摘要：在DeepSeek大模型技术驱动下，保险行业的智能运维体系正从单一智能问答与工单处理向综合运维体系跃迁。智能化运维手段正在重塑保险行业的运维范式。智能化运维的价值不仅体现在技术层面的效率提升，更体现在构建了“风险可控—体验优化—业务保障”的良性循环。

在DeepSeek大模型技术驱动下，保险行业的智能运维体系正从单一智能问答与工单处理向综合运维体系跃迁。智能化运维手段正在重塑保险行业的运维范式。智能化运维的价值不仅体现在技术层面的效率提升，更体现在构建了“风险可控—体验优化—业务保障”的良性循环。

中国人民人寿保险股份有限公司（以下简称人保寿险）打造“智能运维助手”构建闭环智能运维体系，打造六项核心能力，以智能化中枢驱动运维能力体系化提升。

中国人民人寿保险股份有限公司 信息科技部总经理 何东川

“智能运维助手”采用“1个智能中枢+3层能力平台”的架构设计，通过大模型实现跨模块协同，其中“1个智能中枢”指的是认知引擎，引擎具有自然语言理解、多模态数据分析、决策推理三大核心能力。

“3层能力平台”指的是感知平台、分析平台、执行平台。感知平台对接多个监控输入源（如接口监控、API监控、日志监控、系统可用性监控等），完成监控数据的实时采集与清洗，作为智能中枢的“输入”，为智能中枢提供多元监控数据，助力精准感知系统状态。分析平台为智能中枢提供智能巡检算法库，提供根因分析等功能，作为智能中枢的“大脑”，完成深度算法分析，实现故障的智能诊断和根因定位。执行平台集成服务于不同场景的自动化脚本库，按优先级智能响应处理工单，作为智能中枢的“手脚”，依据指令快速响应，自动执行各类运维处置任务。

认知引擎以DeepSeek-R1大模型为基础，针对保险运维场景需求进行领域适配训练，训练后的引擎具备强大的支持能力。其中，实时事件总线借助Kafka技术，实现了毫秒级的事件广播，确保信息能够在系统内快速传播。知识图谱中枢存储了数十万实体关系，支持多维度关联查询，方便快速获取相关信息。动态优先级调度则基于排队论模型，对系统资源分配进行优化。

认知引擎通过统一知识管理、动态任务编排、多模态数据融合、反馈闭环进化实现三层能力平台的有机整合。当感知平台感知到事件后，分析平台进行推理分析形成解决方案，由执行平台进行智能化执行。智能中枢智能协调，动态调整感知数据、更新知识图谱、自动优化决策策略。

1. 智能告警与巡检：构建全生命周期监控体系。通过实时采集服务器、数据库、网络、应用业务层的运行数据，利用知识图谱识别异常模式，从基础网络层到应用层，全链路、全天候自动化监控系统的运行情况，告警联动排查，实现多触面智能化预警。通过AI全链路动态响应、多层协同巡检算法，弹性调整巡检深度，实现智能巡检。

2. 故障智能诊断与根因分析：精准定位系统异常。通过DeepSeek大模型实现拓扑推理与因果分析，完成复杂系统故障的分钟级定位。开展多模态分析，综合日志解析结果、调用链追踪结果及性能指标分析结果，联合建模，采用反事实推理技术进行根因溯源，模拟组件状态变化对系统的影响，精准定位系统异常。在故障智能诊断与根因分析过程中，引入深度学习中的迁移学习技术，迅速调用相关知识，辅助分析故障原因，有效减少诊断时间。

3. 智能化制定解决方案：人机协同决策。“智能运维助手”构建了“AI预诊断+专家会诊”双轨模式，AI引擎自动将故障事件与知识库中的数万条历史案例匹配，生成包含三维报告（根因推测、影响范围、处置建议），运维专家团队参考报告，从业务影响、合规性等多方面进行评估，对方案进行可行性分析，确保最终决策既能解决技术问题，又能符合业务整体运营需要，人机协同配合选择最优方案做出决策。

4. 故障自愈与智能处理：自动化运维闭环。“智能运维助手”基于强化学习的自愈体系完成运维自动处置，采取渐进式修复策略，采用安全沙箱机制保证自愈的可靠性。如数据库主从同步故障，系统先尝试自动切换备节点（成功率提升），失败后再通知人工介入，渐进式修复。如在执行高危操作前（如防火墙规则变更），自动在隔离环境验证操作影响，避免误操作引发二次故障。

