源堡科技联合创始人、副总裁梁露露：数据缺失掣肘科技保险落地，以全流程AI主动风控开辟全新承保路径

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丽泽对话现场，源堡科技联合创始人、副总裁梁露露围绕科技保险行业落地痛点、创新破局路径发表核心观点。他指出，网安险、数安险、智能驾驶保险、具身智能保险等品类共同构成广阔的科技保险赛道，但行业长期陷入“呼声高、落地难”的发展困境，历史风险数据匮乏是制约行业发展的核心症结，行业需跳出传统精算定价思维，依托大模型AI搭建保前、保中、理赔全链条主动风险管理体系，走出适配科技风险特性的新型承保模式。

2018 年成立的源堡科技，核心业务聚焦 AI+数字风险量化技术的本土化落地。梁露露介绍，以网络安全保险（cyber insurance )为例，海外已形成千亿级成熟市场，但国内各类科技保险产品供需两端长期存在割裂矛盾：供给侧保险公司因缺少足量历史风险数据，难以完成精准风险量化，不敢大规模投放产品；需求侧企业无法直观感知保险核心保障价值，即便有风控需求也看不清产品作用，投保意愿薄弱。

针对行业普遍寄希望于调取国家级行业数据库补足数据短板的思路，梁露露给出偏谨慎的判断。他表示，科技产业迭代速度极快，大模型、智能算法等技术持续更新，过往历史风险数据会快速失效，静态数据统计、传统大数法则推导的定价模型，并不适配科技保险动态多变的风险特征，单纯依靠存量数据做精算定价的路径存在天然局限。在他看来，历史数据稀缺并非行业短板，而是科技保险与生俱来的行业特征，行业突破不能强行复刻传统保险发展逻辑，必须围绕这一特征创新一套全新承保体系。

梁露露提出破局核心思路：弱化传统依靠大数法则的精准定价依赖，将行业重心转移至保后、保中全周期主动风险管理，用前置风控降低出险概率，对冲数据缺失带来的定价偏差损失，实现保险公司、投保企业双向受益。这套全流程风控体系，可依托大模型AI技术在业务全环节落地应用，覆盖投保、存续管理、出险理赔三大核心场景。

在保前投保环节，AI大模型能够实现业务流程自动化，压缩人工介入环节。当前保险业务链条越长、人工审核节点越多，企业投保意愿越低，借助大模型搭建自动化审核规则，搭配自动化风险探测工具完成企业风险评级，可大幅简化投保流程、降低企业投保门槛，提升市场整体参与度。

保中存续阶段是科技保险风控价值的核心载体。区别于车险等传统险种投保后被动等待理赔的模式，科技保险必须贯穿全周期主动风险干预。梁露露结合源堡科技实践举例，网络安全风险兼具内部、外部双重复杂隐患，依托大模型可实现自动化渗透测试、攻防演练、潜在风险挖掘，提前识别安全隐患并推送风险告警、落地减损措施。该模式既能大幅压缩风控人力成本，还能缩短安全事件响应时长，从源头降低事故发生概率，减少企业损失与保险公司赔付支出。

理赔端同样是AI技术重要应用场景。传统财产险损失标准化、易量化，但网安险、无人驾驶保险、智能体保险等科技险种损失边界模糊、赔付场景复杂，人工沟通协调耗时耗力。尤其是未来科技保险将呈现高频、小额赔付特征，纯人工处理模式成本难以承受。目前源堡科技正联合高校、工信部研究院研发理赔与数据模型，借助大模型实现理赔流程自动化，解决定损难、效率低的行业痛点。

深耕网络安全领域多年、八年前跨界投身科技保险赛道的梁露露，对行业前景持乐观态度，同时呼吁产业各方协同发力。他表示，工信部当前正推进多项科技保险试点示范工作，丰台区丽泽科技保险创新中心同步落地政企联合试点项目，网信办、工信部、公安等监管部门高度重视网安保险发展。当下监管层面自上而下的安全管控之外，大量中小科技企业、制造企业存在未被充分覆盖的风险管理需求，是科技保险行业巨大增量市场。

他呼吁保险行业、网络安全产业从业者积极参与官方试点项目，共同探索脱离传统大数法则依赖的新型发展路径，以主动风险管理创新破解数据缺失难题，加速国内科技保险规模化落地。