中科软科技执行高级副总裁 邢立
邢立：尊敬的各位来宾各位合作伙伴新老朋友们大家下午好！按照惯例下午的第一场是我们中科软财险团队的主题汇报，我们非常珍惜每年一度汇报的机会，每年我们会根据行业关注的热点痛点问题给出我们看法观点和一些思考探讨的思路，同时也汇报一下我们相关工作的一些进展和最佳实践。
我今天汇报题目就是构建财产保险业务持续发展的飞轮，从业务角度谈谈飞轮的作用。
大家都知道，现在整个的国际环境不乐观，用一句话讲百年未有之大变局，国内的情况来看，三年疫情之后我们经济慢慢复苏，从我们财产保险行业来看，我们2022年去年整个财产保险整收入1.49万亿，同比增长在8.7%的样子，今年上半年数据还没有完全出来，公布的上市公司老三家来看总收入在5600亿，同比增长8.68%，上半年增长都在10左右，成为一种常态，从过去狂飙增长已经没有了，我们真正进入到了存量博弈和高质量发展转型的时代。年初我们监管部门开会也指出来，今年要持续深化改革守正创新，实现质的提升和量的合理增长。变是主的旋律，我们经济环境在变客户在变，相应的定价逻辑要变，营销方式要变，经营的模式可能也要去创新。这是摆在我们面前比较现实的问题。经营模式创新每当出现的时候，都在经济发展和业务发展出现瓶颈的时候要转换动能。
简单说一下飞轮效应，飞轮效应最早我查了查了由美国的管理大师写了一本书叫《从优秀到卓越》，他认为企业在追求卓越的过程中的时候，最重要打造一个飞轮的效应，什么意思呢？把企业各个要素整合在一起形成相互促进相互支撑的整体，通过不断的积累和提升最终实现企业的发展。研究几十家公司发现，认准一个目标，大家齐心协力，劲往一处使。比较成功是亚马逊，打造了比较成功的案例。
今天上午左总讲了一下有关飞轮模式的模型，随着保险科技在行业更加广泛的应用，我们更多的公司在思考，数字化转型下一步关注点和着力点在哪，我想科技始终为业务服务的，业务持续发展，如何突破增量是一个关键，尝试构建一下业务持续性发展飞轮，从以下几个方面，从一体化服务，从会员机制，从口碑营销，一直到生态圈，这几个核心环节进行梳理，给出一些方向性建议，首先是我们多元化的产品，多元化产品，保险公司提供更多丰富产品和组合方案，满足客户利益增长的个性化的需求。我有几个比较数据，2022年整个保险深度在8.88，财险收入跟美国比1比3.9的样子，财险收入大概在3.4，我们是1.2，整个保险规模，保险和寿险比是1：6，我们财险行业发展起来巨大的，无论从规模来看，发展是巨大的，还有很多需求没有被挖掘出来，跟保险发展，跟我们整个经济状况是密切相关的，另外一个方面我们保险保障特点，和保障需求也在进一步发生变化，从传统产业向绿色低碳高新技术为代表的新兴产业扩展，从大型企业以专精特新中小微企业延伸，构建新的发展格局共同富裕等等，三年疫情带来最大的体会，人们的风险保障意识防范意识显著提高，不太满足于保险产品有没有问的，如何丰富我们整个保险产品的供给，精准的去服务我们特定人群，满足我们客户的个性化差异化的需求。需要满足细分市场的优势，第二个就是一体化服务，客户提供全方位的服务。增加黏性以及获得满意度，我们财产保险大多数产品，都是一年购买一次的，属于低频高客单，需要我们专家顾问去答疑解惑，相对于寿险金融属性来讲，更偏重于服务属性。更需要我们提供更多大量的服务，我们服务集中两个方面，一个是买保险，还有一个理赔的服务，买保险的服务都经历过，理赔服务是一个小概率事件，不是每个人都可以享受的到，而且是特殊的金融产品，享受理赔服务的时候往往是客户出事，我们保险公司最为重要的服务，最为体现保险公司服务水平，包括服务速度服务温度两个方面。我们要花更大的力气做理赔服务，让保险成为客户的及时雨。现在理赔难行业形象并没有完全改变，特别对财产险来讲，就是理赔难。从理赔率来讲，基本上达到98%，我们做了很大的提高。所以两方面原因，保险客户对保险的认知，我们就是更多的介绍，并没有更多深究，行业缺乏统一的人商理赔的标准。这个方案需要行业方面共同努力，另外一方面我们对社会公众持续深入的保险知识的普及和宣传。其实我们保险来讲，还有一个更大的发展空间我们服务的空间在灾前防治，就是主动预防，从风险管理者，保险公司经营风险的，体现出风险管理的能力。
通过我们对于客户提供全方的服务，我们叫高频次的服务，带动低频次的保障。其实我们的监管部门其实年初也提出来风险减量，这方面做大量的工作，提升我们叫防的能力，减的实效和旧的服务，通过我们的这种细微的服务，然后让客户增强保险意识，特别利用技术的手段助力我们客户提升抗风险能力，以及尽量可能减少这种灾害造成的相关损失，真正成为我们保险客户全生命周期的这么一个保驾护航，或者成为我们客户风险管理顾问。我们现在不管是银行、证券都有财富管理顾问，从我们客户的财富的保值增值算起，从我们风险保障规划起，让我们起码能够规避最大的这种系统性的风险。就是有点像开源节流一个道理。
第三个有关会员机制，打造以销售服务为核心的会员机制，没有高增长之后，市面上所有相关主要业务都是存量业务，存量业务提高续保率，提高客户忠诚度是我们重点。会员机制通过我们对于数据分析以后，对客户进行分层，因为会员本身来讲，是相对特殊的客户，通过对他的这种更多专项服务，实现对客户良性的控制。同时通过对他长期的联系和持续服务，就可以让他产生更大的忠诚度，会员机制强调是运营管理，保险公司和客户持续的互动。
口碑营销，我们良好的产品以及优质的服务，以及会员的体验，会形成良好的口碑，口碑营销相对来讲成本最低的方式，通过我们口口相传，通过社交媒体的分享，向潜在客户推荐保险产品的方式。现在是互联网时代，用户已经不再是单向的接受了，更多是主动的搜寻，更注重信息的分享，我们保险公司的品牌，我们的产品，我们服务所造成的这种网上口碑，往往会形成消费者信息主要来源，消费者不断的迭代，消费者受到社交媒体影响越来越大，让我们客户能够在他的社交圈不断分享，就他购买的体验以及享受到服务感受可以极大增强我们对于潜在客户对于保险公司的产品的认可和信任，同时可以提高保险公司整个品牌知名度，所以口碑营销它在整个社交圈社区渗透能力很大的。从这一方面来讲，本身就是双刃剑，正面作用很大，负面作用也很大，我们要做好危机公关的准备工作。
第四个就是规模效应，随着客户扩大，形成一定的规模，形成更低的成本和更高的利润，这个基础上夯实存量业务，做精做深，针对业务发展的痛点问题，我们要着重解决，形成增量的创新，这种创新方式又是可以盈利的方式，解决问题方式很多种，又能解决问题又能盈利，对我们经营者是很大的考验。形成一定的惯性，同时强化交易性强的服务，打破组织边界加大协同，形成这种正向力的一体化，同时就像左总说的一样，我们要防止飞轮作用反作用力，小的亏损可以的，大的亏损要及时止损或者风险转移的，这种精细化管理，算明白账是关键。我们讲叫飞轮模式更强调厚积薄发，或者叫小步快跑，哪个时代需要积累的过程，慢慢的动能。还有生态圈，生态圈顾名思义我们要跟更多广泛的产业上下游打通进行深度的合作，壮大保险为核心的生态圈，实现我们业务我们数据我们资源的协同和共享。形成一个强大的网络效应推动业务高质量发展。随着各行各业数字化转型深入之后，我们保险作为市场化的风险管理的工具，可以更深入融入到生产生活更多领域去，由被动式保障变成主动式的保障，主动风险识别，形成保险产品和客户的需求，以及客户自身状况精准匹配，随着保险圈壮大之后，带来丰富的保险产品和组合方案，形成飞轮发展的闭环，通过不断的积累不断的提升，最终实现财险业务的高质量发展，是一个慢慢的过程。
最后一个重点在于说我们数据应用，长期积累海量数据是我们实现整个上述飞轮效应的基础，我们反复强调数据是保险公司的核心资产，是我们核心竞争力，所以要加大数据的收集和应用，挖掘机制优化各个环节，使我们飞轮运转更加顺畅。
下面举一个车险的例子。为什么是车险呢？车险占整个财产险比重比较大，它的变革具有一定的代表性，我们看看这张图，新能源车发展非常快，非常迅猛的，今年上半年数据来看，渗透率在32%，按照预测，未来的4到5年，渗透率将达到50%，什么概念，每卖出两辆车有一辆是新能源车，国家发改委有一个通知，汽车消费十条，也鼓励新能源车，包括加快新能源车配套设施的建设，还是要持续深化车险综合改革，健全商业车险形成费率的机制，同时鼓励和支持开发新能源车，比如说像充电桩险等等创新产品。这些措施其实无形中都会加速新能源车的发展，保险公司来讲，新能源车形成保费增量和增速都是十分巨大，所有保险公司不得不关注的东西。给保险公司带来细分市场发展机遇，我们车企我们保险公司我们渠道和我们客户面临新的变化，无论如何变化，公司的口碑和服务是构成客户黏性和渠道价值的关键。客户多触点设计和差异化是我们竞争的要点，车企有频繁直接接触客户的倾向，我们保险公司有我们优势，有地域化跨场景的优势，我们加强地域综合服务能力，运用新的技术手段地域压强，广泛跟上下游联合，构建以保险为核心人车生活整个的生态圈，也是保险公司形成飞轮增量业务的关键。
