中央财经大学中国金融科技研究中心主任张宁：数智重构保险底层逻辑 行业垂类大模型建设引争议

7月16日，2026丽泽全球保险科技大会在北京举行，本次大会由金融界、清华大学经济管理学院、北京丽泽金融商务区管委会、泰康保险集团联合举办，大会以“高质守正·数智创新”为主题，聚焦保险科技创新、数字化转型、养老金融、消费者权益保护与区域产业生态建设等议题。

原保监会党委副书记、副主席周延礼，全国社会保障基金理事会原副理事长王忠民，中国银行原行长李礼辉，国家金融监督管理总局北京监管局一级巡视员逯剑，中共北京市委金融委员会办公室副主任闫小娜，中国保险行业协会会长赵宇龙，中共丰台区委常委、副区长唐朝辉，第十四届全国人大代表、北京大学光华管理学院院长田轩，清华大学经管学院党委副书记高峰，金融界集团董事长张斌等嘉宾出席大会。

在全球保险科技大会学术对话环节，中央财经大学中国金融科技研究中心主任张宁围绕数智技术重塑保险业、保险垂类大模型建设路径、AI合规治理与行业发展方向三大核心议题展开深度分享，跳出行业微观视角，从经济学底层变革、精算体系重构、产业落地实操等维度输出差异化观点，为保险科技转型提供全新思考框架。

一、数智技术颠覆传统经济根基，为保险打开混沌风险新赛道

谈及数智科技对保险行业的深层影响，张宁提出，研判技术变革不能局限保险行业本身，需先看清保险业整体转型的时代大背景。中央金融工作会议定调与市场需求变化，推动全行业进入深度变革周期，技术落地的前提是行业找准转型方向，否则数字化投入将失去价值。

从宏观底层逻辑看，数智技术带来的变革不止于金融、保险赛道，而是撼动了整个传统经济学理论体系。传统经济学建立在资源有限的核心前提之上，所有管理学、风险定价理论均以此为基础；但数据作为全新资源具备非线性、近乎无限供给的特征，直接打破传统资源约束假设，原有经济分析框架不再完全适用。与此同时，人工智能、量子科技、脑机接口等多元数智技术同步改造生产力与生产关系，双重变革叠加之下，金融业、保险业身处宏大的经济范式重构浪潮之中。

落脚保险行业专属变革，张宁结合自身精算学者身份指出，数智技术最先冲击的是保险核心根基——精算定价体系。长期以来，行业依靠概率论、数理统计完成风险定价，行业默认这套数学工具等同于风险本身，但风险客观存在于人类社会，统计模型只是描述风险的工具，无法完整覆盖全部风险形态，当前新的无法用概率描述的风险形态已经充分且深刻影响行业，这是科技保险的机会，也必将冲击当前保险风险定价体系。

大众普遍存在认知误区：科技能够消解风险，财产险市场空间会持续收缩。张宁对此给出相反判断：数智技术推动大量线性系统向非线性系统转化，会催生大量《三体》中提及的混沌风险，且科技越发达，非线性系统衍生的混沌风险体量越大。过往精算仅能覆盖统计可量化的标准化风险，而混沌风险无法依靠传统概率模型测算，这恰恰是数智时代保险业全新的业务蓝海。数智技术正在赋予保险行业捕捉、经营新型混沌风险的能力，精算行业也将围绕全新风险类型开辟全新研究与业务赛道。

二、保险行业无需重复自建垂类大模型，RAG轻量化落地是最优解

针对现场热议的金融、保险行业是否需要独立建设专属垂类大模型、是否要搭建行业公共基础模型的行业热点，张宁抛出与行业主流热潮相悖的核心观点：保险公司没有必要投入大量资源独立训练专属垂类大模型。

他将行业大模型落地模式划分为三个层级，分层阐释价值差异：

1.私有知识库+通用大模型RAG（检索增强生成或图谱增强）模式：具备落地必要性。企业自有承保、理赔、合规、产品等私有领域数据与知识库，通用大模型无法覆盖行业专属私有信息，依托RAG技术嫁接通用基座，可低成本实现行业场景适配，适配所有保险公司，尤其适合中小机构。

2.多轮微调（基于Lora）改造通用大模型：价值有限。通用大模型基础能力持续迭代、智能水平不断提升，且可无限复制复用，企业单独投入资源微调模型，投入产出比偏低。

3.从零训练专属保险垂类基础大模型：完全没有必要。该模式算力、数据、人力、资金成本极高，中小保险公司甚至会消耗偿付能力储备用于持续烧钱研发，属于低效重复建设。

在行业长期趋势判断上，张宁提出AI发展存在三层关键能力拐点，也将彻底改变行业对垂类模型的需求：当前行业仅跨过图灵测试第一拐点，企业仍存在“自建专属模型”的本位思维；未来5-10年，大模型将突破爱因斯坦测试第二拐点，通用基座模型能力将足以覆盖绝大多数细分行业需求，行业自建垂类模型的热潮会自然消退；若技术抵达第二社会测试甚至突破超图灵测试，企业组织架构、岗位职能都将迎来颠覆性调整。

三、AI合规创新融合路径清晰，行业治理迈入立法新阶段

围绕保险AI落地的合规、风险管控难题，张宁给出一条可落地的实操建议：推荐保险公司将首席合规官同步统筹科技业务，实现风险管控与数字化创新一体化管理，从组织架构层面平衡技术创新与合规底线，该方案也可供监管层面参考借鉴。

针对严监管环境下中小保险公司AI落地路径，他主张“化整为零”的轻量化推进思路：企业顶层不必急于开展大规模数字化重构，而是下放AI应用权限，鼓励一线业务人员全面拥抱数智工具，通过个体业务能力提升实现整体数字化转型，既能守住合规红线，又能稳步推进创新落地。

放大至全行业AI治理层面，张宁结合为全国人大讲座的研究经历提出，人工智能治理已跳出单一金融、保险行业自律范畴，正式进入依法治理阶段。AI与过往技术最大区别在于深度重塑生产关系，而立法的核心职能正是规范、调整生产关系，当前国内相关立法工作已有序推进。我国坚持“治理先行、有序应用”的AI发展路线，在全球AI规则构建与产业落地层面均处于前列。

最后，张宁补充行业发展底层准则：金融业三大约束之外，还需持续培育中国特色金融文化。科技只是工具，科技以人为本是保险数字化转型的核心内核，行业文化导向，决定数智技术能否真正服务实体经济、守住金融初心。