网络配资小模型是未来保险行业AI应用的主要支撑技术—— 中科软2025年保险科技创新论坛核心观点

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　　2025 年 7 月，由中科软（603927）主办的 “保险科技创新论坛 2025” 盛大开幕。本次论坛聚焦行业热议的人工智能技术，吸引了中科软众多保险行业客户机构及多家生态合作厂商参会。论坛分为寿险和财险两大专场，跨期两周，包含了合作伙伴与客户的演讲、联合解决方案发布仪式及圆桌对话等多项议程。会上，中科软的寿险与财险团队的领导也分别就人工智能技术对保险业务的应用价值及未来展望分享了观点。各参会伙伴之间深入交流，共同探讨进一步推进人工智能在保险领域的应用落地之策。

　　在本次论坛中，中科软董事长左春发表了题为《小模型是未来保险行业 AI 应用的主要支撑技术》的主旨演讲。在演讲中，左春系统性地阐述，在人工智能浪潮下，保险行业无需追逐算力庞大、成本高昂的大模型，而应将重点放在研发与应用 “低成本、高精度、强安全” 的垂直领域小模型上。他强调，小模型将与保险公司现有的核心业务系统深度融合、持续迭代，借助 “搜索、摘要、对比、生成” 等核心能力赋能业务流程，最终实现穿透式管理与差异化服务，甚至能进一步形成对关联产业 “降维打击” 的赋能优势。这不仅是一场技术变革，更是一次深刻的管理升级，关乎整个行业生态的协作与共同成长。

　　一、时代命题：保险行业亟需小模型辅助实现持续迭代升级的管理变革

　　人工智能的发展正从通用大模型转向更具针对性的垂直领域小模型。而在众多行业中，保险业因其独特的属性，亟需采用小模型技术来实现深层的管理变革。

　　保险业是一个知识密集型，或者更直接地说是“条款密集型”的行业。其经营管理以内容分类复杂、非结构化数据形式多样、精算计算工作量大、监管条文错综复杂的文案型合同为核心，并需与结构化数据管理深度结合。无论是产品设计、风险管控，还是营销渠道与客户服务，无一不涉及对海量专业条款、监管文件和多模态数据的处理。这些内容的处理，传统上耗费巨大的人力，且因版本更迭频繁，在内外部审计和监管环节需要进行大量的对比与审查工作。因此，行业内部一直存在利用技术手段来处理和简化这些复杂文本的强烈需求。而小模型正是为处理知识密集型行业的难题而生的专业工具，这正是保险行业对人工智能技术，特别是小模型抱有高度关注的根本原因。

　　人工智能应用是一场深刻的管理变革，其过程是持续迭代、螺旋升级的。任何“一步到位”的想法，在实践中都被证明是欠缺的。在保险行业，AI系统并非要取代现有的核心业务系统，而是作为新的“文案系统”或能力模块，融入并扩展现有的核心业务系统群，构成“广义行业应用软件系统群”，并将随着管理重点持续演进、螺旋升级。

　　具体而言，在原有保险核心业务系统对结构化数据处理能力的基础上，小模型带来的持续演化创新可集中体现在表单管理系统的深度优化层面。未来的系统需要对合同文档、监督条款、除外责任等复合型文档进行高效管理。这催生了两个层面的技术创新：上层，是对传统文案管理系统增加新功能；底层，则是基础平台的巨大变化。

　　二、范式分野：大模型之困与小模型之道

　　虽然大模型展示了通用人工智能的强大能力，但在企业级应用，特别是高度规范的保险行业，其固有的行业特性催生了向小模型的技术范式转移。

　　（一）大模型在B端AI应用的局限

　　大模型的出现虽然为新一代AI的核心能力奠定了基础，但同时也伴随着两大核心挑战：

　　高昂的成本：大模型依赖集中的庞大算力，其硬件投入（如英伟达GPU）动辄上亿，对于绝大多数企业而言易构成沉重的成本负担。

　　严重的安全隐患：大模型通常在远端运行，其安全边界难以清晰界定。企业员工在使用过程中，可能会无意间将内部的敏感业务数据和核心知识资产泄露出去。因此，企业对直接访问远端大模型服务必须施加严格的访问约束和管理制度。