因为时间关系不讲太多了，只讲讲大概的思路，飞轮如何有效持续转起来，我的同事做进一步汇报，谢谢！
彭敬：各位领导专家大家下午好！上午左总从飞轮整个方法论的角度，刚才邢总从飞轮的业务的模式上边进行了介绍，我更多从技术和工程的角度阐述新的以存量促增量飞轮发展的模式，怎么持续转起来。
汇报内容分为四个部分，第一个飞轮模式的管理驱动模型，第二个就是数字化运营的基础数据架构，第三个数字化运营的加速器，第四个数字化运营的生态圈。
我们看一下飞轮模式的管理驱动模式，刚才邢总介绍了飞轮模式业务的核心的六个要素，我们看到真正驱动这种持续的这种业务转起来运营起来，管理模式核心是运营管理，运营管理有一个公式，合同管理+项目管理+财务管理，最基本管理模式，管理模式项下六个要素分别发生了什么样的，工程和技术角度如何支撑，针对多样化的产品、合同管理，产品工厂需要支撑更加个性化标准化产品，个性化贴近客户，标准化更多形成更大的规模化，我们谈的标准化，经常面临产品同质化不同的概念，由个性化演变过来的，一体化服务方面，今天上午左总阐述了，更多的核心运营体现了更加一体化的集成和互操作，我们现在要衡量一家公司整个的客户的全方位服务是否到位，我觉得我们可能通过自动化的指标，你的这种核保自动化率，理赔的自动化率，现在其实各家公司都做数字化转型，一到各个公司具体自动化率分值上边差异很大，你做到30%自动化核保，和自动化理赔，做到99%核保理赔是完全不一样，运营效率和客户满意度都不一样，是很重要衡量指标，也是数字化深化的关键要素。
会员机制层面，大家一直谈保险，尤其财产保险客户分群，未来必须以客户为中心，所以我们认为现在其实基于权责发生的利润的源头分析，是客户的基础，包括会员制的基础，IFRS 17的这种强制的推行，在2016年给行业带来了很好的契机，根据权责发生的分析，实现全行业全核算精细化运营，这次带来的变革，会和当年见费出单一样，所有保险公司头痛的应收问题解决，带来很强的全行业效应。口碑营销更多借鉴和学习优秀的互联网公司他们的运营模式提供私域运营的样本和标杆，很多公司做相关私域运营的服务，以优秀的互联网公司为标杆。
规模效益，我们做到越来越大的规模，标准化程度越来越高，整个IT架构来说，需要以软件定义的IT架构，需要构建核心运营，就是我们说核心运营合同管理，项目管理，财务管理，需要构建三个核心运营管理，三大业务模块操作系统，通过资源虚拟化模块化自动化还有数据驱动，实现大数法则和规模效应良性循环。生态圈，我们认为地域化跨行业生态活动的主战场，需要联盟链技术实现跨行业应用互操作，安全的互操作，这是核心运营管理重要的外延方向，管理模式之下，我们要考虑要落地，其实就回到数字化运营基础，数字化运营基础肯定是数据架构。
我们看我们合同管理、项目管理基本的分成四个层，有环境层、记录事实层、约束层、评估层，环境层不管纸质还是标的，相关的存在形式，现在的发展趋势其实就是资源的虚拟化，包括现在看到合同发票电子化普及了，下一步做标的，我们承保标的数字化，包括服务的线上化，包括我们现在各种客户行为的数字化。在事实层更多对于环境层的转换，记录事实层，现在更多呈现就是这种业务财务一体化，直保再保一体化，承保理赔一体化。这是记录事实层产品的形态，产品其实是一个特别敏态的存在形式，因为保险本来是管控风险，风险是无处不在，产品形态本身也是一种像动态的敏态的存在结构，但是我们的合同，我们最重要进行合同管理，合同全要素我们经常谈的行业蓝图数据结构，是相对稳态，合同全要素的明细，以及相关维度组成全系核心的模型。在这种敏态产品结构和稳态蓝图数据结构之间需要映射管理，也是我们经常谈的产品工厂，存在的依赖的基础，这一套有映射的管理模型，对应更多由动态的在这种敏态图数据承接，蓝图数据结构用关系数据库承接，中间有一种版本管理，进行整个的演变过程，我们看到随着时间的变化，很多东西前端尝试试错，不断的可能有一些加升换优，后边也是个性化标准化的趋势。
另外一个方面，刚才我们谈到的生态圈，保险+，操作的外延，必然谈到联盟链账本数据结构，以下结构是中科软和中关村产业发展联盟，从5W2H的联盟链账本结构参考模型，有交易时间区块创建时间，交易地点区块高度，参与者区块创建人，交易行为区块打包，内容说明区块记录数，交易内容分类区块内容分类。这是团体标准，标准里边也参考了在行业互操作里边，包括跨行业互操作里边，有撤销交易，大家知道传统的区块链交易不能撤销的，为了提高联盟链的这种交易有效性，进行了反向链设计，撤销交易都放在反向链里边记录，提高他的效率，对于数据量大了以后整体做了结合财务的结算的这种原理，设计了这种联盟链设计的转储的设计，联盟链流水做了设计，现在的方向更多处理方式在智能合约里边，对保险合同的结构进行相应的记录之后，做会计的分录处理，大量的标准化规模化的产品，保险+嵌入式产品标准，账目的明细可以是树状的结构。在记录事实层之上就是约束层，对记录事实所有相关维度其实进行单一维度或者多维度的管控，我们所谓风险的主线，变化的趋势更多是交易分析的一体化，我们现在看这种核保理赔自动化，包括我们要谈的会计中台化。
约束层因为主线特别多，今天时间关系就不展开逐一进行讨论了，今天拿出一个最主要眼下很热的一个点，就是约束层在这种新会计准则下的演进，就是IFRS 17管理会计中台数据架构，管理会计延伸到前端来了，就变成了大数据平台，中台架构相对典型BI架构，到标准层到上面聚合层，分为几个点。我们分别看一下。为什么设计一个贴源层，保险管理合同管理核心要素，每一个要素现在我们看到每一个维度都演变成不同的子系统，而子系统的演变带来的好处是什么，子系统局部优化，不会影响整体的变化，另外一个角度，各个子系统的变化，必须要进行整体一体化的设计来保证各个子系统最后不会变成独自的竖井，带来了各家公司系统存在的现状，新老系统并存，新老子系统过渡系统并存，存在的系统特别复杂，贴源层的设计，适应业务一体化变化的趋势，做标准化整合，标准化整合之上就是ODS层，遵循合同的本体，合同管理有一个主要的结构，从客户维度业务分析维度，标的维度组织合同过程相关维度来，就有对应的把我们原始数据进行原始的还原。在还原之上就是MID层，MID层建模的依据，偏向于项目管理，项目管理的本体其实就是对应你的计划，你的组织你的各种成本费用你的绩效，从这个角度进行维度管理的，这个角度包括各种直保再保维度，之后会进行计算，得到各种计量指标，这指标的基础之上，我们看到我们就在聚合层进行相关的费用分摊和精算的计量，简单的数据流图可以看，财产公司两个主要计量BBA和PAA两种方式，我们同事还会进行IFRS 17方案落地的分享。
在约束层之上就是评估层，是对于约束层的约束，评估层对于管理措施的一个评价，这也是更多我们公司高层关心的问题，发展趋势是可以利用AIGC的方法，实现推理，实现组织机制的优化。如果简单说评估层，评估层内容非常多，今天也是不展开，首先刚才我们说基于管理会计中台基础上，真正做到全组全核算，这是以前做不到的，完善我们基本法完善我们组织管理，保险的风险和监管的特征，所以我们要实现全面的风险管理，以及和监管科技的融合创新。以上就是基于数字化运营基础的介绍，下边讲一下我们数字化运营的加速器，让AIGC赋能全场景的革新。这是我们保险里边从产品设计产品销售核保理赔到运营管理，到我们支撑系统开发系统运维全场景，每一个场景项下，我们看到现在基于结合水平的AIGC大模型，领域知识库，形成垂直领域大模型之后，产品设计层面可以进行产品的分析产品的设计，产品上线监督，条款的监督，产品销售层面可以结合更多的多模数据进行数字销售人员数字助理产品推介，包括客户坐席支持，核保层面通过定价模型，反欺诈模型，垂直领域模型结合进行核保环节的评估报告，核保支持，反欺诈场景更多，理赔、辅助机器人，各种具体的场景。运营也是通过这种自然语言大模型的集成，和我们数据库的直接集成，就可以实现更多的运营成果和效率分析，办公层面也是有更多的公共知识库和本地知识库在垂直领域的应用。系统开发层面，数据挖掘生成，代码补全，代码注释和知识问答方面都大有作为，系统运营方面也有状况分析，也有功能处理，我们看到很多合作伙伴一些厂家他们已经做这方面的尝试了。
