关于中国保险公司信息技术部调研报告
——从“系统建设部门”到“数字化经营能力中心”，保险科技组织正在被重新定义
关于中国保险公司信息技术部调研报告过去很多年，保险公司信息技术部在公司内部的角色相对清晰：负责系统建设、项目开发、运维保障、网络安全、数据接口、监管报送支持，以及各类业务需求的技术实现。业务部门提需求，科技部门做系统；监管提出要求，科技部门改系统；渠道上线新业务，科技部门接接口；核心系统要升级，科技部门组织项目。这种模式支撑了保险行业从手工运营、柜面处理、线下展业，逐步走向核心系统集中、移动展业、线上理赔、数据平台和互联网保险。 但到了 2026 年，保险公司信息技术部的定位已经发生深刻变化。它不再只是“后台支持部门”，也不再只是“系统开发部门”，而正在成为保险公司经营效率、监管合规、数据治理、客户服务、AI 应用和风险控制的关键能力中枢。 监管层面对银行保险机构数字金融的要求也在持续升级。2025 年金融监管总局发布《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，明确未来五年要推动银行业保险业数字化转型取得积极进展，增强数字技术驱动支撑能力和数据要素价值转化能力，并从数字金融治理、数字金融服务、数字技术应用、数据要素开发、风险管理和监管数字化智能化转型等方面提出任务。新华社报道也提到，该方案提出 33 项工作任务，并强调提升监管穿透能力、支撑“五大监管”能力建设。 这意味着，保险公司信息技术部面对的已经不是传统意义上的“IT 建设任务”，而是一场围绕业务、数据、系统、AI、安全、监管和组织能力的全面重构。
过去，很多保险公司的信息技术部更像一个内部交付中心。它的主要价值体现在三个方面：系统上线、运维稳定、监管支持。只要核心系统稳定、业务系统能用、项目按期上线、监管报表能报，信息技术部就算完成了主要职责。 但现在，这种定位已经不够了。 保险行业的业务复杂度正在持续上升。寿险产品从传统险、分红险、万能险、投连险，到健康险、长期护理险、养老年金、个人养老金产品，产品结构越来越复杂；财险业务从车险、企财险、责任险、农险，到科技保险、绿色保险、新能源车险、网络安全保险、巨灾保险，风险场景越来越多；渠道从个险、银保、经代、团险，到互联网、APP、小程序、第三方平台、银行系统、政企平台，连接方式越来越复杂。 同时，监管要求也在不断提高。保险公司既要满足偿二代、EAST、反洗钱、消费者权益保护、销售行为可回溯、数据安全、个人信息保护、信息科技外包、业务连续性、操作风险管理等要求，也要支撑报行合一、预定利率动态调整、i17 新保险合同准则、数据标准化报送和监管穿透式检查。这些工作表面看是合规任务，实际都需要信息系统、数据治理和流程控制支撑。 因此，信息技术部已经不能只是“接需求、做开发、保运行”。它必须参与公司经营能力建设，至少承担六类核心职能：一是企业级系统架构设计，二是业务系统建设与稳定运行，三是数据治理与数据资产管理，四是信息安全与数据安全保护，五是 AI 与数字化能力落地，六是科技风险、外包风险和业务连续性管理。 换句话说，保险公司信息技术部正在从“项目交付部门”转向“数字化经营能力中心”。