　　上述成本和安全困境使得大模型在企业级的直接应用受到极大限制。正如SaaS（软件即服务）模式在国内面临的挑战一样，其在数据安全、深度集成、系统升级等方面的不足，同样会出现在大模型应用中，亟需通过本地化部署来改善。

　　（二）小模型的“低成本、高精度、强安全”核心优势

　　小模型的出现，正是为了解决大模型的上述痛点。它并非简单地将大模型微缩，而是一种不同的应用范式，其核心优势可归纳为低成本、高精度、强安全：

　　低成本：小模型追求轻量化的基座和运行环境。它不追求成为一部无所不包的“百科全书”，而是致力于成为一本本高效实用的“管理手册”。这意味着在训练模型时，可以将百科全书式的通用知识进行提炼，保留精髓，再与具体业务场景的管理手册相结合，从而大幅降低算力和训练成本。这种成本优势不仅反映在模型基座的构建上，更体现在后续的运行和维护中。这是一种小规模、持续性的投入模式，而非一步到位的巨额投资，更符合企业管理的实际情况。

　　高精度：高精度是小模型在垂直领域应用的核心价值所在。相较于大模型容易产生“幻觉”的泛化回答，小模型更强调对领域标准知识的精准掌握。在保险业务管理中有很多强监管、高合规的标准，即“标准答案”，不容许模型出现“幻觉”或错误。小模型通过构建针对性的知识体系，引入特定领域的词根表、知识库和带有高权重指标集的数据进行训练，确保对专业内容的精准理解和表达。这种对“正确答案”的聚焦，是小模型能够成为可靠智能辅助工具的基础。

　　强安全：强安全的优势切中了保险客户的核心关切点。由于小模型可以进行本地化或在安全的私有云环境中“类本地”部署，企业的所有数据和知识资产都保留在内部，受到类似核心业务系统级别的强大保护，根本上解决了远端大模型潜在的数据泄露风险。保险公司的知识是其核心资产，开发商如中科软也遵循着绝不碰客户数据的监管红线。在“再怎么强调安全也不为过”的金融行业，小模型提供的可控、可信赖的安全环境是其得以应用的基础。

　　（三）功能再现：在小模型基座上再现和丰富大模型的核心功能

　　客户的核心需求是在小模型的基座上，再现并丰富大模型已经拥有的核心能力，并与管理流程自动化相结合，以大幅提升人工处理的效率和质量。新一代人工智能技术相较于传统搜索引擎的优势，可提炼为四个关键功能，这四个功能同样需要在小模型中被复现，它们将构成未来保险AI应用领域端的重要功能。

　　搜索:这是所有信息检索技术的基础。但AI时代的搜索，不再是简单的关键词匹配，而是基于语义理解的深度搜索，能够更准确地帮助用户在海量资料中快速定位所需内容，其相似性计算的量级远超传统搜索。

　　摘要:这是AI带来的巨大变革之一。传统搜索只能帮用户找到原文，而新一代的AI技术则能进一步读懂原文并生成内容摘要，自动提炼文本核心内容，极大地提升了信息获取的效率。

　　对比:在获取了摘要信息后，更深层次的需求是在不同信息源之间进行比较，分析多个文本摘要间的共性与差异，对于实现“定性量处”等管理目标至关重要。在保险业务领域，此项功能在理赔案例分析、监管合规性审查等场景中有高频应用，例如总公司在评估分公司的理赔工作质量时，需将所有理赔案例和管理规定都输入系统，通过AI自动进行摘要和对比，则可以快速筛选出优秀案例或不合规操作。

　　生成:这是AI能力的进一步延伸，可辅助生成结论性报告等新的文本内容。“对比”和“生成”功能相结合，能有效解决大量文案工作。

　　上述新功能将深度赋能保险行业已有的软件系统，除了核心业务系统外，还将赋能更多管理类子系统，例如影像管理系统过去主要承担着存储、传输、读写管理等流程化功能，随着小模型对多模态数据处理能力的提升，这类子系统将从外围走向更加核心的位置，其功能将从简单的存储管理，扩展到增加标注（含OCR）、交互展现，并最终集成“搜索、摘要、对比、生成”等高级分析功能，与核心业务系统深度融合。

