2025年10月中旬 寒武纪AI芯片在医药保险风控中的应用潜力分析

近期，市场关注“寒武纪（Cambricon）”与“医药保险风控”的关联问题。作为人工智能（AI）芯片领域的龙头企业，寒武纪的核心业务聚焦于AI推理/训练芯片、智能计算系统及解决方案，其技术覆盖计算机视觉、自然语言处理等多模态AI领域。截至2025年10月，公开信息显示，寒武纪未直接开展医药保险风控相关业务，但鉴于AI技术在金融风控中的广泛应用，本文将从

等维度展开分析，探讨寒武纪技术与医药保险风控的可能结合点。

医药保险风控是指通过数据挖掘、模型算法等手段，识别和防范医药保险业务中的风险，包括

等。据《中国医保蓝皮书（2024）》统计，我国医保基金每年因欺诈、滥用等问题造成的损失约占基金总额的5%-8%，2024年全国医保基金支出达2.8万亿元，对应损失规模超1400亿元。传统风控手段（如规则引擎、人工审核）存在等缺陷，难以应对日益复杂的风险场景。

AI技术（尤其是深度学习、计算机视觉、自然语言处理）已成为医药保险风控的关键工具，其核心应用场景包括：

通过构建

，整合医保数据（如就诊记录、药品清单、费用明细）、医疗数据（如电子病历、影像资料）及外部数据（如社保、征信），识别异常模式。例如，利用**图神经网络（GNN）卷积神经网络（CNN）**识别医疗影像（如CT、MRI）的篡改痕迹，防范“虚假诊断”。

基于

分析投保人的健康数据（如病史、体检报告）、行为数据（如就医频率、用药习惯），实现“个性化费率”。例如，美国健康险公司Oscar Health利用AI模型将投保人分为1000+风险等级，定价精度较传统方法提升30%，同时降低了高风险群体的逆向选择。

利用**自然语言处理（NLP）**技术自动审核医疗理赔文档（如病历、发票），识别不符合医保政策的项目（如超范围用药、重复收费），降低人工审核成本（据麦肯锡估算，AI可将理赔审核效率提升40%-60%）。同时，AI模型的可解释性（如因果推理、模型溯源）有助于满足监管机构对风控流程的透明化要求（如《医疗保障基金使用监督管理条例》）。

尽管寒武纪未直接开展医药保险风控业务，但其

是支撑上述风控场景的底层基础：

医药保险风控涉及海量数据（如全国医保参保人数据、医疗机构电子病历数据）的实时处理与复杂模型（如Transformer、GNN）的训练推理。寒武纪的**云端AI芯片（如思元590）

边缘计算芯片（如思元220）**具备高算力、低功耗的特点，可满足风控系统对“实时性”（如欺诈行为实时预警）和“ scalability”（如模型快速迭代）的需求。

寒武纪通过**“芯片-框架-应用”**全栈式解决方案，支持主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch）及行业应用开发。医药保险机构可基于寒武纪的算力平台，快速构建定制化风控模型（如融合医疗影像与文本数据的多模态欺诈检测模型），降低开发成本。

随着医药保险风控向“智能化、精准化”升级，算力需求将持续增长。据IDC预测，2026年全球医疗健康领域AI算力市场规模将达45亿美元，年复合增长率（CAGR）达28%。寒武纪作为AI芯片龙头，若能切入医药保险风控的算力市场，有望拓展其业务边界。

截至2025年10月，公开渠道未查询到寒武纪与医药保险机构或风控服务商的合作案例，其技术在该领域的应用仍处于“潜在”阶段。

医药保险风控涉及医疗、保险、法律等多领域知识，需要深入理解行业规则（如医保政策、医疗流程）。寒武纪若要进入该领域，需与医疗IT厂商（如卫宁健康、创业慧康）、保险科技公司（如众安科技、平安科技）建立合作，弥补行业经验的不足。

医药保险数据涉及患者隐私（如健康记录、遗传信息），需严格遵守《个人信息保护法》《医疗数据安全管理规范》等法规。寒武纪的算力平台需支持“数据不出域”的隐私计算（如联邦学习、同态加密），确保数据安全。

寒武纪作为AI芯片龙头，其技术具备支撑医药保险风控的底层算力能力，但目前未直接参与该领域业务。医药保险风控的核心价值在于

，而寒武纪的机会在于为该领域的AI应用提供“算力基础设施”。未来，若寒武纪能与医疗、保险行业玩家建立合作，其技术有望在医药保险风控的“实时检测”“多模态分析”等场景中发挥作用。

需提醒的是，市场对“寒武纪+医药保险风控”的关注可能源于对其技术边界的推测，投资者需区分“技术潜力”与“实际业务”的差异，避免信息混淆。