课程背景
当前保险资管业界正面临
“三重压力”：低利率环境持续压缩固收收益，实操中，权益市场高波动加剧资产负债久期错配，穿透式监管要求倒逼资料治理升级。和此同时，随着生成式大模型的日趋成熟，落地时，高盛测算AI驱动的资管机构资讯处理效率能够拉升300%，业界已进入“资料挖矿”和“算法军备”的新维度。DeepSeek作为垂直领域AI领跑者，落地时，正在重构保险投资推演：运用学识图谱穿透新能源车业界链隐患传导，助力某险资规避宁德时代供给链危机造成损失，以NLP技艺实时拆解全球87国监管文件，将合规扫描效率拉升40倍。
本课《
DeepSeek重构保险资管和投资资料拆解架构》深度拆解了诸多险资领域的实战实例，提供从另类资料挖掘到监管合规穿透的完整解题打法，支援保险投资队伍在6个月内构筑适合实际诉求的“AI中台”，达成收益增强、隐患缓释和营运提效的三重突围，落地时，从而使算法不再是科技部门的“空中楼阁”，而成为投资拆解和决策的“神经中枢”。
课程收益
弄懂保险资管困局的现况和AI的破局点；
掌握DeepSeek赋能投资资料拆解的办法；
掌握AI方案在落地施行中的四维穿透模型
延展DeepSeek在保险资管中的运用情境
课程大纲
模块一、保险资管困局和
AI破局点
1、灰犀牛、黑天鹅，疯狗浪
——2024年保险资管三重压力测试
2，资产负债久期错配
——低利率环境、权益市场波动
实例：
某寿险公司利差损危机
3，DeepSeek的“三棱镜”作用
——穿透非结构化资料、预测尾部隐患、动态再平衡
展示：
AI拆解美联储会议纪要情绪指数 vs 传统宏观拆解师结论对比
模块二、
DeepSeek核心武器—投资资料拆解
1、Alpha猎手：另类资料挖掘
——业界链学识图谱构筑
实例：
以新能源车电池供给链隐患传导
2、Risk Radar：极端隐患预警系统
——基于NLP的政经经过冲击量化模型
——灰盒测试：穿透式压力测试，如美联储降息路径20种情景推演
3，Portfolio Surgeon：组合动态手术刀
——多因子自适应再平衡
实例：
某保险资管的固收
+打法夏普比率拉升0.8
模块三、落地攻坚战：从模型到资金的
“四维穿透”
1、资料层
——3步净化法清洗噪音资料
2、模型层
——银保监关联交易监测、学识图谱+动态规则引擎融合架构
3、打法层
——AI和投研组合混合决策
4、风控层
——智能预警“红黄蓝”分级响应制度
实例：
碧桂园债券危机
模块四、
DeepSeek的情境延展和施行路线图
1、生成式AI构筑宏观情景剧本
——自动生成2024年美国大选不同结果下的资产配置剧本
2、监管科技突围打法
——自动生成IFRS9报告
实例：
某保险资管节省
1000小时/年的人工成本
实例：
DeepSeek虚拟交易员在港股日内量化打法中的实战表现
3、施行路线图：6个月炼就AI投资中台
——阶段一（0-2月）：资料治理+迅速验证情境（如舆情监控）
——阶段二（3-4月）：核心打法模块灰度测试
——阶段三（5-6月）：全流程AI赋能（如监管报备解题打法）
4、组织进化的“5+1”模型
——传统投研队伍和AI队伍的权责矩阵
模块五、课程收束和结晶交付
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|张轩荣老师
适合谁听
保险公司。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。