　　三、落地路径：工程化与生态协同的实践方法论

　　小模型的成功落地并非一蹴而就，它是一项长期的、复杂的软件工程，需要务实的态度、清晰的路径和生态各方的通力合作。

　　（一）生态重构：ISV与众多生态伙伴的“长链条”协作

　　人工智能时代的到来，也深刻地改变了软件产业的分工与合作模式。

　　过去，软件分层分类清晰，基础软件和基础模型是支撑行业应用软件的独立主体，尽量回避领域知识，不同层级之间的融合协作相对较少。如今到了小模型阶段，工程化的分工与协作变得至关重要。新的分工趋势是：大厂集中于通用模型基座的供给，而以中科软为代表的头部ISV，则侧重于面向垂直领域的小模型的预训练（与通用模型厂商合作蒸馏模型基座）、后训练和应用集成，在各个环节补充领域知识和现场技术迁移的短板。

　　小模型的应用是“长链条”合作的场景，考验着生态伙伴间的合作精神，涉及多项关键要点：

　　拥抱开源：开源软件的工具和平台是小模型研发的重要支撑环境。开源软件数量繁多，即便保险公司拥有上百人的技术团队，也难以全面研究，对于任何单一企业都构成了巨大的技术挑战。因此，ISV的价值在于能够快速学习网络配资并与保险公司的技术团队密切合作，能够熟练运用不断迭代的、从流程框架到实用工具库的流行开源软件系列，熟悉硬件和软件的配置环境，以及流行开源软件的外部调用方式和函数库特性。中科软作为头部ISV，不仅通过自身快速学习，深入了解封装之下的各种工具与平台，还会组织比赛并邀请客户参与评审交流，进一步提升技术能力。

　　广泛合作：小模型的应用是一个“长链条”的合作场景，考验着所有参与者彼此合作的精神和态度。实现小模型的落地需要硬件厂商、云平台、模型基座提供方、ISV以及下游的客户的紧密合作，共同服务好最终用户。其中ISV的角色是细分领域的应用软件集成者，负责将底层技术与上层应用无缝衔接。

　　POC（概念验证）先行：在长链条的合作模式下，大量的尝试性工作和原型验证（POC）变得必不可少。ISV需要有能力先为客户搭建好原型系统，待验证成功后再由客户下单，从而避免客户在前期进行不必要的设备投资。中科软未来也将与客户建立联合实验室，共同探索前瞻性工作。

　　（二）工程化要点：要求全面完整的软件系统工程

　　将小模型从概念应用到生产环境，在具体实施过程中需要系统化的工程方法。从核心能力来看，涉及多个方面的要求：

　　数据准备与标注：无论是大模型还是小模型，高质量的数据“喂养”都是基础。小模型的优势在于可以就地组织数据，将企业长期积累的知识与行业成果相结合。这项工作需要大量领域知识作为支撑，且要求持续投入，因为客户最终需要的是有价值的内容成果物，而非仅仅是工具和平台。

　　工程化规范：为了保证模型的可操作性和完整性，需要建立一系列工程化规范，包括垂直领域知识加持下的数据约束与格式、微调描述框架、提示词规范等。

　　封装与二次开发：对技术用户而言，AI技术应该是被良好“封装”、便于使用的，而新一代基座软件接口多、参数杂，看似灵活，实则在实施交付过程中只是半成品。ISV必须凭借对工具和平台的熟稔，把高自由度接口重新“封装”。同时，ISV还需要特别强调平台产品的客户端技术迁移、组件组装和针对性的二次开发能力。

