信美相互人寿杨帆：成立7年仅290员工、技术岗占比1/3，一家中小险企的数智化降本增效实践

编者按

12月21日，在深圳市地方金融监管管理局指导下，由『慧保天下』主办的“2023 数智保险专题研讨会”在深圳星河丽思卡尔顿酒店举行，作为2023年深圳国际金融科技节的一个环节，来自全国各地的100多名保险公司、保险专业中介、科技公司、咨询公司中高层人士等参与了此次活动，共议数智保险发展新浪潮。信美相互人寿董事长杨帆出席活动并发表独立演讲。

杨帆 信美相互人寿董事长

杨帆结合信美相互人寿发展实践，详解公司是如何通过充分运用数智化技术，破解保险公司传统的金字塔式扩张及其效率效能问题，实现真正的“降本增效”。

杨帆表示，保险业最基础的理论是大数法则，即数据计算，而AI的三要素正是数据、算法与算力。AI技术大发展，会助力保险公司回归到“数据+算法”的商业模式。AI可以助力企业规模、管理化繁为简，回归本质的商业模式，再通过数字化技术及高质量精简人力，整体提升经营效率与价值。

以下即为杨帆演讲全文：

早在2015年，信美相互人寿在递交《信美相互人寿筹建报告》的时候就写过这么一段话：“公司拟在初创阶段集中力量和资源对IT做长期的系统性规划，做开放性、模块式开发，创新搭建IT系统架构，核心业务系统由公司自主开发”。

为什么当时就这么笃定做定位？因为我在保险行业已经30多年，确实感受到很多IT系统给公司创新造成很多困扰，所以创立信美相互人寿时我们就决定，核心系统采用自主研发模式，以实现核心技术能力自主掌控。

大数据技术及应用是未来保险公司是否拥有核心竞争力的关键，信美人寿相互保险社从2015年筹建阶段开始，就采用了当时最先进的大数据架构设计理念和技术平台，同时结合业务及管理实践，不断迭代基础技术平台和大数据治理体系，保证大数据技术平台更新迭代的同时，逐步提升数据应用的价值和效力。

我们2016年在4个板块做了相应的规划，第一部分是用语音识别、自然语言识别等能应用在保险的场景里；第二部分是在救助方面利用区块链技术，确保救助资金的不可篡改、客观透明；第三部分是大数据应用，包括海量数据处理等等；最后智能云客服，所以公司自筹建到现在虽然已经是第7年，但仍只有10个人左右的客服团队，基本都用智能客服替代了。

我们的数字化战略的构成核心分为三个部分：

第一是要搭建全面数字化，一开始叫全在线，现在是全面数字化，把信息和数据沉淀在自己的系统里。

第二是云架构，信美相互人寿自成立之初就投入了较大的IT资源，在以云计算为基础的系统架构上，自主搭建应用架构，为经营提供灵动前台、强大中台、稳定后台，大幅度推动降本增效。

第三是系统的模块化，当时是借鉴了互联网公司以及“乐高”的理念，构建以用户为中心的新型系统架构，把固化的核心系统做模块化，根据功能做切割、排列、组合，使得我们今天经过六七年的迭代以后，模块越来越小，模块之间的磨合越来越好。为了管理这些模块，搭建一个中台管理体系。

在信美相互人寿，我们把数字化纳入管理体系、融入文化当中。我们搭建了数字化内部决策与管理架构。对于中小险企而言，数字化投入很大，我们当时觉得要有一个统一的指挥体系，所以成立了数字化管理委员会，每个部门都有核心人员参加到决策机制里来，保证整个公司的行动一体化，以及资源配置充足。

另外一个动作是把数字化纳入公司量化考核。中后台各个部门要设数字化KPI纳入公司的考核当中，目的不是为了考核大家，而是形成全员的整体意识和观念。今天，这个作用达到了。

另外，数字化进展到今天，大家仍然认为很多岗位是无法被数字化取代的，比如精算岗位需要复杂的计算、法律合规岗位涉及非常多的综合法律条例，这些在以前的数字化能力下确实很难实现，但生成式AI出现以后，文本处理技术有了实质性的飞跃，这让我们觉得一切皆有可能。所以2023年初，信美相互人寿由审计部门牵头，让公司每个岗位都梳理自己的工作职责，有哪些部分是未来可以通过数字化替代的。这个工作是个基础工作，但难度很大，也面临一些阻碍，但最后，我们还是梳理出了这张图：

