腾讯云保险核心系统转型白皮书

2018-2025 腾讯云版权所有本文档著作权归腾讯云单独所有，未经腾讯云事先书面许可，任何主体不得以任何形式复制、修改、抄袭、传播全部或部分文本。版权声明服务声明2025年6月本文档中的信息，腾讯云不作明示、默示的保证。本文档基于现状便携，在本文档中的信息和意见，均可能会改变，恕不另行通知。本文件未授予您任何腾讯产品的任何知识产权的法律权利。商标声明及其他腾讯云服务相关的商标均为腾讯云计算（北京）有限责任公司及其关联公司所有。本文档涉及的第三方主体的商标，依法由权利人所有。 ——以科技重构保险价值，迈向全场景智能生态时代2025年，全球保险行业正站在一个前所未有的历史节点。数字化浪潮席卷之下，保险业从“风险补偿者”向“全生命周期服务者”转型的步伐不断加速，而技术已成为这场变革的核心驱动力。我有幸亲历了中国保险业从信息化到智能化、从单点突破到生态协同的跨越式发展。在此，我和团队希望通过这份白皮书，与行业同仁分享我们对保险科技未来趋势的洞察，以及腾讯云在助力行业数字化转型中的实践经验与战略思考。保险行业的挑战与机遇：从“效率优先”到“价值重构”。过去十年，保险行业经历了从“规模驱动”到“客户导向”的深刻转变。后疫情时代，客户需求的线上化、场景化、个性化趋势愈发显著，传统核心系统在灵活性、响应速度、数据治理等方面的短板日益凸显。与此同时，监管对数据安全、系统自主可控的要求不断提升，行业亟需通过技术底座的重构实现“提质、降本、增效”的均衡发展。在这一背景下，云原生、AI与大数据三大技术支柱的深度融合，正在重塑保险价值链的每一个环节。这不仅是技术架构的升级，更是业务模式的重构——从“被动响应”到“主动创新”，从“流程固化”到“敏捷迭代”。技术驱动下的保险科技未来三大核心趋势：云原生、AI与数据智能。云原生技术通过微服务、容器化与DevOps的深度整合，为保险核心系统提供了“模块化拆解”与“敏捷组装”的能力。未来，云原生将进一步推动保险系统从“封闭式烟囱”向“开放式生态”演进，通过混合云架构实现公有云的弹性与私有云的安全平衡，满足多元化场景需求。AI技术的应用已从单点工具（如智能客服、核保）向全流程渗透。而大模型（如DeepSeek）的兴起，正在推动保险服务从“标准化应答”迈向“个性化交互”。未来，基于AI智能体的用户界面将成为主流，通过深度理解客户需求，动态生成保险方案，甚至预测潜在风险，实现从“事后补偿”到“事前防御”的跨越。“数据即资产”已成为行业共识，数据也是作为AI战略的必要条件，但数据的价值挖掘仍面临技术与场景的双重挑战。未来，数据智能将不再局限于企业内部，而是通过跨机构、跨行业的生态连接，构建覆盖健康管理、财富规划等场景的“保险+”服务网络，真正实现“以客户为中心”的愿景。展望：迈向全场景智能保险生态未来五年，保险行业将进入“生态竞争”阶段。技术不仅是工具，更是连接客户、合作伙伴与社会的纽带。我们相信，唯有以开放的心态拥抱技术，以敬畏之心守护风险底线，保险行业才能真正实现“科技向善”的使命，为社会创造长期价值。期待与行业同仁共启新章，携手迈向智能保险的新纪元。序言 胡利明 腾讯云副总裁2025年6月 深圳 保险行业趋势及核心系统现状1.1 行业发展趋势分析/021.2 保险核心系统现状/041.3 总结/05保险核心转型目标与设计原则2.1 新一代保险核心转型目标/072.2 新一代保险核心设计原则/08新一代保险核心系统设计3.1 新一代核心系统蓝图设计/103.2 AI驱动，保险业务流程革新/133.3 创新驱动，超越传统产品形态，创造独特价值3.4 数据驱动，细化公司经营，深化客户关系/213.3 总结/22 /20 新一代保险核心技术架构展望未来4.1 新一代保险核心整体技术架构蓝图/244.2 新一代保险核心系统关键技术方案/254.3 总结/43保险核心转型案例5.1 某头部寿险“新核心”云原生技术转型5.2 某海外保险集团利用生成式AI提升业务效率5.3 某头部寿险大数据平台架构转型/495.4 某财险公司云原生核心系统/51 /45 /47 保险行业趋势与核心系统现状 行业发展趋势分析1.1在数字化浪潮与全球经济格局重塑的双重驱动下，保险业正面临前所未有的变革。