金融機構數字化轉型模式和成果如何？

我將從以下幾個方面來介紹金融機構數字化轉型模式和成果。

一、銀行：科技投入力度保持高位，路徑分化、成效釋放

1.科技投入和人員配置力度空前，金融科技子公司承接數字化轉型重任

在推進數字化轉型的過程中，上市銀行科技投入規模保持在較高水平，占營業收入的比例 穩步提升，人員配置力度也在不斷加大。據不完全統計，2022 年，18 家 A 股上市銀行累計科 技投入 1823.13 億元，同比增長 8.66%，增速較 2021 年有所放緩，但遠超營業收入增速，科技 投入占營業收入比重 3.39%，較 2021 年穩步上升，顯示銀行對數字化轉型的重視力度不減。其中，工商銀行、農業銀行、中國銀行和建設銀行的科技投入均維持在 200 億元以上，招商銀 行、交通銀行和郵儲銀行的投入在 100-200 億元之間，但是占營業收入比例高達 4.51%和 5.26%， 領先同業。人員配置層面，上市銀行加大了對科技人才隊伍建設的重視程度。截至 2022 年末， 四大行和招商銀行的科技人員數量均在萬人以上，多數銀行的科技人員數量增速都在 10%以 上。與此同時，主要銀行均針對金融科技/數字化領域設立了專門的人才培養計劃，以應對復 合型人才不足挑戰，提升全員數字化素養。

與此同時，為了應對傳統銀行組織架構的局限性，主要上市銀行均設立了金融科技子公司， 全面支持數字化戰略實施落地。截至目前，累計有 16 家上市銀行成立了金融科技子公司。其 中，國有行 5 家，股份行 8 家，城農商行 3 家。從定位上看，金融科技子公司主要承擔母行數 字化轉型的重大任務，并探索向外輸出技術和服務，與各類場景生態深度融合，服務金融同業、 政府以及產業的數字化轉型需求。

2.國有行和股份行重視數字基礎設施和生態建設，區域中小行關注業務賦能

國有行和部分金融科技布局較早的零售股份行憑借資金、技術、人力資源、渠道和客群方 面的優勢全面推進數字化轉型，加大對數字基礎設施 （例如數據能力、中臺支撐、分布式架構、 安全保障和前沿科技研發）和場景生態 （例如開放銀行）的建設力度。依據艾瑞咨詢在 《中國 銀行業數字化轉型研究報告》，數字化銀行架構已經從單純的技術賦能業務場景拓展到技術架 構、數據能力、業務應用、風險管控和生態開放全方位、全領域，從頂層設計、數字能力和底 層支撐和保障能力等方面對銀行提出更高要求，具體來看：

（1）工商銀行：數字工行 （D-ICBC）建設除了對外服務客戶、對內賦能員工之外，還需 從完善業務支撐體系和數據技術支撐體系。一方面，從場景、產品、渠道、運營、風控、管理 層面提升企業級業務支撐能力，另一方面，強化大數據資源保障，強化中臺建設，推動分布式 架構轉型升級，全面布局 AI 大模型等前沿科技應用。

（2）建設銀行：提出縱深推進金融科技戰略，夯實數字基礎設施建設，在有效賦能業務 的同時，提升科技敏捷研發能力，加強科技風險防控能力，信息系統安全穩定運行。從技術能 力層面打造了建行云、人工智能平臺、大數據平臺、低代碼平臺、低代碼平臺、移動互聯平臺 和 RPA 機器人。包含夯實數字基礎設施建設、有效賦能業務、提升科技敏捷研發能力、加強 科技風險防控能力、信息系統安全穩定運行，措施涵蓋了金融技術底座、研發基礎管理、三大中臺建設、企業級產品譜系管理平臺優化等。

（3）招商銀行： 2017 年正式明確 “金融科技銀行”的定位目標，數字賦能與零售金融、 批發金融、風險管理、經營決策、內部運營等環節深度融合。當前戰略致力于推動 “線上招行” 向 “智慧招行”邁進，以線上化、數據化、智能化、平臺化、生態化的目標，全面推動金融基 礎設施與能力體系、客戶與渠道、業務與產品、管理與決策的數字化重塑，特別是積極探索 “AI+ 金融”新模式力，要讓人工智能成為招行智慧更重要的組成部分。