从行业整体看，保险公司的信息科技建设水平已经出现明显分化。头部险企已经进入 AI 规模化应用、数据治理深化、智能运营和数字化客户经营阶段；部分中型公司正在推进核心系统重构、数据平台建设和监管合规系统改造；不少中小公司仍然处在系统补课、外包依赖、数据治理基础薄弱、项目制建设为主的阶段。 以头部公司为例，2025 年中国人寿年报披露，公司推进 AI 辅助编程，AI 辅助编程代码占比达到 30%；大模型赋能代理人专业化、个性化展业，客户年拜访量同比增长超 15%；2025 年数字核保员作业率超 24%，保全服务智能审核率 99%，部分地区理赔全流程无人工处理率超过 60%。同一份资料还提到，公司通过 AI 反欺诈、AI 反洗钱、AI 反销售误导、AI 消保开展全域风险监控，并取得 ISO27701 隐私信息管理体系认证。 中国人寿还在公开报道中提到，其构建贯穿经营管理全链路的数智化闭环赋能体系，搭建“亿级数据—万千特征—百维标签”的数据空间，入选国家数据局 2025 年可信数据空间创新发展试点单位；在客户服务方面，2025 年一站式理赔直付超 530 万件，主动理赔服务智能识别并提示客户申请理赔 68 万人次。 中国平安则体现出另一种科技组织形态：以集团级科技能力、医疗养老生态、综合金融入口和 AI 能力支撑保险主业。公开报道显示，2025 年平安寿险依托大数据和 AI 实现 94% 的寿险保单秒级核保，寿险保单闪赔占比从 56% 提升到 59%；平安产险“鹰眼系统 DRS3.0”在 2025 年发出台风、暴雨、洪水等灾害预警信息 105.7 亿次，覆盖 1.3 亿个人及企业客户，并为 18.3 万家客户提供现场隐患排查等服务，累计减损 7.07 亿元。 中国太保也将 AI 提升到战略层面。2025 年年报及相关报道显示，中国太保将“AI+”列为未来三大战略之一，提出在“十五五”期间聚力实施“大康养、国际化、人工智能+”三大战略，推动 AI 技术在核心业务场景中规模化应用，促进效率效能提升、业务流程再造、客户体验优化和服务模式创新。 这些案例说明，头部保险公司的信息技术部已经不再只是维护系统，而是进入了“科技服务主业、AI 嵌入流程、数据驱动经营”的阶段。 但行业整体并不均衡。很多中小保险公司仍面临核心系统老旧、数据标准不统一、历史系统多、外包依赖重、运维自动化不足、安全体系薄弱、AI 场景碎片化等问题。对它们而言，信息技术部当前最重要的任务未必是追赶头部公司的 AI 大模型，而是先把核心系统、数据底座、安全合规、项目治理和外包管理这些基础能力补齐。
如果从保险公司实际运行角度看，信息技术部的工作已经远远超过传统开发和运维。未来成熟的信息技术部至少要具备七类能力。 第一类是核心系统与业务应用建设能力。核心系统仍然是保险公司最重要的系统底座。寿险核心要承载投保、核保、承保、收付费、保全、理赔、退保、复效、满期、年金领取、红利、万能账户等长期生命周期管理；财险核心要支撑报价、承保、批改、续保、理赔、再保、风控、渠道管理等业务链路。信息技术部必须确保核心系统稳定、可扩展、可追溯，并逐步把高频变化能力从核心中剥离出来。 第二类是产品与规则配置能力。低利率、报行合一、产品负面清单、分红险转型、健康险创新、养老产品扩展，都要求保险公司具备更快的产品配置和规则响应能力。信息技术部需要从传统“为每个产品做项目”，转向建设产品工厂、规则中心、费率引擎、利益演示引擎、渠道适配配置和自动化回归测试能力。 第三类是数据平台与数据治理能力。监管已经不满足于报表结果，而是越来越强调监管数据与经营管理数据同源治理、数据质量源头控制和企业级数据资产管理。信息技术部必须支撑主数据、指标管理、元数据、数据血缘、数据质量、标签体系、数据服务、数据安全和数据资产化。 第四类是安全与科技风险管理能力。保险公司掌握大量客户身份、健康、财务、家庭、理赔、影像和交易数据，信息安全风险已经成为经营风险的重要组成部分。2024 年《银行保险机构数据安全管理办法》明确，银行保险机构应建立数据安全治理架构，开展数据分类分级、数据安全管理、数据安全技术保护、个人信息保护、数据安全风险监测与处置等工作。 