过去两年，大模型技术的突破让AI从实验室走向产业深处，保险业是这场变革中行动最积极的行业之一。

中国保险行业协会会长在2026年丽泽全球保险科技大会上披露了一组数据：2025年保险全行业信息科技总投入增至480亿元，其中AI专项投入达15亿元，同比增长50%。从AI渗透率来看，前台销售环节渗透率已达50%，承保环节35%，理赔环节35%，产品设计环节28%。人工智能已成为保险业降本增效、优化服务体验、强化风险防控的重要手段。

保险行业并不缺 AI 应用。智能客服、OCR 识别、智能核保辅助等早已落地并稳定运行。真正的挑战在于：这些 AI 能力大多以“外挂”或“单点”形式存在，与核心业务系统之间仍隔着一道墙。当业务需要 AI 进入承保、核保、理赔、保全等核心决策链路时，传统核心系统的架构、数据模型和流程引擎往往难以支撑。

单点智能的困境，表面看是 AI 能力与业务场景的脱节，根源却在传统核心系统的架构本身——它不支持 AI 原生嵌入。要真正告别单点智能，必须从底层架构上重写核心系统。

数智模力（LEAPMO） 给出的答案，是一套 AI 原生的新一代保险核心系统。

从“记录结果”到“记录事实”：一场数据架构的范式转移

传统核心系统的数据架构以“记录业务结果”为核心，保单状态、交易流水、财务凭证构成了系统运转的基石。但这种架构天然存在一个致命缺陷：它只记录了“发生了什么”，却丢失了“为什么发生”以及“如何发生”的全息上下文。

数智模力的新一代保险核心系统，将数据架构的核心转变为“事件+智能”实时存储策略。每一个业务动作——投保申请提交、影像上传、AI决策完成、规则校验通过——都被抽象为标准化事件，按时间顺序全量、无损、实时地记录。事件一旦写入不可更改，如需修正则新增“修正事件”，确保不可篡改性。

这意味着什么？对于监管审计而言，可基于事件流追溯过去任意时点的业务状态；对于AI训练而言，全量事件日志构成了最高质量的数据底座；对于业务运营而言，事件驱动的架构让客户旅程不再被预设的固定流程束缚，而是依托用户意图理解与事件驱动机制，实现灵活拓展与延伸。

AI原生：不是“附加模块”，而是“系统内核”

传统系统是“人操作流程，流程调用功能”，AI 原生系统则是“事件触发 AI 理解，AI 驱动流程执行”。其核心架构采用“AI决策引擎+规则引擎”双擎协同模式。AI模型负责场景适配、智能推理与个性化决策，规则引擎承担合规硬约束与底线管控。所有AI决策输出均附带可解释性元数据——特征重要度、贡献度、决策路径、置信度——满足监管审计、业务复核、风险追溯三类核心需求。

在任务编排层面，“AI任务编排引擎+工作流引擎”双擎协同。标准化业务场景依托预置流程执行，保障合规性与效率；复杂个性化场景通过智能编排动态生成执行链路，实现灵活适配。

系统内嵌的智能体编排能力支持多场景调用、任务拆解与执行流程；向量知识库作为底层知识底座，实现保险专业术语、医保目录、核保规则库等知识的向量化存储与召回增强，从根源上抑制AI幻觉，确保推理逻辑与结果准确可信。

原子化与事件驱动：让系统“活”起来

传统核心系统的最大痛点在于“牵一发而动全身”。数智模力的解决方案是将业务能力原子化——每一个微服务都抽象出可独立调用的原子组件，AI可以像搭积木一样，根据业务场景动态调用、编排这些服务，而不是被预设流程锁死。

举个例子：客户提交一笔保全申请，AI识别出是低风险的联系方式变更，直接编排“身份校验→信息更新→结果通知”三个原子服务完成处理，全程无需人工；如果识别出是受益人变更且涉及大额保单，AI则动态插入“人工复核”和“电话回访”原子服务，确保合规。流程不是预先写死的，而是AI根据事件动态编排的。

事件驱动架构让系统彻底“活”起来。事件总线采用发布-订阅模式实现组件解耦，打通各类业务微服务与AI智能体的通信链路。系统建立统一的业务事件时序管理机制，确保承保、理赔等关联业务按业务发生顺序处理，避免状态冲突；同时支持不同业务对象并行处理，实现处理效率与数据一致性的平衡。事件版本管理、异常补偿及回滚恢复能力，保障业务链路连续稳定运行。

差异化优势：从线性人力到指数产能

传统IT服务比拼的是人头，按人天计费，产出线性增长，项目结束能力归零。数智模力则以智能密度——单位人力调动的模型、智能体与行业知识——作为产能标尺。AI承担大量工程工作，人力聚焦业务与架构，产出呈指数级放大，经验沉淀为可复用的智能体资产，而非随团队离场消散。

费用逻辑也随之改变：不按人天计价，而是价值计费，为结果与产能付费。客户购买的不是人月，而是可度量的交付成果和持续生长的智能产能。

对客户而言，在大型AI项目投入普遍高企的当下，数智模力提供的是更具性价比的选择——以更可控的投入，换取可积累、可进化的长期智能资产。

智能产能的长期复利

保险业的数字化转型，正在从“系统建设”走向“能力建设”。流程驱动的改良，解决的是效率问题；数据与 AI 驱动的重构，解决的是进化问题。

当 AI 真正成为产能，保险核心系统的价值衡量标准也将被重写：不是交付了多少功能，而是沉淀了多少可复用的智能。数智模力，正在把这一标准变为现实。

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