随着数据形态日趋复杂、业务场景加速演进，保险行业正迈向以多模态、高维数据驱动的智能化新阶段。

           近日，在“乘势而上”2026国际保险科技创新和应用论坛上，律商联讯风险信息（简称“律商风险”）全球AI与机器视觉高级数据科学家丁易人围绕“解锁高维特征的DNA：深度学习在精算定价中的前沿探索”发表演讲。他结合多个实战案例，系统阐述了如何借助深度学习技术，从复杂数据中提取可复用的关键表征，推动精算定价模型能力升级，以应对新能源车险、图像理赔、文本处理及空间风险等新兴挑战。

图为：律商风险全球AI与机器视觉高级数据科学家 丁易人

从变量到表征：多模态时代的保险建模新范式

           传统精算建模主要依赖结构化数据与人工特征工程，在数据维度有限的阶段发挥了重要作用。但随着数据来源不断拓展，保险数据已从单一表格数据，演变为涵盖关系数据、图像、文本及空间信息的多模态体系。

           在此背景下，行业面临的核心挑战，不再只是“变量是否充足”，而是如何在多源异构数据中提取真正具有预测价值的信号。由此，embedding（嵌入表征）技术逐步成为连接复杂数据与业务应用的关键桥梁，其通过将高维、多模态原始数据转化为稳定、可迁移的数值表征，为多个下游任务提供统一基础。嵌入表征的本质，如同人类DNA，承载着海量、稳定的生命表征信息。

           在实际业务场景中，高价值信号往往分散于不同数据模态之中，同时叠加标签稀缺、标注成本高、数据噪声大等现实约束，使传统特征工程面临明显局限。表征学习在此背景下发挥关键作用，通过学习数据的内在结构，实现对复杂信息的统一表达与高效利用。其中，去噪自编码器（DAE）通过“扰动—重建”的方式提取稳定结构，适用于稀疏、缺失或弱标签场景；联合嵌入预测架构（JEPA）则通过对齐不同视角数据的表示，构建具备更强泛化能力的表征空间。整体而言，表征学习的价值不仅体现在模型效果提升，更在于其对复杂数据的统一建模能力，以及跨任务复用带来的体系化效率提升。

实战案例：从新能源车险到空间风险图谱

           围绕具体业务场景，以下为多项前沿应用的典型案例：

           新能源汽车风险评估

           在标签有限且数据噪声较高的条件下，采用DAE进行表征学习，可提取更稳定的风险信号。在真实测试中，其表现优于传统机器学习方法，验证了表征先行策略的有效性。

           图像与视觉智能应用

           基于JEPA等方法构建的通用图像嵌入，可通过轻量模型快速适配不同任务，实现从损伤识别到赔案严重度预测的跨场景应用，显著提升模型复用能力。

           图结构建模

           通过引入图神经网络（GNN），在驾驶员—车辆—保单等关系网络中挖掘结构信息，使模型能够捕捉传统表格难以表达的风险关联，显著提升预测效果。

           文本智能与自动结构化

           借助大语言模型，将非结构化理赔文本自动分类为标准化标签体系，为后续建模与分析提供高质量输入，大幅提升数据可用性。

           空间风险建模

           通过将地理环境与历史赔案转化为动态“热力图”，构建时空序列输入模型，实现对房屋及区域风险的更精准刻画，体现“风险不止于点，而在于环境”的新认知。

商业价值：更高效率、更强复用、更快部署

           基于表征学习的建模体系正在为保险业务带来多重价值：

           ·更精准的风险分群：捕捉复杂结构性信息，提升定价与细分能力；

           ·更高的标签利用效率：在数据标注有限的情况下最大化信息价值；

           ·更强的模型复用能力：统一表征支持多任务应用，降低开发成本；

           ·更快的模型部署能力：减少重复特征工程，加速模型部署与迭代；

           未来的关键不再是单一模型的优化，而是构建可复用的“表证层”，让每一份数据、尤其是每一个标签，都发挥更大的业务价值。

           随着保险数据持续向高维、多模态方向演进，传统建模方法正逐步向以表征学习为核心的新范式转型。律商风险在AI与数据科学领域的持续探索，不仅展现了深度学习在精算定价中的应用潜力，也为保险机构在复杂数据环境下实现精细化运营与智能决策提供了有价值的实践路径。

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