第五类是外包与供应商管理能力。保险公司大量系统建设、运维、开发、测试、云服务、数据服务、安全服务依赖外部厂商。2022 年《银行保险机构信息科技外包风险监管办法》要求银行保险机构建立与本机构信息科技战略目标相适应的外包管理体系，并对重要外包、外包审计、外包风险事件报告等提出要求；相关规定还要求每年至少开展一次全面的信息科技外包风险管理评估。 第六类是业务连续性与运维保障能力。保险系统不能随便停。客户投保、理赔、保全、收付费、渠道交易、监管报送都依赖系统连续运行。2023 年《银行保险机构操作风险管理办法》将业务连续性、网络安全、数据安全、业务外包等纳入操作风险控制和缓释措施，要求建立健全操作风险管理信息系统，并强化重大操作风险事件报告。 第七类是 AI 工程化与数字化创新能力。未来 AI 不只是试点应用，而会进入核保、理赔、客服、销售辅助、反欺诈、反洗钱、数据治理、代码生成和运营管理。信息技术部必须建立 AI 场景管理、模型管理、提示词管理、知识库治理、权限控制、人工复核、日志审计和效果评估体系，避免 AI 应用停留在演示和 POC。 这七类能力共同决定了保险公司信息技术部能否从“系统交付者”升级为“数字化能力建设者”。
中国保险公司差异很大，信息技术部的组织形态也不能一概而论。 大型保险集团通常采取集团科技平台、共享科技公司、子公司科技部并存的模式。集团层面负责统一技术架构、数据平台、安全体系、云基础设施、AI 中台、统一运维和重大系统建设；寿险、财险、健康险、养老险子公司则保留贴近业务的 IT 团队，负责业务需求、产品规则、系统配置和应用落地。中国人保年报披露其拥有人保信息科技有限公司，主要承担研发、运维、运营等职能，这代表了大型集团科技公司化、平台化的一类组织方式。 头部市场化保险集团往往更强调科技赋能主业和生态协同。以平安为代表，信息技术组织不仅支撑保险业务，还要支撑综合金融、医疗养老、客户入口、智能风控和集团协同。这类公司的信息技术部更像“科技平台 + 业务科技 + 数据 AI 中心”的复合组织，优势是投入大、能力强、场景多，挑战是协同复杂、治理难度高、科技投入回报需要持续证明。 大型寿险公司和财险公司通常更依赖核心系统稳定性和产品规则管理能力。寿险 IT 的重点在于长期合同、复杂产品、保全理赔、分红万能、年金领取、i17、偿二代、客户经营和渠道适配；财险 IT 的重点在于高并发报价、车险与非车险承保、理赔反欺诈、灾害预警、定价模型、再保、风控和渠道平台。两类公司的系统复杂度不同，不能用同一套 IT 架构评价标准。 银行系保险公司的信息技术部往往处在保险系统和银行集团科技体系之间。它们的优势是银行科技、客户、账户和数据能力较强，缺点是保险业务复杂度与银行系统治理逻辑需要磨合。银保通、银行渠道接入、客户信息保护、集团数据边界、产品适配和监管隔离，是银行系保险 IT 的重点难题。 外资及合资保险公司通常更重视合规、安全、总部标准、稳健架构和专业化应用。它们的信息技术部往往需要同时满足中国本地监管要求和集团全球 IT 标准，在数据跨境、外包管理、云服务、网络安全、业务连续性、隐私保护方面更加谨慎。这类公司优势是管理规范，挑战是本土化响应速度和系统适配成本。 中小保险公司的信息技术部则面临更现实的问题：人少、预算有限、外包依赖高、系统债务重、监管任务多。它们不适合照搬头部公司的大平台路线，更应该聚焦“核心稳定、数据可信、安全合规、降本增效、关键场景数字化”。中小公司的信息技术部要避免“系统很多但能力很弱”，优先建设可复用、可治理、可审计的基础能力。