要支撑整个的行业领域的全场景的更新，我们需要基于AIGC的MAAS平台，引入我们有大模型分两类，一种自然语言的，还有一种代码表征的，进行基于垂直领域的一些预训练，还有一些微调。把我们现在行业的知识库，完全充分的应用进去，展现服务层面，需要把提示词工程，在复杂场景可以做更有效的输出，还会进行有基于一些集成框架，实现各种任务各种模型各种算法和已有结果进行整体集成，我们需要进行安全版本还有整个输出各方面的监督和管理。最后其实是一种服务的方式，IDE插件等等。
最后一个部分就是数字化运营的生态圈，现在整个行业要1+1大于2的这么一个发展过程，首先我们跟帮帮基于车损全作业数字化解决方案，对于整个车损以后配件的寻报供的全平台，现在目前已经有覆盖了362个城市，4万多家维修企业，3000多家供应商，公司的管理服务和本地化价格服务和配件的服务。和北京保服中心风险见谅数字化解决方案，6项服务产品，八大欺诈场景，涵盖90%以上新能源汽车车联网大数据，已经签约保司22家，已经验证车辆35万台，风险检出率15.7%，风险案件减损率33.3%，赔付率降了3.9%。最后我们和中国电子云基于全栈信创架构的云平台做的智能反欺诈的实践的落地，实现了这种智能欺诈风险识别，异常风险图像识别，智能定价，和智能条款减核的相关应用，以上就是我今天介绍的主要内容，以下请我们同时介绍IFRS 17具体方案落地分享，谢谢大家！
中科软科技总裁助理 罗静
罗静：下面我们继续行业飞轮旋转，继续下一个汇报的环节，中科软IFRS 17解决方案与落地经验的分享。快速回顾一下IFRS 17，我后面简称I17在国内的发展历程，2017年I17作为保险新的国际会计准则正式发布，2023年后陆续生效，国内2020年财政部颁布的25号准则和国际准则高度趋同，除部分境外上市的企业在2023年1月1日已经完成落地实施之外，大部分的险企在2026年1月1日全面执行，今天的分享借鉴了其他国家地区以及国内先行执行企业的相关经验。在整个分享之前先看一下IFRS 17对我们保险公司带来哪些影响，从企业级架构视角向下看，首先影响业务架构的实物流程、组织边界、岗位职责和产品策略。直接影响的部门，包括精算、财务、信息，间接影响部门包括产品部、核心运营等部门，新的准则有可能倒逼保险公司重新审视当前负债端业务结构和产品策略。应用架构从两个方面来看影响，一方面包括核心、准备金和财务等现有系统改造，第二部分新i17系统群的建设。数据架构来看，需要我们数据平台支持业财数据的贯通、业财数据的一致、业务端满足IFRS 17相关数据质量的要求，同时要支持保单级、合同组级等不同级别数据颗粒度的具体要求，当然也要支持像合同分组、盈亏判定等数据处理的能力。
报告方面的影响从三个方面分析，首先涉及资产负债表和利润表及财务报表编制流程的调整、其次是关键绩效指标方面需要重新审视KPI和激励计划、同时管理报告也需要重新设计管理指标。，受众从内外两个方面来看，内部需要我们更新相应的资源计划，对现有人员组织相关的培训，提升相关技能，满足IFRS 17实务流程中的操作要求。针对外部的干系方，关注新的披露报表以及报送的要求。分析完我们IFRS 17对险企的影响，我们可以看到IFRS 17是一个复杂的系统性的工程，更需要我们前期明确实施路径，制定合理的计划。借鉴香港和印尼，大部分保险公司在生效日之前两到三年启动IFRS 17相关工作，香港一些晚启动的公司在2023年1月1日后还不得不通过部分手动处理来辅助披露报表的制作。印尼在2025年1月1日生效，早于国内一年，大部分印尼险企已经启动相关工作，甚至已经进入到实施阶段，一些中大型企业，甚至预留一年的平行运行期。针对国内我们也给出了实施的路径和配套时间计划的建议，我们建议在2023年下半年，最晚不晚于2024年上半年，提前开始人力安排、预算安排和工作计划的制定。有条件的险企在2024年一年完成准备、实施、测试三个主要步骤，2025年留出一年时间做投产后的并行运行。条件有限的险企也建议2025年上半年完成所有实施相关工作，预留半年的时间来做并行运行期。当然每个险企制订计划的时候，还有一个重要的因素要考虑，就是行业在周期内市场资源的实际的情况。这个我们在其他地区和国家已经看到了这个问题的出现。
整个实施路径中，准备、实施、测试三个阶段是我们参与方最多，也是风险相对比较大的三个阶段，我们需要明确我们内外部各参与方的边界和产出标准，内部来看各个部门需要在各个步骤和工作事项上明确它的侧重，比如像精算和财务部门，需要在我们前期的咨询、需求和后面的UAT阶段投入更多的精力，信息部需要在实施阶段投入更多的关注度。外部来看，从咨询和实施，我们也需要在每个步骤和工作事项上明确主导方和配合方，特别是中间衔接工作分工需要提前明确，当然在每一个项目的实际职责分工可能有一些调整，比如说我们数据平台的咨询工作，有可能是由咨询方、实施方和险企现有数据平台供应商参与其中，中科软在每一个项目的准备阶段早期就会配合各方给出一个明确的分工职责，以及明细的成果物清单。明确路径、计划以及分工之后，下一步每个险企要考虑选择什么样的实施方案，我们结合市场上主要六种实施方案，从技术难度、周期、成本、风险四个维度做了综合的评价，给出了方案6的建议方案，方案6基于采购端到端IFRS 17的平台，数据层面可以预先导入、校验和分析数据，咨询方可以提前介入整个模型的验证，通过全链路的数据可以快速定位跟踪、校准模型计算的结果，在项目前期就形成闭环的验证，降低多方协调和集成的难度，最大限度复用所有参与方的实践，更好应对实施中的预算、资源、时间、协作、技能、利益等一系列的挑战。
在整个实施方案过程中，中科软可以提供哪些具体的服务内容，我从四个方面进行了归纳，首先第一方面，提供需求分析的相关的服务，第一就是我们可以提供数据类的咨询和分析的服务，第二我们是可以提供IFRS 17所有子系统的需求梳理与编写，第三我们提供IFRS 17端到端流程梳理和配置服务，第四可以评估原系统的影响和改造方案，特别是核心系统改造方案，第五可以提供咨询方案到落地方案衔接过程相应的分析相关的服务。第二个方面可以提供端到端的产品和配套的实施服务，我们借鉴了中科软在行业内其他行业级软件推广、实施和运维的相关经验，可以确保我们产品在现在以及在未来可以更快速应对监管要求的变化。第三方面可以提供开发服务，包括现有系统改造的开发服务，基于中科软70%核心系统市场占有率，可以确保核心改造方案，集成的方案和数据映射方案可以有更高的复用度，我们提供IFRS 17项下各个子系统定制开发的服务，以及配套的测试服务。提供开发服务过程中，我们也会最大限度去复用我们驻场核心的运维团队，以及现有的准备金和收付专家，确保实施资源的同时为客户提供专业化服务。第四方面中科软整合了第三方咨询商，之前我们就明确了双方协商机制，已经制订了灵活的合作方案，大大降低我们在后续实施过程中协作沟通的无效的成本，可以为我们终端客户提供高性价比的咨询服务。
在实施部分最后我放了一些财险IFRS 17的相关案例，这部分案例有其他国家、地区以及国内的相关的案例，案例的分类有配合集团IFRS 17总体要求的子公司的实施项目，也有针对数据平台提供专项数据服务类的项目，也有基于刚才提到的中科软端到端产品整个完整的实施落地的项目。
整个实施方案过程中，中科软IFRS 17产品方案，基于平行和端到端的设计思路，从整个应用架构向下看，中科软IFRS 17产品方案里边预制了大量的最佳实践，比如数据平台合同分组，盈亏判定等数据处理，包括我们精算计量里边预计现金流，预计现金流计算算法，以及彭总提到的财险主流的PAA和BBA的模型会在我们模型里边，同时费用分摊预制了大量费用类型和分摊算法，会计平台有IFRS 17所有科目体系以及配套的挂帐规则，披露报表这一块预制了IFRS 17体系项下报表披露的具体报表样式，以及取数的逻辑。从右边整个数据架构视角来看，第一我们在前期规划了数据分布，以及数据加工的流程，同时每个子系统设计的时候，我们考虑了子系统之间数据的隔离，考虑了子系统之间互操作标准，最大限度可以使各个子系统独立部署独立运行，同时可以跟险企现有方案在互操作性上更高适配的集成，给客户提供更多选择的空间。
