大模型赋能保险风险管理效能升级 今日热门

□薛刚

保险的核心价值在于精确识别、评价和控制风险，风险管理能力构成行业发展的核心竞争力。传统保险秉持大数法则，以数据和模型为基础开展风险管理，这与大模型运行的技术逻辑高度契合。两者的深度融合将为提升保险风险管理效能和创新服务模式提供新的驱动力。

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突出优势

大模型具备涌现性和泛化性两大关键特点，具体体现为卓越的语义理解、逻辑推理、知识整合和自我迭代等能力，这些特质与保险业的核心需求高度匹配，有望推动行业实现质的飞跃。

一是仿人理解风险因素。大模型通过自然语言处理等技术深度解析与保险风险相关的多维度信息，包括医疗报告、消费行为、环境数据等非结构化资料。这种仿人式理解能力可将复杂的风险因素转化为可供分析的结构化数据，为精准风险评估提供基础。

二是推理赋能风险评估。凭借超大参数规模和多层神经网络架构，大模型具备强大的抽象整合和推理能力，能够从海量数据中发掘复杂模式和深层规律，构建更全面、更精准的风险评估体系。这种能力使得大模型不仅能识别潜在风险因素，还能预测风险发生概率，实现风险等级的精准评判。

三是持续迭代风控能力。大模型具有强大的自我进化特征，能够根据外部风险特征的变化，通过持续迭代和反馈优化自身性能。这种动态调整机制使大模型能够更好地应对市场变化，实时更新风险评估结果，显著提升风险预判的前瞻性和准确性。

主要挑战

应用深度亟待拓展。目前，大模型在保险风险管理中的应用仍主要集中于承保、理赔等单点环节，尚未形成覆盖风险管理全链条的深度应用。行业对大模型的运用多停留在工具层面，未能充分发挥其重塑风险管理体系的潜力，应用场景的广度和深度都有待加强。

数据治理明显滞后。大模型的训练和优化需要大量高质量数据的持续驱动。当前保险业存在数据标准不统一、质量参差不齐、数据孤岛严重等问题，既限制了数据的多样性和覆盖面，又降低了数据的可比性和整合性。这直接影响大模型的训练精度和泛化能力，阻碍数据价值的充分释放。

产品创新仍需突破。现有保险产品难以充分满足企业和个人的差异化风险需求。虽然大模型促进了风险认知的深化，但风险管理服务仍主要停留在风险转移层面，在风险预测、咨询和控制等增值服务方面创新不足，未能充分发挥保险风险管理服务的潜在价值。

实现路径

首先，构建保险垂直大模型体系。针对保险行业高度专业化的特点，应加快研发保险垂直领域大模型，弥补通用大模型在专业领域的不足。建议从行业层面推动大模型技术落地，通过建立联合实验室等方式，建设符合保险业特点的专用模型。

其次，完善风险数据治理机制。为大模型提供充分的数据滋养，需要建立统一的金融数据开放标准和完善的数据流通机制。鼓励金融机构与科技公司合作构建多模态训练语料库，统一数据标准和架构。同时，从技术上突破数据安全和隐私保护瓶颈，探索更有效的数据融合与共享方案。

最后，创新风险管理服务模式。借助大模型精准识别风险的能力，保险公司可开展差异化定价和个性化产品开发。通过定制化保险产品精准匹配客户需求，或提供综合性的风险解决方案，构建“风险需求—服务创新—风险减量”的良性循环模式，推动风险管理从被动补偿向主动防控转变。

大模型实现了对风险的精确量化，必将深刻改变保险行业的商业模式。保险公司要摒弃简单将大模型叠加到原有流程的做法，以底层逻辑重塑风险管理模式，构建以数据驱动为核心的现代化技术架构，真正实现风险管理驱动保险创新和服务升级的运营范式。

（作者单位：湖北第二师范学院经济与管理学院）

关键词： 中国创投网 银行保险