由 Simon AI正从保险后台走向一线，理赔与核保效率飙升！但“硅基同事”如何确保决策透明？行业巨头安联、英杰华已实现突破性应用，争议中的责任归属成关键挑战。
人工智能在保险业的应用已持续多年——许多企业的财务部门往往是率先实现自动化的。但人工智能的显著特点在于，它已深度融入日常运营工作。这项技术不再只是后台的利基建模工具，而是被应用于保险公司投入最多时间和资金的环节：理赔处理、承保以及复杂项目运营。
行业巨头的实践
安联、苏黎世和英杰华三大保险巨头在过去12个月内相继发布案例，展示其AI工具已从实验阶段升级为生产级应用，在实际工作流程中为一线员工提供支持。
理赔运营：AI的天然试验场
理赔操作结合了文书工作与人工判断，且通常在时间压力下进行，这使其成为AI的理想应用场景。安联将其「保险助手」描述为一款AI驱动工具，可帮助理赔员自动化重复性任务，并整合相关信息——这些信息原本需要在不同系统中进行多次检索才能获取。
安联指出，工作流程因此发生了显著变化。该助手从数据收集开始，汇总理赔和合同细节，让处理人员能快速掌握核心要点。随后，算法执行文件分析，包括解读协议、对比理赔与保单细节。工具会标记差异并建议后续步骤。待人工做出决策后，助手还能协助起草具有情境感知能力的电子邮件。
这正是保险公司关心的日常活动。通过使用AI工具，他们缩短了处理周期，使理赔更顺畅，并减少了员工与客户之间的摩擦。安联还强调，AI能通过突出核赔员可能忽略的重要因素，来减少不必要的赔付，这对公司的整体盈利有直接影响。
承保：从信息处理到决策支持
承保质量取决于可用信息的质量。英杰华以核保员需要阅读全科医生医疗报告为例，说明公司正在推出一款AI驱动的摘要工具。该工具利用生成式AI分析和总结这些有时长达数十页的医疗文本，让核保员能做出更快、更明智的决策。
其直接价值并非用AI取代核保员，而是通过技术减少阅读时间。该公司明确表示，核保员将审核摘要并做出最终决定——而非AI。这一区分至关重要，因为承保工作技术性强且敏感；将文件压缩为可供决策的摘要能加快处理速度，但也引发了关于准确性、遗漏和可审计性的问题。英杰华通过指出其「严格的测试和控制」来应对这些担忧。公司表示，在推广前，积极的测试阶段处理了约1,000个案例，以确保达到所需标准。
商业保险：应对复杂性与跨国挑战
商业保险领域面临独特挑战，包括在多司法管辖区运营的复杂性，以及保单和利益相关者之间的地区差异。苏黎世保险表示，生成式AI处理非结构化信息的能力，让跨国保险业务能在多个国家更顺畅地开展，有助于更快、更准确地构建商业保险产品图景，并简化不同国家的提交流程。
苏黎世还强调了「合同确定性」这一实际成果：跨国项目涉及多层文件、多样的本地要求，且需要持续检查。公司表示，生成式AI帮助内部专家以操作者的母语对比、总结和验证项目中的承保范围，所需时间「仅为」人工翻译和捕捉国际差异细微之处所需时间的一小部分。尽管这一领域不直接面向客户，但生成式AI通过让核保员、风险工程师和理赔专业人员更高效地工作，提升了公司的响应能力。
苏黎世还提到AI能够「串联线索」，在海量信息中发现人类员工可能忽略的趋势。事实上，AI放大了专家的判断力，而非取代他们。
贯穿始终的模式
从这三个案例中，可以总结出一个一致的规律：
保险公司实现了更快的周期、更好的一致性、减少了手工工作，并找到了扩展业务的路径。他们面临的挑战是如何负责任地实施这些工具，这需要通过安全的数据处理、必要的可解释性以及对团队的培训来实现，使他们能够恰当地质疑AI的输出结果。
AI在该行业正逐渐从新闻头条变为日常现实，成为保险盈利性常规工作中一位实用的「硅基同事」。
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延伸思考
1. 责任与透明度：当AI系统在理赔或承保中提出建议时，如何界定和追溯决策责任？保险公司应建立怎样的透明机制，让客户和监管机构理解并信任AI的决策过程？
2. 人力价值的重塑：随着AI接管更多常规和数据处理任务，保险从业人员的核心技能和角色将发生怎样的转变？未来的「理想」核保员或理赔专家，更需要具备哪些AI无法替代的能力（如复杂谈判、伦理判断或情感支持）？
*(图片来源：”house fire” by peteSwede 采用 CC BY 2.0 许可。)*
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