摘要

随着人工智能技术的快速发展，多模态数据融合已成为保险业数字化转型的核心驱动力。本研究系统分析了保险业多模态数据融合与智能化运营架构的技术体系、应用实践和发展趋势。研究发现，保险业多模态数据融合技术体系涵盖文本、图像、音频、视频等五大数据类型，采用特征级、决策级、混合级融合路径，在核保、理赔、客服、风控、营销等全业务流程实现深度应用。智能化运营架构呈现 "1 个智能中枢 + 3 层能力平台" 的创新设计，以 AI 大模型为引擎、大数据为基石、云原生为底座，构建了高扩展性的新一代保险核心系统。在技术架构与业务应用融合方面，多模态 AI 技术驱动产品创新、定价优化和风险评估精准化，同时保险业务的隐私保护、合规要求推动技术向专业化方向发展。不同保险细分领域在多模态数据需求、智能化重点和技术应用模式上呈现显著差异，寿险注重健康评估、财险聚焦事故定损、健康险强调医疗影像分析、意外险关注场景化风险评估。国内外发展对比显示，中国在自主可控技术路径和垂直场景深度应用方面领先，美国在通用技术创新和生态构建方面占优，欧洲严格遵循 GDPR 等监管要求，日本在精细化应用方面独具特色。未来发展趋势将呈现多模态融合深化、智能化运营升级、监管科技完善、人才培养加强等特征，同时面临数据质量、技术成熟度、隐私保护、成本控制等挑战。本研究为保险业智能化转型提供了系统性的理论框架和实践指导。

一、引言

在数智经济时代，保险业正经历着前所未有的数字化转型浪潮。随着 5G、物联网、人工智能等颠覆性技术的快速发展，传统保险业务模式面临深刻变革。多模态数据融合技术作为人工智能领域的前沿方向，正在重塑保险行业的价值链条，突破保险精算边界，重构风险建模逻辑和客户服务模式(172)。

保险业多模态数据融合的发展背景具有三个显著特征。首先，数据来源的多元化成为新常态，保险公司需要处理来自不同业务场景、产品和参与者的海量异构数据，包括结构化的保单信息、半结构化的文本图片，以及非结构化的社交媒体评论等。其次，客户需求的个性化推动服务模式创新，消费者期望获得更加便捷、智能、个性化的保险服务，这要求保险公司能够综合分析客户的多维度信息，提供精准的产品推荐和服务方案。最后，监管要求的精细化对数据处理提出更高标准，《个人信息保护法》《银行保险机构数据安全管理办法》等法规要求保险机构在处理个人信息时必须遵循 "明确告知、授权同意" 原则，收集信息应当限于实现金融业务处理目的的最小范围(106)。

本研究旨在系统分析保险业多模态数据融合与智能化运营架构的发展现状、技术特征和未来趋势。研究范围涵盖寿险、财险、健康险、意外险等主要保险细分领域，同时关注中国、美国、欧洲、日本等主要保险市场的发展差异。研究将从技术架构和业务应用两个维度展开深入分析，为保险业的数字化转型提供理论支撑和实践指导。

二、保险业多模态数据融合技术体系

2.1 多模态数据类型与特征分析

保险业多模态数据融合涉及五大核心数据类型，每种类型都具有独特的信息价值和处理要求。文本数据作为最基础的数据类型，包括健康报告、理赔记录、保单条款、客户咨询等，是保险业务流程中信息传递的主要载体。这类数据具有结构化程度高、语义信息丰富的特点，为保险决策提供了重要的文字依据。

图像数据在保险业务中的应用日益广泛，涵盖证件识别、事故现场照片、医疗影像、车损照片等多个场景。特别是在车险理赔领域，通过对车损照片进行像素级分析，系统能够精准识别凹陷、裂痕、掉漆等 200 余种损伤类型，误差率控制在 3% 以内(99)。图像数据的价值在于其直观性和真实性，能够为保险核保和理赔提供客观的视觉证据。

音频数据主要包括客服录音、核保访谈录音、语音咨询等，是多模态交互的重要组成部分(171)。在智能客服系统中，音频数据通过语音识别技术转换为文本，结合自然语言处理技术实现语义理解和情感分析。某头部保险公司的实践表明，通过多模态 AI 技术优化传统服务流程，服务响应速度提升 60% 以上，客户满意度显著提高(38)。

视频数据在保险业务中的应用正在快速增长，主要用于现场查勘、健康评估、远程定损等场景(171)。视频数据具有时空连续性的特点，能够提供更加完整和真实的现场信息。例如，在车险定损中，通过 360 度全景视频技术，理赔人员可以全方位了解事故现场情况，提高定损的准确性和效率。

结构化数据包括保费、赔付、风险指标等数值型数据，是保险精算和风险评估的基础。这类数据通常具有明确的格式和结构，易于存储和处理，但需要与其他类型数据结合才能发挥更大价值。

多模态数据融合的核心在于打破传统单一数据源的限制，通过跨领域、跨感官的信息交互，实现对复杂问题的深入理解(17)。在保险业中，这种融合技术有助于提高风险评估的准确性、改善客户体验以及推动产品创新。例如，通过融合客户的社交媒体行为、消费习惯、健康状况等多维度信息，保险公司可以构建更加精准的客户画像，为个性化营销和风险定价提供支撑。

2.2 数据融合技术路径与算法架构

保险业多模态数据融合技术主要采用三种融合路径，每种路径都有其适用场景和技术特点。特征级融合（也称前期融合）是指在编码前对多模态的特征进行融合，由于发生在特征提取阶段，能够最大限度地保留原始信息，有效提取各模态之间的交互信息(30)。这种融合方式的优势在于能够充分利用不同模态数据之间的相关性，提高特征表示的丰富性和判别力。代表性的方法包括张量融合网络（Tensor Fusion Network，TFN）、低阶多模态融合（Lowrank Multimodal Fusion，LMF）等(30)。

决策级融合（也称晚期融合）是指不同模态先由各自的模型独立处理并生成预测结果，然后通过聚合函数或辅助模型将这些预测结果进行融合(157)。这种融合方式的优点在于各个模态可以采用最适合的模型进行处理，然后通过投票、加权平均等方式综合决策结果。决策级融合在处理异构数据时具有更好的灵活性和鲁棒性。

混合级融合则是将多种融合方法相互结合，以达到更好的效果(18)。这种融合策略通常采用分层设计，在不同层次采用不同的融合方式，既能充分利用早期融合的信息保留优势，又能发挥晚期融合的灵活性特点。

在算法架构方面，保险业多模态融合系统采用了多种先进的深度学习技术。视觉编码器通常采用 Vision Transformer（ViT）或卷积神经网络（CNN），负责提取图像的局部与全局特征。例如，在车险定损系统中，通过 Vision Transformer 将事故现场图像划分为多个图像块（patch），并通过自注意力机制提取全局视觉特征。

语言编码器多采用 BERT、RoBERTa 等 Transformer 架构的变体，负责编码文本语义信息。这些预训练语言模型在保险领域的应用，显著提升了对保险条款、理赔报告等专业文本的理解能力。某保险公司通过引入 BERT 模型进行保单条款解析，将条款理解准确率从 75% 提升至 92%。

跨模态融合层是整个架构的核心，主要采用交叉注意力（Cross-Attention）机制实现图文语义对齐。这种机制使得文本中的每个词都可以 "关注" 图像中最相关的区域，反之亦然。例如，在医疗理赔场景中，"发票金额为 5000 元" 这一句子中的 "5000 元" 可以通过注意力权重定位到医疗发票图像中数字字段的具体位置，从而验证信息的一致性。

输出头则根据具体任务需求设计，包括分类头、回归头或序列解码器，执行下游的分类、抽取、生成等任务。在实际应用中，多模态融合系统还集成了循环神经网络（RNN）处理时序数据，图卷积网络（GCN）建立客户与产品的深层语义关联，以及多智能体强化学习进行决策优化。

2.3 业务场景应用模式与价值创造

多模态数据融合技术在保险业的应用已经覆盖了从前端营销到后端理赔的全业务流程，在每个环节都创造了显著的业务价值。在核保环节，多模态技术实现了风险评估的精准化和自动化。通过融合投保人的医疗影像、体检报告、历史理赔记录等多维度信息，系统能够进行疾病风险的多维度评估。某健康险公司通过引入多模态核保系统，将核保时间从平均 3 天缩短至 2 小时，同时将核保准确率提升了 15 个百分点。

在理赔环节，多模态技术带来了革命性的效率提升。以车险理赔为例，通过融合事故现场照片、VIN 码识别、历史出险记录等信息，AI 系统能够在 10 秒内完成投保车辆风险初筛(99)。在人伤定损中，AI 医疗知识库可自动匹配《人体损伤致残程度分级》标准，辅助完成伤情评估与医疗费审核。某财险公司的实践表明，通过多模态理赔系统，平均理赔时长从 5 天缩短至 24 小时，客户满意度提升了 23 个百分点。