因为时间有限，产品这部分我就提炼了三个我认为有比较特点的特色，数据方面，全面的数据校验指标和多重校验机制，可以对我刚才提到数据加工过程每个环节准入准出标准提供保障。全路数据追踪能力保障各个数据加工环节对上游数据进行溯源，方便我们进行数据追踪和对比。模型方面预制了精算、计量，以及配套的试算能力，根据不同假设值的设定对模型进行多版本的计算，帮助我们业务人员进行精算相关计算的校准。配置方面，提供了强大的配置能力，助力我们实施，减少我们在整个后续实施工作量的投入。
最后对整个IFRS 17解决方案做一个总结，首先看到我们今天谈到了两个方案实施方案和产品方案，产品方案延续中科软以参考模型和最佳实践为基础的研发思路，同时构建新的IFRS 17系统子群不断的反哺参考模型平台层、环境层和脚本层。实施方案基于中科软行业实践，不断的引入新项目实施的经验，不断的校准和完善我们的整体实施方案。从整个IFRS 17整体解决方面，跨越了从全产品全流程、全组织全核算、全客户全渠道到数字化转型各个阶段，为我们精算和财务未来数字化转型奠定了良好的基础。同时基于我们财险增长飞轮模型在咨询、产品，项目和运维的服务链条上相互促进，使我们为客户提供更优质的服务，同时可以从产品研发、核心运营、精算到财务的保险价值链上也是相互促进，来帮助我们中科软不断的完善整体的解决方案。最后我在这里做一个广告，这里留了两个联系方式，一个是我的，一个是产品经理，对今天介绍的IFRS 17解决方案，大家可以通过联系方式在会下联系我们，进行深度的交流，再一次感谢大家！除了IFRS 17在行业内还有比较热的议题就是信创，今天上午有很多厂家对信创产品进行了介绍，中科软这些年也在整个信创领域深耕研究，也形成了信创的实验室，下面由我的同事李宝丰带来关于信创主题的演讲，再次感谢大家！
中科软科技金融信息科技部总经理 李宝丰
李宝丰：各位嘉宾同仁大家下午好！我是中科软李宝丰，很高兴和大家一起分享中科软多平台实验室和保险行业垂直全栈解决方案。多平台是指国际化和国产化，我们今天分享的内容只针对国产化进行阐述和汇报，保险行业垂直全栈解决方案，大家可以看一下这个图，我用一句简单化介绍，是从应用层一直贯穿到ITC硬件层，整条链路上所有软硬件性能提升的方案，从而实现保险行业核心业务系统全量国产化替换。
关于信创，不用多说大家都很清楚，从2020年开始，至今在金融行业推广了将近三年时间，其中银行和证券推行进度比较快，我们保险相对慢一点，经过三年的时间里，适配问题已经不是问题，我们所有国产软件在国产平台均可以部署和使用，结合其他行业经验来看，性能问题是全行业全生态都在抓紧突破的瓶颈点，但由于信创目标必须完成，我们对其推进工作是势在必行的。软件商主打是对标，对标是Oracle，对标是suse，对标weblogic等等，一款好的软件，我们更重视其实是它优质的产品质量的本身和优秀后期维保服务。对标国际化大品牌，学习它的技术经营运营和品牌影响力，是我们所有软件公司应该去脚踏实地去做的事情，3至5年追平差距，难度系数100%，在不同行业的信创实践中不难看出，有的事故有的故事，所有我们任重道远，仍需负重前行，在这里对所有伙伴说一句，大家一起加油。从保司角度看待替换，一边是政策的落地，一边是业务的增长，一边是大环境下的科技跟进与创新，就如当下很火的AIGC，大模型，chat-GPT等等，换什么品牌，换了行不行的顾虑是客观存在的。在既要保证稳定，又要保证创新的前提下，如何展开相关工作，困扰良多，需要做好平衡。
中科软作为保险行业最大的ISV，在换不换，行不行，做不做的问题上，同在坐的嘉宾的感受是一样的。为了更好的服务客户，我们从2022年开始，联手生态伙伴，进行了大量的适配调优的工作，如片子所示，已覆盖全行业主流的所有国产软硬件，同时也在发现了很多问题，我们从最影响性能“根技术”入手，论证可实现的路径。在2023年正式启动多平台实验室，取得的成果振奋人心，“核心业务系统是可以全量替换的”，但是过程“百转千回”，相当痛苦，解决一个底层问题，少则几周，多则几月，有些短周期内实在无法直接解决的问题，只能使用过渡方案曲线救国。整个来说，我们和伙伴，十分不易。总结下来，这个工作，费人，费力，更费钱。让我们一起带着这个耗费巨大的结论，一起走进中科软多平台实验室，一探究竟。
实验室架构分为三层。基础层，中科软的业务能力层，深知保险行业的特点，在结合通用软件产品时，可第一时间发现其在保险行业使用上的不足，进而提出优化改进意见。ICT，实验室核心层，所有硬件，软件，均在ICT层进行调试和优化，不断挑战性能高点，同时建立保险行业生态，协伙伴一起，从技术和业务角度，不断打磨产品。
服务层，我们提供两项服务，都是免费的。一项是实验室自研的信创解决方案，另一项是客户把自建方案拿到实验室进行检测。
实验室搭建了ARM+X86 国芯常规服务器，16台。这里特别感谢四川华鲲振宇，为实验室提供的鲲鹏“天宫”2路4路服务器，感谢支持。经过高优的国产基础软件，包括OS，DB，中间件，超融合等等，整体构建了ICT平台。上层搭载了中科软ARCH3.0-ARCH7.0的商用应用系统，作为性能优化的载体，已经全部适配成功了，欢迎感兴趣的嘉宾来我们实验室交流指导。基于实验室模拟的准生产环境，进而开始论证保险行业垂直全栈解决方案。
垂直全栈解决方案的核心是全局替换。硬件是ARM+X86，软件是开闭源。大家可以一起看一下片子，我们梳理了一部分的开闭源软件。开源软件，我们会在实验室测试其适用性，闭源商业软件，我们则更侧重其功能和性能。以ODF为例，电子保单的历史输出格式是PDF，现在的ODF也完全没有问题，但电子保单模板的历史存量迁移，目前暂时没有工具可以从PDF直接导入进ODF中，我们也正在与相关伙伴，共同研发设计工具，方便客户使用。数据迁移，当下万物皆AI，衍生了很多AI数据迁移工具，我们也在筛选和甄别适合我们保司客户的好用工具。OCR，我们也在同高文院士所在的团队，一起合力研发识别率更快，识别范围更广的相关产品。同时，我们在实验室，协伙伴一起，为保险行业进行专项的软件开发，如操作系统保险专业版，规则引擎保险专业版，中间件保险专业版等等。
在整理开闭源软件的同时，实验室也在探索与实践，逐步梳理出，每一款软件的各项性能指标集。参考指标变化，可快速定位，性能问题，从而有的放矢地解决性能瓶颈。这里要特殊说明一点，在24nmCPU可使用且只一定时间内能使用的既成事实下，如何把现有的软硬件潜力超水平发挥出来，就是实验室存在意义和价值。
在实验室，我们通盘优化了很多决定性能快慢的底层问题，大家可以看一下列表。都是跟数据库、操作系统和硬件息息相关的。实验室主要围绕性能开展工作，我们采用的方案是，CPU的多线程加速引擎，JVM加速，压缩加速，加解密加速，内存页管理优化，并与数据库，操作系统等基础软件结合调优，同时也对硬件的内存、硬盘进行配置优化，从而大幅提升效率。实验室拿出了一个常见业务场景，通盘优化后，全链路梳理，提升效果显著。
导入类业务。金融行业常用的功能。导人，导动物，导植物，万物皆可导入。我曾经见过的两险业务，导入学生超过100万条。也曾在一线调研时发现，导入业务，基层业务员都是在下班以后开始操作，因为大量导入数据，会抢占资源且时间很长。本次实验室，将彻底解决这个问题，通过小视频一起来了解一下。
刚才的那个片子如何做到的，就是之前第三页的链路图，集合所有伙伴的技术力量，通盘优化，从100多秒提升到1秒，效果很是显著。数据库，是必须要说一下。数据库的性能问题，占了系统问题的半壁江山。把数据库的性能拉上去，相当于解决了系统一半的性能问题。以分区分片问题为例，分省部署的业务系统不存在该问题，集中部署的业务系统，在读写上性能断崖式下跌。我们的“插入触发器”方案完美解决，并提升了3成左右的效率，可作用在任何关系型数据库上。存储过程也是行业的一大痛点，我们正在与大厂联手，共同研究分布式数据库下的存储过程优化方案。类似的问题有很多，我们会持续分享性能优化的案例与方案。
最后，总结一下，立足实验室，通过指标集，发现问题，分析问题。结合生态伙伴，技术团队的力量，软硬件结合，全链路优化，从而打破性能瓶颈的桎梏。为我们所有保司客户，提供适合自己业务的最优的解决方案。
我的演讲到此结束，如果大家感兴趣，可以扫一扫二维码，非常希望与在座的嘉宾、同仁互相学习。
谢谢大家。
中科可控信息产业金融解决方案负责人 姜永凯
