人口老齡化日益嚴峻，你是否也為養老和健康問題焦慮？這些擔憂促使越來越多的人購買養老和健康保險。但保險產品背后隱藏著一個龐大的數據世界，數據不齊全、錯亂很可能影響個人保險理賠情況，而數據丟失的后果則更不堪設想。

招商信諾作為中國入世后首批中外合資壽險公司，憑借中外方股東在金融與健康領域的資源優勢，深耕大健康戰略。2025年，招商信諾進一步明確"大健康"差異化路徑，全力推進商業健康險和健康服務的戰略布局，不斷樹立"健康找信諾"口碑。截至2024年末，招商信諾總資產超2100億元，原保費收入超410億元，為超1,400萬客戶提供完備的保險保障和專業服務。

正值招商信諾深化大健康戰略布局的關鍵階段，恰逢財政部頒發新保險會計準則（IFRS 17），要求保險公司在規定時間內，依據最新的會計準則出具相應的財務報表，并要將所有的歷史數據重新進行計算并上報。對于擁有海量保險數據的招商信諾來說，無疑極具挑戰。

過去，招商信諾的數據分布在不同系統，數據之間像隔著一堵墻，如今要將十多年的數據全量整合，集成難度高；而且全量上傳保單、理賠、投資、財務等數億級的數據，數據量是舊會計準則的10-50倍，算力成本大幅增加。更難的在于，保險產品需要確保多年后還能給投保人足夠的保障，因而所有保單都需要計算往后10-20年數據，但每月報表數據輸出時間只有4-5天窗口，對原有系統及人員工作量帶來極大挑戰。

為應對上述挑戰，招商信諾通過對接一位數據"超級整理師"，來全面梳理、高效分析數據，以快速完成IFRS17落地實施。華為云"GaussDB（DWS）+昇騰NPU"的I17創新方案扮演了這一角色。面對招商信諾分散在20多個關鍵系統的龐雜數據，GaussDB(DWS）依托復雜SQL實時查詢技術，同時對10多張表格進行聯合運算，全面梳理數據，進行數據清洗，秒級返回結果，讓數據管理更高效。

此外，GaussDB（DWS）作為全球最大金融數倉，采用全并行分布式架構，能支撐批量、交互式和實時分析等不同業務負載，招商信諾的億級數據就像一份份帶有獨特標簽的文件被分批次整理，通過分布式節點快速分流和匯合，數據分析實現從T+1到T+0的躍遷。

為快速計算往后多年保單數據，華為云昇騰AI云服務，通過創新架構，在不影響業務的情況下高效接入，把預期現金流數據拆成多個數據矩陣，并行計算數億級的數據，好比超級整理師的每個柜子中還有不同隔層可以單獨分析，計算效率提升108倍，成本降低超50%。

未來雙方將繼續深化合作，依托昇騰AI云服務和GaussDB，打造更智能的數據"超級整理師"，實現AI賦能保險服務智能升級。