保险公司信息技术部这些年承受了很大压力。业务部门觉得科技响应慢，科技部门觉得需求无穷尽；管理层希望数字化降本增效，监管又不断提出新要求；AI、数据、云、信创、安全、外包、核心重构同时推进，技术团队常常处在长期高负荷状态。 第一个痛点是需求碎片化。保险公司业务条线多，个险、银保、经代、团险、互联网、运营、理赔、财务、精算、投资、合规、审计都在提需求。很多需求单独看都合理，但缺少企业级能力规划，最后系统越建越多、接口越来越复杂、重复建设越来越严重。 第二个痛点是核心系统过重。很多公司把渠道适配、产品特例、前端流程、规则判断、影像处理、AI 接口都塞进核心系统，导致核心越来越难改。真正的核心应该回归保单主账本、生命周期状态机和关键交易落账，高频变化能力应逐步进入产品工厂、规则中心、渠道编排和智能能力层。 第三个痛点是数据治理责任不清。信息技术部经常被要求“把数据治理好”，但很多数据问题源头在业务流程、系统录入、指标定义和部门责任。2024 年《银行保险机构数据安全管理办法》提出“谁管业务、谁管业务数据、谁管数据安全”的原则，同时明确风险管理、内控合规和审计部门应将数据安全纳入全面风险管理、内控评价和审计监督体系；信息科技部门则是数据安全技术保护主责部门。 这说明，数据治理不能只靠 IT 部门，必须是业务、数据、安全、风控、合规共同负责。 第四个痛点是外包依赖和自主可控之间的矛盾。保险公司大量系统依赖厂商建设，短期可以弥补人力不足，但长期容易形成知识外流、厂商锁定、核心系统依赖和需求响应受制于人的问题。监管对信息科技外包提出全流程风险管理、评估、审计和报告要求，也意味着“外包不等于外责”。 第五个痛点是安全合规压力持续上升。移动应用、个人信息保护、数据出境、第三方合作、云服务、AI 模型、外包开发都带来新风险。2024 年监管还发布文件要求银行保险机构将移动应用风险纳入全面风险管理，识别违规展业、侵害消费者权益等业务风险及网络安全漏洞等科技风险。 第六个痛点是 AI 从演示到生产很难。很多公司已经有智能客服、知识问答、代码生成、文档解析、核保理赔辅助，但真正进入生产流程，需要稳定数据、规则库、权限控制、日志审计、人工复核、模型评估和责任边界。没有工程化治理，AI 很容易停留在“看起来很好”的演示阶段。 这些痛点的本质，是保险科技组织正在从“项目交付压力”进入“复杂治理压力”。
未来保险公司信息技术部要真正发挥价值，不能继续只按项目制运转，而要向平台型、产品型、治理型组织升级。 第一，要建立企业级架构能力。信息技术部不能只被动接需求，而要参与企业能力地图设计，明确核心系统、产品工厂、规则中心、渠道平台、数据平台、AI 平台、安全平台之间的边界。没有企业架构，数字化只会变成系统堆叠。 第二，要推进核心系统瘦身和外围能力平台化。核心系统应保持稳定、确定、可审计；产品配置、规则判断、渠道编排、智能识别、营销活动、客户服务等高频变化能力应逐步外置。这样既降低核心改造风险，又提升业务响应速度。 第三，要建设可信数据底座。数据平台不只是为了报表，而是要支撑经营分析、监管报送、AI 应用、客户经营和风险识别。信息技术部要推动数据标准、主数据、数据血缘、质量规则、指标口径、权限体系和数据服务体系落地，但不能替业务部门承担全部数据责任。 第四，要把安全和合规前置到研发流程中。未来科技建设不能再“先上线、后整改”。DevSecOps、数据安全评估、隐私影响评估、代码安全扫描、权限最小化、日志审计、接口安全、供应商安全都应嵌入项目全流程。 第五，要建设 AI 工程化平台。