一、保险公司应用人工智能的核心能力建设
1.1 业务场景定义与需求拆解
保险公司的核心竞争力在于对行业痛点的深度理解。例如，在车险理赔场景中，保险公司需明确”快速定损”的具体需求：需识别车辆损伤部位、判断维修方案、估算维修成本，并关联历史理赔数据评估欺诈风险。这一过程需要业务专家与数据科学家共同构建需求文档，将抽象的业务目标转化为可量化的技术指标（如定损准确率≥95%、处理时效≤10分钟）。
1.2 数据资产管理与治理
数据是AI模型的”燃料”，保险公司需建立完善的数据治理体系。以健康险为例，需整合电子病历、可穿戴设备数据、理赔记录等多源异构数据，构建统一的数据仓库。具体实施中，需解决数据标准化（如疾病编码统一）、隐私保护（如采用联邦学习技术）和数据质量监控（如设置数据完整性校验规则）等问题。某大型保险公司通过建立数据中台，将客户画像构建效率提升了60%。
1.3 业务规则引擎开发
保险业务包含大量需要人工干预的规则（如核保政策、费率调整）。保险公司应开发可配置的业务规则引擎，将固定规则（如年龄与保费的映射关系）与AI模型输出（如风险评分）结合。例如，在寿险核保中，系统可自动处理符合标准条件的保单，将复杂案例转交人工审核，实现效率与准确性的平衡。
二、AI供应商的技术能力供给
2.1 算法模型开发与优化
AI供应商的核心价值在于提供先进的算法框架和模型优化能力。以图像识别为例，供应商需针对保险场景定制模型：在财产险定损中，需训练能够识别200+种车辆零部件损伤的深度学习模型，并通过迁移学习适配不同车型。技术实现上，可采用ResNet50作为基础网络，结合注意力机制提升小损伤识别准确率。
2.2 计算基础设施搭建
大规模AI训练需要强大的算力支持。供应商应提供弹性计算资源，例如基于Kubernetes的容器化平台，支持分布式训练。以自然语言处理（NLP）模型为例，训练一个百亿参数的保险领域预训练模型，需要配置8卡A100 GPU集群，通过数据并行和模型并行技术将训练时间从数周缩短至数天。
2.3 模型部署与监控
供应商需提供完整的模型生命周期管理工具链。在生产环境中，模型需通过Docker容器化部署，结合Prometheus和Grafana构建监控系统，实时跟踪模型性能指标（如AUC、F1分数）。当模型性能下降超过阈值（如5%）时，系统应自动触发重新训练流程。
三、分工协作的关键实践
3.1 联合研发机制
建立跨团队的联合工作组，采用敏捷开发模式。例如，在开发智能客服系统时，保险公司提供话术库和业务流程，供应商负责NLP模型训练。每周进行迭代评审，通过A/B测试验证新版本效果。某公司通过此模式将客服响应时间从3分钟缩短至45秒。
3.2 技术适配层开发
为解决系统兼容性问题，双方应共同开发技术适配层。在理赔系统对接中，保险公司提供RESTful API接口规范，供应商开发中间件实现模型输出与业务系统的数据格式转换。采用Apache Kafka构建消息队列，确保高并发场景下的数据可靠性。
3.3 长期演进规划
制定3-5年的技术路线图，明确各阶段目标。初期可聚焦单一场景（如自动核保），中期扩展至全业务流程（如从营销到理赔的端到端智能化），长期探索创新应用（如基于元宇宙的虚拟核保）。某国际保险集团通过此规划，三年内将AI应用覆盖率从15%提升至70%。
四、风险控制与持续优化
4.1 模型可解释性建设
针对保险监管要求，需建立模型解释机制。采用SHAP值分析技术，对核保模型的决策因素进行可视化展示。例如，向监管机构提交报告时，需明确说明”年龄因素对保费的影响权重为32%，职业风险占比28%”。
4.2 应急预案制定
建立模型故障的快速响应机制。当AI定损系统出现异常时，系统应自动切换至备用规则引擎，同时触发人工复核流程。定期进行灾备演练，确保在极端情况下（如模型服务中断）业务连续性不受影响。
4.3 持续学习体系
构建模型迭代闭环，通过在线学习技术实现模型自动更新。在车险定价场景中，系统可实时收集新的理赔数据，每周更新一次风险评估模型。采用Canary发布策略，逐步将新模型推向生产环境，降低更新风险。
五、实施建议
- 建立双周例会制度：保险公司技术团队与供应商研发团队定期同步进展，使用Jira等工具进行任务跟踪。
- 开展联合培训：每季度组织技术交流会，保险公司分享业务知识，供应商传授AI技术最新进展。
- 制定SLA协议：明确模型响应时间（如<500ms）、准确率（如≥90%）等关键指标，建立奖惩机制。
- 预留技术缓冲期：在项目计划中预留20%的时间用于需求变更和技术调试，避免过度承诺。
通过明确的分工与紧密的协作，保险公司能够充分发挥AI技术的价值，同时保持业务灵活性和风险可控性。这种合作模式不仅提升了运营效率，更为保险行业的数字化转型提供了可复制的实践路径。