區域中小行受限資源、地域和業務領域的限制，不具備全方位、大規模投入條件，數字化 更多體現為對各業務環節的賦能。例如南京銀行通過對”服務、渠道、產品、營銷、運營、風 控”各環節進行賦能提升，實現經營管理的全面升級；蘇州銀行的數字化以業務主導和驅動， 推動經營管理轉型；杭州銀行通過金融科技賦能業務發展和管理提升，全面推進線上線下融合， 為客戶在各種場景下提供便捷、高效、普惠、安全的產品和服務。江蘇銀行加強數字化產品創 新，構建全行產品資產庫，推進數字化營銷平臺建設，升級迭代拓客營銷工具。與此同時，數字治理、數據能力建設也成為各家銀行關注的重點。

3.銀行業數字化已在零售財富、小微科創以及技術輸出等領域多點開花

（1）金融科技子公司已具備對外輸出能力，推動同業、企業和政府數字化轉型

作為銀行數字化的助推器，金融科技子公司憑借技術優勢和豐富的數字化轉型經驗，在服 務集團內部轉型需求的基礎上，已具備對外輸出能力，推動同業、企業和政府數字化轉型，從 中長期角度有望實現技術投入變現，為銀行拓展新的盈利增長點。 以興業銀行旗下的金融科技子公司興業數金為例，興業數金全面負責集團的科技研發和 數字化創新工作，同時針對集團客戶運用云計算、人工智能、開放 API、流程機器人、區塊鏈 等前沿科技，提供數字化轉型解決方案，輸出金融科技產品與服務，以 “打造最佳生態賦能銀 行”為愿景，連接 F （金融機構）、G （政府）、B （企業）和 C （客戶）端生態場景。興業數 金的業務矩陣涵蓋了銀行云、基礎云、非銀云、開放銀行+智慧銀行，打造了 400 余項覆蓋基 礎設施、技術產品、解決方案的全方位服務品種，客戶包括中小銀行、非銀機構、政府與公共 服務、產業互聯網參與者。

興業數金深度支持集團內外部數字化轉型需求，在技術輸出和場景生態連接方面成效釋 放。2022 年年報顯示，面向集團服務，公司深度實踐 MASA 架構方法論，全力保障“五大線 上平臺”“五大企架工程”建設，推動云原生技術體系規模化應用，建成存算分離數據湖、隱 私計算平臺，持續提升數據時效性，聚焦科技賦能“三張名片”和“五大新賽道”發展，助力 集團實現經營模式轉變、客戶體驗和運營效率提升。面向科技輸出，公司推動打造“1+N”金 融科技生態圈，以“興業云”為依托，涵蓋支付結算、理財銷售、投融資、數字人民幣等“N” 種場景生態服務，為同業提 62 供數字化轉型解決方案，持續開展金融生態產品和業務支持類 軟件單品推廣，科技輸出累計上線運行中小金融機構 324 家，托管銀行 188 家。面向場景生 態，公司積極構建“連接一切”的能力，自主開發興業園區平臺，建成興業通代發平臺，推動 生活繳費、企業增值服務等生態圈建設，支撐醫療生態圈、教育生態圈、數字供應鏈等場景生 態建設，持續拓展 NFT 數字藏品應用場景，實現衛星遙感技術在茶葉種植、林業碳匯場景應 用落地。

（2）零售銀行和財富管理智能化程度提升，持續賦能獲客、留客、轉化

數字金融已較早地應用于銀行財富管理和信用卡領域，目前已經嘗試進入智能化階段，深 度賦能 C 端獲客、留客和轉化以及員工展業。 以招商銀行為例，公司最早通過招商銀行 App 和掌上生活 App 平臺，以 MAU 為北極星指 標，探索和構建數字化獲客模型，建立了“用戶成長體系”，引入各類滿足客戶實際需求的金 融與泛金融權益，打通產品和渠道，讓客戶在 “網點+App+場景生態”中享受更多公司提供的 綜合化服務，借此增強客戶粘性，促進 AUM 和財富管理業務規模增長。2021 年兩大 app 平臺 的客戶數量、累計MAU均在1億以上，app理財客戶數量和銷售金額占比高達97.62%和84.19%。