姜永凯：尊敬的各位领导各位来宾大家下午好！我先介绍一下，因为看到这个名字可能大家都不是特别熟悉，中科可控是一家在中国做信创非常领先的公司，是在中科院体系内，提供信创全国产化产品，在这个主体公司里边为大家提供服务，在财险这个行业里边，我们对整个基础架构信创，尤其是对算力大家有需求的时候，可能会更多的去接触到中科可控这个公司，今天非常荣幸受到主办方邀请，我们会跟大家分享一个主题，就是如何在今天大的变局情况下，怎么样去规划好自己的算力，可能会偏底层一点，对财险科技应用来讲，我们是做更好的服务和支撑，这是我们今天的内容，因为时间的关系，我会把今天在财险的应用要落地，整个数字化转型的变革中，会面临的一些问题跟大家展开介绍一下解决方案和思路。
从这里大家可以看到，我们正在进入一个新的数字文明时代，相对于原来的农业文明、工业文明与信息文明，有哪些特点呢？农业文明是限局域获取资源，工业文明是跨局域获取资源，我们面临从原有的信息时代互联网的模式下在全球部署业务，未来我们可能会在不同的模态下边，包括我们的数字世界，协同物理世界共同为客户打造服务能力，打造客户触达的能力，这是非常重要的变革。在此变革中，我们IT的人员有明显的感受，随着互联网的深入发展，数字化转型就是从互联网倒逼到企业级环境，对在座每一位来讲，信息获取的方式，还有工作的状态都发生了非常大的变化，这个变化里边，我们看到一方面希望业务更好地运行，一方面是在业务面临非常大的竞争条件下，我们不得不去改变，不得不把业务从原来信息化只是去替代传统的手工的操作，然后发挥价值做更多的优化，更多的触达，创造新的业务模式，新的产品种类，迭代速度越来越快，这是数字化转型的核心要点。很重要的一个概念是什么？我记得刚才刑总提了很重要的概念，数据是我们以后最重要的资产，国家层面也提出来，数据作为重要的生产要素，未来有更多的价值需要挖掘，我想引用最近比较火的一首儿歌，原来我们业务模式是在相对比较小的花园里挖呀挖呀挖，我们在结构化数据时代累积下来的能力，从这个里边把业务价值做进一步挖掘，做客户画像，做精准的触达，随着大家卷起来，我们有互联网模式，有业务试错模式，有更多业务触达的方式，你会发现我们必须找更大的花园挖呀挖呀挖，从组织内拓展到边界外，我们未来有隐私计算，有区块链，其实都是帮我们做同一件事，我们有更多数据采集能力的时候，怎么样让业务有更大的价值。这个是今天给我们不论是应用层面还是我们基础架构层面，带来很多压力最核心的原因，所以这里边你会看到我们做项目的范式都会发生一个巨大的变化。尤其是今年的上半年，我们看到所有的金融用户都面临一个巨大的冲击，我们知道传统人工智能的时代，我们可能会把一些业务交给小的一些服务商，比如说人工智能的“四小龙”，他们很早解决了机器视觉、人脸识别，很多数据被他们拿走了，我们追回来通过自研开源可控的算力、可控的算法把数据留在组织内，为了保存数据资产，有很多系统要建设，有很多系统内的云平台，去把这些原来我们管的不太好的非结构化数据和结构化数据统一管起来，包括湖仓一体化，包括底层云平台，落地方式做到更好更完善，你会发现，今年出现的大模型把我们整体业务落地模式做一个很重要的范式的变革，和我们之前看到的元宇宙是完全不同的概念，元宇宙我们看到几年下来我们还没有很好的落地，但是你会看到人工智能因为它本身从技术上没有突破，没有飞跃，只不过参数量增大之后，涌现出了新的处理能力，业务落地的范式有非常大的变化，反观自己的系统，包括OCR、智能话务、智能客服，传统的人工智能里边，有非常明确的业务价值，也有非常明确的算力需求，我知道我有多大投入有多少产出，系统才会立项落地签批，然后引入进来。大模型之下，你会发现这是完全走不通的路径，我们会需要在业务还不那么明确的时候先卷起来，先有大模型的落地，然后让它慢慢跟业务系统对接去努力实现它的价值，然后你会发现它的价值在训练和调优过程中不断的丰富和完善，这个过程我们知道，它一定是延着这样一个路径落地，所以项目范式有很大的变化，我们看到从模型的选型，从服务落地，然后再到未来应用的结合都有非常大的变化。我们基础架构不允许我们这样试错，就是试错成本非常高，今天我们看到所有算力集中在相对比较先进的，比如说英伟达与其他的一些高端算力上面。我们看我们在这样试错成本比较高的情况下，在一些算力去推动业务向前发展的时候，我们又受到信创的要求的约束，然后又受到国外先进算力供货紧张卡脖子的问题，我们在这个环境下解决算力和应用落地，怎么降低试错成本，怎么兼容传统的人工智能的应用。大家可以看一下，我们传统的人工智能的应用，在帮我们去挖掘一些非结构化数据里边的稀疏的价值，相对是结构化里边密集型数据的价值。不同的模型之间有越来越多生成式能力需要运用，比如说我的员工、我的用户跟传统模型之间的交互，希望通过大模型的生成式的能力，把这些场景做到更好的用户体验，做到更好的降本增效，这是未来业务重点突破方向，也是未来大家在应用落地里边要卷起来的内容，这个内容下面，你会发现我们在传统一些模型应用里边，从三个步骤大家可以看到，第一我们在现有的环境里边，可能目前还是以通用计算为主。GPU应用通用计算之内，增加了处理能力，这部分处理能力依赖在英伟达硬件平台，以及所有生态里边的架构，帮我们搭建人工智能应用平台之上。我们看到刚才讲到的有信创的要求，然后有算力紧张的问题，有卡脖子的问题，我们看到其实未来在这个路径里边，我们有更多一些国内比较成熟的，基于自然语言，基于OCR，基于国产算力做的一些算力支撑
在跟大模型最接近的应用里边，尤其是GPGPU在金融行业里边支持最多的OCR场景，整个智算里边，传统模型的应用在GPGPU与DSA包括NPU里边产生了巨大的差异，现在有更多的信心，保证大家在未来国产化智算建设中，有更平滑的方式，在摆脱不了英伟达能力的时候，搭建更好的混合资源池，未来有能力把应用移植过来。简单来讲，因为我们兼容CUDA整个底层架构，所以在的现有大模型算法，包括国内适配比较多的GLM还有其他平台，可以做到开箱即用，通过底层算子的支持，在全国产化的平台上面，包括迁移模型的推理，还有微调训练，可以平滑过渡到这个平台里边。
在大模型选择中，大家试错成本可能非常高，单独一个大模型预训练，在1300亿模型参数量下，会用到800多片英伟达高端GPU，这么大投入，面临大模型应用不确定性，希望借用更多算力资源完成预训练。大模型落地三阶段，包括它的预训练、调优还有推理阶段，我们有非常丰富的经验和工程化能力。目前6+12大的银行我们都在去做探索，因为大家都不想落后，都想在卷的过程里边占一些先机，这是我们看到后边大家比较明确的需求，我们积累下来更多的能力，比如说分布式计算，存储节点可以做到单节点超过了20GB的带宽，超算里边非常成熟的经验，用在智算里边可以帮助各位，智算跟传统小模型有非常大的差异，传统小模型更多用到核心和边缘的结构，未来大模型里边，我们这样的落地范式也发生很多变化，大模式是不是要做集中部署，集中网络通讯还有带宽要求。
在金融行业里边，我们看到大家在基础设施上面还有非常多的欠缺，我们积累下来的液冷还有相关的技术可以应用到行业客户这边，大家可能看过《流浪地球二》，《流浪地球二》的原型机是中科可控液冷里边的服务器，原封不动做的原型，完全浸没在冷却液内，可以让数据中心达到小于PUE1.1水平。今天我们看金融的客户，基本上都在单机柜6000瓦的水平，包括中行、建行都在考虑未来液冷的优化，未来数据中心在液冷上面有很多需求产生，也欢迎大家跟我们做更深入的交流。隐私计算里边，我们看到隐私计算的方向有很多，比如说联邦学习，比如说有多方可控的安全计算，未来的方向只有一个，就是通过TEE可信的硬件环境，实现它多方数据安全，和模型算法安全，这里边完全对标因特尔的可信计算环境，未来这个平台里边，可以让大家数据资产流动跨组织的时候，做到更安全的访问，细节不多讲了，后边有机会做深入的交流。
具体案例不多讲了，OCR的业务落地，非常像今天大模型的落地，有预训练，有调优，有最后的推理，整个的过程里边，全国产化CPU+GPU可以帮用户用很少的算力，解决全流程的业务部署，这是非常典型的案例，未来当我们在数字世界里边做更多的价值挖掘的时候，我们会需要很重要的三角形，算力、数据还有算法，在这个里边，我们有非常完整的算法的生态，我们有自有的算力可以帮助您不管是租用还是试错，我们有本地化部署全信创的可控环境，我们在数据上边也有大量的语料，关于气象、关于舆情都可以共享，未来金融领域里边，我们的算力服务能力可以更好帮助大家，因为时间的关系，今天就简短介绍到这里边，会议过程里边我们同事和人员也会在这里陪伴大家，大家有具体的问题，对资料的需求也可以找到我们，非常感谢大家的时间，也希望大家在会议里有更多的收获，谢谢！
