AI2.0时代，关于华安信保数智化转型的思考
陈建波/信用保证险事业部副总经理（主持工作）
一、前言
近年来，随着大数据和云计算的发展，叠加AI算法的创新与优化，AI技术迎来了行业级大爆发。2025年初，DeepSeek发布的新一代MoE架构大模型R1，以其“稀疏激活架构、千亿级参数规模、行业领先的分析推理能力”打破了技术垄断和“算力霸权”，使得中小企业和个人也能使用顶级大模型，这也标志着AI技术进入“低成本、高效能”的2.0时代。
对各行业而言，AI将不再局限于辅助工具角色，而是成为驱动行业变革的核心引擎。于我们保险业而言，AI与业务的深度融合也将重构风险管理、客户服务和产品创新的新范式。在华安保险的信保领域，作为普惠金融保险服务的践行者，我们也亟需通过AI赋能去实现“数字化”向“数智化”的跃升。
二、现状分析
近年来，华安保险的信保领域以学贷险为特色，聚焦学生、个体工商户及小微企业主等弱势群体持续推进普惠金融保险保障服务，按照自动化、线上化、数字化分阶段推进科技建设，逐步建立起覆盖移动展业、业务审批、风险预警、保后催收及诉讼追偿的全流程信用风险管理的系统体系。
（一）数字化系统基本构建完成，为数智化转型奠定基础
第一阶段（2015年-2016年）：专业化系统+规则引擎，实现自动化风控起步。在2015年启动信保业务之初，公司即搭建起独立的信用风险管理系统用于经营管理，并接入央行征信和第三方大数据，以规则引擎构建自动化风控雏形，为信保业务批量化、自动化审批打下基础。
第二阶段（2017年-2018年）：构建移动端展业生态，实现线上化串联。2017年，信保业务领域启动了线上化建设，相继研发上线信保APP、华安助学小程序、信代专家等互联网工具，通过引入生物识别、电子签名、OCR、设备指纹管理等技术，全面提升展业操作体验，实现业务全流程线上化。
第三阶段（2018年-2020年）：完善数据治理体系，实现数据脉络的全打通。通过构建与合作方的标准化
API对接模式、上线保后智能管家系统和信保数仓平台，实现基于数据驱动的风险预警、理赔追偿自动化及诉讼跟踪系统化管理，全面提升信保数据质量，奠定保后管理精细化的系统基石。
第四阶段（2020年至今）：数字化中台上线，实现数据聚合与业财一体化。2020年，公司启动研发“数字化信保中台系统”，实现运营数字化、风控自动化、监控实时化、业财一体化、架构信创化，也为深化数据运用和智能化转型打下了铺垫。
（二）面临的问题与挑战
作为以信用风险评估和管理为核心的保险产品，信用保证险业务受宏观经济波动影响大、对从业人员专业能力要求高、深度依赖历史数据和经验判断，同时也存在业务场景多、保后管理周期长等特点。
1.风控管理：一是虽然实现了征信、外部大数据等标准数据的系统规则应用，但仍有较多材料为扫描件或非标准格式，仍需依赖人工进行阅读分析及风险因子提取，才能形成风控判断；二是基于逻辑回归等传统算法的风控模型，难以捕捉非线性的风险关联特征，风控模型的迭代调优，仍需大量的人工介入。
2.保后管理：虽然我司的保后管理已实现全链条系统化管理，但该环节存在大量的客户咨询、服务沟通、电催门催等人力密集型工作，随着业务的持续开展，人力投入也在滚动增加，因此亟需在确保客户服务体验的同时，探寻降本增效。
3.产品创新：从功能上来看，信用保证险业务可用于融资增信、合同履约、支付履约、保证金替代等场景，上述场景可广泛嵌套于各行业的各领域中。因此信保产品存在领域广、业务场景分散等特点，如何挖掘行业痛点，引导保险需求，对产品开发人员相关行业知识的广度和深度也提出了更高要求。
4.客群经营：目前，虽然通过前一阶段的数字化系统建设，公司完成了信保内部客户数据聚合和标准化建设目标，但在客户数据如何进一步科学应用，如何打通信保与常规险业务客群共同画像等方面，尚无有效的潜力挖掘机制与工具。
三、信保领域的数智化转型思考
（一）转型目标
1.技术进阶：利用AI解决前阶段技术无法解决的痛点，推动科技赋能从数字化向智能化转型。
2.价值进阶：推动信保业务从“劳动密集型”向“智力密集型”跃迁，将AI技术转化为“能力放大器”，进一步解放员工的低阶劳动，使员工能更加专注于高附加值的研究和创造。
3.品牌进阶：在获得稳定、深度的AI赋能之后，通过打造信用保证险领域垂类专家模型，并参与构建信用生态体系，进一步提升行业影响力和品牌价值。
（二）近期规划：融入AI，实现提质增效
1.智能风控：基于AI实现多模态数据源的实时整合及非线性风险关联特征的捕捉，为两核人员提供更丰富、更详细、更多维度的风险报告，全面提升两核效率，促使核保模式实现从“机器+人工”到“AI+人工”的跃迁。
2.智能销售：基于公司已有的保险销售历史数据，通过AI技术的巨量信息搜索和关联能力，构建客户、场景与产品之间的关系图谱，从而实现客户需求预判，为销售人员提供产品方案、话术匹配等销售支持。
3.智能客服：依据目前学贷险和保后催收方面的客服经验和话术积累，构建虚拟客服或数字人，结合短信提醒、语音外呼、企微客服等客户触达通道，显著提升客服运行效率，解决学贷险申请高峰期客户咨询及还款期客户提醒的人力瓶颈压力。
4.智能运营：一是将AI介入产品创新的前置环节，结合监管政策、行业动态、市场行情、公司现状、以及自有调研数据，自动生成分析报告、产品条款、定价指引、营销策略、培训素材等。二是基于AI大模型的数据关联和推理能力，通过数据库表描述、指标说明等信息投喂，实现对话即分析的能力，打造更加智能、高效的数据分析解决方案。
（三）未来布局：价值输出，构建“AI+信用”生态
1.技术纵深：打造垂直领域大模型
依托通用大模型建设基础，以我司学贷险和贷款履约保证险产品经营多年的经验积累，构建信用保证险细分领域的专家模型，通过知识抽取、整理、标注，并通过预训练、微调及AI自我学习等方式，实现行业知识库的持续进化，打造服务于信用风险管理领域的垂类大模型，助力信用保证险业务专业化、特色化发展。
2.服务升维：从风险补偿到风险管理服务
依托AI强大的数据聚合分析能力及关联推理能力延伸信用服务价值链，实现从被动评估到主动预测。为个人/企业提供信用健康诊断服务，通过个人家庭收支情况、企业经营数据监测等策略提前预警潜在风险，提供融资增信、财务管理优化等增值服务。
3.生态协同：共建数字信用社会
围绕学生、个体工商户、小微企业等客群，与银行、高校、企业等主体，依托联邦机器学习技术确保隐私保护和数据安全，共建“信用数据共享联盟”，共同助力完善社会信用生态体系。
AI2.0时代，技术发展对各行业的影响将持续加剧，“经验驱动”向“数智驱动”转型将体现在各个方面。但同时也应该注意，AI并非万能，在拥抱效率革命的同时，需警惕将AI神化为“终极解决方案”。未来竞争的关键，不仅在于算法迭代的速度，更在于如何从人机协作中划定边界：让AI聚焦“如何做对事”，而人需思考“做哪些正确的事”。唯有如此，方能在技术狂飙中守住人性底线，实现可持续发展。