7月16日，2026丽泽全球保险科技大会在北京拉开帷幕。此次大会由金融界、清华大学经济管理学院、北京丽泽金融商务区管委会以及泰康保险集团联合承办，大会聚焦“高质守正·数智创新”这一主题，深入探讨了保险科技创新、数字化转型、养老金融、消费者权益保护以及区域产业生态建设等关键议题。
在大会的学术对话环节，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、保险垂类大模型的建设路径、AI合规治理和行业发展方向等核心议题进行了深度剖析。他跳出行业常规视角，从经济学基础变革、精算体系重构、产业实际应用等角度提出了独特的见解，为保险科技转型提供了全新的思考框架。
一、数智技术对传统经济的颠覆，为保险探索混沌风险新领域
谈及数智科技对保险行业的深刻影响，张宁强调，分析技术变革不能仅局限于保险行业本身，而应首先明确保险业整体转型的宏观背景。中央金融工作会议的指导方针以及市场需求的变迁，推动整个行业进入了深度变革周期。技术的有效应用取决于行业对转型方向的明确把握，否则数字化投资可能无法发挥其应有的价值。
从宏观的底层逻辑来看，数智科技带来的变革不仅仅局限于金融和保险领域，而是对整个传统经济学理论体系产生了冲击。传统经济学是以资源有限为基本假设建立起来的，各种管理策略和风险定价理论都以此为出发点。然而，数据作为新型资源具有非线性和近乎无限供给的特点，直接打破了传统资源的限制假设，使得原有的经济分析框架面临挑战。同时，人工智能、量子科技、脑机接口等多元化的数智技术也在改造着生产力与生产关系。在这种双重变革的叠加效应下，金融业和保险业正面临着经济范式重构的巨大浪潮。
在保险行业特有的变革方面，张宁结合其精算学者的背景指出，数智技术最先冲击的是保险的核心基础——精算定价体系。长期以来，保险行业依赖概率论和数理统计来定价风险，普遍认为这种数学工具等同于风险本身。但实际上，风险是社会中的客观存在，而统计模型只是描述风险的工具，无法全面涵盖所有的风险形态。当前，新型风险已经深刻影响着行业，而这些风险却难以用概率模型来描述，这为科技保险带来了机会，同时也将挑战现有的保险风险定价体系。
普遍存在一种认知误区，认为科技能够消除风险，进而缩小财产保险的市场空间。对此，张宁提出了相反的看法：数智技术推动众多线性系统向非线性系统转变，将催生大量类似于《三体》中描述的混沌风险，并且随着科技的进步，非线性系统引发的混沌风险将越来越大。过去，精算只能处理统计上可量化的标准化风险，而混沌风险无法通过传统概率模型进行测算。这为数智时代的保险业开辟了一个全新的业务蓝海。数智技术正在赋予保险行业识别、管理新型混沌风险的能力，精算行业也将围绕这些全新风险类型开辟新的研究和业务领域。
二、保险行业无需单独建设垂类大模型，RAG轻量化实施是最佳方案
针对业界关注的金融和保险行业是否需要建立起专属的垂类大模型，以及是否应该构建行业共享的基础模型的问题，张宁提出了与行业主流观点不同的看法：保险公司并没有必要投入大量资源来独立训练专属的垂类大模型。
他将行业大模型的实施模式分为三个层级，并分别阐述了它们的价值差异：
1. 私有知识库与通用大模型结合的RAG（检索增强生成或图谱增强）模式：这种模式具有实施的必要性。企业自身的承保、理赔、合规、产品等私有领域数据与知识，通用大模型无法覆盖，通过RAG技术将通用模型作为基础，可以低成本地实现行业场景的适配，适用于所有的保险公共模型。