2023 年以來，招商銀行加快從“線上零售”向“數智零售”轉型升級，構建智慧財富引 擎、智慧客服引擎，沉淀數字化能力。具體措施包括發布了招商銀行 App12.0 版本，進一步整 合人工智能、智能客服、遠程顧問能力，煥新推出智能財富助理“小招”，提供財務分析、選 品策略、市場觀點、收益分析等一站式財富管理服務和個性化、定制化顧問服務。另外從員工 角度，升級財富 Alpha+平臺，實現投研選品、投后管理全流程數智化，深度賦能關鍵崗位專業 度提升，智能化應用在智能客服、流程智能化、質檢、海螺 RPA+ （機器人流程自動化）等場 景實現全職人力替代超 1.7 萬人。 隨著線上化、數據化、智能化、平臺化、生態化應用程度的提升，招商銀行的線上 MAU 和零售端 AUM 繼續高速增長且向財富管理業務的轉化率維持在高位。截至 2023 年末，招商 銀行 App 和掌上生活 App 的月活躍用戶(MAU)達 1.17 億戶，較 2022 年增長 5.41%；管理零售 客戶總資產(AUM)余額 13.32 萬億元，較 2022 年末增長 9.88%；零售客戶存款余額達 33143.18 億元，較 2022 年末增長 12.13%，占 AUM 的比重為 25.33%，位于同業低點。由此可見，招商 銀行客戶活躍度持續上升，且 aum 中多數為存款以外理財、基金、保險、債券、信托等產品構 成，客戶資產向財富管理的轉化率較高。

（3）產業數字金融領域成效初顯，改善小微、科創融資痛點

從服務產業升級、優化信貸結構角度而言，以小微企業、科技創新為代表的重點領域已經 成為產業數字金融應用的重點方向和首要突破口。部分銀行已憑借數字化手段突破小微企業、 科創企業信用瓶頸通過深耕細分市場、服務下沉來提升議價能力，并實現了資產負債表的快速 擴張和信用成本的穩步下降。 小微貸款領域，江蘇銀行是小微領域數字化的先行者。2013 年，公司把“智慧化”發展 提升到戰略高度，自主研發大數據庫，2015 年，在業內率先落地基于小微企業納稅數據的全 線上貸款產品“稅 e 融”，不斷迭代更新，至今已經歷了 7 年多實戰檢驗，顯著提升了小微金 融服務“增量、擴面、提質、降本”效果；2020 年，稅 e 融產品經驗不斷迭代、優化、復制， 整合推出新產品經營“隨 e 貸”，大數據、人工智能等技術和冷熱數據關系分析運用貫穿于貸 前、貸中、貸后全流程，數字化小微展業模式成熟度再上新臺階。研發至今，公司的大數據庫 接入的數據大 7 類已擴展至稅務、電力、園區、高校、移動運營商等 50 多個大類，依托于此 的各類產品對客戶畫像的精準度不斷提升。 通過打通政府-企業-園區-運營商-高校-金融等多類內外部數據，江蘇銀行解決了小微企 業財務信息不全、缺少抵質押品和政府信用等引發的信息不對稱問題，精準定位長尾客戶需求， 提供適配的產品，同時打造了智慧風控能力。隨著數字化程度的提升，江蘇銀行進一步夯實了 小微業務護城河，同時也實現資產質量的穩步改善。截至 2023 年 6 月末，江蘇銀行的小微貸 款余額 6250 億元，較 2022 年末增長 11.25%，占對公貸款比重 62.03%，在江蘇省內市場份額 繼續保持領先。截至 2023 年 9 月末，江蘇銀行的不良率貸款已降至 0.91%，連續 7 年下降， 并進入同業第一梯隊。

此外，在科創信貸領域，銀行也在依托數字化手段打造評估體系，旨在也解決科創企業融 資難、融資貴痛點。例如建設銀行的“科技企業創新評價體系”將企業的科技水平納入銀行授 信評價體系，通過批量獲取國家各部委發布的科技企業名錄信息及知識產權信息，挖掘企業持 續創新能力，運用大數據、智能決策、數據可視化等技術手段自動生成評價結果，將企業的“軟 實力”打造成融資的“硬通貨”，目前，該體系已覆蓋超過 60 萬戶科創企業，通過系統實現 相關評價信息向基層支行網點客戶經理的主動推送，將“等科技企業找上門”變為“引科技 企業進行門”。

