中國太保成立于1991年5月13日，是中國領(lǐng)先的綜合性保險集團，也是首家在上海、香港、倫敦三地上市的中國保險公司，擁有涵蓋人壽保險、財產(chǎn)保險、養(yǎng)老保險、健康保險、農(nóng)業(yè)保險和資產(chǎn)管理的保險全牌照。中國太保博士后科研工作站獲批并成立于2004年。多年來，與復(fù)旦大學合作培養(yǎng)了多名博士后。2025年，中國太保博士后科研工作站共招收五個課題研究方向的博士后崗位。

一、崗位信息

課題1：新能源汽車智能駕駛保險的風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)建精準風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、風險評估及理賠管理的理論基礎(chǔ)，熟悉保險精算模型和風險管理方法。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準及其實現(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、汽車工程、人工智能等多學科知識融合的能力，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)中自動學習并識別潛在規(guī)律，進而提升投資策略的精準度。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、計算機科學或相關(guān)專業(yè)的學位，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，熟悉常見的機器學習和深度學習框架，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)建精準風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、風險評估及理賠管理的理論基礎(chǔ)，熟悉保險精算模型和風險管理方法。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準及其實現(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、汽車工程、人工智能等多學科知識融合的能力，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習解法及其在資產(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)學類、統(tǒng)計學類等專業(yè)背景；復(fù)合學科背景優(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、醫(yī)學與公共衛(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：跨學科研究能力，能夠整合保險、金融、醫(yī)學、社會學等多學科知識。政策分析和調(diào)研能力，能夠?qū)�國家和地方政策進行解讀，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.        學歷要求：招聘對象以2025年應(yīng)屆畢業(yè)博士研究生為主，或畢業(yè)不超過三年（不早于2022年）的往屆博士畢業(yè)生

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4月30日

簡歷請投遞郵箱：chenyinzi-001@cpic.com.cn 

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