5. 智能问答：沉淀知识并提供自助服务。智能问答融合了“大模型+场景化能力”，基于DeepSeek大模型构建的智能运维问答能力，整合了自然语言处理（NLP）、知识图谱和自动化运维（AIOps）技术，形成“AI智能问答+人工座席”的双轨模式。在AI智能问答方面，采用多模型结合，最大程度发挥不同模型的优劣势。针对需要直接而简洁答案的场景，采用自研问答模型，直接输出知识库答案。针对需要学习推理的场景，通过大模型深度学习历史运维数据、系统日志及用户咨询信息，构建动态知识库，支持实时问题解析与解决方案生成。在人机协同方面，由人工座席介入复杂场景，实现效率与精准度的平衡。

6. 智能风险防控：构建防控体系并提升资源利用率。通过仿真推演与容量预测，构建主风险防控与管理体系，模拟机房断网、系统宕机等场景，可自动生成风险热力图与应急预案。资源弹性调度功能可基于历史负载数据训练容量预测模型，功能上线前自动推荐服务器扩容方案，提升资源利用率及弹性调度力度。

某系统在业务高峰期出现保单处理延迟的情况，用户通过企业微信反馈“保单状态不更新”，“智能运维助手”的“智能告警与巡检”功能检测到数据库响应时间超过阈值，通过智能巡检与告警联动，该问题在2分钟内被发现，通过预测模型发现数据库连接池使用率突破动态基线（即动态预警峰值），触发告警。

智能问答功能识别出“保单状态不更新”问题，大模型通过意图识别命中“系统延迟”场景，智能问答功能统一推动话术：“系统正在加速处理中，您的保单有效性不受影响，预计30分钟内恢复”。

“故障智能诊断与根因分析”功能通过因果推理引擎进行根因定位，在5分钟内定位到系统连接池配置不足。从资源拓扑中清晰看到数据库节点存在过载，启动“智能化制定解决方案功能”，大模型推演出三种应急处理方案。一是紧急扩容连接池，平均修复时间预计是8分钟，风险较低，无成本；二是重启数据库，平均修复时间预计是15分钟，风险等级中等，或影响以万为单位的保单处理；三是对流量限流，需要持续限流，风险等级较高，或将带来业务损失。人机协同选择方案一，而后由系统自动修复，开启“故障自愈及自动处理”功能，批量修改数十个数据库节点参数，3分钟内完成修改，10分钟内完成验证。整个故障在30分钟内处理完毕，而后系统根据更新知识图谱关系，建立此系统连接池不足与动态扩容策略间的关联。并建立参数模版库，预设业务高峰期专用配置，为后续类似的业务高峰场景提供基础保障。

一是提升运维效率，“智能告警及巡检”功能借助先进的AI算法，实现了对服务器、网络等基础设施及各类应用系统的全面自动化监测，替代了90%的人工巡检工作。“故障自愈与智能处理”功能自动化处理常见故障，运用深度算法进行根源分析，精准定位系统问题，在短时间内完成故障诊断与修复，有效降低运维人力成本，大幅提升运维效率。

二是升级风险防控能力，“智能运维助手”构建的三级风险预警机制（预警—处置—复盘），实时监测系统指标异常，迅速采取应对措施，事后深入分析总结，形成了一个完整的风险管控闭环，保障系统可用性提升，降低潜在风险对业务的影响。

三是用户体验持续优化，“智能问答”功能融合先进技术，准确率大幅提升，用户咨询得到快速准确回复，故障影响时长缩短，减少用户的等待与困扰。“智能风险防控”功能资源弹性伸缩，根据业务量动态调整资源，保障业务高峰平稳运行，增强用户对系统的信任与满意度。

人保寿险公司打造的“智能运维助手”通过六大核心能力（智能告警与巡检、故障智能诊断与根因分析、智能化制定解决方案、故障自愈与智能处理、智能问答、智能风险防控）的有机协同，构建了“风险可控—体验优化—业务保障”的良性循环。通过智能告警与巡检、故障智能诊断提前发现潜在风险隐患；快速响应用户咨询和高效解决系统故障，提升客户满意度；稳定高效的运维体系为保险业务的创新和拓展提供坚实基础，使新产品、新功能上线及业务量增长提供有力支撑。

“智能运维助手”实现了运维全流程的自动化智能化，为金融行业运维智能化提供了可复用的方法论。

来源：金融电子化