AI赋能，数据掘金—跨界对话释放数据价值新潜能

2025年11月7日，由镁信健康主办的“AI赋能，数据掘金——跨界对话释放数据价值新潜能”圆桌讨论在第八届进博会现场举行。来自学术、保险、科技、医疗等多个领域的专家齐聚一堂，围绕数据从“资源”到“生产力”的的路径展开对话，探讨AI作为核心引擎在释放数据价值过程中的机遇与挑战，为跨行业协同创新注入深度思考。

在数字经济高速发展的当下，数据已成为驱动产业变革的核心生产要素，而AI技术的突破则让数据价值实现了从“静态分析”到“动态赋能”的质变。这一变革在健康医疗与保险领域尤为显著，从精算定价的精准升级到药物研发的效率提升，从风险管控的模式创新到健康服务的全流程优化，AI与数据的融合正重构行业底层逻辑。

南开-泰康保险与精算研究院副院长李冰清从学界视角，率先点出AI对精算领域的创新性价值。他指出，传统精算模型以广义线性模型为代表，最大优势在于可解释性强，模型逻辑清晰可追溯，但面对现实中高维、非线性的数据特征时却显得力不从心。“即便通过降维等手段处理，或引入VR等各类参数工具，依然难以精准捕捉数据的复杂关联。”而以深度神经网络为代表的AI学习模型，凭借上亿参数的强大算力，能高效处理这类复杂数据，实现了从“群体定价”到“个体画像”的创新性突破，为保险产品创新提供了核心技术支撑。

中再寿险产融创新事业部、业务拓展部总经理张楚从再保险行业实践出发深入分析了AI对传统风险度量体系的价值与变革趋势。张楚认为，AI工具产生的价值体现在两大关键维度：一是，精算领域中大量低效能、重复性的演算工作，AI凭借强大算力实现效率跃升；二是，面对跨界融合的复杂问题时从深度和广度上帮助行业拓展突破认知边界。张楚客观指出，尽管AI在工具类、演算类工作中表现出色，但企业决策需综合监管要求、市场环境、经营战略及消费者反馈等多重因素。为确保AI使用得当，理解产品风险实质是基础，数据积累应用是关键，及时校准是保障；决策机制和决策文化是突破。不过从微观业务层面看，变革的契机已在酝酿——当前保险风险度量主要基于健康人群的历史静态数据，而随着“带病体保险”时代的临近，风险度量需要大量动态预测，包括个人疾病进展、不同健康状态人群的结构变化等，这些都依赖海量模拟演算提供支撑，而AI正是应对这一挑战的关键工具。

从技术应用延伸至战略层面，复星保德信人寿保险有限公司党委书记田鸿榛结合寿险行业实践，强调了AI落地实施的核心逻辑。他表示，当前寿险行业面临组织机制、人才短缺等多重挑战，AI作为改变未来的核心工具，其落地效果首先取决于企业的战略定位。“到底要不要把AI作为战略治理的核心议题，这是第一重要的。”田鸿榛强调，AI绝非单一部门的事务，必须上升到公司战略高度，更需要领导层亲自带头参与。”在他看来，掌舵人的认知深度直接决定了AI在企业中的推进力度与落地成效。只有自上而下形成战略共识，才能让AI真正融入业务肌理。

百时美施贵宝中国副总裁、价值准入与政府事务负责人邓阅昕聚焦AI在药物研发中的应用成果，展现了数据与AI融合的另一重价值空间。邓阅昕表示，医药企业积累的患者、治疗、疾病等海量数据极具价值，AI技术的到来真正实现了这些数据的“点石成金”，全面赋能药物研发全流程。在核心研发环节，AI大幅缩短创新靶点发现周期，解决了传统模式耗时久的痛点；在临床试验阶段，AI通过精准匹配临床机构与患者、甚至可能构建虚拟对照组等创新方式，有效解决了试验入组难、伦理审查复杂等行业难题。此外，AI在药物不良反应监测、隐匿疾病筛查等场景的应用，也进一步提升了医药领域的安全管控水平。

蚂蚁集团健康事业群总裁张俊杰则从平台实践维度，将各领域的AI应用经验串联，强调了数据互联互通的核心基础作用。在张俊杰看来，AI对医疗健康行业的重构建立在数据互联互通底座完善的基础之上。作为链接多行业的平台型企业，蚂蚁集团对AI价值的挖掘更聚焦于“打通环节”的流通价值，AI既为医院提供诊断辅助，又为保险公司提供风控数据支持，更给用户提供全流程健康管理服务，“当这些环节被AI与数据串成闭环，保险就从‘事后赔付’变成了‘事前管理’，这正是行业最大的增量空间”。

镁信健康高级副总裁、首席商务官郎立良在总结中表示，数据作为新型生产要素，其价值释放离不开AI技术的赋能，而跨界协同则是打破数据壁垒、实现价值最大化的关键。未来，AI与数据的深度融合将持续驱动保险、科技、医疗、制药等领域的商业模式革新与产业能级提升，为健康中国建设注入更强动力。