麒麟软件高级副总裁 李祥凯
李祥凯：各位来宾，女士们、先生们大家下午好！非常感谢主办方的邀请，我们给大家汇报保险领域的案例。麒麟软件有一个规矩，所有在外面软件必须用自己的操作系统，我希望哪一年会议举办用到全信创的产品。这一块肯定是成熟的，我们在一些酒店，在大型的会展中心，举行了很多会展，我们产品本身适应各种设备没问题的。
首先我先讲一下，怎么通过开放合作的方式，来打造保险行业安全底座。首先简单介绍一下麒麟操作系统，麒麟软件是中国电子旗下产品和解决方案提供商，我们要打造国家网信事业核心战略科技力量，麒麟软件也是秉承这样一个使命，我们要去打造中国操作系统的核心力量，我们要让麒麟软件成为一个世界级的操作系统产品的中国品牌。麒麟软件本身主营操作系统研发和服务，也是国有控股，加上员工持股，目前品牌有银河麒麟、中标麒麟、星光麒麟，我们的人员规模，超过了目前国内所有其他主流厂商的人数。麒麟软件前世今日，历史渊源还是比较长的，上个世纪八十年代，国防科技大学，银河超算跑的数据非常高的，高性能计算、内核技术、分布式技术、并行计算技术，有丰富技术积累。另外就是中国软件，产业化方面非常有名的集成商，分别于2003年成立了中标软件，2014年成立了天津麒麟，两兄弟在2018年的时候共同申请了国家科技进步一等奖，操作系统领域是唯一国家科技进步一等奖，操作系统厂商当前国内也是很多的，信创产业生态体系建设造成了很大的困扰，中国电子响应国家主管部门的号召，在2019年的时候，把中标软件和天津麒麟整合成麒麟软件公司。我们成立以后，取得了一系列荣誉，我们在2022年的时候，发布了首个国产操作系统，我们也发布了另外一个品牌星光麒麟，同时我们通过跟电力行业华能联合创新，分布式控制系统，中国电力行业科技进步一等奖，取得一系列背后的荣誉得益于国家的政策。麒麟有1+2+3+N的产品体系，我们主导一个开放的根社区，有两款核心的产品，就是桌面操作系统和服务器操作系统。同时又有三款核心产品，嵌入式操作系统、云操作系统、智能终端操作系统。推出M款增值产品，我们注意开源的贡献，操作系统非常重要的主线，贡献了一百多个补丁，服务器社区我们是第二大贡献者。
做操作系统比较容易，难的是做生态，我们技术产品和生态，是操作系统成功三个要素，微软软件大概有3500万套，我们付出很大努力和重要投入，目前合作伙伴7000多家，软件才200多万，生态体系的建设，我们通用软件领域相对还好，目前的通用软件，包括WPS，PDF，整体功能性能差距还是比较小的。我们在面向行业的时候，这一块差异非常大，过去几十年中我们很多行业各种应用软件都基于国外的平台开发，需要大量的工作，任务还是非常艰巨，这也是麒麟软件非常重要的努力方向——业务系统向国产进行迁移。
随着行业应用不断的推广，首先是产品不断的成熟，服务器领域，很多金融客户跟我讲服务器没有任何问题了，桌面稍微差一点，我们也配合我们的业务伙伴把大量的业务系统往国产平台上迁移，我们已经帮助几大国有银行，3、400应用已经迁移到国产平台来了，随着业务系统不断推广，业务场景覆盖非常广泛，这一块目前应该说慢慢让国产信创的平台从政策驱动慢慢转向市场驱动，变成市场刚需，我们依然看到行业用户对我们操作系统本身的要求也是非常高，稳定性、可靠性的要求，对应用性和兼容性的要求，包括对安全性、性能大并发响应的要求，甚至还有很多客户，有些个性化的定制，我们做分布式系统，帮助做一些行业的定制。正是因为行业用户不断的深入推广，让我们麒麟操作系统本身取得了不断的进步，我们也形成了一系列的金融行业的解决方案，去年9月份发布了首个金融行业解决方案，下载量还是非常大，差不多将近50多万的下载量，应该说为我们行业客户进行信创实践的时候提供了非常好的指导，目前我们操作系统在金融行业各个场景应用都得到了广泛的应用和推广，比如说办公系统OA这一块，办公系统相对来说最先开始应用的，员工自己用。第二个金融机具，然后慢慢向一般业务系统渗透，现在进入了金融领域核心业务系统，比如说信用卡，最开始产品用在信用卡查询里边，现在很多信用卡业务交易系统慢慢运用了麒麟操作系统，随着产品不断深入使用，用户信心不断的提升，将来我们也希望越来越多的核心业务系统选用麒麟操作系统产品。
简单讲一下产品本身，第一个服务器操作系统，应该说跟符合企业级应用需要，操作系统本身可扩展等等，应该说非常的高，第二个本质非常出色，内生安全，云原生的支持，包括我们深入的优化，包括应用管理的提升等等。第三个高度同源，国产CPU有6款，对国产来说压力还是非常大，6款CPU用一套代码实现。我们更加灵活部署，满足各种各样的场景，操作系统有三大场景：物理机，在物理裸机上装操作系统，云底座，第三个就是容器镜像，满足各种场景的需要。
这是我们和中科软联合的解决方案，信用保证保险核心业务解决方案，这个解决方案在保险行业非常广泛，覆盖了信保行业60多个业务产品，我们也和中科软这边紧密合作，打造了基于国产麒麟操作系统，包括数据库中间件，满足保险行业在信保领域的需要。
另外讲讲CentOS，最开始有社区基因，基于商业品质的社区版，运行了几年，类似于盗版一样，慢慢培养了很多客户，培养很多生态，后来收购以后，2020年宣布停服，没法更新修复了，对我们客户业务系统安全性稳定性带来了很大的隐患。基于这样一个环境我们主管部门组织我们国内的企业对它进行替代，所以这一块我们麒麟软件本身也积极应对，目前替代满足三个不同场景，第一个业务新建，基于麒麟做原生开发，充分发挥国产软硬件，有充分的性能，开发出更加稳定可靠的业务系统，第二个业务扩容，有一些业务系统运行在老的X86架构下有的业务在国产信创平台上，把原有的业务系统，迁移到国产平台上来。第三个存量替代，业务不变，在现有的硬件环境下把它换掉，我们叫飞机在空中飞行换发动机，要求是非常高。
面向三类场景我们有什么样的优势？第一个版本比较丰富，麒麟有二十多年的发展历史，对应的有很多不同的版本，我们版本本身兼容性还是很密切的，我们希望客户迁移到最新的版本中。我去上海，我10点多的飞机，接到一个电话，说李总能不能开一个会，我说什么会，这么晚了，他说明天上午9点找我们开会，希望从专业的角度看一看替代的时候，给什么建议，我简单分析了一下，我们希望客户直接一步到位，迁移到我们麒麟银河上面来，按照这样的思路，工程师跟客户讨论的时候，客户欣然接受我们建议，我们会站在客户角度帮助客户分析找到最优的解决方案。第二个就是性能，李宝丰李总讲了很多，帮助客户做优化，我们麒麟操作系统做了一些优化，整体性能不输国外的产品，前一段时间某央企，他们原来是X86的，希望基于国产平台，能够达到80%以上的性能就可以了。能不能派两个人攻关一下，一个月时间可不可以，后来结果是什么，不到一个月，没有低于80%，第二个就是说多数是高一点，部分是持平的，李宝丰李总讲的非常好，发挥体系化调优的方式，让我们国产的平台不输国外的产品，这是我们性能方面的优势。第三点工具，我们提供全生命周期工具，迁移前去评估，看看采用什么样的迁移比较合适，迁移的过程中帮助客户做分析，做一些并行的处理，提高迁移的效率。最后迁移完之后，我们需要帮助我们客户进行纳管。我们安全性上，国内安全性非常严峻，这两天武汉地震检测中心，遭到了攻击，国内安全形势比较严峻，保障国家信息安全方面会发挥越来越重要的作用。我们麒麟软件将近一千人团队，遍布全国。
桌面操作系统我们是第一个，目前整个产品本身，同时配合行业用户迁移的时候，业务系统是BS架构，后期我们可以详细讲，针对BS架构的应用，我们在上面做了很多工作，对插件的支持，包括模具泛化，BS架构的应用非常方便迁移到国产平台，可以满足安全性相关指标，同时在外设方面，特别是在行业这一块，我们的一些柜台，有很多的应用，我举一个例子，我们有一个银行，迁移的时候，他们给我梳理出一千多款外设，挑战非常大，很多外设很老了，他说没关系，这些厂家都不知道的客户淘汰掉，买新。支持金融领域柜面业务做了非常大的工作，包括去成都，体验全国产化的平台，到一个网点办一个业务，存了50块钱的定期，他说带你去另外一个网点看看，把50块钱取出来，流转还是比较顺畅的，唯一欠缺性能方面，在外设数据传输方面慢一点，下午讨论的时候，我相信我们通过不断的迭代一定可以不差国外的产品。
