财信人寿：智慧营销AI助手建设与公司级AI中台落地项目

来源：鑫智奖·2026第七届金融机构数智化转型优秀案例评选

获奖单位：财信人寿

荣获奖项：大模型与智能体创新优秀案例奖

一、项目背景及目标

本项目立足中小寿险企业数字化转型痛点，构建全栈本地化、模块化复用的企业级 AI 中台与智慧营销 AI 助手，融合大语言模型、RAG+GraphRAG 双检索、国产化信创适配技术，覆盖银保营销、代理人赋能、内勤办公、产品开发、合规审查五大场景。项目实现 AI 能力一次建设、全司复用，咨询响应时长从 30 分钟压缩至 30 秒，新人培训周期缩短 50%，合规审查效率提升 60%，累计节省信息化投资超 500 万元，为金融行业轻量化、高安全、低成本大模型落地提供可复制实践。

（一）项目背景

在金融数字化转型全面深化与大模型技术快速普及的背景下，寿险行业迈入智能化升级关键阶段。中小寿险企业普遍面临AI 能力分散、系统孤岛林立、营销服务效率偏低、合规管控压力大、信息化投入有限、数据安全要求严格等现实难题。传统模式下，核保咨询、产品解答、培训陪练、合规审查等高度依赖人工，存在响应慢、成本高、标准不统一、易产生销售误导等问题；同时，外部云端大模型无法满足金融监管 “数据不出司” 的刚性要求，单一业务线 AI 应用复用率低、投入产出比低，难以支撑企业全域智能化升级。

为破解上述痛点，公司启动智慧营销 AI 助手与公司级 AI 中台建设项目，以 “技术降本、服务提效、合规增效、全域赋能” 为方向，打造适配中小险企的全栈式 AI 数字化能力体系。

（二）项目目标

1.构建企业级 AI 中台，形成统一模型管理、知识管理、能力调度、安全管控的技术底座，实现 AI 能力模块化、可复用、可扩展。

2.打造智慧营销 AI 助手，覆盖银保渠道核心场景，提升营销服务响应速度与专业一致性。

3.将 AI 能力延伸至代理人赋能、内勤提效、产品开发、合规审查，实现全业务链智能化覆盖。

4.实现全栈本地化部署与全栈信创适配，满足金融数据安全与监管合规要求。

5.形成低成本、快落地、可复制的中小寿险机构智能化转型方案，提升运营效率与风控水平。

二、创新点

技术架构创新：全栈本地化 + 中台化复用

首创训练、推理、存储、运维四大环节 100% 内网本地化部署，实现数据物理隔离、闭环可控，满足 “数据不出司” 监管要求；采用微服务模块化架构，将智能问答、情景演练、知识检索、合规风控等能力封装为标准化组件，核心组件复用率超 80%，彻底解决重复建设、重复投入问题。

模型与检索技术创新：双模型协同 + RAG+GraphRAG 增强

采用快速响应模型与深度推理模型双引擎协同架构，兼顾高频咨询极速响应与复杂条款深度理解；结合向量检索与知识图谱双检索机制，显著提升意图识别准确率与知识回答可靠性。

业务模式创新：一次建设、五大场景全域覆盖

以银保营销为起点，快速延伸覆盖代理人赋能、内勤办公、产品开发、合规审查，形成 “一次建设、多场景复用” 模式，新增场景扩展成本不超过 10 万元，边际成本降低 70%，真正实现 AI 全域赋能。

合规风控创新：全流程闭环智能风控

构建 FAQ 熔断、敏感词实时拦截、动态监管库、交互哈希上链四重机制，实现事前预防、事中拦截、事后追溯，上线至今保持零数据泄露、零合规事件、零监管投诉。

落地模式创新：轻量化低成本可复制

整体投入仅 80 万元，兼容中小险企常规硬件配置，全面适配国产芯片、操作系统与数据库，单卡算力成本下降 40%，相较行业同类方案落地成本降低 50% 以上，具备极强行业推广价值。

三、项目技术方案

1.总体规划

本项目紧扣中小寿险数字化转型成本可控、合规优先、场景多元的核心需求，针对传统 AI 应用单点化、高成本、适配弱、合规差的行业痛点，依托 CPU、GPU、NPU 异构算力资源，深度融合大语言模型、RAG+GraphRAG 双检索、国产化信创适配等前沿技术，构建五层一体化企业级 AI 中台架构。项目以全栈本地化部署、中台化能力复用、轻量化快速落地、全业务场景覆盖为建设目标，通过统一 AI 能力底座打破业务数据与技术孤岛，将智能能力从银保营销延伸至代理人赋能、内勤办公、产品开发、合规审查等全业务流程，形成 “一次建设、多场景复用” 的高效落地模式，为中小寿险机构提供安全、合规、低成本、可复制的数字化转型解决方案。 2.技术方案 项目整体采用基础设施层、模型层、AI 引擎层、智能体层、应用层五层协同的总体架构，实现从底层算力支撑到上层业务应用的全链路贯通与自主可控。基础设施层整合异构算力资源，搭载分布式计算引擎与主流 AI 算法框架，通过资源弹性调度机制充分适配中小险企现有 IT 硬件条件，无需大规模改造即可稳定运行。模型层实现商业模型与自主微调开源模型的统一纳管与运营，具备智能标注、可视化建模、三重评测与版本管理能力，保障模型输出专业、稳定、可控。AI 引擎层将文档理解、语音识别、RAG 检索、向量知识库、行为预测等核心能力封装为标准化服务，通过统一接口实现能力共享与业务解耦。智能体层提供文档切分、意图聚合、流程编排、记忆增强等原子能力，支持快速构建面向不同场景的业务智能体，显著降低场景化开发成本。应用层面向业务人员输出智慧营销 AI 助手等轻量化应用，覆盖银保、代理人、内勤、产品、合规五大核心场景，支持多模态交互，操作便捷、易用性强。

