區塊鏈視角下的保險架構研究
——基于自適應神經網絡算法優化分析

王海巍

(東北財經大學 金融學院，遼寧 大連 116025)

一、問題的提出

區塊鏈技術作為新興的互聯網領域技術，以其特有的共識機制、兼容加密算法等特征，已逐漸引起各領域的關注。對于保險業而言，區塊鏈技術存在較好應用前景。中國一直強調科技興邦是中華民族實現偉大復興任務之一，2015年7月《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》中提出“傳統企業運用互聯網的意識和能力不足、互聯網企業對傳統產業理解不夠深入、新業態發展面臨體制機制障礙、跨界融合型人才嚴重匱乏等問題，亟待加以解決”。2016年1月在瑞士達沃斯舉行的主題為“掌控第四次工業革命”的2016世界經濟論壇年會將全球增長“新常態”、中國經濟轉型、科技進步和第四次工業革命等列為重點議題，足見在全球范圍內對于科技助力經濟發展已經形成共識。經過幾十年的長足發展，人工智能等計算機科學領域已經表現出與新興前沿學科廣泛的交叉融合發展。姚慶海和許閑[1]認為保險業作為經濟社會發展的重要支柱，各市場主體有必要在科技創新運用領域發揮積極作用。本文利用207家機構主體通過各類媒體、平臺公開發布的數據信息，基于Python進行綜合整理、挖掘、分析研究。

許閑[2]認為金融科技創新應用已經受到國內外的高度關注并呈現跨越式成長。2005年全球僅有1 600家企業以數據分析為主營業務，總融資額僅70億美元。截至2016年7月，則達到近8 000家企業，總融資額839億美元。呈現出集支付結算、保險、借貸、眾籌、區塊鏈、交易投資、數據分析及信息安全等多元化格局。在實踐中發現保險業的科技創新應用已經落后于銀行業等其他金融行業，Rizzo[3]的研究認為科技引入有助于經濟活動效率的提升。近年的研究和經濟發展表明，技術應用創新急需迎頭趕上。Melanie[4]認為這也或將成為保險業未來新的增長點。金融科技以前常被動側重用于優化金融服務企業以抗衡市場競爭對手。而當前，金融科技則更應嘗試主動服務金融創新。近來頗受關注的阿爾法圍棋(AlphaGo)與人類的博弈對局及完勝結果已給保險業帶來啟示——科技創新是真實而強大的。關于金融科技的重要分支——保險科技，本文重點結合區塊鏈在保險領域的創新研究應用進行探討。

二、研究綜述

通常意義上講，金融科技涉及人工智能(AI)、大數據。Dwyer[5]提出底層數據結構概念；Shin[6]提出互聯技術——移動互聯網和物聯網、分布式技術——云計算和區塊鏈；Sunnarborg[7]詳細闡述了信息安全——信息識別、加密、解密原理等方面。其中，區塊鏈*區塊鏈：狹義上講是一種按照時間順序將數據區塊以順序相連的方式組合成的一種鏈式數據結構，并以密碼學方式保證的不可篡改和不可偽造的分布式賬本。廣義上講是利用塊鏈式數據結構來驗證與存儲數據、利用分布式節點共識算法來生成和更新數據、利用密碼學的方式保證數據傳輸和訪問的安全、利用由自動化腳本代碼組成的智能合約來編程和操作數據的一種全新的分布式基礎架構與計算范式。的概念是2008年由日本的中本聰首次提出。此后基于共識機制，Matthew[8]于2014年提出數學加密算法，此概念曾被應用于電子貨幣計算機挖掘領域，而后被納為比特幣的重要概念。人工智能概念于1956年由Hugo等人在計算機學科分支——自動控制領域首次提出。特別是2010年以來，區塊鏈技術在金融領域的研究得到了快速發展和應用，本文重點關注于區塊鏈應用的發展。

