保險業(yè)與前沿科技深度融合，這個擁有數(shù)百年歷史的傳統(tǒng)行業(yè)正迎來一場深刻變革。2025年9月，在上海舉辦的華為全聯(lián)接大會（Huawei Connect 2025）上，華為與中國太平洋保險（集團）股份有限公司共同發(fā)布了“太平洋保險金融行業(yè)燈塔樣板點”。該樣板點建成國內保險業(yè)首個全棧自主創(chuàng)新的智能算力基礎設施，具備千億級參數(shù)大模型訓練與推理一體化能力，此舉標志著保險業(yè)數(shù)智化轉型邁入全新階段。

“太平洋保險金融行業(yè)燈塔”的落地帶來多重積極效應：一方面，為中國太保業(yè)務體系提供高性能算力支撐，顯著提升銷售、理賠等關鍵環(huán)節(jié)的運營效率與決策準確性；另一方面，通過大模型技術有效識別潛在風險、減少欺詐損失，助力保險公司優(yōu)化成本結構。

此次合作不僅是技術能力的升級，更是戰(zhàn)略路徑的實踐。中國太保持續(xù)推進科技自主創(chuàng)新，其旗下的太保科技成為首個入選國務院國資委“科改企業(yè)”的保險科技公司。太?？萍寂c華為的深度協(xié)同，成功驗證了“自主創(chuàng)新+場景應用”的可行模式，為國內金融保險行業(yè)的數(shù)智化轉型提供了先進理念與實踐范本。

AI重塑保險業(yè)價值鏈條

自成立以來，太?？萍际冀K秉持“科技成就業(yè)務”的戰(zhàn)略導向，在實現(xiàn)收入與利潤雙增長的同時，完成了從內部效能提升到外部生態(tài)拓展的跨越。目前，公司科技人才規(guī)模已突破1600人，其中技術人員占比達94%，為持續(xù)創(chuàng)新夯實了人才基礎。

中國太保的數(shù)智化轉型歷程可概括為“三級跳”：

第一階段聚焦“能用”：通過將核心系統(tǒng)遷移至全棧自主可控的鯤鵬云，僅用30天完成60余個應用的鯤鵬原生適配。在2024年“雙十一”業(yè)務高峰期間，系統(tǒng)峰值處理能力（TPS）提升10%，單張保單出單時間從800毫秒縮短至180毫秒。

第二階段追求“好用”：將自身科技能力賦能行業(yè)伙伴。其網絡安全保險、新客轉化閉環(huán)等SaaS服務已對接20余家中小險企，初步構建起協(xié)同發(fā)展的行業(yè)生態(tài)。

第三階段邁向“全面AI化”：2025年，中國太保在2025世界人工智能大會上明確了“ALL IN AI”的戰(zhàn)略方向，計劃到2027年逐步擴大數(shù)字勞動力與AI能力覆蓋范圍，全面提升勞動生產率。這一戰(zhàn)略的落地依托于太平洋保險智算中心。作為行業(yè)首個全棧自主創(chuàng)新的智算基礎設施，該中心具備千億級參數(shù)大模型的訓推一體能力，采用華為“算、網、存、云、管”協(xié)同的訓推一體化平臺架構，單日數(shù)據處理能力達20PB，為大模型訓練與推理任務提供高效支撐。

截至目前，中國太保已在銷售、理賠、管理等60多個核心業(yè)務場景部署AI應用，月調用量超500萬次，并以每兩個月翻番的速度增長，有力支撐集團“數(shù)智太保2.0”戰(zhàn)略的實施。

大模型技術深入業(yè)務場景創(chuàng)造價值

以健康險理賠為例，這一場景集中體現(xiàn)了AI技術在“降本、增效、提質”方面的價值。傳統(tǒng)理賠審核高度依賴人工經驗與肉眼判斷，存在效率瓶頸與人為誤差風險。通過引入大模型技術，中國太保實現(xiàn)了自動化審核理算，系統(tǒng)能夠智能識別、解析并校驗各類醫(yī)療憑證信息，處理實踐縮短至分鐘級，準確率提升至98%，達到超越初級審核人員、逼近資深專家的水平。

截至2025年6月，健康險理賠月審核案件量已突破10萬件，其中門急診案件達3萬件。理賠效率的提升不僅優(yōu)化了客戶體驗，也將員工從重復性勞動中解放出來，使其能專注于更復雜的案件分析、客戶服務與流程優(yōu)化，從而實現(xiàn)人效升級。此外，該模式為優(yōu)化保險公司成本結構、開發(fā)更具性價比的產品奠定基礎，并有效抑制保險欺詐風險。