二、證券：零售端數字化成效顯著，云計算、區塊鏈助力機構業務質效提升

以 ABCD 為代表的金融科技加速應用于券商的各項業務中，券商經營數字化程度提升，獲 取數據、處理信息、靈活應對客戶需求的能力不斷增強。通過人工智能、大數據、云計算、區 塊鏈等技術運用，券商能夠更有效地明確客戶需求，為客戶提供多元化、定制化的產品和服務， 并實時調整，同時保障資產和交易安全，實現精細化管理。精細化管理能力的增強有利于促使 券商經營轉型為“以客戶為中心”，促進業務質態提升。

1.智能投顧：數字技術助力資產配置，降低財富管理服務門檻

智能投顧，是指以 Markowiz 現代投資組合理論為基礎，對客戶資產狀況、收益目標以及 風險偏好等信息加以分析，并通過大數據和 AI 等技術手段為客戶提供財富管理服務的技術， 核心理念是結合科技與資產管理，通過特定算法和自動化流程為個人與機構投資者提供高效、 便捷的資產管理和投資建議。傳統理財存在投資過程繁瑣、管理費用高、投資標的少、投資策 略局限等一系列痛點。傳統理財投資者往往需要親自去往資產管理機構選擇有限且標準化的 產品，并且對于初級投資者來說可選的投資標的較少。由于機構僅展示公司內部搭建的理財產 品，投資者需要花費更多時間成本去篩選適合自己且性價比高的投資標的，同時傳統理財公司 需要提供人力幫助客戶管理資產，高昂的管理費用也導致投資者理財成本上升。隨著越來越多 的投資者需要專業理財顧問幫助，市場上需要一個新的解決方案來降低理財成本和提高理財 效率。在金融科技的引導下，智能投資顧問應運而生。

代表性的券商智能投顧是廣發證券的貝塔牛。該產品主要服務 C 端客戶，通過客戶畫像和分層、量化選股、投資組合優化、客戶管理等功能實時、低成本滿足中小投資者的基本資產 配置需求，同時簡化投顧工作流程。廣發證券的貝塔牛系統融合了金融工程和互聯網技術,提 供股票類（i 股票）和資產配置類（i 配置）投資建議，以及一鍵下單服務。其中，i 股票主要 面向交易型客戶，而 i 配置則主要面向理財型客戶。從運作模式上看，i 股票依賴于以選股模 型、擇時模型、組合構建模型和組合再平衡模型為組件的量化投資模型，其中選股模型和擇時 模型是核心部分，前者負責選股，具體策略包括短線智能、綜合輪動、價值精選和靈活反轉； 后者負責控制倉位，側重于追蹤趨勢并輔以止損機制。組合構建模型和組合再平衡模型運行在 ApacheSpark 集群之上，利用 Spark 提供的并行計算能力管理用戶的投資計劃。i 配置以 MeanVariance、Black-Litterman、精算模型等為基礎，結合客戶風險偏好、投資期限以及個性化需求 提供多樣化的大類資產配置服務，范圍涵蓋個人的短期與長期投資需求、大宗購置投資需求、 子女教育投資需求以及未來養老的投資需求等領域。

智能投顧有效降低了財富管理服務門檻，并且隨著科技的發展和居民需求的拓展，智能投 顧行業規模將持續擴張，給券商財富管理帶來新的業務空間。根據 Statista 的數據，截止 2022 年末全球智能投顧的資產管理規模達到了 2.45 萬億美元，2017 至 2022 年的年復合增長率達到 66.76%，且預期 2027 年將達到 4.66 萬億的水平。

2.智能客服：AI 應用提升客服效率，優化客戶體驗

智能客服的核心優勢是運用數字化方式 24 小時提供一站式綜合服務，優化客戶體驗。 一方面，智能客服通過將過往業務經驗流程化和自動化，減少人力工作，低成本、高效滿 足廣大散戶業務需求。2022 年，OpenAI 公司發布的對話式大型語言模型 ChatGPT（中文全稱 為：生成型預訓練變換模型）在全球掀起了一股狂熱之風。ChatGPT 作為一個生成式大語言模 型，展現出來的多任務處理能力、語義理解能力、推理能力、涌現能力、數據分析和預測以及 情感分析和情緒檢測能力，顛覆了人們對以往 AI 模型的認知，ChatGPT 發布后，類 ChatGPT 的對話式智能平臺如雨后春筍般出現。安信證券作為較早嘗試應用 AI 技術賦能證券客服領域 的券商，以 “問問小安”為核心技術平臺發力點，外延搭建了輔助人工服務的數智工具——智 能實時輔助、智能質檢。智能實時輔助能依托強大的知識庫在服務過程中輔助員工以快速、標 準化的答案來解答投資者各類業務咨詢，智能質檢則在服務過程中及事后對服務工單的規范 性及合規性實施監測及檢測。兩大數智工具的應用在給員工提供服務支持的同時，也大幅提升 了客戶體驗。