针对桌面操作系统提供了各种迁移的方案，从系统的评估到软件的改造到优化到测试验证，以及到试运行，有一套完整的方法论体系，同时要应对那些不太好迁移的，比如说CS架构的，语言都没有，一些C++等等，我们怎么办，我们提供了过渡的方案，通过金融的手段，通过终端虚拟化，帮助我们客户进行过渡。
下面简单讲一些案例，三大保险公司的案例，应该说很多保险业有很多成功的案例，第一个一千套服务器操作系统案例，第二个也是两千套服务器操作系统，三千套桌面操作系统的场景需要。目前这些应用应该说已经稳定运行在各个领域。另外就是CentOS替代，有一千多套应用，花了一个月时间，派了一个人，偶尔派两到三个人支持他，一个月做了一千多套迁移，并且整个迁移稳定性非常的好，没有出任何重大的事故等。
这是我刚才讲的麒麟操作系统在金融产品技术案例，最后要总结一下麒麟操作系统为了实现科技自立自强，响应二十大号召，努力提升产业链和供应链韧性安全能力方面，第一个社区方面怎么样加强社区，保障供应安全，整个形势非常严峻，如果极端情况下怎么应对，社区非常重要的。第二个就是产品，刚才讲的桌面和服务器，希望我们产品面向全场景云边端操作需要。第三个就是生态，生态的体系建设对国产操作系统发展非常重要的。我们怎么样去发展我们的生态，协同我们合作伙伴一起面向行业的场景去拉通整个行业生态，让操作系统产品真正在行业落地。第四个就是服务，服务非常重要，刚才李总也讲了，国产产品在国外服务方面还是有一些差距，麒麟软件接下来着力打造“麒麟优服”这样一个品牌，提升服务质量，提高客户满意度，麒麟软件协同服务伙伴，在广大客户支持下，我们一定能够胜利，谢谢大家！
华安财产保险信息科技部总经理 王在平
各位领导、嘉宾、同仁，下午好！我是来自华安保险的王在平，感谢中科软举办本次峰会，让大家欢聚一堂共同探讨行业跟技术的发展。
我今天分享的主题是分布式架构，这并不是一个新概念，相信业内很多公司都在探索，但是在信创大环境下，如何把整个体系垂直打穿，应用到核心系统环节，还是需要一些整体性考虑。下面，分享华安实践以及一些个人想法。
过去十年，云原生、大数据、人工智能等新技术突飞猛进，重塑了很多业态，也深刻影响用户的行为与工作方式。为顺应数字化经济发展趋势，国家与行业出台了多个专项规划与指导文件，鼓励企业抓牢数字技术主导权，把握科技革命与产业变革的先机。新型的数字化基建成为推动行业转型变革的核心力量，已是行业共识。面对未来挑战，传统的IT架构亟待转型。
往何处转，互联网先行者们已为我们提供了参考，就是引入分布式技术体系，利用新的技术特性，打破大容量、高可用、低成本不可能三角。
意识到技术转型紧迫性与重要性，华安早就开展以云原生、分布式技术为方向的技术布局。我们经历了以IOE为代表的集中式架构，一体机与分布式应用并存的混合式架构，以信创为主基调的分布式架构三个阶段。
架构转变始于2018年，先期引入一体机实现核心业务系统去IE，随后，云原生、分布式、大数据等新一代技术，应用到增量项目中，此阶段主要还是以原生态的探索为主，没有过多包装设计，重在积累新技术经验。总体来讲，整个架构还是存在一些问题，如体系比较零碎、成本相对较高、运维不够敏捷。
技术体系的真正突破，来自2021年以后的信创实践。很多人观念中，谈到国产化意味着能力降级，这只是一个表象。信创另外一个层面，代表着新的技术体系，通过技术的集成式创新，实现技术的升级换代。怀着这种美好的愿望与期待，我们在信创过程中摸打滚爬，随着思考与实践深入，前期的疑问逐步解开，技术体系也趋于成型。
下面，我总结了一些架构设计原则和实施策略。三个原则：立体发展、业务导向、安全可控。立体发展，既要注重单品能力的提升，更要强化整体协调和平衡性，不能存在明显的的技术短板；业务导向，技术架构必须服务于企业战略和业务架构，面向业务与未来设计，我们把对数字化的理解，提炼为四个在线设计理念，作业在线、场景在线、数据在线、管理在线，作为系统的内核，不断加以丰富拓展，形成一站式综合解决方案，技术载体要求具备与之适应的能力；安全可控，指自控与信创，酌情考虑成本因素。
三个策略：分布构建、持续演进、先难后易。分布式架构涉及的模块较多，难以一步到位，采取了分阶段构建，做好立柱架梁；不同领域，经历了多次技术迭代与自我完善；应用推广，结合华安系统情况，我们首先全栈应用到核心业务系统上，取得攻关突破，有先有后。
谈到分布式架构，首先要解决应用开发“快”的问题。华安以开源技术为主，通过持续打磨工具，搭建敏捷研发流水线，与此同时，提升了部分单品能力，如：整合开发框架，形成前端、后端脚手架，便于标准化工程快速搭建；内嵌扫描规则，研发自动化冒烟测试工具，提升代码质量；CI/CD连通容器平台，形成研运一体化。数字化构建体系，让研发得以快速响应业务需求。
微服务应用运行“好”，依赖于分布式中间件的调度能力。早在2017年上一代核心业务系统上线时，华安就引入消息中间件实现承保、理赔、收付、再保等系统解耦。这几年，持续补齐分布式调度、日志监控、链路跟踪等技术短板，在原生基础上构建管理平台，拓展了消息队列、redis缓存的应用部署、运维监控、高可用等企业级能力，提高中间件的场景适应性、稳定性与容灾能力。
分布式应用“精”，与模块化、组件化的技术中台关系极大。基于对业务的理解，我们把部分通用业务能力，下沉到底层组件，持续打磨技术中台。几个典型案例，如印章管理、模版管理、用印管理、轨迹跟踪的电子签章平台，集成流程引擎、调度引擎、催办跟踪、时效分析等一体的个人工作台，利用轻量表达式技术实现规则管理、模型辅助、风险标签的审核引擎等，随着中台组件的不断丰富，应用的快速装配与产品的竞争力显著增强。
技术栈的切换，需要编程与设计思路同步做出改变。集中式架构过于依赖数据库与物理资源能力，分布式体系则讲均衡策略，前端层、后端层、数据库层，多层各尽其责，通过业务处理逻辑上移，消除程序执行的不确定性与性能隐患，这对传统编程是一大挑战，需要落实到规范、框架与设计中。
接下来，讲讲分布式数据库上的一些考虑。
数据库是业务系统的根基，也是应用系统改造的难点。2019年以来，我们就在琢磨技术转型与数据库选型问题，开始禁用Oracle数据库，引入MySQL以及部分分布式数据库进行试点，因为开发方面未做过多的配套，高并发、大数据量环境下使用情况不尽人意。考虑到中小公司在人员、技能、资源、运维能力各方面不足，流行的分库分表路线未必适合，我们调整了数据库的选型思路，通过多方比较与测试，最后确定国产云原生分布式数据库，作为未来通用服务平台。主要考虑点，一是兼顾历史与未来，保持足够兼容性；二是统一规划、收敛技术、简化管理，办公管理、一般业务、核心业务，跑在一个数据库平台上；三是将数据库使用场景主要聚焦在TP上，降低其负载；四是建立集群租户模式，以弹性管理与可扩展性，应对业务发展挑战。
考虑到业务场景多样性，我们同时引入不同的存储引擎，主要有Redis高速缓存、ES以及后端数据湖，Redis用在数据字典、主数据的高频访问，Es提供一键搜索以及批量查询服务，数据湖可解决跨集群、租户的数据查询、加工需求。多种引擎的搭配使用，可实现流量的分层、分流，防止击穿底层数据库。
作为集群、租户模式的配套，我们在后端建立了一套交易级别的数据湖，支持综合业务场景，如跑批、同步，批查等，减少对前端生产库的影响。
此外，我们还建立统一配置平台，对主数据集中管理，通过开源的CDC以及自研同步工具，把主数据实时分发到下游的应用系统，数据同出一源有利数据标准化，数据同步保持了各应用系统基础数据完整性，使用起来更加灵活。
数据架构上，我们也做了通盘考虑。前面提到数据在线系统理念，就是要实现数用一体，把数据能力嵌入到应用系统中。华安基于大数据技术，建立了统一的平台架构，融合了Hive、SparkSql为代表的离线计算以及Flink、Starrocks为核心的实时计算两种技术链路，支持不同领域的数据产品，如决策分析的慧策、用户画像的慧客等，除此之外，还着重考虑了数据服务向前端业务的赋能与延伸，目前数据平台和业务系统交互有API、数据看板、数据回盘多种方式，应用系统建立管理工作台标准模块，实现业务操作与运营数据一体化。
运维监控与部署方面，一是融合Devops理念，基于K8S技术研发了天枢容器平台，为云原生应用推广打下坚实基础，二是搭建了运维监控天眼平台，从状况监控、日志埋点、链路追踪、数据质量等多管齐下，促进服务可观测从事后告警转为事前预警，大幅提升运维效能。
新技术的前瞻预研与积极应用，一方面带来了技术架构升级，另一方面业技深度融合，也极大推动了业务的转型发展。下面主要讲三个成效。