图1：总体架构示意图

系统应用架构采用前后端分离与微服务设计，通过应用网关统一完成请求接入、鉴权加密、流量控制与路由分发，中台核心服务层提供智能体构建、知识管理、模型调度与权限管控的一站式能力支撑，知识管理模块依托自动化流水线实现知识解析、切片、入库与动态更新，模型接入层通过统一网关屏蔽底层差异，实现多模型灵活对接与扩展，管理观测层则提供精细化权限、全链路监控、日志审计与效果评估，确保系统安全、可管、可控。

图二：应用架构示意图

技术架构基于云原生与微服务体系构建，前端采用主流组件化框架，后端依托成熟微服务套件实现服务注册、流量治理、消息异步与流程编排，存储层采用关系型数据库、缓存、全文检索、文档数据库分层存储，兼顾读写性能与数据容量，并通过标准协议完成内外部系统对接，具备良好扩展性与兼容性。

图三：技术架构示意图

安全体系以四重纵深防御为核心，通过多因素认证、单点登录与最小权限原则实现身份与权限管控，以全链路日志存证与异常告警实现操作可追溯，以多租户硬隔离、全链路加密与敏感数据脱敏确保数据不出司，同时通过熔断降级、主从高可用与故障自动转移保障系统 7×24 小时稳定运行。

图四：安全架构示意图

部署架构采用内外网隔离模式，办公网区承载用户交互应用，内网区部署核心服务、数据与模型集群，关键组件多副本冗余部署，整体架构安全清晰、易于维护与扩展。

图五：部署架构示意图

（四）业务模式

本项目以 AI 中台作为统一能力供给枢纽，将智能问答、情景陪练、知识检索、文档处理、合规审查、方案生成等标准化 AI 能力全面嵌入银保营销、代理人展业、内勤办公、产品开发及合规审查全业务流程，通过一次建设实现多场景复用、多渠道贯通、多岗位赋能，形成数据、模型、流程、决策一体化联动的数字化业务运行模式。

（五）商业模式

以轻量化投入换取规模化收益，通过中台复用降低建设成本，通过自动化替代人工降低运营成本，通过风控前置减少合规损失与不合理赔付，形成 “建设 — 复用 — 提效 — 降本 — 迭代” 的正向循环，投入回报率显著高于行业平均水平。

四、运营情况

项目于 2025 年 12 月正式全量上线，目前已在公司全渠道稳定运行，系统可用性达99.9%，支持 7×24 小时不间断服务。

覆盖范围：已覆盖银保、个险、内勤、精算、合规、产品等全部部门，服务员工1600 人。

使用规模：日均交互频次9.3 次，情景陪练累计使用3.8 万人次，夜间与业务高峰期运行稳定。

系统对接：已与核心业务系统、权限管理平台、知识平台、运维监控平台全面打通，数据流转顺畅。

持续运营：建立知识自动回流、模型持续优化、规则动态更新机制，每日 2000 次真实对话沉淀至知识库，实现系统自进化。

推广成效：已通过集团内 13 家子公司 POC 验证，核心组件复用率超 80%，具备规模化推广条件。

五、项目成效

（一）经济效益

降本成效显著：累计节省信息化投资超500 万元，中台化复用避免重复开发成本超 300 万元，人工替代节省成本超 200 万元。

服务效率大幅提升：银保渠道咨询响应从 30 分钟压缩至 30 秒，效率提升 99%；新人培训周期缩短 50%；合规审查效率提升 60%；文档处理效率提升 30%。

业务质量改善：新人 3 个月留存率提升 25%，培训成本显著下降；违规输出率低于 0.1%，有效降低合规风险成本。

投入产出优势突出：单场景扩展成本降低 70%，投入回报率从行业不足 30% 提升至60% 以上。

（二）社会效益

提升金融服务普惠性，降低代理人专业门槛，使基层人员更高效服务客户，强化民生保障。

强化消费者权益保护，实时拦截误导性表述，统一服务标准，提升行业公信力。

树立行业转型标杆，为中小金融机构提供低成本、可复制、强合规的大模型落地范式。

推动金融信创落地，实现全栈国产化适配，助力金融科技自主可控与安全发展。

培育数字化人才，提升员工数字技能，为行业高质量发展储备复合型人才。

六、经验总结

业务科技深度融合是成功前提。采用 “业务 + 科技双 PM” 模式，确保技术方案紧贴真实业务场景，避免技术与业务脱节。

合规安全必须贯穿始终。金融场景大模型应用必须以数据不出域、全程可追溯、敏感信息可管控为底线。

中台化 + 轻量化是中小机构最优路径。集中建设、全域复用，既能快速见效，又能控制投入，是性价比最高的转型路线。

场景驱动比技术堆叠更重要。优先解决高频痛点，让用户看得见、用得上、离不开，才能实现规模化推广与长效运营。

数据闭环迭代决定长期价值。通过对话回流、知识沉淀、规则优化形成自进化体系，使 AI 能力持续提升，长期释放业务价值。

本项目形成的AI 中台 + 场景化助手建设模式、技术架构、实施路径与运营体系，可为金融行业大模型落地、数字营销升级、智能运营提效提供完整、可落地、可推广的实践范本。

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