另一方面，智能客服系統可以不斷迭代升級，持續與時俱進提升客服服務能力。代表性的 產品是國泰君安的 “靈犀客服”，該產品通過 NLP、深度神經網絡、機器學習、語義分析、語 音交互等先進技術，為客戶提供 7*24 小時無間斷、快速、準確的智能交互服務。服務范圍覆 蓋了證券業務咨詢、投資、理財、天氣、匯率、百科、趣味互動等多個場景，答案命中率、服 務范圍與交互能力上均處于證券行業前列。之后，國泰君安開始采用 zData 數據庫一體機進行 架構升級。升級后的架構整體采用 x86 服務器、NVMeoF 閃存卡、InfiniBand 交換機互連 3 個 存儲節點+2 個計算節點，構建了以 zData 為核心的具備彈性擴展、高性能、高穩定性的新一 代數據基礎設施架構。以 zData 為核心的高可用分布式架構不僅提升了用戶服務體驗，也提 高了公司內部跑批業務的效率。目前，國泰君安全渠道客服平臺業務數據量已達 TB 級別，每 日任務跑批過程伴隨著大量的數據處理，待任務跑完后，業務部門才能發起數據調用并進一步 分析、處理數據，整個過程耗時極長。zData 上線后，業務的運行速度明顯加快，每日平均跑 批任務時間從過去的數小時縮短到現在的 1 小時左右，極大地提升了業務數據處理效率。

3.智能營銷：金融產品代銷與投行業務受益于更加精準的數字畫像

智能營銷常見于經紀業務中的金融產品代銷環節，是實現定制化服務的有效手段。智能營 銷的應用有利于券商與客戶之間開展個性化的溝通和產品推介活動，通過大數據對客戶消費 行為模式進行精準畫像，幫助券商做出更好的決策判斷，提高客戶轉化率，開發出不同的產品 或采用不同的營銷方式，滿足不同客戶的市場需求，實現差異化競爭。在對客戶和產品數據分 析的基礎上，智能營銷可圍繞客戶銷售響應傾向、興趣話題、產品偏好和渠道偏好來進行溝通 和營銷，從而發現需求、匹配產品、回測數據、評估結果和優化模型等，最終實現為客戶打造 定制化產品方案的目標。 以中信證券為例，該公司作為行業龍頭企業，在經紀業務領域積極探索利用大數據和智能 營銷方法推進財富管理業務的數字化轉型，從以支持交易型與產品代銷業務為主，逐漸向以資 產配置為核心的財富管理服務轉變。通過沉淀核心客戶數據，圍繞價值鏈規模化展開大數據運 用，形成數據驅動的決策、運營與管理，實現基于用戶全生命周期的精細化運營。利用金融科 技對各類流程、體系、管理模式進行數字化的重構，打通總部、營業部、員工、客戶之間的雙 向數據流通通道，實現管理和線上線下展業效率的提升。

除了產品代銷外，智能營銷同樣可應用于投行業務領域。通過對市場信息的有效獲取，券 商能夠更加清楚地了解企業客戶發展現狀、未來前景和投融資需求，及時發掘可能存在上市、 股債融資和并購重組需求的企業，有針對性地提供服務。智能營銷在這一領域的作用主要體現 為運用大數據手段抓取券商研報、上市公司公告和新聞和社交媒體相關信息等，識別關鍵因素， 挖掘業務機會。

