中國太保成立于
一、崗位信息
課題1：新能源汽車智能駕駛保險的風(fēng)險定價與智能理賠一體化研究及應(yīng)用
1）課題簡介：隨著新能源汽車智能駕駛技術(shù)的成熟及逐步升級到自動駕駛階段，對車險行業(yè)的經(jīng)營提出新挑戰(zhàn)。本課題聚焦新能源汽車智能駕駛保險的風(fēng)險定價與智能理賠一體化研究及應(yīng)用，結(jié)合行業(yè)前沿趨勢與國內(nèi)外保險公司實踐經(jīng)驗，運用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，構(gòu)建精準(zhǔn)風(fēng)險評估模型與智能理賠系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上探索形成智能駕駛新能源車的業(yè)務(wù)經(jīng)營模式，并在相關(guān)立法層面上進行前瞻性研究。
2）專業(yè)要求：
1.專業(yè)背景：具備保險定價、風(fēng)險評估及理賠管理的理論基礎(chǔ)，熟悉保險精算模型和風(fēng)險管理方法。了解新能源汽車的核心技術(shù)和智能駕駛的關(guān)鍵技術(shù),熟悉自動駕駛的分級標(biāo)準(zhǔn)及其實現(xiàn)路徑；關(guān)注新能源汽車與智能駕駛技術(shù)的政策支持方向、最新進展及融合發(fā)展趨勢，并了解其在實際應(yīng)用中面臨的風(fēng)險與挑戰(zhàn)。
2.研究技能：掌握人工智能在智能駕駛的應(yīng)用，能處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。具備將保險學(xué)、汽車工程、人工智能等多學(xué)科知識融合的能力，能夠從多角度解決復(fù)雜問題。
課題2：高質(zhì)量發(fā)展背景下壽險公司多元化渠道發(fā)展策略研究
1）課題簡介：人工智能（AI）與組合優(yōu)化理論的結(jié)合為量化權(quán)益投資提供了新機遇。相較傳統(tǒng)量化模型，AI技術(shù)能夠從海量數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)并識別潛在規(guī)律，進而提升投資策略的精準(zhǔn)度。同時，組合優(yōu)化理論在處理實際投資中的復(fù)雜約束條件更有優(yōu)勢。本課題聚焦AI與組合優(yōu)化在量化權(quán)益投資中的融合應(yīng)用與改進，研究成果將為量化投資提供新的理論和方法支持，助力投資者在復(fù)雜市場中做出更優(yōu)決策。
2）專業(yè)要求：
1.專業(yè)背景
具備金融工程、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)或相關(guān)專業(yè)的學(xué)位，熟悉最優(yōu)化理論。熟悉金融市場和量化投資的基本理論與方法，有金融行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗者優(yōu)先。
2.研究技能
熟練掌握Python等編程語言，熟悉常見的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，如PyTorch等。具備數(shù)據(jù)處理和分析能力，能夠運用統(tǒng)計方法進行模型評估。有良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，熟悉概率論、線性代數(shù)等。掌握自然語言處理技術(shù)者更佳。
課題3：人工智能及組合優(yōu)化理論在量化權(quán)益投資的應(yīng)用及改進
1）課題簡介：隨著新能源汽車智能駕駛技術(shù)的成熟及逐步升級到自動駕駛階段，對車險行業(yè)的經(jīng)營提出新挑戰(zhàn)。本課題聚焦新能源汽車智能駕駛保險的風(fēng)險定價與智能理賠一體化研究及應(yīng)用，結(jié)合行業(yè)前沿趨勢與國內(nèi)外保險公司實踐經(jīng)驗，運用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，構(gòu)建精準(zhǔn)風(fēng)險評估模型與智能理賠系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上探索形成智能駕駛新能源車的業(yè)務(wù)經(jīng)營模式，并在相關(guān)立法層面上進行前瞻性研究。
2）專業(yè)要求：