Fujiki和Tanaka[9]在2014年對應用于數據貨幣領域的區塊鏈關聯概念進行闡述。英國目前已經把區塊鏈及相關技術上升到了國家高度。2015年9月巴克萊銀行(Barclays Bank)成為英國第一家接受數字貨幣的銀行。2015年12月，美國NASDAQ交易所在其Linq系統基于區塊鏈完成首筆證券交易。Rizzo[10]認為區塊鏈在國際主流金融交易體系得到了應用。2016年4月，德勤(Deloitte Touche Tohmatsu)宣布與愛爾蘭銀行系統就區塊鏈展開合作，通過識別客戶行為提供相關投行服務。藥曉東和馮科[11]的研究指出，目前已有分布在諸如比特幣探礦、大數據、金融交易、認證、投票、博弈、博彩等行業及領域的全球數千家創業公司投資人開始關注區塊鏈，相關行業的監管機構也表現出極大的興趣。同時，各大布局新科技企業都相繼宣布了基于區塊鏈的研究和解決方案。Tapscott和Tapscott[12]于2016年對此進行了歸納和研究。IBM推出BLOCKCHAIN-AS-A-SERVICE的區塊鏈系列服務。英特爾(Intel)宣布將在游戲研發中嘗試引入區塊鏈技術。Wenker[13]在2014年提出核心規則更迭等概念。微軟推出“區塊鏈即服務”的企業解決方案。美國大宗商品行業組織——期貨交易委員會(CFTC)已嘗試將區塊鏈技術應用于票據單證系統。普華永道、SWIFT、德勤也陸續發布區塊鏈的相關專題研究報告。

在國內，相關研究起步相對滯后，但發展勢頭良好。區塊鏈已引起中國央行的關注，2016年1月，中國人民銀行曾舉行區塊鏈專題研討，積極倡導依托區塊鏈底層技術探索發行數字貨幣。程華和楊云志[14]于2016年對區塊鏈技術應用發展趨勢進行規納總結，并對于商業銀行應用這一技術提出策略性建議。在國內保險經營領域,陽光保險集團率先運用區塊鏈技術，并于2016年3月和7月推出基于區塊鏈底層架構的“陽光貝”積分活動和基于微信的 “飛常惠”航空意外保險產品。2016年11月，眾安在線成立了以區塊鏈技術為主營業務之一的子公司。2017年2月，泰康在線以區塊鏈為底層技術的積分管理平臺投入使用。2017年3月，上海保險交易所股份有限公司聯合9家保險機構順利完成基于區塊鏈技術的交易平臺系統測試。2017年5月，眾安科技上線“安鏈云”，標志著基于區塊鏈的云服務平臺投入運營。由此不難看到，區塊鏈的研究應用將有著極大的實踐空間。鑒于當前基于保險業具體的可實施的區塊鏈算法模型及應用并不多見，本文主要針對區塊鏈相關算法和實踐方向進行探討。

三、理論框架

伴隨金融科技的重要分支——保險科技產學研融合發展，國內外更為關切學術研究與產業對接的實際應用價值，區塊鏈(Block Chain)和人工智能(AI)便是其中的重要課題。由于區塊鏈基于信息理論密碼學算法基本原理，底層基于數據分布式總賬技術，使用對等網絡驗證并記錄確鑿交易的分散式賬目，可以有效解決系統信息非對稱性，具有去中介化、去中心化、可追溯性、高可信性和腳本代碼化等特征。

(一)區塊鏈及相關技術底層架構模型及優勢解析

袁勇和王飛躍[15]認為區塊鏈架構可以在全球范圍內通過對等的計算機網絡運營，在此網絡中每個IP主機均包含一份持續更新的數據庫副本，可以實現永久安全地存儲數據，并帶有高可信的時間戳，保證授權方擁有控制權，完成腳本代碼的執行。其中的優勢在于其易于改造，能夠以數字簽名形式簽署交易，可用于全天候服務領域，并可以避免任何單結點故障，不會存在黑客入侵風險及中心管理員人為事故，不會受制于人為規定和規則私自修改。

(二)區塊鏈響應系統部署原理

系統架構部署于Web服務器、Cloud云存儲、VPN虛擬專用網絡等基礎軟硬件平臺，以及封裝操作系統、函數例庫、數據庫等海量基礎軟硬件資源的綜合管理系統響應平臺。該操作系統的優勢凸顯在三個方面：一是高效，可運維海量服務器、存儲等基礎硬件；二是穩定，可提供統一、標準化的接口；三是可并行處理多線程任務及資源自適應協調，保證接入端和響應端之間的信息無噪傳輸。囊括用戶安全、全局化動態營銷、信息接入驗證。

(三)區塊鏈及人工智能實踐應用

從全球范圍看，張健[16]認為區塊鏈技術應用領域已呈現多元化的發展格局。目前已涉及數字貨幣、支付和結算、智能合約、基礎設施和代碼開源、資產與身份管理，未來有望進一步延伸至保險領域。