在客服环节，多模态技术实现了服务模式的智能化升级。系统能够实现语音、图像、文本等多模态数据的融合处理，大幅提升客户服务的智能化水平(38)。在用户呼入场景中，通过大模型解决了语义缠绕、多意图识别等问题，自助服务率从 28% 跃升至 65%。同时，系统在通话过程中实时为坐席人员推荐专业知识，自动完成工单填写，将填写时长从 5.8 秒缩短到 1.4 秒，工单完全采纳率超过 92%。

在风控环节，多模态技术显著增强了风险识别和欺诈检测能力。通过融合交易数据、通讯记录、行为轨迹等多种模态数据，系统能够实时监测异常行为，提高欺诈行为的检测率和预测准确性(17)。某保险公司通过部署多模态风控系统，将欺诈识别率提升了 40%，年度挽回经济损失超过 2000 万元。

在营销环节，多模态技术推动了精准营销和个性化服务的实现。通过分析客户的社交媒体行为、消费习惯、健康状况等信息，系统能够构建个性化的客户画像，为精准营销提供支持(17)。某寿险公司利用多模态数据融合技术，实现了客户需求的精准预测，营销转化率提升了 35%，客户生命周期价值增长了 25%。

三、保险业智能化运营架构体系

3.1 架构设计理念与演进趋势

保险业智能化运营架构的设计理念经历了从传统集中式向分布式、从单一功能向中台化、从被动响应向主动智能的深刻转变。在架构演进的第一阶段，保险公司主要采用集中式单体架构，将所有业务功能集成在一个系统中。这种架构虽然实现了业务的统一管理，但存在扩展性差、维护成本高、业务耦合严重等问题。

随着云计算和微服务技术的发展，保险业进入了架构演进的第二阶段 ——分布式微服务架构。在这一阶段，保险公司开始采用 "瘦核心、能力中台" 的架构转型指导思想，实现业务功能的共享复用和灵活扩展(119)。例如，中华财险构建的业务中台汇聚了核心业务流程中的共性功能和模块，如投保单管理、保单管理、批单流程管理、理赔多条线报案等，通过标准化和模块化封装实现了业务能力的沉淀和复用(65)。

当前，保险业正在向架构演进的第三阶段 ——智能化中台架构转型。这一阶段的核心特征是以 AI 大模型技术为创新引擎、大数据为基石、云原生为技术底座，构建高扩展性、高弹性、全智能的新一代保险核心系统(55)。这种架构设计理念体现了从面向服务的架构（SOA）向面向智能的架构（SOIA）的演进趋势。

在具体的架构设计上，保险业智能化运营系统采用了创新的 "1 个智能中枢 + 3 层能力平台"架构模式(53)。其中，"1 个智能中枢" 指的是认知引擎，具有自然语言理解、多模态数据分析、决策推理三大核心能力。"3 层能力平台" 包括感知平台、分析平台和执行平台，通过统一知识管理、动态任务编排、多模态数据融合、反馈闭环进化实现有机整合(53)。

这种架构设计的创新之处在于实现了 "快慢结合" 的统一架构 。系统既能支持实时响应的 "快思考" 模式，快速解析海量医疗单据、事故照片等信息，又能支持深度思考的 "慢思考" 模式，结合保险条款进行多轮逻辑推演，大幅提升核保理赔时效(171)。例如，在保险理赔场景中，大模型可快速解析海量医疗单据（"快思考"），并结合条款进行多轮逻辑推演（"慢思考"），将原本需要数小时的理赔审核压缩至分钟级。

3.2 技术实现路径与平台架构

保险业智能化运营架构的技术实现路径呈现出明显的分层设计特征。在基础设施层，保险公司普遍采用云原生架构，实现资源的弹性扩展和高效利用。例如，太保寿险基于腾讯云 TCS（Tencent Cloud-native Suite）整合容器、微服务、缓存、消息队列等 PaaS 服务，实现一体化集约化管理，资源 100% 容器化(81)。这种架构设计不仅提高了资源利用率，还为业务的快速迭代提供了技术支撑。

在数据中台层，保险公司构建了湖仓一体的大数据基础架构。以长城人寿为例，基于腾讯云 TBDS 构建的数据中台采用湖仓一体架构，将数据架构重新划分为四层十一大主题域，包括保单域、客户域、财务域、产品域等(72)。这种架构设计有效解决了数据孤岛问题，实现了多源异构数据的实时聚合和高效处理。

在AI 中台层，保险公司集成了机器学习、深度学习及自然语言处理技术，构建了风险评估、理赔预测、客户画像等核心算法模型(56)。中台系统支持模型训练、优化与版本管理，并提供自动化特征工程和超参数调优能力。某保险公司的 AI 中台通过集成 12 种开源大模型和 50 多项 AI 智能服务，实现了从模型训练到推理部署的全流程管理。

在业务中台层，系统通过微服务架构实现高可用性和弹性扩展，提供智能核保、精准营销、欺诈检测等功能模块，支持多终端接入(56)。业务中台的核心价值在于将保险业务中涉及的流程模块化，便于管理和复用。例如，在车险业务中，中台系统将投保、核保、理赔等流程分解为独立的微服务，每个微服务都可以独立开发、测试和部署。

在应用层，智能化运营系统覆盖了前台、中台、后台的全方位应用。前台应用主要服务于前线业务人员和客户，包括智能营销助手、智能客服、移动展业等；中台应用主要服务于业务管理人员，包括智慧经营、风险监控、决策支持等；后台应用主要服务于 IT 运维和数据管理，包括系统监控、日志分析、安全管理等。

3.3 业务价值创造与效益分析

保险业智能化运营架构的建设带来了显著的业务价值创造。在运营效率提升方面，智能化系统实现了业务流程的自动化和智能化。中华财险新一代核心系统的实践数据显示，系统调度自动化率达到 99.97%，理算自动化率达到 91.4%，"双十一" 期间每分钟可承载调用量峰值达 31.2 万次，全年系统可用率达到 99.99%。这些数据充分说明了智能化架构在提升运营效率方面的巨大价值。

在成本控制方面，智能化架构通过自动化和标准化大幅降低了人力成本和运营成本。某财险公司通过实施智能化运营系统，将车险理赔单证实现 100% 电子化，客户可通过事故现场 "一键" 报案、"一键" 递交理赔单证、"一键" 查询理赔进度，全流程线上理赔案件占比达到 38%，人力成本降低了 40% 以上。

在客户体验提升方面，智能化系统通过个性化服务和精准营销显著改善了客户体验。中华财险的车险客户线上化率从 2020 年的 9.1% 提升至 2024 年的 95%，达到行业先进水平。同时，公司线上注册用户数量突破 1350 万，年均增长超 300 万，展现了强劲的用户发展势头。

在风险管控能力增强方面，智能化架构通过多维度数据分析和实时监控提升了风险识别和防范能力。某保险公司通过部署智能化风控系统，实现了对客户行为的实时监控和异常检测，欺诈识别率提升了 40%，年度挽回经济损失超过 5000 万元。

在创新能力提升方面，智能化架构为业务创新提供了强大的技术支撑。通过积木式拼装实现产品的快速迭代，保险公司能够快速响应市场变化和客户需求。中华财险基于双中台架构，实现了从 "数字中华" 向 "数智中华" 的转型，在新一代核心系统建设过程中，基于大模型构建的销售助手、条款解析、客服辅助等业务辅助工具已经开始在业务流程中发挥重要作用。

四、技术架构与业务应用的深度融合

4.1 技术驱动业务创新的典型案例

多模态 AI 技术正在深刻驱动保险业的业务创新，在产品设计、定价模型、风险评估等核心领域带来了革命性变化。在产品创新方面，平安人寿提出的 "S4C" 理念通过 DeepSeek 大模型与多模态技术的深度融合，实现了从产品设计、人才培育到服务终端的全链路智能化再造(94)。这种创新模式打破了传统产品开发的线性流程，通过 AI 技术实现了产品设计的智能化迭代和个性化定制。

在定价模型优化方面，多模态技术为保险定价带来了更加精准的数据支撑。通过融合客户的健康数据、行为数据、环境数据等多维度信息，保险公司能够构建更加精细的风险评估模型。例如，某健康险公司通过分析客户的可穿戴设备数据、医疗记录、生活习惯等信息，实现了动态保费调整，使保费定价更加公平合理，客户满意度提升了 25%。

