文章核心观点 - 人工智能发展进入“下半场”，重心从技术突破转向产业落地和场景赋能 [2][5] - 2025年是“AI+”行动全面铺开的关键年，政策提供强劲支持 [2] - 企业拥抱AI需遵循识别、定义、执行、适配的四步方法论 [8][9] AI发展历程与现状 - 人工智能历经70余年发展，从1956年达特茅斯会议提出概念，经历专家系统、机器学习到深度学习的根本转变 [3] - 2017年Transformer架构的提出奠定了当代大模型的理论基础 [5] - 大模型发展存在两大关键限制：庞大的训练成本和上下文窗口对性能的影响 [5] AI下半场的核心趋势 - 第一大趋势：模型推理调用频率与能源消耗将快速超越训练阶段，能源需求重心转移 [6] - 第二大趋势：行业发展重心从训练侧转向推理侧，模型参数规模从千亿级拓展至万亿级 [6] - 第三大趋势：AI需求从对话交互升级为解决现实问题，智能体应用普及率目标到2027年超70% [7] - 第四大趋势：多模态模型快速发展，语音、图像、视频等数据是AI深入认知世界的关键 [7] 企业应用AI的方法论 - 第一步是识别：精准定位业务场景痛点，利用大模型在语言及泛翻译类任务上的原生能力快速落地 [8] - 第二步是定义：清晰界定AI落地的核心价值，建立可量化的衡量标准 [8] - 第三步是快速推进落地执行，将规划转化为实际成果 [8] - 第四步是适配新型工具，重构生产关系，推动AI数字人与人类员工高效协同 [9] AI与人类的比较 - 人脑具备持续学习能力，而大模型的学习与使用过程分离，参数权重固定后不会动态更新 [10] - 人脑能耗极低，仅需约20瓦电力，训练GPT-4的电力消耗高达20-25兆瓦，是人脑能耗的100万倍 [11] - 关于AI是否具备共情能力、自主意识及创造力等命题仍需持续探索 [12]

再保险基础概念 - 再保险是保险公司将风险转移给再保险机构的协议，被称为"保险公司的保险"，通过该机制原保险人可转移全部或部分赔偿责任[2] - 再保险使保险公司总承保额度远大于净资产，通过收取保费承担风险，设定的费率需覆盖所有赔偿[2] - 再保险意义包括提高承保能力、稳定损失经验、限制单一事件责任，保护保险公司免受灾难性事件影响[2] - 再保险提供破产保护，确保理赔能力，帮助公司服务更广泛客户群，应作为关键管理策略[3] 再保险风险类型 - 再保险回收风险指再保险人违约时风险重新落回保险公司，影响财务报表并带来资本冲击[6] - 交易对手风险是选择再保险人时面临的信用风险，再保险人破产或延迟支付会影响保险公司偿付能力[6] - 抵押账户机制可管理交易对手风险，再保险人需在协议期内将资金存入保险公司控制的托管账户[6] - 再保险成本通常高于转移风险的精算价值，可能源于风险不确定性定价或信息不对称[7] 巨灾风险与再保险 - 巨灾风险包括自然灾害和人为灾害，自然灾害更可能削弱再保险市场与行业的联系[8] - 灾后保险公司对再保险需求上升，但获取保障成本高昂，促使更早或更频繁购买再保险[9] - 非比例合同更适用于巨灾风险管理，传统再保险面临压力催生CAT指数期货等替代机制[10] - CAT期货存在基差风险和逆向选择问题，当覆盖公司数量多时保险公司倾向回归传统再保险[12] - 全球巨灾风险分担不均衡，许多国家主要靠本国资源而非国际再保险应对灾难[12] 寿险与非寿险业务 - 再保险能阻止寿险产品资本保证水平下降趋势，结合动态机制可降低成本并提供高保证[14] - 非寿险业务中再保险是保障整体风险组合的工具，均衡准备金受多重因素影响[16] - 专业再保险公司倾向于增加均衡准备金，GLM模型在分析再保险业务方面更有效[16] 赔偿机制与合同设计 - 在Vajda条件下构建最优再保险协议，最优边际赔偿函数应具有下限特性或线性结构[18] - 结构化再保险合同基于个别公司损失率设定赔付，能更有效降低财务困境时的风险[19] - 赔偿机制可降低保险人和再保险人总体风险指标，在财务困境时提供更高赔偿额度[20] 财务绩效影响 - 流动性与再保险需求存在双向因果关系，投资高风险资产的保险公司更倾向购买再保险[23] - 财务灵活性差的保险公司中，再保险与债务承载能力呈正向关系[23] - 借款利率高于贷款利率时，保险公司财富水平低于储蓄目标会倾向投资高风险资产[24] 数学建模应用 - 数学模型可预测索赔前应支付金额，帮助计算产品价格和预测潜在收益[30] - 同伦分析法可求解最优投资-再保险策略问题，通过数值示例验证有效性[31] - 停损再保险与定额分保结合时，一方总损失下降会以另一方损失上升为代价[31] 行业发展趋势 - 再保险公司可采用"再转分保"策略，自身也购买再保险保障[33] - 当代技术使风险评估更简便，数据处理和分析模型提升风险管理能力[33] - 再保险是管理极端风险和减少年度损失波动性的重要工具[34]

人工智能发展历程 核心观点 - 人工智能从1956年达特茅斯会议的理论探索阶段，逐步发展为2025年渗透千行百业的实用技术，经历了10个关键里程碑事件 [1] 关键历史时刻 1 达特茅斯会议（1956年） - 首次确立人工智能作为独立学科，由麦卡锡、明斯基等先驱提出机器智能研究框架，定义问题求解、符号推理等核心方向 [2][3] 2 感知机（1957年） - 弗兰克·罗森布拉特开发首个神经网络模型，开创"训练-预测"的机器学习范式，奠定现代深度学习技术基础 [4][6] 3 ELIZA（1966年） - MIT开发的第一个聊天机器人，通过罗杰式对话法模拟心理治疗师，首次验证自然语言交互的可行性 [7][8] 4 专家系统（1970年代） - Dendral和MYCIN系统实现专业领域推理，化学分子结构分析与医疗诊断应用标志AI从理论转向垂直领域落地 [9][11] 5 深蓝胜利（1997年） - IBM超级计算机击败国际象棋世界冠军，证明机器在复杂策略游戏中可超越人类 [12] 6 机器学习范式（1990-2000年代） - 汤姆·米切尔提出数据驱动算法定义，推动自适应系统的研究转向 [14][15] 7 深度学习革命（2012年） - Geoffrey Hinton的反向传播算法突破多层网络训练瓶颈，AlexNet在ImageNet竞赛中准确率提升10.8个百分点引爆行业热潮 [17][18] 8 生成对抗网络（2014年） - 伊恩·古德费洛提出GAN框架，生成器与判别器对抗机制实现逼真图像/文本合成 [20] 9 AlphaGo（2016年） - DeepMind攻克围棋复杂性，战胜李世石展现直觉与战略决策能力 [22] 10 Transformer与大模型（2017-2025） - 2017年Transformer架构解决长文本依赖问题，GPT-3（1750亿参数）展现零样本学习等涌现能力，2023年GPT-4实现多模态融合，国内百度、阿里等企业快速跟进大模型研发 [24][26] 行业现状 - 2025年AI技术渗透至图像生成、自动驾驶、医疗诊断等全领域，形成以GPT-4、Claude、文心一言等为代表的全球化竞争格局 [26]