(四)保證業務系統運作的障礙

為保證系統運作模型*為設計具有自學習特性的保險業務運營系統，本文結合保險市場特征，考慮到系統硬件實施搭載、算法實現、數據傳輸協議、數據挖掘、可信度及內控合規管理可操作性等方面，布署系統總體架構。實施的可操作性和創新性，有必要基于保險業實際情況分析當前存在的問題及難點，并從機制設計上解決問題。

對于已處于市場“慣性”經營的傳統保險公司而言，變革轉型或現“尾大不掉”，保險公司往往受制于種種體制因素，掣肘其創新活力的釋放，簡要歸納分析如下：

在公司治理方面，有企業內部顧慮科技創新業務會蠶食現有核心業務或相關業務，打亂原有平衡，或因渠道或管理層級間利益博弈而選擇“明哲保身”，人為設置壁壘或干擾。因此，在拓撲信息結點設計上需充分考慮賦權系統整體戰略規劃，規避人為干擾和信息“孤島”。

在經營理念方面，有保險公司主體持“搭便車”心態，或堅持要求保險科技創新項目必須要立竿見影，或顧慮創新失敗可能危及管理者仕途和公司未來發展而不愿投入資源支持，“舍本逐末”追逐短期利益，有保險公司主體或因日常人力等資源及經營業績壓力限制，缺乏推動創新的主動性。因此，獨立于傳統的操作管理模式，在系統設計中從DT戰略架構全局角度引入全局變量，考慮系統內對于海量業務數據的建模處理(參數配置、腳本代碼編寫)、分析預測(引擎接口)功能，需針對監管及同業預留公鑰與私鑰水印數據交互窗口模塊，提高行業市場效率。

在市場方面，有保險公司主體經營活動與創新發展理念背道而馳，并未基于行業本質推進科學創新實踐。如在產品開發和投放市場等方面問題頻現，新產品及新服務的研發、測試、投產生命周期過長，市場反應效率低下，僅關注監管和同業的現行做法和保險代理人的利益訴求，被動處于保險產品的限售、停售、合同條款改造、升級、附加增值服務“小修小補”等困境，而忽視市場中的消費者主體的深層次碎片場景需求，以及對保險本原的深刻認識，勢必不利于踐行“保險姓保”，缺乏基于差異化的根本性創新。過度依賴外部供應商(再保險公司、咨詢公司等機構)，而這些供應商往往同時為多家保險公司提供服務，間接導致部分公司的戰略選擇“同質化”。因此，設計之初便需全面考慮腳本代碼開源條件下，系統中涉及產品開發、市場動態、償付能力風險情況、資產負債評估交互、監管專用“綠色通道”等方面硬件架設、分布式算法、搜索引擎、通信協議、AI機器學習運算功能模塊的設置。

四、研究設計和檢驗

(一)系統算法模型設定分析

為實現前述構架模塊功能，有必要選取相關模型及算法進行優化，以適應系統部署的各類開源需求。本文中系統算法、算例采用機器學習識別策略模塊封裝，通過自動優化的神經網絡等計算機算法，基于采樣源數據及經驗子類庫，優化計算機程序的性能標準，并進行自學習和自適應檢驗完善知識子類庫。

為避免無監督控制網絡存在噪聲的弊端，在此探討將機器學習算法和有監督算法結合，進而生成具有競爭的機器學習矢量量化網絡LVQ。

矢量量化網絡LVQ內封裝有監督的學習規則，其中包括LVQ1和LVQ2兩種。

對于LVQ1學習規則，假設輸入、輸出樣本對為：{p1,t1}{p2,t2}…{pN,tN}，其函數表達式為式(1)：

i*IW1,1(q)=i*IW1,1(q-1)-α(p(q)-i*IW1,1(q-1))

(1)

降噪可由誤差反向傳播的方式對權值矩陣IW1,1的i*進行修正，從而不會對其他行帶來影響。以上函數式使得競爭單元朝著目標類別的方向移動，最終落入正確分類空間。

LVQ2學習規則可應用于LVQ1之后，進而提高其第一步訓練效果。

定義窗口如式(2)：

(2)

權值調整表達式為式(3)：

i*IW1,1(q)=i*IW1,1(q-1)-α(p(q)-i*IW1,1(q-1))j*IW1,1(q)=j*IW1,1(q-1)+α(p(q)-j*IW1,1(q-1))