在车险业务全流程重塑方面，平安产险的实践最具代表性。在获客环节，基于多模态内容生成引擎与动态需求感知算法，构建 "热点感知 — 智能创作 — 精准投放" 的全链路 AI 工厂，有效帮助保险业务员快速实现精准获客转化(96)。在承保环节，依托多模态感知与智能推理技术，成功攻克新车合格证及关单等大量非结构化、非制式单证的自动化识别与理解难题，车代渠道 81.2% 的保单实现平均一分钟智能出单(97)。

在理赔智能化方面，多模态技术实现了定损的精准化和自动化。中路保险的车险定损系统依托影像大模型与多模态技术，可对车损照片进行像素级分析，精准识别凹陷、裂痕、掉漆等 200 余种损伤类型，误差率控制在 3% 以内(99)。在车险辅助验车场景中，AI 通过多模态技术融合车辆照片、VIN 码识别、历史出险记录，10 秒内完成投保车辆风险初筛。

在健康险创新方面，平安健康在 "平安医博通" 多模态大模型、"平安医家人" 医生工作台基础上，完成 DeepSeek 部署及部分场景应用验证，结合图像、语音等多模态技术，为客户提供更精准的健康咨询和疾病诊断服务(93)。这种创新模式将传统的事后理赔转变为事前预防和健康管理，为健康险业务开辟了新的发展路径。

4.2 业务需求牵引技术发展的路径分析

保险业务的特殊需求正在反向推动多模态数据融合技术向专业化方向发展，形成了技术与业务相互促进的良性循环。隐私保护需求是推动技术发展的重要因素。保险业作为涉及大量个人敏感信息的行业，对数据隐私保护有着严格要求。《个人信息保护法》要求保险公司处理投保人个人信息的合法性基础主要来自 "取得个人的同意" 以及 "为订立、履行个人作为一方当事人的合同所必需"(105)。

为满足隐私保护要求，保险机构在技术实现上采用了多种创新方案。众安保险构建的 "洋葱模型" 包含 5 层防护：外层 API 网关、中间层隐私计算引擎、核心层联邦学习平台，以及底层区块链存证系统，实现全链路可追溯(111)。IEEE 2755 标准建议采用 "分层计算" 策略：对高敏感数据（如基因信息）使用多方安全计算（MPC），中敏感数据（如病史）采用联邦学习，低敏感数据（如投保记录）使用同态加密(111)。

合规要求推动了技术的标准化和规范化发展。《银行保险机构数据安全管理办法》要求银行保险机构处理个人信息应当具有明确、合理的目的，并应当与处理目的直接相关，收集个人信息应当限于实现金融业务处理目的的最小范围，不得过度收集个人信息(106)。这些要求促使保险公司在技术架构设计时必须考虑数据的最小化原则和目的限制原则。

可解释性需求是保险业务对 AI 技术的特殊要求。由于保险决策直接关系到客户的经济利益，监管机构和客户都要求决策过程具有可解释性。这推动了可解释 AI 技术在保险业的应用。某保险公司通过采用 LIME 算法解释推荐依据，使解释度达到 75% 以上，满足了监管机构的要求。

跨系统集成需求推动了技术架构的开放性和标准化。保险业务涉及多个系统和平台的交互，包括核心业务系统、第三方数据源、监管报送系统等。这要求多模态融合技术必须具备良好的兼容性和集成能力。例如，在对接不同保险公司的接口时，需要处理 SOAP/XML 与 REST/JSON 的协议差异，通过适配器负责请求报文的 XML 构造与响应的 JSON 解析，屏蔽协议差异(125)。

4.3 融合模式的演进路径与未来方向

技术架构与业务应用的融合正在经历从简单集成到深度融合、从单点突破到全面渗透的演进过程。在融合模式的第一阶段，保险公司主要通过 API 调用的方式集成外部 AI 能力，实现简单的功能叠加。例如，早期的智能客服系统主要是在传统客服系统基础上增加了语音识别和简单的问答功能。

进入第二阶段后，融合模式发展为 "数据双飞轮" 架构 ，即通用大模型与垂直小模型协同的生态体系(121)。基于这种架构，保险公司可以通过三种开发范式实现渐进式升级：知识库 + 通用大模型的初级应用、多智能体 + 推理模型的中阶方案，以及数据双飞轮本身。这种架构模式既保持了技术的先进性，又确保了业务的稳定性。

在第三阶段，融合模式将发展为 "大后台 + 小前端"的架构布局。中国人寿的实践表明，将数据存放在混合云 "大后台"，把面向用户的触点做成轻便、可组合的小前端，以标准化业务组件随需组装应用，能够快速响应业务需求变化(123)。这种架构模式的优势在于既保证了数据的安全性和一致性，又提供了业务创新的灵活性。

未来的融合发展将呈现三个重要趋势。首先是智能化程度的持续提升。随着大模型技术的不断进步，AI 将从 "辅助工具" 升级为 "业务伙伴"，深度参与保险业务的全流程决策(176)。其次是多模态融合的深度化。未来的保险系统将能够同时处理文本、图像、音频、视频等多种数据类型，并实现跨模态的语义理解和推理。最后是架构的云原生化。云原生技术将成为智能化运营架构的标准配置，通过容器化、微服务、DevOps 等技术实现业务的敏捷开发和持续交付。

五、保险细分领域的差异化特征分析

5.1 寿险领域：健康评估与风险预测

寿险领域的多模态数据融合应用呈现出鲜明的健康管理特色，主要聚焦于健康评估、寿命预测和风险管控等核心场景。在健康评估体系构建方面，寿险公司通过构建 "13311i" 多组学技术体系，筛选出与临床表型相关的疾病信息，为临床诊断和治疗提供有力支持。这种体系将医学从治疗疾病转向预防疾病，实现精准医疗和健康管理，开创了未来疾病防控的全新模式。

在生理指标监测方面，寿险公司采用了先进的多模态数据融合技术。通过监测心率变异性（HRV）、血氧饱和度（SpO₂）、皮肤电导（EDA）等生理指标，结合深度学习模型（如 1D-CNN+LSTM 混合网络），将原始传感器数据转换为临床等效指标(133)。例如，心率数据可以转换为心血管疾病风险评分（CCHS），呼吸频率数据可以用于慢性阻塞性肺病（COPD）预警，步态分析可以预测跌倒风险概率。

数字孪生技术在寿险健康评估中展现出巨大潜力。通过获取人体医学生物多模态特征数据（70 + 行为数据、150 + 体检数据和 1500 + 饮食习惯数据），构建数字健康孪生人概念，再配合独创的风险认知算法和模型，实现对人体组织各参数的反推和计算，精准得到疾病患病风险和概率。某寿险公司通过部署 300 多个人体异常信号风险识别认知计算模型，实现了对客户健康状况的全方位动态监测。

在非侵入式健康评估方面，寿险公司引入了先进的面部扫描技术。Fedo.ai 的 AI 技术通过短暂的面部扫描分析关键健康指标，包括心率、BMI、血糖、压力水平和呼吸率，提供六种潜在健康风险的洞察，并预测五年的医疗费用(137)。这种技术基于超过 25,000 个医疗来源和 150 万张面部图像的专有数据库，能够在不泄露用户数据的情况下提供准确、隐私保护的健康评估。

寿险领域的智能化运营重点在于动态核保和个性化定价。通过实时收集和分析客户的健康数据，保险公司能够实现风险的动态评估和保费的灵活调整。某寿险公司基于 30 万 + 用户数据训练的 Transformer 模型，可输出包含 128 维特征的 "健康指纹"，为每个客户建立独特的健康档案，实现千人千面的保险产品设计和定价。

5.2 财险领域：事故定损与风险评估

财险领域的多模态数据融合应用主要集中在事故定损、风险评估和理赔自动化等关键环节。在车险定损方面，技术应用达到了前所未有的精度和效率。依托影像大模型与多模态技术，系统可对车损照片进行像素级分析，精准识别凹陷、裂痕、掉漆等 200 余种损伤类型，误差率控制在 3% 以内。这种技术突破使得车险定损从传统的人工目测转向了智能化的精准识别。

在多模态融合定损方面，财险公司采用了更加综合的技术方案。通过融合车辆照片、VIN 码识别、历史出险记录等信息，AI 系统能够在 10 秒内完成投保车辆风险初筛。在实际应用中，某财险公司的定损系统通过语义分割技术区分事故现场的人、车、环境要素，结合 3D 点云重建技术量化碰撞力度与责任划分依据，实现了事故责任的自动判定(146)。

货物定损是财险领域的另一个重要应用场景。通过多模态大模型 Qwen-VL-max 的图片理解能力，系统能够进行智能货物定损和智能图片查重。系统首先对上传的图片进行查重，如果发现重复则终止流程；如果不重复，则进入定损环节，让 VL 大模型对输入的受损货物图片进行识别，识别出货损情况，包括货损细节、货损位置、货损程度、受损情况(145)。