一是，基于信创技术的分布式数字化底座，关键基础设施架构拓扑图上，采取了一底双栈创新设计思路，形成一套IAAS层、数据库层通用底座，OS层、中间层可根据业务场景，灵活搭建国产全栈、开源技术两套体系，兼顾安全与成本可控。自2021年以来，信创服务器采购占比接近80%，充分说明技术路线选择合理性。
二是，容器化分布式应用，作为PAAS层的拳头产品，2019年投产以来，与微服务改造相结合，加大推广力度，2022年重大升级，引入信创操作系统、云化组网、多集群管理、服务网格等前沿技术，进一步提升系统的处理能力与适应性，目前云原生应用初具规模，信创与非信创容器节点数超过30个、容器化比例30%+、容器实例数2000+，广泛应用到核心以及周边服务，系统运行稳定。
三是，核心业务系统分布式改造，华安正在推进新一代分布式核心业务系统建设，多个子系统相继上线，今年4月，承载业务量最大且最为关键的车险承保系统成功投产，标志着整个分布式体系完全打通，积累的相关经验可复制到其他领域。分布式数据库服务器从一体机下移到三节点信创PC服务器，运行平稳、扩展性更好，初步预计存储空间降低75%、硬件成本节省50%、可支撑业务规模2-3倍，关键环节的处理耗时降低了30%。
未来展望，我们将以分布式架构为基础，把主备模式升级为两地三中心、同城双活的容灾架构，显著改善灾备RPO、RTO指标，全面保障业务连续性。
最后，小结一句话，技术架构没有绝对标准，每家公司情况不太一样，找到适合自己且能掌控的路线就是最好的。
以上分享，供大家参考。谢谢！
阳光农业相互保险互联网保险管理部负责人 崔文星
阳光农险从2022年开始推进整体的数字化转型建设，建设了互联网保险平台、农险一体化平台和财险全流程平台，因为阳光农险是专业的农业保险公司，积极推进农业保险公司满足监管的线上化要求，我们在农险平台互联网端应用支撑上是怎么做的给大家分享一下。
一、大互联
在万物皆互联的时代背景下阳光农业相互保险公司致力于打造以客户为中心，以互联网技术为驱动的服务平台。数智化农险平台依托互联网技术实现了专业化建设、场景化应用。全方位应用了微组件、强底座、人工智能、遥感技术的支撑体系，全面提升农业保险数智化水平，全面实现农业保险“触网”。
二、微组件
2020年至2022年面对一系列监管要求，阳光农险的农险一体化平台采用了微组件建设方式，阳光农险也在建设大中台，建设过程中采用了组件化的模式，按照业务场景，按照我们的流程管控的思路，实现了组卷组件、承保组件，批改组件和理赔组件和清单组件，实现了组件管控、组件应用。
按照监管的要求，农险一体化平台实现了批改的管控时效性，理赔管控时效性，以及整体的优化提升。农险一体化平台新增加200个以上的组件，拆分了2022年整体应用之后，拆分保单数19000个以上。农业保险从原有团单模式，按照不同的承保对象，不同的监管要求，进行保单拆分，拆分之后实现了差异化管控。通过灵活的配置，用于满足业务多维度的管理和不同区域行政监管政策的要求。通过保单拆分、赔案拆分，客户投诉指标等一系列监管要求的监控指标有了一定的提升。
农险一体化平台，全面按照2022年4号文件要求，全面实现了电子验签，上面的数据就是2022年我们整体承保理赔季投保人及被保险人的签字，还有实名认证农户数等具体数字。在落实监管要求过程中，我们实现了电子验签反向验证，跟其他三方平台实现了手机号、银行卡号及人脸识别的管理认证，解决了我们在农业保险中对于合规性的风险管控要求。农业保险在理赔的阶段，农险赔款退票率是非常高的，因为农户信息需要进行一次确认，将手机号、银行卡号和人脸识别结合起来，便会大大降低农险退票时间。
同时我们按照微组件的模式，结合着阳光农险的区域经营特点和业务管控流程，我们做出了几种不同的业务模式，在农户自主投保模式、传统的农险公司团单的模式、股份制/合作社等模式中，阳光农险全面对接了土地承包系统，把农户土地承包数据进行关联，直接带到农险一体化平台，完成整体出单准备，通过六种出单模式，实现了2022年承保理赔的整体管理。
微组件管理过程中，我们建设了一套任务池模式，在农险集中承保、集中理赔的过程中，按照业务端管控流程，实现了三核，核保核批核赔，同时实现了业务全流程监控、全流程管理，包括考核业务人员及分支机构指标等内容，实现业务人员在承保理赔业务处理中的关键内容。微组件部分我们嵌入了反欺诈反洗钱管控，实现了保单数据，风险农户识别等一系列操作，通过关联分析图像识别，有效满足监管对于农险前端的管控要求。
三、强底座
第一就是我们产品建设统一以微服务、图数据库、规则引擎、流程引擎等作为产品驱动底座，实现农险一体化产品快速开发。通过原子化的组装，实现原子集原子队列之后，同质化产品两个小时便可以快速上线。农险一体化平台2022年配置了191款产品，70款是同质化产品。有了产品工厂，下一步解决数据基座这一部分，各个维度的农险数据进行了组合，监管指标的数据和具体管控指标的农险数据进行多维度的组合，将数据按照标准按照规范进行加工清洗，整个建设过程中的数据底层结构，是按照阳光农标准实现的一套数据结构标准。大家都提开源国产化，阳光农也实现了简单国产化应用，配合科技部门随时替换新上的应用，因为前期预留了整体模块的对接。通过底座逻辑结构设计完成了产品工厂数据结构，实现了原有数据比对的结果，保单部分优化了80%，理赔部分42%。
农险一体化平台不光在理赔节点应用，更注重无人机技术、智能技术等一系列应用，完善农险公司的业务水平。阳光农多融合的角度，在原有的天空地遥感之应用模式，阳光农全面实现了天空地底四层空间遥感的技术应用。最底层就是基于遥感云平台模型，专业模型的建设，不应该称之为大模型建设，全面应用农业生产全量子数据，包括土壤的温湿度，肥料信息，和作物管理的信息，加之一系列遥感数据，形成了阳光农模型数据。在地面查勘过程中，业务人员用专属定制化设备地面查勘，阳光农开发了全套的用于承保理赔的遥感应用，实际查勘过程中，遥感评估结果可以对应起来。在风险地区包括薄弱的环节，解决争议，通过现场的无人机航拍，直接套用模型获得遥感评估数据，遥感的数据应用不用说，专业的农险公司都在应用遥感。阳光农通过四层空间技术应用，全面实现了精准理赔，在2022年整个年度建了13个人工智能模型，根据不同的经营区域，不同的作物，不同的经纬度，不同的地理条件，模型全面覆盖了4大主要作物，实现了每个地块建立数字档案，记录了每一个地块的面积，地理位置信息，通过四层空间相关的标注，套用整体的模型，直接得出损失理赔数据，接到农险一体化平台，完成及时赔付。
遥感应用技术四级空间建设下，阳光农联合开发了遥感影像预处理平台，通过购买一些遥感数据，及免费开源的数据，我们实现了遥感数据的自动下载、自动拼接存储的流程，尤其在拼接的操作节点，提高了时效性。
再一个就是有了模型，有了自动化处理，阳光农在2022年建设了基于人工智能的全新遥感应用平台。自动化处理，人工智能模型数据应用，积累的遥感数据等，实现了多融合遥感技术，同时对接到一体化平台。对接国家、地区性的气候数据，解决农业保险电子气象证明开具问题，承保过程中气象数据的应用，理赔过程中对关键气象数据应用，全部做到实时对接。农险一体化平台通过获取气象增值服务，或者其他增值服务，全面地为我们广大农户提高风险防范意识，这也是阳光农业务开展的一些具体举措。
刚才说的就是种植险承保理赔，在养殖险端，阳光农有多套模型智能算法，主要就是实现了养殖险一些智能识别，点数辅助查勘理赔，配合互联网平台应用这些技术，提升了查勘时效性、标的准确性，通过养殖险技术升级，提升了我们数字化应用在养殖险的效果。
有了大互联有了微组件，有了等等一些链，阳光农作为小体量的公司，在自主开发数字化平台或者科技平台等方面，没有这个能力，我们多借助于中科软等科技企业，同时我们联合了一些专项科研团队、科研院所，对我们进行指导或者是专项的训练。
联合高校院所做了几件事情，我们整体模型训练这部分，都是依托高校的力量，依托科研院所的力量来完成，第二就是我们的卫星遥感自动化处理，都是依托高校实现的。
阳光农通过数字化建设提升了一体化的使用效果，获得一些发明专利。后期阳光农整个数字化转型内容，尤其是作为专业农险公司，我们想做到几个全面，一是全面融合遥感技术融合人工算法技术，科技公司有什么新的，业内有什么新的我们就想学一学。二是全面引入，提升人工处理时效性，三是全面适配，后续想把触网触到底，满足监管要求，谢谢大家！