(3)

當兩權值向量與輸入變量接近時，其中一個向量歸入錯誤類別，另一個向量歸入正確類別，而輸入變量又落入中位面窗口函數之內，則兩向量須重新調整。這樣的訓練過程可使經LVQ1訓練初步分類處理的權值向量進行更為細致調整，使得訓練結果更加穩健。

鑒于上述，采用神經網絡進行模型預測控制，其選用基理為水平后退方法。當神經網絡接到輸入信源后，在預設時間內得出脈沖響應模型預測。該過程采用數字最優程序控制信號，將其函數定義如下式(4)：

-u(t+j-2))2

(4)

其中，N1,N2,…,Nu是計算跟蹤誤差和控制增益的范圍，yr是期望響應，ym是網絡模型響應，變量u為實驗控制輸入，ρ是控制增益平方和分布的因子。

通過預測受控對象在一定范圍內的未來響應，其函數如下式(5)：

y(t+j|t),j=N1,N1+1,…,Nmax

(5)

其中，N1、Nmax分別作為輸出預測的最小及最大極值。如果在t+j時刻系統的預測誤差定義為式(6)：

e(t+j)=r(t+j)-y(t+j|t)

(6)

則非線性優化將選擇信號u(t)，進而使系統的二次性能判決函數J達到最小，如式(7)：

(7)

對于非線性信息傳輸系統按照“能量傳遞”方式反向推導，直至系統穩定。選取李雅普諾夫函數優選定義,如式(8)：

(8)

基于上式wij為i、j神經元的相關權值賦能，在滿足以上各式參數要求前提下，將上述函數式中的噪聲在網絡運行中通過閾值不斷降噪，最終過濾擾動實現系統自適應均衡。

從t時刻至t+1時刻，神經元能量變化表達式為式(9)：

ΔEi=Ei(t+1)-Ei(t)

wijvi(t)vj-bivi(t)

(9)

(二)Matlab系統仿真檢驗

基于某數據集合*此數據集合為調研實驗樣本，因涉及某全國性保險公司商業敏感信息，在此不具名，特此說明。考量及基于保險合同數據樣本集合中屬性聚類分析(性別、年齡、險種、保額、地域、保障范圍、理賠、人口學特征等)、綜合費用成本、退保情況、投資收益及償付能力等指標，導入預定模型算法進行系統仿真分析，并檢驗偏離度，在綜合費用成本、退保情況、投資收益匹配及償付能力等綜合仿真分析檢驗中，各預設核心區塊內部因素(人口學特征、消費特征)的偏離度誤差可實現有效識別，并可識別出集合保險消費人口特征和保障范圍間的區別和聯系。

通過相關性檢驗及降噪處理發現，本系統算法較為穩定，可以較完整地實現機器學習自修正和均衡，精細化分析各區塊間的異同，對于本集合內定義區塊間底層數據結構差異化分析可以通過聚類偏離度分析檢驗各區塊底層數據間的聯系與區別，在定義關鍵需求時可以實現精準分析，如基于某集合內的地理信息、人口信息、歷史市場消費場景信息等綜合分析，基于此實現自適應的可視化結論并進行實時檢驗，此結果可清晰地表明各信噪比的峰值和谷值均在預設的誤差區間內，可視化分析結果顯示平滑可信。這對于保險公司精確了解自身及市場運行情況，進行非人工的差異化的產品定位分析及服務策略調整可提供客觀參考依據，而非采用傳統精算技術中計算均值的經驗假設認定。

五、系統算法模型在監管市場風險監測及評價管理工作中的運用

(一)應用于保險監管和公司治理

運用新的業務邏輯和技術手段提升管理效率。探討應用于償付能力監管、保險公司內部審計及合規風險管理科技應用，實現全天候平臺預警、運維及災備。

(二)投資于保險科技創業公司

保險公司主體可以聯合或并購保險科技初創公司，參與投資經營以區塊鏈為底層技術的專業比價或中介信用平臺，疏散保險公司IT戰略規劃執行、架構管理、安全管理及應用程序開發管理等職能。

