保险公司AI应用：自研与供应商分工协作指南

一、核心分工原则：技术能力与业务需求的匹配

保险行业AI应用涉及多环节技术栈，需根据保险公司自身技术储备与业务目标，明确与供应商的协作边界。核心原则是“技术能力互补、业务需求驱动”：保险公司应聚焦业务场景理解与数据主权，AI供应商则提供算法框架、算力资源及工程化能力。

1. 需求定义与场景设计：保险公司的主导权

保险公司需基于理赔反欺诈、智能核保、客户画像等业务场景，明确AI模型的功能需求（如准确率、响应时间）与非功能需求（如合规性、可解释性）。例如，在车险理赔反欺诈中，需定义模型需识别的欺诈类型（如虚假报案、夸大损失）、输入数据维度（如报案时间、维修记录）及输出结果格式（风险评分、证据链）。此环节保险公司需主导，因业务逻辑的深度理解直接影响模型价值。

2. 数据治理与标注：保险公司的核心资产

数据是AI模型的基础，保险公司需负责数据采集、清洗、标注及隐私保护。例如，健康险核保需整合体检报告、病史记录等结构化数据，以及医生手写笔记等非结构化数据。保险公司应建立数据治理体系，明确数据权限（如客户授权范围）、标注规范（如疾病编码标准）及脱敏规则（如匿名化处理）。供应商可提供数据标注工具或预标注模型，但数据主权需由保险公司掌控。

二、技术实现环节的分工协作

1. 模型开发与训练：供应商的技术输出

AI供应商的核心价值在于提供算法框架、预训练模型及算力资源。例如，供应商可提供基于Transformer的NLP模型，用于处理理赔文本中的关键信息提取；或提供计算机视觉模型，用于识别车损照片中的损伤部位。保险公司需提供标注数据及业务规则（如理赔标准），供应商则负责模型调优、超参数调整及训练效率优化。

架构设计示例：

# 供应商提供的模型训练框架（伪代码）
class InsuranceModelTrainer:
    def __init__(self, model_arch, pretrained_weights):
        self.model = load_pretrained_model(model_arch, pretrained_weights)
    def fine_tune(self, insurance_data, labels, epochs=10):
        # 保险公司提供的数据与标签
        for epoch in range(epochs):
            loss = self.model.train_step(insurance_data, labels)
            if loss < threshold:  # 保险公司定义的收敛阈值
                break
        return self.model

2. 部署与运维：供应商的工程化能力

模型部署需考虑高并发、低延迟及容错性。供应商可提供容器化部署方案（如Docker+Kubernetes）、模型服务框架（如TensorFlow Serving）及监控工具（如Prometheus）。保险公司则需定义部署环境（如私有云/公有云）、性能指标（如QPS、P99延迟）及灾备策略（如多区域部署）。

最佳实践：

灰度发布：先在部分业务线试点，逐步扩大覆盖范围。
A/B测试：对比自研模型与供应商模型的性能，选择最优方案。
持续优化：建立模型迭代机制，定期用新数据重新训练。

三、风险控制与合规协作

1. 算法可解释性与合规性

保险行业对模型可解释性要求高（如监管审计、客户投诉处理）。供应商需提供模型解释工具（如SHAP值、LIME），保险公司则需结合业务规则验证解释结果。例如，在健康险拒保场景中，需明确模型拒绝的依据（如某项体检指标超标）及对应的业务条款。

2. 隐私保护与数据安全

数据传输与存储需符合《个人信息保护法》等法规。供应商应提供加密传输（如TLS）、存储脱敏（如哈希处理）及访问控制（如RBAC权限模型）技术。保险公司需制定数据安全政策，明确供应商的数据使用范围（如仅限模型训练，不得用于其他业务）。

四、长期协作模式：从项目制到生态共建

1. 初期：项目制合作

以具体场景（如车险定损）为切入点，明确需求、交付物及验收标准。例如，供应商在3个月内交付定损模型，准确率需达到90%以上，保险公司按里程碑付款。

2. 中期：联合实验室模式

双方共建AI实验室，共享数据与算力资源，共同研发通用技术（如多模态理赔分析）。实验室可制定技术路线图，定期评估成果。

3. 长期：生态共建模式

保险公司可接入供应商的AI平台（如通用PaaS服务），获取持续的技术更新与行业最佳实践。同时，保险公司将业务场景反馈给供应商，推动平台功能迭代。

五、关键注意事项

技术债务管理：避免过度依赖供应商的封闭系统，需预留技术迁移接口（如模型格式标准化）。
成本优化：采用混合部署模式（如核心模型私有化部署，通用模型云服务调用），平衡性能与成本。
人才储备：保险公司需培养既懂保险业务又懂AI技术的复合型人才，减少对供应商的依赖。

通过明确分工、建立协作机制并注重风险控制，保险公司可高效应用AI技术，实现业务价值与技术能力的双重提升。