本节将从业务趋势与技术趋势两个角度分别探讨未来保险业的发展走向与变化。1.1.1 保险业发展趋势客户体验全面升级保险行业已从单纯的产品竞争转向服务与体验的较量，在信息透明化、选择多样化的今天，客户拥有前所未有的选择主动权。以客户为中心进行体验升级，绝不仅仅是锦上添花，而已成为保险机构构建核心竞争力的关键路径。当前，保险公司正在通过技术赋能与流程重构，升级客户体验，通过线上化服务（7×24 小时承保、电子回单）降低人工成本，以提升体验满意度。未来展望：无界、实时、一致的客户体验将成为保险业核心的竞争壁垒，从而驱动用户留存与品牌价值的提升。运营效率不断提升过去繁琐的业务环节正在被系统性梳理和简化，打通销售、核保、客服、理赔环节间的壁垒，能够为整体的业务运营效率和质量都有明显的提升，这也是支撑客户体验升级的关键。利用 AI 与大数据等相关技术，正在重塑保险核心流程，在承保、理赔等关键环节实现精准决策与效率质变。从而，将基础性、重复性工作集中化、自动化处理，显著降低了人工成本，并释放出的人力和资源投入到更复杂、高价值的服务中，如疑难案件的理赔、个人化的产品咨询和高净值客户的服务。未来展望：运营智能化将从单点突破向全链路渗透，成为降本增效和风险管控的核心引擎。产品创新差异化竞争面对市场竞争加剧、客户需求多元化以及技术变革加速，保险业正加速产品创新步伐，其业务模式正在发生根本性转变，从传统的“风险兜底”向“主动风险管理 + 场景化服务”的生态化方向发展演进。这需要将风险保障延伸至客户亟需的日常服务与痛点解决，在风险发生前提供防控支持，也能显著降低客户实际损失概率。并且，在产品创新上，如何根据健康状态、保障偏好来灵活设计和选择组合模块，不仅能大幅提升客户获得感和忠诚度，更能成为公司突破同质化竞争、实现持续增长的核心因素。未来展望：随着老龄化、碳中和等社会议题深化，保险产品将进一步向“服务化、智能化、可持续化”延伸。产品创新和差异化竞争是保险公司生存和发展的关键。 - 02 AI大模型大模型技术的快速发展（从大语言模型到 RAG，再到智能体），推动 AI 能力持续跃升，为保险行业多场景智能化落地提供了全新动能。架构创新驱动效率革命：以 MoE 架构为代表的模型设计，通过动态路由机制将万亿参数模型的训练成本压缩至传统方法的 1/3。此外，以 DeepSeek-R1 为代表的开源模型打破算力垄断，推动行业技术普惠化，为中小险企低成本部署大模型提供可能；多模态融合重构交互范式：图文、音视频等多模态混合模型加速落地，实现跨模态推理与场景化生成，推动保险服务从“单向信息传递”向“沉浸式交互”升级；RAG 技术突破知识边界：基于检索增强生成机制，大模型可实时接入保险条款库、医学数据库等动态知识源，在核保风控、理赔等场景实现精准决策；Agent 智能体与工作流重塑业务流程：通过 Agent 智能体与工作流重构等业务流程，基于 MCP 协议实现工具高效协同，使 AI 智能体自主调用接口、OCR 等组件，可实现复杂任务闭环。总之，大模型技术正在重构保险业底层逻辑，推动行业从“规则驱动”迈向“智能原生”的方向，为产品创新、服务提效与风险管控开辟全新路径。大数据与AI当前，保险行业的大数据技术应用已从基础建设向价值挖掘深化和发展，多数保险企业通过搭建数据平台、数据仓库等基础设施，初步实现了风险模型构建、经营策略优化、客户画像分析及精准营销、自动化监管报送等场景的数字化升级，而 AI 时代下大数据与 AI 的协同进化将为保险核心业务开辟新战场。