　　从完整的AI垂直应用涉及到的自下而上多个层级出发，具体的工程化实施要点可分划为以下内容：

　　数据层：规范数据约束与格式，处理多结构语料（如保险条款切分、多模态信息提取），强化基于领域知识的数据清洗与标注，加强半结构化数据集建设；

　　模型层：建立微调描述框架与提示词规范，实现垂直模型的精准微调与推理部署；

　　应用层：支持客户端技术迁移、组件组装及二次开发，在“多自由度”工具选择中形成收敛性落地框架，保证高质量的应用效果。

　　四、应用价值：穿透式管理与降维打击

　　小模型技术正通过实现“穿透式管理”为保险业核心业务痛点提供解决方案，同时还将为行业带来赋能关联产业的“降维打击”，进一步挖掘更深层的价值潜力。

　　“穿透式管理”的精髓在于实现“闭环”，即打通从结构化数据到非结构化数据的全链条，确保管理意图能够无损地传导至执行末端并得到有效验证。

　　“报行合一”是穿透式管理的典型案例。这不仅是监管机构对保险公司的要求，即备案的产品费率、费用规则等必须与市场实际执行完全统一，同时也是保险公司总公司对庞大分支机构进行有效管理的核心诉求。费用的透明化管理是其中的关键。通过小模型技术，系统能够将核心系统中的费用计划（结构化数据）与原始单据、发票签字等（非结构化数据）进行自动化的关联、检索和查验，从而清晰地展现费用计划的完成率，并追溯每一个环节的负责人和确认凭证。

　　类似的应用还包括：

　　双录质检：当出现客户投诉时，传统的人工检查海量录音录像的方式效率低下。而新一代AI技术能够实现快速、自动化的检索查验，极大提升质检效率和覆盖面。

　　激励与成本管理：结合I17管理会计准则和积分管理系统，小模型可以更精确地计量激励费用，进一步完善对销售渠道的管理。例如通过更精准的追溯管理，优化激励费用的发放机制，将过去可能隐性的负债（如对营销员的未来承诺）显性化，从而利用技术手段加强对基层业务压力的疏导和管控，增强公司的风险控制能力。

　　人员培训：针对保险基层人员流动性大的痛点，AI可以作为强大的知识支持工具，为新员工提供即时、准确的培训和业务指导，确保长期险种的服务不会因人员变动而出现断层，使保险公司对客户的服务标准和质量保持一致性和连续性。

　　在赋能保险业务自身的穿透式管理的价值之外，还可展望具备更大延展性的应用价值——赋能关联产业的“降维打击”潜力。保险行业天然跨场景、跨行业，其核心业务系统中的“事实记录层”已经形成了相对完整、实时、颗粒化的风险数据库；而与保险业务相关联的其他行业（汽车、医疗、养老、农业等）的数字化转型进程普遍滞后于保险业，因此保险机构软件中“事实记录层”的数据恰好是对这些关联行业极具价值而又较为缺乏的“约束层”管理规则。随着保险机构不断提升经营管理质量，保险核心系统也随着管理重点螺旋升级，从而形成一套可复用的知识与技术范式。当保险领域率先完成AI化改造、做好自身的知识管理后，这套成熟的范式可整体平移：把保险公司自身记录层的数据与算法封装成相关联行业的约束层能力，反向输出给信息化投入更低的相关联行业，实现降维打击——保险公司及以其技术伙伴以代建系统、输出工具等方式，把在风险管理、精算、理赔等保险业务环节中积累的能力嵌入客户产业链。对保险机构而言既能拓展保险客群，也能更好地提升在对应场景的产品创新与风险控制能力，完成从技术应用到行业赋能的闭环。

　　五、未来之路：持续迭代与共同成长

　　人工智能正以前所未有的深度和广度融入各行各业，保险业的变革已经拉开序幕。AI应用伴随着持续演化的管理升级，以实现整体管理一致性与效率的提升，其推进过程是持续的、螺旋式的，在局部层面甚至是频繁迭代的。小模型的应用，正是真正实现保险行业数智化管理范式的关键。当基础的凭证管理、闭环追溯都通过技术手段得以实现后，保险公司才能真正地走向数智化管理。

　　技术永远是服务于业务价值的工具，必须深刻理解客户的业务痛点和真实需求，才能真正用AI创造价值。引用YC（YCombinator）对AI的理解：“首先要理解业务环节和市场竞争，再谈AI辅助”。在激烈的市场竞争中，单纯依靠压缩销售费用进行价格战是不可持续的。未来保险公司的核心竞争力在于提供差异化的产品与服务。借助小模型等AI工具，保险公司可以根据自身业务特点和客群需求，深度定制差异化的管理模式、服务流程和产品形态，最终为客户创造更大的价值，摆脱低层次竞争。

　　小模型以其低成本、高精度、强安全的特性，为这场变革提供了切实可行的技术路径。它需要企业、ISV、平台厂商等生态各方，秉持开放合作的精神，共同探索与实践。它更需要行业内的每一位从业者，从工程师到管理者，都主动升级认知，快速学习，拥抱变化。这不仅是对技术的深刻洞察，更是对行业未来发展方向的战略引领。

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