健康險理賠場景的成功實踐，驗證了“數(shù)字勞動力”替代基礎人工崗位的可行性，為保險業(yè)端到端流程重塑提供了關鍵支撐。

聯(lián)合攻堅

打造金融保險行業(yè)“燈塔”樣板點

盡管保險行業(yè)普遍認同AI轉型的必要性，但金融業(yè)務對穩(wěn)定性、安全性與性能的極致要求，為技術落地帶來嚴峻挑戰(zhàn)。

為支撐中國太保的AI戰(zhàn)略，太保科技與華為組建了跨部門、跨領域的聯(lián)合團隊，圍繞技術水平與業(yè)務場景展開協(xié)同攻關：

在技術水平層面：雙方通過訓前全棧隱患排查與器件級異常預警，將平均無故障時長（MTBF）優(yōu)化至行業(yè)領先水平，保障長周期穩(wěn)定訓練；通過軟硬件協(xié)同與算子融合技術，將主流模型推理性能提升50%以上；借助“訓推共池”“自動伸縮”等創(chuàng)新機制，算力資源利用率提升25%，有效降低總擁有成本（TCO）；通過華為集群計算智能運維管理平臺（CCAE），實現(xiàn)故障的分鐘級定界與定位，確保金融級業(yè)務連續(xù)性。

在業(yè)務場景層面：雙方聚焦銷售、理賠與管理三大領域進行深度融合?；跁N騰算力底座，大模型訓練整網計算性能提升30%；在推理場景中，通過華為AI推理加速引擎（MindIE）實現(xiàn)多機并行推理，顯著提升高并發(fā)吞吐能力。

華為為中國太保的AI創(chuàng)新提供了高性能、高可靠、高效率的底層支撐。雙方合作逐步深化：從中國太保AI大模型一期項目落地，到2024年“計算生態(tài)聯(lián)合實驗室”揭牌，再到2025年“燈塔”樣板點的發(fā)布——一系列成果持續(xù)涌現(xiàn)。

此次技術突破的意義超越了單一項目的成功，為行業(yè)提供了從技術到方法論的全方位參考：

驗證了國產化技術棧的金融級能力：實現(xiàn)了從底層基礎設施到AI平臺及工具鏈的全鏈路覆蓋，打破了對國外技術體系的長期依賴。通過軟硬件協(xié)同優(yōu)化，其算力性能已逐步接近國外主流GPU水平，而在算力資源調度效率上更是達到甚至超越了國外同類方案。

體現(xiàn)了“業(yè)務價值導向”的轉型理念：雙方以實際場景為驅動，共同沉淀出一套從平臺工具鏈到應用開發(fā)的最佳實踐。例如，通過“訓推一體、朝推夕訓”等模式，顯著提升了算力資源的利用效率，成功支撐了超過60個業(yè)務場景。

探索了“生態(tài)共創(chuàng)”新范式：依托聯(lián)合實驗室，雙方共同進行技術攻關，并致力于輸出行業(yè)標準，為整個行業(yè)提供了可復制的轉型路徑和寶貴的人才儲備。

因此，這一“技術可控、價值可見、生態(tài)可續(xù)”的模式，為中國保險業(yè)乃至全球金融行業(yè)的智能化轉型提供了一個堅實的“中國方案”和“中國樣板”。

展望未來

面向未來，華為與中國太保將繼續(xù)深化“技術+場景”雙引擎驅動模式，聚焦銷售、理賠、管理三大領域，共同打造更多AI標桿應用。

在華為全聯(lián)接大會2025期間，華為發(fā)布金融智能體加速器FAB（FinAgent Booster），依托其軟硬件與系統(tǒng)工程的能力，結合生態(tài)、人才與場景等資源，華為計劃幫助更多金融行業(yè)客戶加速AI應用落地。過去四年，華為已幫助40多家國內伙伴進入20多個國家和地區(qū)的市場。其中，中國太保相關的健康險理賠等場景應用優(yōu)秀實踐，已成為照亮全球保險行業(yè)的AI應用范式。

華為數(shù)字金融軍團CEO曹沖表示：“未來，華為將通過全球銷售服務平臺，將中國太保的實踐經驗帶向海外。雙方的共同愿景，是將創(chuàng)新成果轉化為更便捷、更可靠、更有溫度的金融服務體驗，讓全球客戶共享AI帶來的價值。”

編輯|蒙錦濤