数据的存储模式将从静态仓库向动态的智能底座演进，需要应对海量多模态、实时生成的数据洪流的冲击；数据处理的范式将从传统的统计分析向认知智能演进，以 agentic AI 将会在运营、分析、决策智能等更多场景快速实现技术落地；大数据与 AI 的技术呈现双向赋能，从数据治理、开发再到数据的合规安全，也将从单一工具跨越到融合创新的统一管理平台中。未来基于海量客户行为数据训练个性化推荐模型，或通过 AI 实时解析非结构化数据（如语音、影像）辅助核保决策，实现“数据洞察 -智能决策 - 业务闭环”的智能驱动，会不断推动保险服务向实时化、主动化跃迁。AI时代下的云原生在 AI 技术驱动产业变革的浪潮下，大模型训练、实时推理、边缘智能等场景的爆发式增长，企业对算力供给的敏捷性、资源利用率和成本控制能力提出了更高要求。云原生技术正经历着从支撑传统 IT 系统到重构智算基础设施的战略升级，主要体现在以下几方面：计算革新：提供训练、推理多元算力，包括单机单卡、单机多卡、多机多卡等高性能计算集群，并可通过 GPU 虚拟化技术为智算集群进行精准划分和调度；存储升级：通过并行读写、条带化数据、Cache 一致性控制等技术实现海量混合文件高性能读写，千万级 IOPS，为 AI 业务全流程提供高性能存储底座；网络重构：通过 RDMA 与智能网卡加速节点间通信，实现微秒级延迟，以保障更大规模的集群训练的稳定性；智算容器：容器层支持异构 GPU 芯片，具备 GPU 和网络的拓扑感知能力，实现 AI 任务秒级启动、资源动态供给与强隔离性；训推加速：云原生 MLOps 工具链与 AI 框架深度集成，统一管理训练推理流水线，支持模型动态扩缩容与跨平台部署。在保险领域，通过 AI 原生智算架构的五大核心组件协同进化，构建起高效、弹性、低成本的智能服务化体系，为 AI 技术在保险行业的广泛落地提供核心支撑，加速保险企业 AI 数字化转型进程。1.1.2 技术发展趋势03 - 在行业发展趋势及技术发展趋势推动下，保险业数字化转型持续深化，正经历从线上化运营向全链路数智化的进阶演变。这一进程不仅覆盖客户洞察、线上服务、智能风控等前端环节，更开始向数字化转型中最具挑战性的领域——核心系统建设延伸拓展。基于此，我们深入调研保险行业核心系统现状，了解到部分保险公司已经完成或正在进行核心系统分布式/云原生化，但是仍有不少保险公司还是沿用传统的单体架构。随着AI平权时代的到来，所有保险公司都面临着新一轮核心系统智能化转型升级的问题。为此，我们总结了当前保险公司核心系统面临的痛点。1.2.1 业务痛点保险核心系统现状1.2承保、理赔等服务的在线服务能力及响应时效性差，无法满足客户“一键式”全流程线上服务；缺乏个性化服务能力，难以满足数字化原生用户需求；对特殊群体（例如老年人、残障人士等）的使用体验考虑不足。用户体验有待改善核保、理赔等多个环节人工参与多，自动化不足，耗时长，成本高。例如核保需要人工审核医疗报告，车险理赔需要现场查勘等。运营效率低1.2.2 技术痛点当前仍采用单体架构的保险核心系统，技术栈相对滞后，但其承载的业务逻辑却极为复杂。随着时间推移，系统易膨胀、复杂度攀升，导致后续研发效率低下、维护困难。同时，系统扩容收益差，整体并发能力与性能容量形成发展瓶颈。单体架构局限多算力成本高及投入产出失衡导致大部分保司的 AI 建设还在摸索阶段，数据安全隐私保护及大模型幻觉也导致模型训练和应用投产困难重重。AI能力建设差 传统核心系统的各个功能深度耦合，无法独立演进与自治，难以支持业务快速创新；另外，传统核心的产品配置化程度较弱，不能快速地定制线上丰富的产品类型，难以满足客户对保险产品的个性化需求。产品创新周期长保险行业面临诸多风险，如市场风险、信用风险等。近年来随着经济发展与欺诈手段升级，在核保、理赔等环节的新型欺诈涌现，核心系统对于风险的识别准确率及风险处置的时效性上都存在不足。风控能力不足随着保险业务量的高速增长，数据管理与分析成为一大挑战。如何打通数据孤岛，高效利用大数据和AI技术，挖掘数据价值，成为保险公司亟待解决的问题。数据平台能力弱当前国家和金融行业正在