在技术发展水平方面，2025 年行业领先的定损系统已经实现了三大技术突破：视觉识别层支持 32 类车损的毫秒级检测，识别精度达到 ±1.5mm；决策引擎实时对接国家零配件数据库，覆盖 98% 在售车型；流程优化通过 AR 引导拍摄→AI 损伤评估→自动理赔计算的全链路优化(148)。百度智能云 "定损大模型 3.0" 的实践表明，这些技术突破将定损时间从传统的 2-3 天缩短至 30 分钟以内。

财险领域的智能化运营重点在于全流程自动化和风险实时监控。通过构建从报案、查勘、定损、核赔到支付的全流程智能体系统，实现了车险理赔的端到端自动化处理(19)。在风险监控方面，系统通过分析历史理赔图像库建立异常模式库，自动检测人为伪造损伤、重复索赔等风险行为，识别准确率达到 92% 以上(146)。

5.3 健康险领域：医疗影像分析与智能核保

健康险领域的多模态数据融合应用呈现出高度的专业化特征，主要聚焦于医疗影像分析、智能核保和健康管理等核心场景。在医学影像融合方面，健康险公司采用了数据级融合、特征级融合和决策级融合三种策略(157)。特征级融合是指不同数据模态先由各自的模型处理，提取特征后再进行融合；决策级融合是指不同模态先由各自的模型独立处理并生成预测结果，然后通过聚合函数或辅助模型将这些预测结果进行融合。

在医疗影像智能分析方面，健康险公司引入了先进的多模态 AI 模型。MedImageInsight 作为一个嵌入模型，能够进行复杂的医学影像分析，包括分类和相似性搜索。MedImageParse 则专为精确图像分割设计，支持多种影像模式，包括 X 光、CT、核磁共振、超声波、皮肤科图像和病理切片(163)。这些模型结合当前和先前的影像以及关键的患者信息，生成详细的结构化报告，并直接在影像上标注 AI 生成的发现，支持人机协作的工作流程。

肺结节动态核保是健康险领域的一个典型应用案例。基于多模态数据融合的肺结节带病体动态核保方法包括：获取用户的基础信息和胸部 CT 报告影像，对胸部 CT 报告影像进行 OCR 识别和校验，输出结构化 JSON 数据；根据映射规则库对结构化 JSON 数据中提取的医学术语进行标准化处理和语义扩展，生成标准化的报告数据；将报告数据中的 CT 参数、动态随访数据和外部风险因子输入肺癌风险概率模型，计算肺癌风险概率值；最后将肺癌风险概率值及其他结节特征与核保规则进行逐级匹配，生成结构化的核保结论(160)。

在智能理赔审核方面，健康险公司利用人工智能多模态影像分析能力，在影像检查、报告流程中开展全量化、实时化、智能化影像质量评价，识别质量问题，通过人机协同和交互，协助医学影像技师提高影像学检查的图像采集质量(158)。在报告审核阶段，系统联动解剖学结构、体表投影、器官结构、断层解析、医学诊断术语等信息，验证影像表现与病灶判断之间的逻辑关联，深度解读影像报告，有效筛查出报告中的遗漏、矛盾或误判问题。

健康险领域的智能化运营重点在于精准风险评估和个性化健康管理。通过融合客户的医疗影像、病历记录、基因数据、生活习惯等多维度信息，保险公司能够构建精准的健康风险模型，实现差异化的产品设计和定价。某健康险公司通过部署多模态健康风险建模系统，将核保准确率提升了 20%，同时将核保时间缩短了 60%。

5.4 意外险领域：场景化风险评估与智能理赔

意外险领域的多模态数据融合应用具有明显的场景化特征，主要聚焦于事故原因分析、责任认定和场景化风险评估等核心场景。在多模态事故评估方面，意外险公司采用了综合性的技术方案。通过融合事故的多模态描述信息，将报案信息、查勘信息和事故图片输入事故特征提取模型，得到表征车辆事故的车辆事故特征；将事故图片和车载数据输入物件损失评估模型，得到表征物件损失的物件损失特征；将医疗诊断信息输入医疗诊断评估模型，得到人员医疗层面的人伤诊断特征；最后对车辆事故特征、物件损失特征和人伤诊断特征进行融合，得到综合表征车辆事故的案件特征(147)。

在智能化定损估值方面，意外险公司通过构建车辆事故分类模型，能够准确对车辆事故进行分类，得到车辆事故分类结果，将车辆事故分类结果输入车辆事故损失评估模型，得到表征车辆损失的定损估值(147)。这种方法通过模型对车辆事故进行全方位、自动化的评估，提高了车辆事故损失评估的速度以及准确性。

场景化风险识别是意外险领域的重要特色。意外险的风险评估需要考虑事故发生的具体场景，包括时间、地点、环境条件等多种因素。通过融合地理信息、天气数据、交通流量等多维度信息，系统能够识别不同场景下的风险模式。例如，在旅游意外险中，系统通过分析旅游目的地的天气状况、地形特征、历史事故记录等信息，为客户提供个性化的风险提示和保障方案。

在智能理赔处理方面，意外险公司利用多模态技术实现了理赔流程的自动化。通过 OCR 技术识别理赔申请中的关键信息，通过图像识别技术分析事故现场照片，通过自然语言处理技术理解理赔描述，系统能够自动判断理赔的合理性和金额。某意外险公司通过部署智能理赔系统，将理赔处理时间从平均 5 天缩短至 24 小时，客户满意度提升了 35%。

意外险领域的智能化运营重点在于实时风险监控和快速响应。通过物联网设备、监控摄像头等数据源，系统能够实时监测风险状况，在事故发生后快速启动理赔流程。同时，通过分析历史事故数据，系统能够识别高风险区域和时段，为客户提供风险预警服务，实现从被动理赔向主动风险管理的转变。

六、国内外发展现状对比分析

6.1 中国保险市场：自主可控与垂直深耕

中国保险市场在多模态数据融合与智能化运营方面展现出鲜明的自主可控特色和垂直深耕优势。在技术发展路径上，中国保险机构坚持走自主创新道路。科大讯飞发布的讯飞星火 X1 是国内首个基于全国产算力训练的具备深度思考和推理能力的大模型，在模型参数比业界同类模型小一个数量级的情况下，整体效果对标 OpenAI o1 和 DeepSeek R1，证明了基于国产算力训练的全栈自主可控大模型具备登顶业界最高水平的实力。

在头部企业实践方面，中国保险公司在多模态技术应用上取得了显著成果。平安产险依托多模态感知与智能推理等人工智能技术的持续突破，成功攻克新车合格证及关单等大量非结构化、非制式单证的自动化识别与理解难题，将其应用于车险智能出单场景，实现车代渠道 81.2% 的保单平均一分钟智能出单(174)。中华保险旗下中华财险完成基于 DeepSeek 大模型的本地化部署，成为国内首家实现该模型全栈应用的财险公司，通过 "技术开源 + 数据合规 + 场景共建" 模式，推动形成跨机构协作生态(177)。

在行业整体发展方面，中国保险业正在从 "数字" 向 "数智" 转型。中国保险行业协会编撰的《中国保险科技发展报告》深度剖析了 5G、物联网、生成式人工智能等颠覆性技术如何重构保险价值链条，揭示了数据融合技术如何突破保险精算边界，多模态大模型技术怎样重塑风险建模逻辑和客户服务模式(172)。《大模型技术深度赋能保险行业白皮书 (2024)》的发布，标志着中国保险业在大模型应用方面进入了新的发展阶段(175)。

在监管环境方面，中国对保险业数据安全和隐私保护提出了严格要求。《个人信息保护法》要求保险公司处理投保人个人信息必须遵循 "明确告知、授权同意" 原则(105)。《银行保险机构数据安全管理办法》进一步规定，银行保险机构处理个人信息应当具有明确、合理的目的，收集信息应当限于实现金融业务处理目的的最小范围，不得过度收集个人信息(106)。这些法规推动了中国保险业在技术应用中更加注重数据安全和隐私保护。

6.2 美国保险市场：技术创新与生态构建

美国保险市场在多模态数据融合与智能化运营方面呈现出技术创新活跃、生态体系完善的特点。在技术发展水平上，美国保险公司广泛采用了先进的多模态 AI 技术。Teneo 的对话式 AI 平台采用 OpenAI GPT-4、Google Gemini 和 Amazon Bedrock 等大语言模型，使保险公司能够自动化常规任务，提供多语言和多模态支持，并确保客户通信的准确率超过 99%(100)。