4.智能投研：數字化賦能智能投研和量化交易，優化投資決策、降低成本

智能投研是通過大數據打造知識圖譜，運用機器學習和語義分析構建事件與投資標的之 間的聯系，從而有效判斷事件影響并作出決策，實現數據和投資觀點一體化的金融科技應用。 該應用能夠支撐投資業務決策，降低投資業務成本。智能投研以人機結合的形式幫助券商投資 人員提升數據處理效率，及時應對市場機遇與風險，同時可以降低成本和克服情緒的影響，實 現優勢互補。美國的 Kensho 是目前領先的智能投研公司，旗下的產品“Warren”旨在通過金融數據采集，分析、云計算、人機交互和深度學習等功能，解決投資分析速度、規模、自動化 問題，目前已在高盛集團內部試行。除此以外，智能投研還能用于投資風險的預警分析。例如， 東莞證券研發的智能投研事件預警系統目前在功能上已經實現了：（1）對抽取出的投研事件 進行標簽化 （包括所屬行業、地點、產品、事件類型、事件熱度等），實時跟蹤新聞、公告等 金融文本，自動抽取投研事件發生地點，在地圖上進行可視化展示。（2）自動抽取投研事件 信息，包括事件主體抽取、事件類型分類、事件摘要等，基于產業鏈知識圖譜對抽取出的投研 事件進行推理，推導出該事件沿上下游產業鏈產生的影響。 量化投資也是金融科技應用相對較多且成熟的領域，通過對市場數據、資金流向、投資者 行為和輿情的充分發掘，增加投資成功的概率。量化投資已經普遍為歐美等發達國家的對沖基 金采用，投資收益豐厚，但也引發了激勵的行業競爭。為降低量化交易成本，提升投資效率， 實現市場競爭優勢，大數據領域的優勢是核心關鍵。券商通過提升大數據的深度和廣度，利用 對各種全體數據的量化、重組和整合，低成本地建立針對各個市場、面向不同用戶的交易策略， 以降低傳統的金融分析師和交易員投資分析與決策成本，優化投資組合收益，提升投資產品競 爭力。

三、保險：數字化轉型加速啟動，金融科技賦予保險行業強勁生產力

隨著數字技術的持續發展，中國保險業歷經信息化、互聯網化、數字化發展階段，前沿科 技與保險業務不斷融合。在可持續增長與業務創新等訴求的驅動下，金融科技融合賦能與契合 場景需求的創新開發已成為保險機構核心競爭力的構建共識，金融科技的實踐探索正重塑保 險各環節價值鏈，推動保險保障類型、產品內涵、業務模式、行業生態發生根本性變革。 保險科技 （Insurtech）是金融科技的延伸，任何能夠服務于保險業務鏈 （產品設計、定價 承保、銷售和理賠服務）乃至險企中后臺運營的技術都可以稱為保險科技。中國保險學會和復 旦大學保險科技實驗室發布的 《中國保險科技發展白皮書》，將我國的保險科技相關技術分為 十大類，分別是區塊鏈技術、人工智能、物聯網、云計算、大數據、車聯網、無人駕駛汽車、 無人機、基因檢測和可穿戴設備，這十大領域涵蓋了保險行業的方方面面，在幫助險企改善業 務痛點、回歸保障本源和實現加速發展等領域扮演著重要作用。與此同時，受益于保險行業的成長性，保險科技的市場需求水漲船高，由此誕生了一批以金融科技/保險科技輸出為盈利模 式的技術平臺。我國的保險科技應用呈現出由最初的互聯網化，到現階段致力改善業務痛點， 再向未來技術輸出轉變的發展趨勢。

1. 傳統保險公司：積極探索數字化轉型，創新優化原有業務生態

（1）中國平安：積極推動五大科技賦能傳統業務，加強對外輸出實現價值變現

作為保險業內科技創新領域的排頭兵，中國平安堅持貫徹“金融+科技”雙驅動的戰略， 目前已經形成了以生物識別、大數據、人工智能 （AI）、區塊鏈和云為主的五大領先科技和以 “對內提升競爭力，對外輸出服務價值變現”的兩大業務模式，其中對內指將五大領先科技廣 泛應用于傳統金融客戶經營、渠道管理、客戶服務和風險管控等多個核心環節，以期提升效率、 降低成本、改善客戶體驗和強化風險管控，而對外輸出服務的方向主要為集團的四大生態圈 （金融生態圈、醫療健康生態圈、汽車服務生態圈和房產生態圈），通過模塊化的輸出將技術 應用于各大生態圈的核心價值環節，改變過去人力和資本驅動自身業務增長的模式，將技術的 價值變現，獲得輕資本收入。