(三)與物聯網協同創新

在物聯網中通過傳感器網絡，可穿戴VR設備(虛擬現實PDA終端如眼鏡、GPS、智能手表等)與物聯網獲得的大數據，進而變革以往精算技術中采用“平均值”測算的傳統統計方法來設定經驗保險費率的方式，轉而更加關切風險“防范”的預警，創新拓展打通系統信息壁壘，應用于財產險、人身險(責任認定清晰業務)、互聯網保險及再保險等領域，有必要概括本文物聯網的概念，即在互聯互通網絡的基礎上集成數字信號處理技術，將DSP傳感器、收發器等模塊，在人與物間建立新的聯系，形成人與物、物與物互聯，如車險中基于UBI區塊鏈數據服務的實現按行駛里程或駕駛行為習慣差異化定價。

(四)建設直營平臺

端對端(P2P)保險經營商業模式將會有巨大的延伸價值空間，基于區塊鏈和人工智能，運用云端存儲，通過信息去噪、脫媒，提高保險消費者的體驗，提供綜合服務響應平臺、智能顧問，升級企業內部IT核心系統。

(五)精準定位消費人群多元化的場景保險需求

主要是滿足保險消費者個性化保險保障需求的保險產品及服務，如旅游、交通、健康、財產等綜合保障領域。探討基于區塊鏈和人工智能閾值觸發，保險產品的保障期間可以隨時開啟或關閉，依據使用需求頻度采用靈活的量化計費費率厘定模式，區塊鏈可以助其成為現實，并有效預防道德風險，關于甄別保險公司運營中道德風險問題，王海巍[17]在Hadoop聚類分析技術模型算法研究中提出解決策略。另外，共享經濟的興起勢必會出現新形態的風險保障需求，正如當初隨著淘寶等互聯網電商購物平臺興起而誕生的短暫性、高頻次的“運費險”，潛在市場或然存在，借鑒Carmichael[18]于2016年提出的共享經濟觀點，提出資源共享經濟模式可以極大提高經濟效率，這正如當前國內興起的共享經濟生態——共享汽車、共享單車如滴滴順風車、神州租車、ofo小黃車、摩拜單車、酷騎單車、小藍單車等新交通出行模式(押金透明穿透式管理模式)，或將催生新的短時性、場景化、碎片化、高頻次的保險保障需求，如“堵車險”、“單車騎乘意外責任險”等，第三方平臺亦可以通過此新模式發掘保險業務資源優勢。

(六)建立行業規范機制

將區塊鏈技術應用到保險實操業務的各個環節，這里需要除保險公司之外的更多機構主體參與進來，其中包括政府監督監管部門、保險公司(財產險、人身險、再保險、相互保險等機構主體)、資金結算銀行、醫療、專業損失鑒定機構協調配合，方能更好地發掘區塊鏈創新應用的空間。

(七)產品及服務定制化

可以依托保險科技初創公司快速發掘推廣空間，踐行“人人有保險，處處有保障”的經營理念，結合社會發展熱點和各行業實際需求，探索新型保險產品，如測繪用或民用無人駕駛飛機保險，無人駕駛汽車保險，網絡欺凌保險(網絡攻擊勒索病毒)，農業、林業及漁業養殖災害、水產養殖裝備及損失監測勘察設備保險等。

(八)研發“即時投保”產品

可深挖區塊鏈底層技術中共識層的密鑰(公鑰與私鑰)機制，區塊鏈技術可以有效防范道德風險發生。

(九)縱深延展業務領域

金融科技創新公司以往為商業銀行等金融機構所研發的區塊鏈應用項目，同樣可以跨領域應用于保險公司，如反洗錢、識別認證技術、BI、資訊平臺、CRM優質客戶識別業務系統平臺等建設。

(十)跨領域、跨學科合作

以國際化視角，探討實現資金、技術、經營模式、商業資源的快速、高效整合。中國保險消費者及市場已經日趨成熟，風險保障需求客觀并大量存在，潛在市場空間巨大。區塊鏈的引入可以從技術角度解決保險市場一定程度上存在的“信任困境”。從更深層次意義上看，如何兼容更為專業先進的經營理念、應用技術創新、轉變運作模式為保險消費者提供更加便捷、科學、公正、人性化的保險保障產品及服務顯得更加必要，從而在一定程度上克服當前相對粗放、低效、趨同化的產品價格戰。立足宏觀供給側改革大局，堅持差異化經營理念，實踐供給被保險人定制化、多元化的產品與服務，并通過物聯網等新型媒介和社交平臺即時發布。逐步轉變當前國內保險業過度依賴銷售代理人及代理機構推廣的“高碳”經營模式，引領行業健康發展。這里需指明，并非前述代理主體不再重要，而是當下這一生態中的群體或組織應轉而更加關注專業度的提升和商業模式轉變，如代理人的專業綜合素養提升，保險中介機構依托區塊鏈技術，基于特有資源優勢，研發提供更加專業化、智能化的專屬服務。