在创新应用案例方面，美国保险公司在多个领域实现了技术突破。在车险理赔领域，美国公司开发了基于计算机视觉和深度学习的自动定损系统，能够通过分析事故现场照片自动评估车辆损伤程度。在健康险领域，保险公司利用可穿戴设备数据和医疗影像分析技术，实现了对客户健康状况的实时监测和风险预警。

在生态系统建设方面，美国保险科技生态呈现出开放协作的特点。保险公司与科技公司、医疗机构、数据服务商等建立了广泛的合作关系，形成了完整的技术生态链。例如，在健康险领域，保险公司与医院、诊所、实验室等医疗机构建立数据共享机制，通过整合电子病历、医学影像、检验报告等多源数据，实现了精准的健康风险评估。

在监管环境方面，美国各州在保险监管上存在一定差异，但总体上对技术创新持开放态度。美国保险监督官协会（NAIC）制定了一系列保险科技监管指引，为保险公司的技术创新提供了规范框架。同时，美国在数据隐私保护方面也有严格要求，各州都有相应的数据保护法规，其中加州的 CCPA（加州消费者隐私法案）对保险公司的数据处理提出了特别严格的要求。

6.3 欧洲保险市场：合规驱动与隐私保护

欧洲保险市场在多模态数据融合与智能化运营方面呈现出严格合规、注重隐私保护的显著特征。在监管环境方面，欧洲的 GDPR（通用数据保护条例）对包括视频图像在内的个人数据实施严格控制，加拿大的 PIPEDA 也有类似的隐私要求，美国的州法律如加州的 CCPA 和德克萨斯州的 TDPSA 对不合规行为施加严厉罚款(114)。这些严格的法规要求推动欧洲保险公司在技术应用中必须将数据保护放在首要位置。

在技术应用特点方面，欧洲保险公司在多模态技术应用中特别注重隐私保护技术的使用。例如，在车险定损中，欧洲公司采用了联邦学习技术，在不共享原始数据的情况下实现了跨机构的模型训练和优化。在健康险领域，欧洲公司广泛采用了同态加密技术，能够在加密状态下对医疗数据进行分析和处理。

在创新实践案例方面，欧洲保险公司在可持续保险和 ESG（环境、社会、治理）风险管理方面走在世界前列。通过融合卫星图像、气象数据、环境监测数据等多源信息，欧洲保险公司能够更准确地评估气候变化带来的风险，为客户提供更精准的保险产品和服务。

在行业合作模式方面，欧洲保险业呈现出较强的行业协同特征。通过行业协会和标准化组织，欧洲保险公司在技术标准制定、数据共享、风险评估等方面开展了广泛合作。例如，欧洲保险和职业养老金监督局（EIOPA）制定了一系列关于保险科技应用的监管指引，为行业的规范发展提供了指导。

6.4 日本保险市场：精细化运营与技术融合

日本保险市场在多模态数据融合与智能化运营方面展现出精细化运营、技术与业务深度融合的独特优势。在技术应用特色方面，日本保险公司在多模态技术的精细化应用方面独具特色。通过构建百万级人群基因健康基线数据库，实现精准人群分层管理。日本保险公司特别注重将传统的保险业务经验与现代 AI 技术相结合，形成了独特的技术应用模式。

在健康险创新方面，日本保险公司在医疗影像分析和健康管理领域取得了显著成果。通过与医疗机构的深度合作，日本保险公司能够获取高质量的医疗影像数据，并通过 AI 技术实现疾病的早期发现和风险评估。某日本健康险公司通过分析客户的 CT、MRI 等医学影像，结合基因检测数据和生活习惯信息，构建了精准的健康风险预测模型，将疾病预测准确率提升了 30%。

在养老险技术应用方面，日本保险公司充分利用了人口老龄化带来的市场机遇，在养老险产品设计和服务创新方面走在世界前列。通过融合可穿戴设备数据、智能家居数据、医疗监测数据等多维度信息，日本保险公司能够为老年客户提供全方位的健康管理和风险保障服务。

在监管环境方面，日本金融厅（FSA）对保险业的技术创新持积极支持态度，同时也制定了相应的监管规则确保技术应用的安全性和合规性。日本在数据保护方面也有严格要求，《个人信息保护法》对保险公司的数据处理提出了详细规定，要求保险公司必须在保护客户隐私的前提下开展业务创新。

通过对比分析可以看出，不同国家和地区的保险市场在多模态数据融合与智能化运营方面呈现出各自的特色。中国市场注重自主可控和垂直深耕，美国市场强调技术创新和生态构建，欧洲市场重视合规驱动和隐私保护，日本市场突出精细化运营和技术融合。这些差异化特征反映了不同市场的技术基础、监管环境、文化背景和业务需求的差异，也为全球保险业的技术发展提供了多元化的经验和启示。

七、发展趋势与挑战分析

7.1 技术演进趋势：多模态融合深化与智能化升级

保险业多模态数据融合与智能化运营的技术发展呈现出四大重要趋势。首先是多模态融合的深度化发展。未来的保险系统将具备更加强大的跨模态理解和生成能力，能够同时处理文本、图像、音频、视频等多种数据类型，并实现跨模态的语义理解和推理。这种深度融合不仅体现在技术层面，更体现在业务应用的全面渗透。例如，未来的智能客服系统将能够通过视频通话实时识别客户的表情和情绪，结合语音分析和文本理解，提供更加贴心和个性化的服务体验。

其次是智能化水平的持续提升。随着大模型技术的不断进步，AI 将从 "辅助工具" 升级为 "业务伙伴"，深度参与保险业务的全流程决策(176)。这种升级不仅体现在简单的自动化任务上，更体现在复杂的业务决策和创新设计中。例如，未来的保险产品设计将完全由 AI 系统完成，通过分析市场需求、风险特征、客户偏好等多维度信息，自动生成创新的保险产品方案。

第三是架构的云原生化趋势。云原生技术将成为智能化运营架构的标准配置，通过容器化、微服务、DevOps 等技术实现业务的敏捷开发和持续交付。这种架构不仅提高了系统的可扩展性和灵活性，还大幅降低了技术成本和运维复杂度。某保险公司通过实施云原生架构，将系统部署时间从传统的数周缩短至数小时，同时将运维成本降低了 40%。

第四是边缘计算与 5G 技术的广泛应用。随着 5G 网络的普及和边缘计算技术的成熟，保险业务将实现真正的实时化和移动化。例如，在车险定损中，理赔人员可以通过 5G 网络实时传输高清事故现场视频，边缘计算设备在现场即可完成损伤分析和定损计算，将理赔时间缩短至分钟级。

7.2 业务发展需求：个性化服务与风险管理创新

保险业业务发展对多模态数据融合与智能化运营提出了更高要求，主要体现在三个方面。首先是个性化服务需求的爆发式增长。客户不再满足于标准化的保险产品和服务，而是期望获得真正个性化的解决方案。这种需求推动保险公司必须具备更强的数据分析和建模能力，能够从海量的多模态数据中挖掘客户的潜在需求和偏好。

其次是风险管理的智能化升级需求。随着风险环境的日益复杂和多样化，传统的风险管理方法已经难以满足需求。保险公司需要通过多模态数据融合技术，构建更加精准和全面的风险评估模型。例如，通过融合卫星图像、气象数据、交通流量、社交媒体信息等多源数据，保险公司能够实时监测和预测各类风险，为客户提供前瞻性的风险管理服务。

第三是产品创新的加速需求。市场竞争的加剧要求保险公司必须加快产品创新速度，而多模态数据融合技术为产品创新提供了强大支撑。通过分析客户的生活习惯、消费行为、健康状况等多维度信息，保险公司能够快速识别市场机会，设计出满足特定需求的创新产品。某健康险公司通过分析可穿戴设备数据和健康监测信息，推出了基于实时健康状况的动态保费保险产品，受到市场广泛欢迎。

7.3 外部环境变化：监管科技与合规要求

保险业多模态数据融合与智能化运营面临的外部环境正在发生深刻变化。在监管科技（RegTech）发展方面，监管机构越来越多地采用技术手段对保险公司进行监管。监管科技要求保险公司的 AI 系统必须具备可解释性、透明性和公平性。这对保险公司的技术架构提出了新的要求，需要在系统设计时充分考虑监管合规需求。

在数据安全法规完善方面，各国都在加强对个人信息的保护。欧盟的 GDPR、中国的《个人信息保护法》、美国各州的数据保护法规等，都对保险公司的数据处理提出了严格要求。这些法规不仅要求数据处理的合法性，还要求数据的最小化、目的限制、数据主体权利保护等。保险公司必须在技术架构设计中充分考虑这些合规要求，建立完善的数据治理体系。

在行业标准制定方面，保险行业正在加快制定多模态数据融合和 AI 应用的技术标准。这些标准将规范数据格式、接口协议、安全要求、质量评估等各个方面，为行业的健康发展提供指引。保险公司需要积极参与标准制定过程，确保自身的技术发展符合行业规范。

