群恢复起来也非常困难。
王欣：最后请两位保险公司的领导讲一讲未来业务发展的规划，包括科技手段落地的设想。
段应元：我考虑的就是一个公司的核心系统实际上是这个公司业务管理、风险管控和工作质效方方面面最重要的一个基础支撑，借着大家大模型的提法，我提出大核心的概念。什么叫做大核心？就是以核心系统为基础统筹、整合、变革、创新，以I17的落地为契机，把我们保险业基础的东西，对标银行业做成标准化、规范化的东西，升级为数字化、数智化的东西，再转化为系统化、集成化的模块，整合各方科技资源的优势为保险业的整体业务发展以及未来的创新做出强有力的支撑，让中国科技在保险业的发展中发挥更重要的作用。
施虎：我刚开始就说最后还是会围绕数智化的四个智能目标持续推进，未来有些技术上的考虑还是人工智能、物联网，包括大数据的应用，当然也会有一些大模型的考虑。
王欣：新技术很多，现在最重要的还是找到合适的应用场景让新技术发挥更大的作用，这应该是我们下一步需要去做的，其中数据底层治理是基础。中科软很早就已经在谈全险种、全流程、全组织、全核算，并已经在业务系统中实现了精细化管理，未来财务和业务将通过实施I17项目进行双向奔赴，将保险公司的精细化管理更进一步。
两位厂商合作伙伴未来有没有规划，能够为保险公司的信创和大模型做出一些具体落地的实际成果？
王俊海：就像刚才两位老总讲的，目前保司主要的科技投入方向还是人工智能和大数据，这两个方向也是百度的强项。其实还有两个方向在保险行业有应用，但应用不够多，未来会产生很大的影响。一个是物联网技术，财险中的车险可以通过一些传感器来监测车的试用情况，房产险或者农业险都可以通过物联网技术实时监控和风险预警，做提前风险预警。另一个技术是区块链，目前保险行业用的并不多，但在将来也是一个值得方向，因为通过区块链可以提高执行效率以及降低风险，智能合约的自动执行、防篡改这些都是都是区块链的天然属性，相信对保险未来的发展都会起到很重要的作用。
郭晓：安超云还是以提供基础设施为主，今天大家都讲到一个共同的话题，就是人工智能相应应用的落地，包括特定领域的小模型会成为解决当前用户问题的方案。安超云在这方面也有进行很多探索，很快就会发布八卡4090一体机的产品，也是以安超算力调度为核心提供的解决方案，未来会推出H800、A800等GPU的支持；同时可以通过安超GPU免授权方案，以比较低廉的成本获得GPU切分能力，包括跨机器的调度进行多集群的联动，也希望安超云能够成为保险行业在人工智能落地很好的基座。
王欣：由于时间原因，今天的话题就到此结束，非常感谢四位嘉宾的分享，其中很多内容还是意犹未尽，希望大家能够在会后继续进行充分地交流。中科软也会做好保险公司与合作伙伴之间的桥梁，做好整体解决方案、提供更加实用的产品，为保险客户带来更大的价值。

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