數字化系統方面，中國平安打造 “智能理賠”系統，通過計算機視覺、語音識別合成及圖 像識別等技術打造了一套全流程自動化的智能理賠流程，顯著提升了平安壽險和平安產險的 理賠流程，優化了用戶體驗，起到了降本增效的效果。在 “智能理賠”系統的幫助下，平安人 壽服務運營線上化水平已達 99%以上，投保及服務自動化水平在 90%以上；平安產險全年 300 萬客戶線上自助完成投保，從定損拍照開始到定損結果完成縮短到 30 分鐘以內。 AI 技術方面，中國平安通過 AI 賦能服務場景、業務流程和運營管理，形成了不少落地的 AI 產品，包括平安壽險的“AI 座席”、“Askbob 知識庫”、“AI 養老管家”、“AI 家庭醫 生”等。在代理人展業方面，平安人壽 “智能拜訪助手”持續推動線上和線下銷售模式相結合， 線上支持代理人遠程拜訪會客和 VR 沉浸式互動講解等，線下面訪支持音視頻和動態動圖講解 等互動方式。在理賠方面，平安人壽創新推出“AI 智能自動決策模型”，實現理賠審核作業 “全流程免人工”，構建了業內領先的理賠審核新模式，為客戶打造省時、省心、省錢的理賠 服務。目前，平安人壽已構建起以“閃賠”、“智能預賠”為中心的智能理賠體系。

（2）中國人壽：依托技術和數字驅動，構建以客戶為中心、以創新為導向的服務體系

中國人壽致力于通過數字化讓金融更精準、更有溫度。依托技術支撐和數字驅動，中國人 壽構建以客戶為中心、以創新為導向的服務體系，提供線上線下互融互通的服務體驗，實現用 戶、平臺、產品、渠道交互協同，全面提升綜合服務能力和價值創造能力。憑借綜合經營優勢， 中國人壽成功打造“國壽全家福”，基于 4 大用戶中心和 5 大 APP 線上觸點，開啟“一鍵查 詢”功能，實現個人客戶在中國人壽金融資產的全景視圖展示。 “國壽全家福”有效契合人民 群眾多元化的資產配置需求，有助于快速發掘、響應客戶在保險、投資、銀行等方面的核心需 求。 在優化用戶體驗的同時，中國人壽堅守理賠是保險服務的關鍵。通過開啟理賠 “大數據通 道”，簡化理賠手續、加快理賠速度，建立全新智能理賠服務模式，不斷踐行 “中國人壽始終 在您身邊”服務承諾。集團旗下壽險公司創新推出掌上理賠服務，客戶可通過壽險 APP、微信 公眾號、國壽 e 店等多種渠道申請理賠，實現服務 “隨時隨地、觸手可得”；財險公司通過 “云 端賠”、 “一路行”空中智賠小程序，以及理賠作業處理平臺，實現數字化一站式服務，理賠 時間大大縮短。自上線以來， “云端賠”累計報案約 114 萬件、視頻查勘約 9.2 萬件、上傳單證約 642 萬份，為理賠服務提供有力支持。

基于云計算理念規劃和完整的“大后臺+小前端”IT 布局，中國人壽創新傳統 IT 基礎架 構，構建算力強大的國壽混合云；通過 3 萬條互聯網專線、820G 總帶寬的互聯網絡，將高效 扁平的移動互聯網絡延伸到各級管理機構和基層網點，大幅降低費用成本，帶寬提速 5—10 倍， 形成直通一線的信息高速公路，建成泛在互聯的國壽物聯網；建立面向銷售與服務、管理與辦 公、柜面與職場的移動化信息交付通道，打造以 APP、國壽 e 店、云助理、云桌面等為代表的 多樣化前端科技產品，搭建豐富多彩的前端服務矩陣。 AI 技術方面，中國人壽將 AI 技術融入運營管理各環節，有力提升運營效率、防范經營風 險。其中，最具有代表性的是集團旗下資產管理公司的 CLIMB （中國人壽投資管理）平臺。該 平臺以投資數據為中心，廣泛應用微服務、大數據、人工智能、RPA （機器人流程自動化）等 前沿技術，功能覆蓋投資數據分析、投資過程管理和投資數據管理，涵蓋組合管理、流動性管 理、風險管理、合規管理、品種投資、信用管理、運營管理等關鍵業務環節，可實現投資業務 的精細化管理、自動化運營和數量化決策。