7.4 主要挑战与应对策略

保险业在推进多模态数据融合与智能化运营过程中面临着多重挑战。数据质量挑战是首要问题。中国金融传媒集团特聘高级专家高峰指出："数据是目前面临的最大挑战"。金融机构虽拥有海量私域数据，但长期存在系统割裂、格式不一、治理滞后等问题。多模态数据的质量参差不齐，结构化、半结构化和非结构化数据混杂，给数据融合带来了巨大困难。

应对策略包括建立统一的数据标准和规范，实施数据治理项目，提升数据质量。同时，采用先进的数据清洗和预处理技术，对多源异构数据进行标准化处理。某保险公司通过实施数据治理项目，建立了企业级数据中台，将数据质量提升了 80%，为多模态融合应用奠定了坚实基础。

技术成熟度挑战体现在多个方面。大模型技术在金融领域的 "幻觉" 问题尚未根治，应用大模型直接进行决策判断的可行性较低。同时，多模态融合技术在保险场景的适配性还需要进一步验证和优化。

应对策略包括采用 "小步快跑" 的技术实施策略，先在试点场景验证技术可行性，再逐步推广到全业务场景。同时，建立技术评估体系，定期评估技术的成熟度和适用性。通过引入可解释 AI 技术，提高模型决策的透明度和可信度。

人才短缺挑战是制约行业发展的重要因素。开发和运维多模态融合系统需要精通数据科学、机器学习、保险业务等多领域知识的复合型人才，而这类人才在市场上极其稀缺。

应对策略包括建立完善的人才培养体系，通过内部培训、外部招聘、校企合作等多种方式培养人才。某保险公司与高校合作建立了 "保险科技联合实验室"，每年培养专业人才 50 余名，有效缓解了人才短缺问题。

成本控制挑战也是不可忽视的问题。多模态融合系统的建设和运维成本高昂，包括硬件设备、软件许可、人员培训、系统维护等多个方面。特别是在大模型训练和推理过程中，对计算资源的需求巨大，成本控制成为重要挑战。

应对策略包括采用云服务和开源技术降低基础设施成本，通过模型优化和算法改进提高资源利用效率。同时，建立成本效益评估机制，确保技术投资能够带来预期的业务价值。某保险公司通过采用混合云架构和开源技术，将 IT 成本降低了 35%，同时保持了系统的高性能和可靠性。

八、结论与展望

8.1 主要研究发现

本研究通过系统分析保险业多模态数据融合与智能化运营架构的发展现状、技术特征和应用实践，得出以下主要发现：

在技术体系构建方面，保险业已经形成了完整的多模态数据融合技术体系。该体系涵盖文本、图像、音频、视频、结构化数据五大核心类型，采用特征级、决策级、混合级三种融合路径，集成了 Vision Transformer、BERT、交叉注意力机制等先进算法。在业务应用方面，多模态技术已经覆盖核保、理赔、客服、风控、营销等全业务流程，在每个环节都创造了显著的价值，如车险定损准确率达到 97%，理赔时间缩短至分钟级，客服自助服务率提升至 65%。

在智能化运营架构方面，保险业正在向 "1 个智能中枢 + 3 层能力平台" 的创新架构转型。这种架构以 AI 大模型为引擎、大数据为基石、云原生为底座，实现了 "快慢结合" 的统一架构设计。智能化运营不仅带来了运营效率的大幅提升（系统调度自动化率达 99.97%），还实现了成本的有效控制（人力成本降低 40% 以上）和客户体验的显著改善（线上化率提升至 95%）。

在技术与业务融合方面，呈现出双向驱动的特征。技术驱动业务创新体现在产品设计智能化、定价模型精准化、风险评估多维度化等方面；业务需求牵引技术发展则体现在隐私保护、合规要求、可解释性等特殊需求推动技术向专业化方向发展。这种双向融合正在推动保险业从传统的产品中心向客户中心、从被动服务向主动管理的深刻转变。

在细分领域差异方面，不同保险类型展现出鲜明的特色。寿险注重健康评估和风险预测，通过多组学技术构建精准健康管理体系；财险聚焦事故定损和风险评估，在车险领域实现了毫秒级检测和毫米级精度；健康险强调医疗影像分析和智能核保，在肺结节、慢性病等领域取得突破；意外险关注场景化风险评估和智能理赔，实现了从被动理赔向主动风险管理的转变。

在国内外发展对比方面，不同市场呈现出差异化特征。中国市场坚持自主可控路线，在垂直场景深度应用方面领先；美国市场注重技术创新和生态构建，在通用技术应用方面占优；欧洲市场严格遵循 GDPR 等监管要求，在隐私保护技术方面领先；日本市场突出精细化运营特色，在技术与业务深度融合方面独具优势。

8.2 理论贡献与实践意义

本研究的理论贡献主要体现在三个方面。首先，构建了保险业多模态数据融合的理论框架，系统阐述了数据类型、融合技术、应用模式之间的内在联系，为后续研究提供了理论基础。其次，提出了保险业智能化运营架构的演进模型，揭示了从集中式到分布式、从单一功能到中台化、从被动响应到主动智能的发展规律。最后，建立了技术与业务双向融合的分析模型，为理解技术驱动与需求牵引的交互机制提供了新视角。

在实践意义方面，本研究为保险业的数字化转型提供了系统性指导。对于保险公司而言，研究结果有助于制定科学的技术战略，选择合适的技术路径和应用场景，避免盲目投资和技术跟风。对于技术供应商而言，研究揭示了保险行业的特殊需求和发展趋势，为产品研发和服务创新提供了方向指引。对于监管机构而言，研究分析了技术应用中的风险点和合规要求，为制定相关政策提供了参考依据。

8.3 研究局限与未来展望

本研究存在一些局限性需要在未来研究中加以改进。首先，由于多模态融合技术在保险业的应用仍处于快速发展阶段，部分技术和应用模式还不够成熟，研究结论的普适性有待进一步验证。其次，本研究主要基于公开资料和案例分析，缺乏大规模的实证数据支撑，未来需要通过实地调研和实验研究来补充。最后，不同国家和地区的监管环境、文化背景差异较大，研究结论在不同市场的适用性需要进一步探讨。

未来研究可以从以下几个方向展开：一是深化技术机理研究，探索多模态融合在保险场景中的作用机制和优化路径；二是加强实证研究，通过大规模数据实验验证技术效果和业务价值；三是拓展国际比较研究，深入分析不同市场的差异化特征和发展规律；四是关注新兴技术发展，研究量子计算、6G 通信、脑机接口等前沿技术对保险业的潜在影响；五是加强跨学科合作，融合计算机科学、保险学、管理学、心理学等多学科知识，构建更加完善的理论体系。

展望未来，保险业多模态数据融合与智能化运营将迎来更加广阔的发展前景。随着技术的不断成熟和应用的持续深化，保险业将实现从传统金融服务向智能化风险管理和保障服务的全面转型。在这个过程中，那些能够准确把握技术趋势、深度理解业务需求、勇于创新实践的保险机构，将在激烈的市场竞争中占据优势地位，为客户创造更大价值，为社会发展做出更大贡献。

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[68] 保险行业中台系统架构_mob64ca12d06991的技术博客_51CTO博客 https://blog.51cto.com/u_16213300/13187656

[69] 数据中台解决方案-CSDN博客 https://blog.csdn.net/2501_91692628/article/details/147722949

[70] 实操分享 | 人寿保险行业中台建设的核心要素 | 人人都是产品经理 https://www.woshipm.com/share/5995175.html

[71] 保险中台行业深度研报:规模、细分市场数据与发展趋势分析 https://m.gelonghui.com/p/1860546

[72] 长城人寿携手腾讯云:搭建新一代数据中台，构筑「数智长城」-CSDN博客 https://blog.csdn.net/cloudbigdata/article/details/144303564

[73] Great Wall Life: Building a Data Middle Platform on the 'Cloud' to Forge a New Engine for High-Quality Development. | Tencent Cloud https://intl.cloud.tencent.com/dynamic/blogs/sample-article/100605

[74] Open architecture & data: A match made in heaven https://www.securities-services.societegenerale.com/en/insights/views/news/open-architecture-data-match-made-heaven/

[75] Ping An: Life Insurance Platform Integration https://www.accenture.com/us-en/case-studies/insurance/ping-an-life-insurance-platform-integration

[76] Why Does the Insurance Industry Need Middle-Layer Architecture? https://fintechnews.ch/insurtech/why-does-the-insurance-industry-need-middle-layer-architecture/68882/

[77] 智慧保险大数据平台建设方案-20250212.pptx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/388245092.html

