人口老龄化日益严峻，你是否也为养老和健康问题焦虑？这些担忧促使越来越多的人购买养老和健康保险。但保险产品背后隐藏着一个庞大的数据世界，数据不齐全、错乱很可能影响个人保险理赔情况，而数据丢失的后果则更不堪设想。

招商信诺作为中国入世后首批中外合资寿险公司，凭借中外方股东在金融与健康领域的资源优势，深耕大健康战略。2025年，招商信诺进一步明确“大健康”差异化路径，全力推进商业健康险和健康服务的战略布局，不断树立“健康找信诺”口碑。截至2024年末，招商信诺总资产超2100亿元，原保费收入超410亿元，为超1,400万客户提供完备的保险保障和专业服务。

正值招商信诺深化大健康战略布局的关键阶段，恰逢财政部颁发新保险会计准则（IFRS 17），要求保险公司在规定时间内，依据最新的会计准则出具相应的财务报表，并要将所有的历史数据重新进行计算并上报。对于拥有海量保险数据的招商信诺来说，无疑极具挑战。

过去，招商信诺的数据分布在不同系统，数据之间像隔着一堵墙，如今要将十多年的数据全量整合，集成难度高；而且全量上传保单、理赔、投资、财务等数亿级的数据，数据量是旧会计准则的10-50倍，算力成本大幅增加。更难的在于，保险产品需要确保多年后还能给投保人足够的保障，因而所有保单都需要计算往后10-20年数据，但每月报表数据输出时间只有4-5天窗口，对原有系统及人员工作量带来极大挑战。

为应对上述挑战，招商信诺通过对接一位数据“超级整理师”，来全面梳理、高效分析数据，以快速完成IFRS17落地实施。华为云“GaussDB（DWS）+昇腾NPU”的I17创新方案扮演了这一角色。面对招商信诺分散在20多个关键系统的庞杂数据，GaussDB(DWS）依托复杂SQL实时查询技术，同时对10多张表格进行联合运算，全面梳理数据，进行数据清洗，秒级返回结果，让数据管理更高效。

此外，GaussDB（DWS）作为全球最大金融数仓，采用全并行分布式架构，能支撑批量、交互式和实时分析等不同业务负载，招商信诺的亿级数据就像一份份带有独特标签的文件被分批次整理，通过分布式节点快速分流和汇合，数据分析实现从T+1到T+0的跃迁。

为快速计算往后多年保单数据，华为云昇腾AI云服务，通过创新架构，在不影响业务的情况下高效接入，把预期现金流数据拆成多个数据矩阵，并行计算数亿级的数据，好比超级整理师的每个柜子中还有不同隔层可以单独分析，计算效率提升108倍，成本降低超50%。

未来双方将继续深化合作，依托昇腾AI云服务和GaussDB，打造更智能的数据“超级整理师”，实现AI赋能保险服务智能升级。

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责任编辑：kj015

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