险企的“数字大脑”：AIG与算法编排的艺术

TL;DR：

保险巨头AIG正通过部署“智能体AI”（Agentic AI）及编排层，将生成式AI从简单的客服问答推向核心的核保与理赔深水区。这标志着保险业从“数字化办公”向“自主化运营”的范式转移，其商业价值在于通过提升核保通量与降低营运成本，重新定义风险定价的竞争壁垒。

如果说精算师是保险公司里负责在后视镜中观察路况的领航员，那么AIG（美国国际集团）显然正打算给这辆老爷车装上自动驾驶系统。在近期的投资者日上，这家曾处于全球金融风暴中心的保险巨头展示了其最新的科技纹章：智能体AI（Agentic AI）与编排层（Orchestration Layer）。这不仅仅是给过时的系统贴上一层时髦的对话框，而是一场旨在重塑风险承揽逻辑的“内脏手术”。

自动化之后的“自主化”

长期以来，保险业的数字化转型大多停留在“把纸笔换成表格”的初级阶段。然而，AIG此次披露的“AIG Assist”系统展现了更高阶的野心。通过所谓的“编排层”，AIG试图解决生成式AI在大型企业落地时的最大痛点：碎片化。不同于只能写写邮件的聊天机器人，智能体AI具备一定的决策与执行能力，而编排层则充当了“数字指挥家”，协调不同模型与数据库之间的协作。¹

这种技术路径的转变，其商业意图极其直截了当——提升通量（Throughput）。在核保这一精细活中，AI不再仅仅是查阅文档的助理，而是开始承担起工作流重构的重任。高盛（Goldman Sachs）甚至将其视为“2026年最重要的交易趋势”之一，预测AI带来的生产力革命将直接转化为保险公司的利润溢价。¹ 这种从“降本”到“增效”的逻辑切换，反映了资本市场对AI商业化路径的最新共识：只有触及核心业务流程的改造，才配得上那令人咋舌的计算卡支出。

监管阴影下的平衡术

然而，在保险这个以“审慎”为座右铭的行业，任何步子迈得太大的创新都难免引起监管者的不安。正如伊利诺伊州监管机构收到的反馈所言，AIG在加速采用AI的同时，也坦承生成式AI是一项“影响广泛的技术”，其引发理赔事件的可能性仍具有不确定性。²

这便是保险业面临的悖论：你必须利用AI来更精准地定价风险，但AI本身正在制造新的风险。当算法开始自主决定谁的保单该被拒绝，或者如何解读复杂的法律条款时，传统的责任追究机制便显得捉襟见肘。因此，AIG强调的“编排层”在某种程度上也是一种合规过滤器，试图在赋予AI自主性的同时，为其套上一条逻辑可溯的缰绳。

全球竞赛：从华尔街到陆家嘴

AIG并非孤军奋战。放眼全球，保险巨头们正陷入一场“算法军备竞赛”。在美国，Allstate研发了ABIe系统，致力于个性化风险评估与自动核保；而在中国，众安保险等金融科技先锋则通过发布AIGC白皮书，试图定义生成式AI在理赔端的应用标准。³⁴

“在这场AI竞赛中，没有人愿意成为手持长矛的骑兵。当你的对手能以毫秒级速度处理成千上万份保单时，依靠人类直觉的传统核保师将变得像算盘一样过时。”

这场变革的终局将是行业生态的彻底重塑。小型保险公司若无法负担昂贵的算法编排系统，可能沦为大型科技平台的“风险分包商”；而像AIG这样的巨头，若能成功将其“AI Assist”转化为行业通用的PaaS服务，则可能从一家单纯的保险公司进化为一家“拥有保险牌照的数据公司”。⁵

目前看来，AIG的股价表现与其对AI的激进表态形成了某种共振。投资者不仅在买入它的保费增长，更在买入一种可能性：即AI能让这家曾因复杂性而崩溃的巨头，变得像硅谷初创公司一样敏捷且透明。当然，前提是这位“数字指挥家”在处理下一次系统性风险时，不会突然失控。

引用

• AIG
• 智能体AI
• 保险科技
• 核保自动化
• 风险管理