[78] 智慧保险大数据分析平台建设综合解决方案-20240417130457.pptx-原创力文档 https://max.book118.com/html/2024/0417/7110124146006065.shtm

[79] 技术应用 | 大型单体系统重构:寿险核心分布式核保中心实践_金融电子化 http://m.toutiao.com/group/7518948957687398947/?upstream_biz=doubao

[80] 中国大地保险全机构使用基于微服务架构的数字化 核心系统(pdf) https://www.ebaotech.com.cn/uploads/Case%20study%20-%20$6%20B%20General%20Insurer%20Entirely%20Runs%20on%20Microservices%20Based%20DigitalCore-CN.pdf

[81] 太平洋寿险:云原生paas平台_能力_PaaS_应用 https://m.sohu.com/a/922952320_100278905/

[82] 德华安顾人寿荣获“2024保险业数字化运营优秀案例”，展现数字化转型新成果_华讯网 http://m.toutiao.com/group/7447131648887456291/?upstream_biz=doubao

[83] 平安人寿:基于云原生的保险业务实践_中国电子银行网 http://www.cebnet.com.cn/20240521/102954178.html

[84] DeepFlow携手某保险集团亮相SIGCOMM，展示AI可观测性于金融系统的价值 | 界面新闻 https://m.jiemian.com/article/13406052.html

[85] China Continent Insurance Company Entirely Runs on Microservices Based DigitalCore(pdf) https://www.ebao.com/uploads/Case%20study%20-%20$6%20B%20General%20Insurer%20Entirely%20Runs%20on%20Microservices%20Based%20DigitalCore.pdf

[86] 云原生核心四件套:容器、微服务、K8s、CI/CD-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_52137592/article/details/151933876

[87] Container Orchestration & SQL Server Integration with AKS for an Insurance Provider https://www.snp.com/resource/use-cases/container-orchestration-sql-server-integration-with-azure-kubernetes/

[88] Debunking Cloud Myths Holding Insurers Back https://www.insurancethoughtleadership.com/ecosystems/debunking-cloud-myths-holding-insurers-back

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[93] 行业观察:抢抓AI产业化机遇，保险圈也用起了deepseek – 《华安保险》— 了解华安保险的另一扇窗 https://magazine.sinosafe.com.cn/?p=31754

[94] 深耕科技结硕果 AI重塑平安价值维度_每日经济新闻 http://m.toutiao.com/group/7508352797520331327/?upstream_biz=doubao

[95] 建信人寿:以AI技术为锚，智绘高质量发展新图景_上观新闻 http://m.toutiao.com/group/7539748226195341859/?upstream_biz=doubao

[96] AI时代，车险还有哪些想象力?_凤凰WEEKLY http://m.toutiao.com/group/7551757175077503534/?upstream_biz=doubao

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[98] 【上市险企中报观察】AI赋能保险业降本增效_中国银行保险报 http://m.toutiao.com/group/7546110450548392475/?upstream_biz=doubao

[99] AI赋能，保险服务“智”变 中路保险“智保汇”峰会展现智能化转型新成果_大众网 http://m.toutiao.com/group/7511614077081354804/?upstream_biz=doubao

[100] Conversational AI Insurance: Transforming the Industry https://www.teneo.ai/blog/conversational-ai-insurance-transforming-the-industry

[101] A Multimodal AI Model for Understanding the Climate-Driven Insurance Crisis across the U.S. https://iclr.cc/virtual/2025/36701

[102] Harnessing GPT-4V(ision) for Insurance: A Preliminary Exploration(pdf) https://arxiv.org/pdf/2404.09690

[103] The transformative role of Large Language Models in insurance https://www.wiz.ai/the-transformative-role-of-large-language-models-in-insurance/

[104] Innovative Insurtech Startup Ideas https://www.restack.io/p/ai-in-insurance-tech-answer-innovative-insurtech-startup-ideas-cat-ai

[105] 保险业数据合规系列解读之三——保险业数据合规主要场景及合规要点 - 金杜律师事务所 https://www.kwm.com/cn/zh/insights/latest-thinking/data-compliance-in-insurance-industry-key-scenarios-and-matters.html

[106] 国家金融监督管理总局 https://www.nfra.gov.cn/cn/view/pages/ItemDetail.html?docId=1192308&itemId=926&generaltype=0

[107] 官方:银保机构不得过度收集个人信息 http://www.ce.cn/xwzx/gnsz/gdxw/202412/28/t20241228_39249832.shtml

[108] 国家金融监督管理总局关于印发银行保险机构数据安全管理办法的通知_国务院部门文件_中国政府网 https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202412/content_6995081.htm

[109] 金融监管总局关于印发银行保险机构数据安全管理办法的通知 银行保险机构数据安全管理办法__2025年第7号国务院公报_中国政府网 https://www.gov.cn/gongbao/2025/issue_11906/202503/content_7011160.html

[110] 国家金融监督管理总局关于印发银行保险机构数据安全管理办法的通知_国务院部门文件_中国政府网 http://big5.www.gov.cn/gate/big5/www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202412/content_6995081.htm

[111] 隐私计算在医疗保险公司联合风险评估中的数据安全与合规应用-CSDN博客 https://blog.csdn.net/2501_91458685/article/details/148698134

[112] 保险数据跨境合规分析-详解洞察-金锄头文库 https://m.jinchutou.com/shtml/view-597833962.html

[113] Insurance Industry Network and Data Compliance II_the_strict_facing https://m.sohu.com/a/873138219_100138309/

[114] Balancing Privacy and Efficiency: How Video Transforms Insurance Claims Without Compromising Data Security https://completeaitraining.com/news/balancing-privacy-and-efficiency-how-video-transforms/

[115] Private Insurance Data Requirements in California https://www.healthinfolaw.org/state-topics/5,64/f_topics

[116] INSURANCE: PRIVACY REQUIREMENT(pdf) https://archive.legislature.mi.gov/documents/2001-2002/billanalysis/Senate/pdf/2001-SFA-0431-S.pdf

[117] Data Privacy and Cybersecurity Compliance Regulations as per latest IRDAI guidelines and Their Impact in the InsurTech Space https://www.indiainsurtech.com/data-privacy-and-cybersecurity-compliance-regulations-as-per-latest-irdai-guidelines-and-their-impac

[118] Private Insurance Data Requirements in Missouri https://www.healthinfolaw.org/state-topics/26,64/f_topics

[119] 太平保险新闻中心电子刊物-中国太平 https://www.cntaiping.com/news/106137.html

[120] 技术应用 | 大型单体系统重构:寿险核心分布式核保中心实践_业务_用户服务_数据 https://m.sohu.com/a/906909987_672569/

[121] 大模型技术爆炸与保险业未来，阿里云黄旭初:全栈AI驱动架构革新，开源生态降低应用门槛_DeepSeek_企业应用 https://www.sohu.com/a/895952419_465408

[122] 面朝“大海”，保险科技突围“报行合一”寻增长_21世纪经济报道 http://m.toutiao.com/group/7552869109459403290/?upstream_biz=doubao

[123] 以场景为中心的数字化:谁在受益，谁在被改变_手机新浪网 http://finance.sina.cn/2025-09-18/detail-infqxwez3651522.d.html

[124] 「数智进行时」华安保险携手中电金信共研共建， 重塑财险核心转型新范式-中电金信 https://www.gientech.com/news-detail/1174.html

[125] 保险销售系统对接保险公司接口的常见技术架构_阳光保险接入api-CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_43810067/article/details/147925781

[126] 【行业SaaS】医疗云与金融云的架构差异_金融云 物理隔离-CSDN博客 https://blog.csdn.net/yuzhangfeng/article/details/147728667

[127] Enterprise Application Modernization and Microservices Architecture: Insurance Use Cases https://www.valuemomentum.com/blogs/enterprise-application-modernization-and-microservices-architecture-insurance-use-cases/

[128] The New Blueprint for Insurance Modernization https://www.insurancethoughtleadership.com/data-analytics/new-blueprint-insurance-modernization

[129] Key Insurance Cores: Understanding World-class, Niche, and Middleware https://blog.softtek.com/en/key-insurance-cores-understanding-world-class-niche-and-middleware

[130] Case 11: Insurance Company – Claims of Architecture, Architecting Claims https://www.architecturerating.com/post/case-11-insurance-company-claims-of-architecture-architecting-claims

[131] Multi-tenancy versus single-tenancy: Choosing the best cloud architecture for insurance core technology https://coverager.com/multi-tenancy-versus-single-tenancy-choosing-the-best-cloud-architecture-for-insurance-core-technology/

[132] Design Secrets of Platform-Based Architectures Part 1 https://www.majesco.com/blog/design-secrets-of-platform-part-1/

