保险业如何用AI智能体降本增效

AI智能体为保险业领导者提供了一条实现规模化效率的路径，该行业正面临严峻的数字化转型挑战。

保险公司拥有深厚的数据储备和擅长分析决策的员工队伍。尽管具备这些优势，但行业大多未能超越试点项目阶段。研究显示，仅有7%的保险公司能在全公司范围内有效推广这些举措。

障碍很少是缺乏兴趣。相反，遗留的基础设施和碎片化的数据架构往往在整合开始前就将其扼杀。财务压力加剧了技术债务。该行业已连续六年每年承受超过1000亿美元的损失。高频财产损失如今已成为结构性难题，常规运营调整无法解决。

用AI智能体自动化复杂保险工作流

智能体提供了一种绕过这些瓶颈的方法。与被动分析工具不同，这些系统支持自主任务，并在人工监督下辅助决策。将这些智能体嵌入工作流，公司就能应对遗留系统限制和人才短缺问题。

增强员工能力是主要应用之一。Sedgwick与微软合作，部署了Sidekick Agent来协助理赔专业人员。该系统通过实时指导，将理赔处理效率提升了30%以上。

运营收益还延伸到客户支持领域。标准聊天机器人通常只回答查询或将用户转接到队列。而AI智能体解决方案能端到端管理整个流程。这包括捕获首次损失通知、请求缺失文件、更新保单和计费系统，并主动通知客户后续步骤。

这种“解决而非转接”的方法已在真实环境中取得成果。一家大型保险公司在其理赔领域部署了80多个模型。推广后，复杂案件的责任评估时间缩短了23天，路由准确性提高了30%。同期客户投诉减少了65%。

这些令人鼓舞的指标表明，AI智能体可以压缩周期时间并控制保险业的理赔调整费用，同时保持必要的监督。

应对内部阻力

采用AI智能体需要应对内部阻力。孤立的团队和模糊的优先级往往会拖慢部署速度。精算分析和核保等专业角色的人才短缺，也限制了公司有效利用数据的能力。AI智能体可以针对这些领域，增强难以填补的职位。

成功依赖于将技术与具体业务目标对齐。建立“AI卓越中心”能提供所需的治理和技术专长，防止碎片化采用。团队应从高频率、可重复的任务入手，通过反馈循环优化模型。

行业加速器也能加快进程。许多平台现在提供预构建框架，支持智能体部署的全生命周期。这种方法减少了实施时间，并有助于合规工作。

当然，组织准备度比技术更重要。约70%的规模化挑战是组织性的而非技术性的。保险公司必须建立问责文化，才能从这些工具中获得回报。

AI智能体对于试图在财务压力和遗留系统复杂性定义的市场中生存的保险业领导者来说，已成为必需品。解决结构性挑战能提升效率和韧性。投资于可扩展框架的高管将引领下一轮创新浪潮。