丽泽全球保险科技大会：坚守保险合规底线 共建算力和模型生态

总裁兼董事会秘书应惟伟结合“保险+医养”全生命周期产业实践认为，数字化创新必须以消费者权益、数据安全、算法公平为前置红线，单一机构难以完成全链条数字化升级，政企、银保、产学研协同是行业发展的必由之路。打造AI金融创新生态圈当前独立研发大模型、金融智能体成本高昂，中小保险机构无力承担，极易在数字化进程中落后。中国银行原行长李礼辉提出分层开发、行业共生的解决思路：依托保险业业务需求共性，由行业统一搭建通用金融大模型，各家机构根据自身客户、区域、业务特点做轻量化微调，以减少重复研发开支

。同时，支持头部科技企业牵头研发行业通用模型，同步推出适配中小机构的低成本标准化工具，由监管部门、行业协会、科技企业共同打造AI金融创新生态圈。中国信保原首席经济学家、对外经济贸易大学教授、燕梳研究院联席院长王稳表示，风控与合规是保险行业的永恒主题。当前行业存在鲜明现实冲突：一方面，AI深度落地需要海量用户数据支撑技术迭代；另一方面，个人信息、消费者隐私保护的监管要求持续收紧。在他看来，行业发展始终在数据保护与技术创新的动态平衡中向前推进。保险公司合规、风控岗位从业者肩负双重责任

，既要筑牢消费者数据安全防线，又要合理释放数据价值，以合规可控的数据应用推动保险科技持续创新。在行业趋势判断上，中央财经大学中国金融科技研究中心主任张宁指出AI发展存在三个关键能力拐点：当前行业仅跨过图灵测试第一拐点，企业仍存在“自建专属模型”的本位思维；未来5—10年，大模型将突破爱因斯坦测试第二拐点，通用基座模型能力将足以覆盖绝大多数细分行业需求，行业自建垂类模型的热潮会自然消退；若技术抵达第二社会测试甚至突破图灵测试，企业组织架构、岗位职能都将迎来颠覆性调整。华农财险总经理

薛康文从财险角度提出，行业对通用数据底座存在现实需求，可借鉴车险行业共建共享的成熟经验，在监管统筹下搭建统一行业数据平台。中小财险企业更需要行业预置的标准化AI工具，以平衡创新投入与经营成本。瑞众保险首席合规官赵瑞君认为，大模型将成为保险的全新营销渠道，企业经营直面AI Agent受众，合规压力同步上升。对此，企业需搭建技术隔离、全流程留痕与关键节点人工兜底的三重风控机制，平衡AI创新与销售误导、算法歧视等风险。中银三星人寿副总经理王云峰则从寿险机构实操视角提出不同看法。他认为行

业共建公共垂类大模型的落地难度极大——头部机构虽掌握数据与算力资源却缺乏共享动力，中小机构受制于资金与技术难以参与。更务实的路径是依托第三方科技企业进行市场化定制，按需采购专属智能体服务，以平衡成本与业务适配性。“网安险、数安险、智能驾驶保险、具身智能保险等品类共同构成广阔的科技保险赛道，但历史风险数据匮乏是行业发展的核心症结，行业需跳出传统精算定价思维，依托大模型AI搭建保前、保中、理赔全链条主动风险管理体系，走出适配科技风险特性的新型承保模式。”源堡科技联合创始人、副总裁梁露

本文作者：金融界