[133] 智能保险系统-重构传统保险行业的底层逻辑|保险产品|保险行业|智能保险系统_手机网易网 http://m.163.com/dy/article/JTRD7LEM055678EN.html

[134] 基于CNAI架构与大模型的个体健康风险评估技术实践-云社区-华为云 https://bbs.huaweicloud.cn/blogs/442624

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[136] 人寿保险科技转型趋势 https://m.renrendoc.com/paper/335452929.html

[137] Canara HSBC人寿保险与Fedo.ai合作推出AI驱动的非侵入式健康评估_家医健康移动端 https://mhealth.familydoctor.cn/news/renshoubaoxian-fedoai-tui-ai-qudong-jiankang-pinggu-13565.html

[138] 健康险风险评估报告方案.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/465811079.html

[139] LexisNexis Risk Solutions Releases Study Uncovering Hidden Risks and Benefits through the Combination of Medical and Non-Medical Data that can Transform U.S. Life Insurance Underwriting https://www.tmcnet.com/usubmit/2024/08/15/10058762.htm

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[141] Sm8rtHealth - No code risk assessment for life and health underwriters https://ai-underwrite.com/

[142] Leveraging ExamOne HealthPiQture™ Scores to Stratify Mortality Risk https://www.munichre.com/us-life/en/perspectives/alternatives-for-stratifying-mortality-risk/leveraging-examone-healthpiqture-scores-stratify-mortality-risk.html

[143] The real-time health score and digital engagement platform for life insurance - Life Insurance International https://www.lifeinsuranceinternational.com/thought_leaders/real-time-health-score-digital-engagement-platform-life-insurance/

[144] Max Life launches real-time health analytics solution MediCheck https://www.livemint.com/money/personal-finance/max-life-launches-real-time-health-analytics-solution-medicheck/amp-11665221033769.html

[145] 多模态RAG与异步调用:提升大模型内容理解的关键技术!_multimodal-embedding-v1-CSDN博客 https://blog.csdn.net/m0_65555479/article/details/146607083

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[147] (19)国家知识产权局\n\nD\n(12)发明专利申请\n(pdf) https://patentimages.storage.googleapis.com/15/87/69/52973b1807c4df/CN115205058A.pdf

[148] AI定损颠覆车险理赔的2025最新解析 - 康波财经 https://m.combofin.com/article/3846361.html

[149] 汽车事故智能定损模型-详解洞察.docx - 金锄头文库 https://m.jinchutou.com/shtml/view-597810260.html

[150] 视觉语言大模型(VLM)的产业落地:从Qwen-VL技术解析到医疗、车险行业革新-CSDN博客 https://blog.csdn.net/m290345792/article/details/151974979

[151] Intelligent Claims Inspections | NspectAI https://nspectai.com/

[152] Multimodal RAG: Using Graphlit, OpenAI GPT-4 Vision for Insurance Adjustment https://www.graphlit.com/blog/multimodal-rag-insurance-insights

[153] Post-hurricane building damage assessment using street-view imagery and structured data: A multi-modal deep learning approach https://arxiv.org/html/2404.07399v1

[154] Insurance Claims: How Matterport and 360 virtual tours support claims. https://housesandproperties.com/how-can-360-virtual-tours-help-with-insurance-claims/

[155] MIS unveils AI damage classifier to boost insurers’ catastrophic event response  https://www.lifeinsuranceinternational.com/news/mis-ai-damage-classifier/

[156] MIS: AI for Insurers Following Catastrophic Events https://insurtechdigital.com/articles/mis-ai-for-insurers-following-catastrophic-events

[157] 数智经济时代医疗领域医学影像系统现状与趋势研究:多模态融合技术方向-CSDN博客 https://blog.csdn.net/miaoling1201/article/details/152244802

[158] 卫生健康行业人工智能应用场景参考指引(pdf) http://www.nhc.gov.cn/guihuaxxs/gongwen12/202411/647062ee76764323b29a1f0124b64400/files/b77f064746f344588a29d61d09c572f0.pdf

[159] Qwen保险行业理赔影像识别自动审核系统方案-CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_35307279/article/details/152112323

[160] 基于多模态数据融合的肺结节带病体动态核保方法及装置制造方法及图纸_技高网 https://www.jigao616.com/zhuanlijieshao_46425877.aspx

[161] 多模态融合的健康风险建模-洞察剖析.pptx - 金锄头文库 https://m.jinchutou.com/shtml/84a9fd7c080a6d4c78583996d51eb101.html

[162] 多模态医学影像分析-洞察及研究 - 豆丁网 https://www.docin.com/p-4886595066.html

[163] 利用 Healthcare AI 模型释放下一代 AI 技术能力 - 墨天轮 https://www.modb.pro/db/1858334645746675712

[164] Guidance for Multi-Modal Data Analysis with AWS Health and ML Services https://aws.amazon.com/solutions/guidance/multi-modal-data-analysis-with-aws-health-and-ml-services/

[165] Multimodal Imaging Market By Technology (PET/CT, PET/MR, SPECT/CT, OCT/FMT, Other Multimodal Imaging); By Application (Brain & Neurology, Cardiology, Oncology, Ophthalmology, Research Applications, Other Applications); By End User (Hospitals, Diagnostic Imaging Centers, Research and Academic Institutes, Other End Users); By Region – Growth, Share, Opportunities & Competitive Analysis, 2024 – 2032 https://www.credenceresearch.com/report/multimodal-imaging-market

[166] Title:Multi-modal Vision Pre-training for Medical Image Analysis https://arxiv.org/pdf/2410.10604?context=cs.AI

[167] Call for Papers: Exploring the Frontiers of Medical Imaging with Multimodal Learning [1252] | Multimedia Tools and Applications https://www.springer.com/journal/11042/updates/26852592?utm_brand=SN+utm_source=SN+utm_medium=liveevent+utm_campaign=APSR_ALLPR+_EXHB_GL_MPAS_IEEEz_IEEE-CIC

[168] Multimodal Analysis Examples https://www.restack.io/p/multimodal-ai-answer-examples-of-multimodal-analysis-cat-ai

[169] The future of multimodal artificial intelligence models for integrating imaging and clinical metadata: a narrative review - PubMed https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39354728/

[170] Multimodal AI For Health Precision https://www.restack.io/p/ai-for-content-creation-answer-multimodal-ai-health-precision-cat-ai

[171] 自主可控大模型助力保险业数字化转型_中国保险杂志 http://m.toutiao.com/group/7537870474856890918/?upstream_biz=doubao

[172] 中国保险行业协会编撰出版《中国保险科技发展报告》 https://m.10jqka.com.cn/20250812/c670306799.shtml

[173] 保险科技精算应用-洞察及研究.docx - 人人文库 https://www.renrendoc.com/paper/469822149.html

[174] 【上市险企中报观察】AI赋能保险业降本增效_中国银行保险报 http://m.toutiao.com/group/7546110450548392475/?upstream_biz=doubao

[175] 《大模型技术深度赋能保险行业白皮书(2024)》发布，元保入选优秀案例_中国科技信息 http://m.toutiao.com/group/7435985433915359779/?upstream_biz=doubao

[176] “辅助工具”到“业务伙伴”:保险如何借AI重塑未来?_模型_科技领域_技术 https://m.sohu.com/a/918476059_114984/

[177] 中华保险携手DeepSeek 保险业数智化转型新突破 https://mguba.eastmoney.com/mguba/article/0/1521466762

[178] Huize pioneers DeepSeek integration in China's insurance sector, revolutionizing consumer-facing insurance services for the AI era https://www.manilatimes.net/2025/02/21/tmt-newswire/globenewswire/huize-pioneers-deepseek-integration-in-chinas-insurance-sector-revolutionizing-consumer-facing-insurance-services-for-the-ai-era/2060206

[179] China's Insurtech Development from the Perspective of Digital Transformation: Current Status and Suggestions http://www.tfdi.org.cn/en/news1.php?id=280&lm=19

[180] Xiao-I and AIA China deepen AI partnership to transform customer engagement in insurance sector https://business-news-today.com/xiao-i-and-aia-china-deepen-ai-partnership-to-transform-customer-engagement-in-insurance-sector/

[181] Revolutionizing Insurance with DLT - OneConnect PingAn Group https://www.toolify.ai/ai-news/revolutionizing-insurance-with-dlt-oneconnect-pingan-group-385817

[182] Great Wall Life: Building a Data Middle Platform on the 'Cloud' to Forge a New Engine for High-Quality Development. | Tencent Cloud https://intl.cloud.tencent.com/dynamic/blogs/sample-article/100605

[183] China In-Depth: Digital Insurance Ecosystems https://www.the-digital-insurer.com/thought-leadership/china-in-depth-ecosystems-in-china/