图中显示了公司各部门已系统化水平占比、2023年正在实施中、未来1-2年可实现的系统化占比，以及未来人工智能成熟以后可以被替代的程度。

这还只是第一轮审计，2024年我们将进行第二轮审计，逐步迭代。

数字化不是一蹴而就，它是步步为营，也是水到渠成。信美相互人寿的数字化之路一直是这样走的。

1.0全景在线化，这一阶段交互场景，用户习惯、体验完全都是在线化的，实现业务在线、客户在线、运营在线、管理在线——今天，客户对数字化接受度已经非常高了。

2.0实时数据化，信美相互人寿用了3年时间，进行全域数据埋点、全域数据集成、数据标准化、实时数仓。数据随时能够沉淀下来，建模之后就能反映出来，疫情三年，信美相互人寿非常受益于这个动作，我们业务不停、数据不停，而这两个“不停”让信美相互人寿管理动作方方面面一直没有停下来。

在疫情期间，即使我们不在职场，但只要我打开手机端就能看到每天的实时数据。2021年，我们建了4800多个数据模型，背后是1500多张数据报表，不是普通报表，而是各种各样的分析表格、柱状图，以便于能够看到每时每刻公司跳动的实时数据，实时穿透。它给公司节省了很大成本，也节省了远程管理层沟通成本。

3.0数据智能化，启动开放式系统架构的建设，建立标准化开放接入平台，完善和迭代数据治理体系和知识库体系，探索智能归因分析，以及正在进行中的大模型应用。基于大语言模型+多模态技术迅猛发展背景下，紧密跟进 AIGC即人工智能生成内容技术，正在以大语音模型为基础，进一步提升智能化管理与服务水平，实现降本增效。

信美相互人寿的核心系统架构是模块化、标准化、配置化的，核心系统架构和未来智能化之间存在内在关系，灵活的系统架构可以使AI更灵活更高效。更利于把全公司之力聚集起来，汇聚到AI的智慧当中去，避免内部机制等一些客观因素制约AI成长，所以整合公司核心系统架构和数字架构变成很重要的基础工作。

此外，信美相互人寿有很完善的数据治理体系。AI来自于算法、算力和数据，数据要系统的处理。这个数据不是传统讲的报表数据，在AI时代，任何一个文本都有可能是数据资产，数据学习过程以及对数据概念的界定比原来要宽泛得多，公司管理资源原则都应进入数据库，这对数据治理的要求提高到了一个新的层面。

AI技术不是刚诞生的技术，从1950年图灵开始就已经有人工智能技术，并在60年代达到一个小高点——第一款人工智能机器人ELIZA诞生。算法、算力、数据构建出AI三角形，三个要素聚集在一起，形成AI的涌现，2023年ChatGPT爆发了。随着时间的推移，AI技术进阶速度在大幅度加快，不断出现AI Agent或者GPT-4 Turbo，变化日新月异。

我们自己对AI的认知第一层是“降本增效”，更深层是All to One，One to All。基础工作、重复性简单工作通过被AI替代，产生直接的降本增效，更重要的，是让公司的智慧能够聚集在一个AI大脑里，这是ALL to one。随着AI不断学习成长，又把它的知识、智慧分享给所有员工，让整个公司从智力、文化、价值体系都在统一的标准之内，管理效果从更高层面认知这一技术，这是One to all。

传统的保险模式像金字塔一样，无论是营销体系还是管理架构，扩张的同时需要人力来填补，人力规模越来越大。而未来，底层的人力和工作可以通过AI替代，实现人机转化，企业核心变成留住金字塔顶端的人力。

信美相互人寿在AI的探索和实践中“谋定而动，动则不辍”，既扎实地学习、探索，也审慎不盲目地去做投入。从成立AI研究学习小组大量学习，到确定AI应用方向，经过数月研讨评估形成“从内到外，由简到繁，由B到C”的实施路径。

作为金融机构，更要对自己输出的内容负责，所以我们先从信美相互人寿内部开始实施：2023年5月份上线AI助手，帮助内部解决简单问题，又经过7个月的集中努力，我们在12月份刚刚发布了内部的2.0智能分身，构建“信美保险垂直模型”。

通过与基础大模型厂商合作，运用其算力等优势，信美相互人寿做保险行业知识库整理，把公司基本的“数据”灌输给模型，并进行不断的调教，实现“信美保险垂直模型”的构建，经过不断调教、不断优化准确率，该模型基本每过一周就会上升到新的台阶。

模型搭建基本完成后，我们现在生成了三个智能分身，孪生会员管家、孪生精算师、孪生运营来服务内部的同学。未来我们希望模型不断完善和准确，可以赋能更多的C端。

AI将助力保险回归“数据+算法”。保险业的本质即为数据计算，精算、风险定价基于模型来定价，模型建立同样也是以数据为核心，所以AI技术如果未来有很好的发展，在行业中有很好的应用，会助力保险公司回归到“数据+算法+简单”的商业模式。AI可以助力企业规模、管理化繁为简，回归本质的商业模式，再通过数字化技术及高质量精简人力，整体提升经营效率与价值。

信美相互人寿成立到现在快7年的时间，公司人力控制在290左右，数字化相关岗位占了近1/3人，今年经营数据还有不小的进步，我们用很少的人力撬动我们的效率，这就是信美相互人寿数字化案例。