1.專業(yè)背景：具備保險定價、風(fēng)險評估及理賠管理的理論基礎(chǔ)，熟悉保險精算模型和風(fēng)險管理方法。了解新能源汽車的核心技術(shù)和智能駕駛的關(guān)鍵技術(shù),熟悉自動駕駛的分級標(biāo)準(zhǔn)及其實現(xiàn)路徑；關(guān)注新能源汽車與智能駕駛技術(shù)的政策支持方向、最新進展及融合發(fā)展趨勢，并了解其在實際應(yīng)用中面臨的風(fēng)險與挑戰(zhàn)。
2.研究技能：掌握人工智能在智能駕駛的應(yīng)用，能處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。具備將保險學(xué)、汽車工程、人工智能等多學(xué)科知識融合的能力，能夠從多角度解決復(fù)雜問題。
課題4：隨機偏微分方程深度學(xué)習(xí)解法及其在資產(chǎn)配置中的應(yīng)用
1）課題簡介：金融資產(chǎn)配置是現(xiàn)代金融的核心，隨機偏微分方程（SPDEs）是構(gòu)建復(fù)雜模型、應(yīng)對市場不確定性的關(guān)鍵工具,也是金融市場建模和金融資產(chǎn)配置的核心數(shù)學(xué)工具。求解高維非線性SPDEs的傳統(tǒng)技術(shù)如蒙特卡羅方法和貝葉斯濾波器時常面臨“維度災(zāi)難”，存在計算瓶頸和經(jīng)驗依賴問題。本課題聚焦突破上述問題，通過創(chuàng)新性地應(yīng)用AI 4 Science，研發(fā)新型的SPDEs求解框架，并進而研發(fā)衍生品定價和動態(tài)資產(chǎn)組合優(yōu)化等端到端的AI資產(chǎn)配置能力，為AI賦能金融資產(chǎn)配置找到可行路徑。
2）專業(yè)要求：
1.專業(yè)背景:國內(nèi)外計算機類、應(yīng)用數(shù)學(xué)類、統(tǒng)計學(xué)類等專業(yè)背景；復(fù)合學(xué)科背景優(yōu)先。
2.研究技能：較強的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研發(fā)與工程化能力、隨機偏微分方程數(shù)學(xué)模型能力、數(shù)據(jù)分析與處理能力，具備中英文工作和交流能力，能夠獨立開展研究工作，撰寫發(fā)表研究論文。
課題5：保險集團養(yǎng)老健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究
1）課題簡介：在我國人口結(jié)構(gòu)變化趨勢下，養(yǎng)老健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展將迎來戰(zhàn)略性機遇。同時，國家在養(yǎng)老和醫(yī)療健康方面的政策演進趨勢，以及大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)在養(yǎng)老健康領(lǐng)域的應(yīng)用也將對養(yǎng)老健康產(chǎn)業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生重大影響。本課題將系統(tǒng)梳理我國養(yǎng)老和健康相關(guān)政策體系沿革，預(yù)判未來政策走向，探求科技創(chuàng)新對養(yǎng)老健康產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵影響，并對如何完善保險集團在養(yǎng)老健康產(chǎn)業(yè)的布局提出策略建議，助力保險集團有效抓住養(yǎng)老健康產(chǎn)業(yè)的發(fā)展機遇，賦能保險主業(yè)發(fā)展。
2）專業(yè)要求：
1.專業(yè)背景：具有保險學(xué)、醫(yī)學(xué)與公共衛(wèi)生和養(yǎng)老護理等相關(guān)專業(yè)背景，熟悉養(yǎng)老服務(wù)模式、健康管理流程，了解國內(nèi)外養(yǎng)老服務(wù)體系建設(shè)的經(jīng)驗與模式
2.研究技能：跨學(xué)科研究能力，能夠整合保險、金融、醫(yī)學(xué)、社會學(xué)等多學(xué)科知識。政策分析和調(diào)研能力，能夠?qū)液偷胤秸哌M行解讀，分析其對保險集團養(yǎng)老健康服務(wù)體系建設(shè)的支持與制約。具有良好的報告撰寫能力與協(xié)調(diào)溝通能力。
二、其他要求
1.
學(xué)歷要求：招聘對象以2025年應(yīng)屆
2. 年齡要求：原則上年齡在35周歲以下
3. 工作地點：上海
投遞時間：至
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