对话平安产险科技中心谢文峰：从一体化数据库到AI基础设施的跃迁

《DB大咖说》第 22 期来啦！

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在金融行业数字化转型的背景下，数据库升级与重构已成为企业提升竞争力、实现降本增效的关键举措。

平安产险通过引入OceanBase数据库，实现了从传统集中式向云原生分布式架构的平滑过渡，目前已完成近半核心业务系统的升级。

本期《DB大咖说》邀请了平安产险科技中心数据智能平台团队总经理谢文峰，他将深入解读这一转型背后的技术选型逻辑、落地成效以及与AI未来的深度融合路径。

中国平安财产保险股份有限公司（简称"平安产险"）是中国平安保险（集团）股份有限公司旗下专注于财产保险的核心子公司。作为中国第二大财产保险公司，平安产险一直保持稳定增长态势，2024年保费收入达3281亿元人民币，并连续14年获评中国车险第一品牌，其综合成本率整体优于行业平均。

平安产险良好的业绩表现离不开其强大的数字化风控系统与线上化服务的支持，而它们都依赖于高效稳定的数据底座。

这些年来平安产险非常重视数据底座建设。为应对高并发、海量数据等多重挑战，平安产险还启动了数据库升级计划，引入OceanBase，开始推动核心系统从传统集中式数据库向OceanBase分布式数据库的升级，平安产险的数字化建设由此揭开新的篇章。

01 “AI in ALL”战略下的数据库瓶颈

近十年是平安产险高速发展的十年，也是其持续深化数字化转型的十年。这些年，平安产险一直致力于通过科技助力金融业务提质增效，提升风控水平，先后经历了线上化（1.0）、数据化（2.0），目前已正式进入第三阶段——智能化（3.0），正在围绕智能营销、智能服务、智能经营、智能运营、智能管理五大领域进行升级，落实平安集团的“AI in All”战略。

所谓“AI in All”，本质上就是让AI赋能所有业务环节，这对数据基座提出更高的要求。然而，现有的AI基础设施难以支持智能化变革的需求。

数据库正是瓶颈之一。一方面，智能化的前提是数据统一与实时处理，而基于传统数据库的系统架构复杂、开发效率低；另一方面，业务快速发展带来数据量的爆炸性增长和居高不下的并发压力。

例如，平安财险现有系统中数据量最大、增长最快的财务管理系统，整库已有上百TB；并发量最大的车险承保系统，数据库QPS近50万/秒，而且这些数字仍在持续增长。

“平安产险的数据库升级源于两大核心驱动力：一是AI战略需求和合规要求，二是成本与性能瓶颈。”平安产险科技中心数据智能平台团队总经理谢文峰说。

然而，随着业务量不断攀升，传统架构在扩展性和存储成本方面逐渐吃力。尤其在To C业务日交易量屡创新高，数据库扩展性不足、总拥有成本持续攀升的问题开始凸显。

另一方面，出于技术安全的考虑，平安产险也需构建起稳定、弹性灵活的数据架构，以支撑平安集团“AI in All”战略。

基于公司长期发展要求，平安产险公司提出，将原来的数据库升级为国内的分布式数据库，打造适应AI时代的一体化数据基座。

02 兼容性、并发支持与降本成效，一个不能少

作为一家金融企业，平安产险业务系统对数据库可靠性要求自然不能低，同时其不断增长的业务量对数据库的性能和并发能力要求都非常高，且还需要同时具有TP和AP能力。以财务管理系统为例，该系统关联财务、再保、精算等核心系统，属典型HTAP混合场景。

其对数据库的挑战主要体现在：首先，数据量极大，整库数百TB，升级与校验难度高；其次，亿级大表占比超七成，涉及大量大表关联的复杂批量计算，性能调优困难；第三，原数据库存在数百万行存储过程代码，升级重构风险高。

根据这些业务需求，平安产险对多家分布式数据库进行了评估和测评，最后选择了OceanBase。

谢文峰介绍，OceanBase最终入选有以下关键因素：

1.高度兼容，升级成本低：OceanBase对原数据库语法和协议的高度兼容，显著减少了升级过程中的代码改造量；

2.高并发与弹性扩展：其分布式架构支持亿级交易并发，弹性扩容能力满足业务和数据快速增长的需求，能完全满足平安产险两地三中心容灾体系建设的需求；

3.存储成本显著下降：OceanBase通过压缩与自动归档技术，实现极高的压缩比，让存储成本直接降低一半；

4.企业级服务与生态成熟度：OceanBase依托蚂蚁集团技术团队，已获多家银行、保险公司验证，符合金融级稳定性要求。

03 全面支撑未来智能场景

谢文峰透露，对平安产险而言，数据库升级不仅是技术迭代，更是AI战略的核心基础设施部署。

近年来，为了推动智能化升级、加速AI应用的普及，平安产险已建成统一的智能体平台，支持算法、工程与业务人员协同开发，月访问量超1亿次。同时，平安产险构建的知识平台也实现了从非结构化数据中自动萃取知识，赋能智能营销、风控减量与智能运营等场景。

这些AI基础设施的建成大大加速了AI应用落地速度，为业务带来实实在在的推动作用。例如，平安产险的车险AI出单机器将出单时间从6分钟压缩至1分17秒；鹰眼风控平台通过灾害预测与物联网数据融合，其赔付率也远低于同行平均水平。

谢文峰说非常看好OceanBase。他表示，随着OceanBase上线，其在AI方面的能力将进一步加速平安产险的智能化升级。尤其是OceanBase的向量计算、图数据处理等多模能力，正是公司未来深化AI应用的关键。

“我们正在研究OceanBase的向量检索与图谱支持，计划用于知识增强检索、反欺诈风控等场景。”谢文峰说。因为在传统架构中要构造这类应用需访问多种异构数据库（关系型数据库+向量数据库+图数据库），效率低、权限管理复杂。而OceanBase的一体化数据架构将大幅提升开发效率，降低存储成本，优势非常明显。

谢文峰指出，随着核心系统逐步升级至OceanBase，平安产险将基于其多模能力构建更统一的AI数据底座。而OceanBase在向量数据库、HTAP混合负载等方面的持续进化，将直接助力智能客服、风险预测、产品推荐等AI场景落地。

“我们希望借助OceanBase 突破多模数据壁垒，实现结构与非结构化数据的统一处理与实时查询，构建更敏捷的AI业务闭环。”他说。

目前，公司已完成个人非车险承保系统（日保单量近 200 万笔）等 20 余个生产节点的升级部署。升级后系统运行平稳，实现业务无感切换，为下一步全面替代奠定基础。按计划，平安产险将于 2026 年完成全部核心系统升级，覆盖承保、理赔、财务等关键场景，预计未来生产部署节点将达到数百个。

04 结语

通过引入OceanBase，平安产险构建起一套弹性、高效、低成本的数据架构，为集团“AI in All”战略奠定了坚实基础。

从成本管控、性能提升到AI赋能，平安产险的实践彰显了分布式数据库在金融行业的核心价值——它不仅是技术升级，更是业务创新与智能转型的基础设施。

未来，随着AI与多模数据处理的深度融合，OceanBase有望助力平安产险在保险科技新浪潮中持续保持领先。