保险 AI 不能只做零散应用，而要建设统一知识库、规则库、向量检索、提示词管理、模型评估、调用审计、权限控制、人工复核和场景治理体系。AI 应该服务业务流程，而不是成为另一个孤立平台。 第六，要强化 SRE 和业务连续性能力。保险公司系统越来越多，链路越来越长，稳定性管理不能只靠传统运维。需要建立监控、告警、容量、压测、故障演练、应急预案、灾备切换、变更管理和故障复盘机制。操作风险监管已经将业务连续性、网络安全、数据安全等纳入重要控制要求。 第七，要提升自主研发和厂商治理能力。保险公司不可能完全不依赖外包，但核心业务规则、核心架构、关键数据模型、关键系统配置能力不能完全掌握在厂商手里。未来信息技术部应更多沉淀内部架构、需求分析、代码审查、测试管理、生产运维和供应商评估能力。 第八，要建立科技价值评价体系。不能只看上线多少系统、完成多少需求、处理多少工单，而要看产品上线周期是否缩短、核心改造频率是否下降、系统故障是否减少、数据质量是否提升、监管报送人工调整是否下降、理赔核保效率是否提升、客户体验是否改善、AI 应用是否带来真实效率收益。
保险公司数字化转型效果好不好，很大程度取决于信息技术部和业务部门的关系。 过去常见模式是：业务部门提需求，科技部门评估工期，项目组开发上线，之后进入运维。这个模式在简单系统建设阶段有效，但在保险业务复杂化、监管穿透化、AI 工程化之后，已经不足以支撑企业级能力建设。 未来更合理的模式，是业务和科技共同对能力负责。 例如，产品工厂不是科技部门自己的系统，而是产品、精算、运营、核心、渠道、合规共同定义的产品能力；规则中心不是技术平台，而是核保、保全、理赔、合规、销售管理共同治理的规则资产；数据平台不是 IT 仓库，而是经营管理、监管报送、风险控制、客户经营共同依赖的数据底座；AI 平台不是创新部门的展示工具，而是业务流程中可解释、可追溯、可问责的生产能力。 因此，保险公司未来需要更多“业务科技融合团队”。这些团队不是简单的 IT BP，也不是传统项目经理，而是既懂业务流程、又懂系统能力、还能推动跨部门协同的复合型角色。信息技术部要从“等需求”变成“共同定义问题”，从“交付功能”变成“交付能力”，从“系统上线”变成“经营结果改善”。 这对信息技术人才也提出新要求。未来保险 IT 人才不能只懂 Java、数据库、网络、运维，也要理解保险产品、保单生命周期、渠道流程、监管要求、数据口径、精算财务逻辑和客户服务链路。保险科技的专业性，正在变得越来越强。
中国保险行业正在进入一个新的数字化阶段。低利率、报行合一、i17、新保险合同准则、偿二代、数据安全、AI、监管穿透、客户服务升级和产品快速迭代，都在对保险公司信息技术部提出更高要求。 过去，信息技术部的价值更多体现在“系统能不能建起来、运行能不能稳定、监管能不能按时报”。未来，信息技术部的价值将更多体现在“业务能不能更快响应、数据能不能真正可信、规则能不能复用沉淀、AI 能不能安全落地、风险能不能提前识别、经营能不能持续提效”。 真正成熟的保险信息技术部，不是项目最多的部门，也不是系统最多的部门，而是能够把复杂业务变成稳定系统，把分散数据变成可信资产，把经验规则变成可复用能力，把监管要求变成内生治理，把 AI 应用变成可控生产力的部门。 未来保险公司的核心竞争力，不会只来自产品、渠道和投资，也会来自底层数字化能力。谁的信息技术部能够更好地理解保险业务、重构系统边界、治理数据资产、保障科技安全、推动 AI 工程化落地，谁就更有可能在下一轮行业竞争中获得长期优势。 保险行业并不缺系统，真正缺的是能够持续演进的数字化能力体系。信息技术部，正在成为这套体系的核心建设者。
