行业技术转型趋势 - 云原生、AI与大数据深度融合正在重塑保险价值链各个环节 推动行业从规模驱动转向客户导向[1] - 客户需求呈现线上化、场景化、个性化趋势 传统核心系统在灵活性、响应速度和数据治理方面短板凸显[1] - 监管部门对数据安全和系统自主可控要求提升 驱动行业通过技术底座重构实现提质、降本、增效[1] 保险公司技术痛点 - 当前行业普遍面临单体架构局限多、数据平台能力弱、AI建设差、自主可控不足等技术痛点[1] - 业务层面遭遇产品创新周期长、风控能力不足、运营效率低、用户体验待改善等挑战[1] - 部分公司已着手推进核心系统全量上云与数据库切换 以适应云智融合与生态创新趋势[1] 三星财险案例实施背景 - 2022年因业务转型与新业务开展 核心系统迭代需求日益迫切[4] - 若维持两套系统并行（新旧架构）将导致整体维护成本极高[4] - 2022年底与腾讯云签约 率先将新业务（意键险、互联网渠道、大数据平台）上云并建立多活架构[5] 上云阶段性成效 - 新业务上云后运营效率提升：信息安全成本降低、高并发场景应对能力增强（如节假日业务峰值）、新技术探索成本下降[5] - 财务系统上云后形成云上工作生态 数据库云上运行更稳健并完成容灾建设[5] - 最终推动核心系统全量上云 并将Oracle数据库切换至腾讯云TDSQL-PG数据库[5] 数据库切换挑战与实施 - 保险业务逻辑复杂（保单存续周期长、规则复杂）需云服务商深度理解业务规则[6] - 传统系统一体化程度高且存在大量耦合 需设计周密迁移改造步骤[6] - 数据迁移量大且需保证业务持续平稳运行 技术验证耗时逾3个月[6] - 今年7月完成全量业务数据库切换 并建立云上灾备中心[6] 上云后综合效益 - 解决传统IDC架构弹性不足、运维成本高、创新迟滞问题[7] - 数据库可靠性提升：多可用区主备建设、单节点故障恢复时间缩短至30秒内[7] - 年运维成本（硬件维保、数据库授权、机房租赁、软件授权等）较传统IDC方案降低45%[7] - 计划明年推进全业务云原生转型 以适应保险业务创新与服务体验提升要求[7] AI应用战略规划 - 核心系统上云旨在推进AI深度应用 实现AI与业务融合[8] - 新一代核心系统需具备三方面能力：智能算力弹性调度、异构算力管理调度、大数据与AI结合[8] - 三星财险计划结合腾讯云天御风控大模型和隐私计算能力打造自身风控大模型[8] - 借助腾讯云智能体平台开发提升核心业务质效的智能体应用 并通过AI快速定位系统运维问题[9] AI技术行业影响 - 大模型技术推动AI能力跃升 重构行业底层逻辑 从规则驱动迈向智能原生[9] - 大数据与AI融合推动技术应用从基础建设向价值挖掘深化 助力完善风险模型与精准营销[9] - AI与云原生结合构建高效、弹性、低成本智能服务体系 加速行业AI数字化转型[9]