六、結論與啟示

本文僅以區塊鏈保險科技跨學科研究應用創新為視角，或尚存諸多問題有待多方論證，籍此拋磚引玉探討更多由區塊鏈技術衍生出的深入研究及應用模式，后續將重點研究系統模型算法優化應用及可擴展接口問題，結論簡要歸納如下：

區塊鏈不僅是一種技術，更可以說是一種融合式創新服務。此服務分為對內服務(保險公司內部)和對外服務(潛在保險消費者，被保險人、監管機構等市場主體)。對內服務：區塊鏈不僅可以用于智能合約等保險公司運營后援服務，由于其總賬式分布特質，亦可探討應用于保險公司內部直接、間接財務費用、傭金管控及審計等，可以極大地提高管理效率和規避人為干擾，提高資金運用監控的可追溯性，無論對內部稽核審計還是外部監管都有著極大的研究和應用價值。有助于合規、高效地降低保險公司經營成本，同時也有益于同步提升行業監管效率，同步提升監管并發處理能力，有助于實現全行業的數字化、智能化的實時監測管理，如可以克服因人工報送數據的效率低、誤差率高、資源占用高，甚至人為干預導致數據失真等現實頑疾。多管齊下，多措并舉，著實提升主動監管能力。如基于區塊鏈技術和人工智能核心技術的風險識別預警、事中監督，將其作為落地抓手，豐富傳統單一的事后懲戒監督管理方式，提升監管效率和市場有效性。

區塊鏈和人工智能的內在融合或許可以探討實現在“保險+跨領域”的資源共享和優勢放大。同時，在進一步完善金融法律監管框架體系的基礎上，可以為金融市場引入“鯰魚效應”，從而為保險市場注入新鮮活力并實現行業反壟斷，使中小商業保險公司主體同樣也享有機會和主動權去參與到市場公平競爭中，在這一新市場模式下，傳統的大型商業保險公司固有的規模和品牌上的靠“資產”驅動的絕對優勢已不再如以往具有不可顛覆性，所有保險公司主體機會均等，在信用體系搭建完善的基礎上，勢必將會重塑保險消費人群的理性消費觀和競爭格局，降低市場競爭中存在的信息非對稱性。

技術創新的真正強大作用在于其社會價值和經濟意義，保險業作為經濟領域的重要分支，科技創新元素引入應當作為行業發展的重要推動力量，勢必將為解決當前行業存在的“高碳”、“人海”經營方式問題提供有力支持。

保險業本身經營防范的是風險，而風險無處不在，而如何通過引入技術應用手段有效規避、化解各類風險是所有被保險人共同的追求目標——真正確保“保險姓保、保監姓監”，保險行業立身之本背后則是市場信用、信任機制問題。區塊鏈技術的引入恰好可以從金融科技創新應用角度有力支撐這一問題，在區塊鏈底層數據技術融合應用的背書下，將更有利于保險監管工作的開展，打通行業經營“諸侯割據”壁壘的同時，更好地提升保險市場乃至整個金融市場效率，如與商業銀行(長期沉淀積累下來的優質儲戶資源和社會信用背書)、資管公司(專業的投資渠道和經營資質)、證券公司(不同風險偏好的個人及機構投資者主體鑒別)乃至實體(如農業、加工制造、商貿、旅游、傳媒等服務業)行業領域合作共享資源、共謀發展，深挖市場空間，增加消費者對于市場的信心。在國家推行供給側改革的大背景下，將服務實體經濟落到實處，響應國家戰略大局。 “一切從實際出發，理論聯系實際，堅持實踐是檢驗真理的標準” 這恰與黨的思想路線精髓不謀而合，緊緊跟隨。保險公司主體只有應市場之所需，想保險消費人群之所想，探求并激發保險消費群體深層次需求，將“以客戶為中心”變成“衷心為客戶”。對于保險公司經營只有立足保險保障之本“修煉內功”，方能“溯本清源”、“彎道超車”提升內涵價值，助力行業的可持續、健康發展。

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