保险巨头AIG部署代理式AI与编排层

AIG的AI转型之旅

美国国际集团（AIG），作为全球保险行业的巨头，正加速拥抱人工智能技术。根据AI News报道，AIG在2026年2月17日的投资者日上披露，其生成式AI应用已带来超出预期的收益。这些收益主要体现在承保能力提升、运营成本降低以及投资组合的无缝整合上。公司高管强调，通过AI驱动的工作流重设计，他们实现了可衡量的吞吐量增长，这为保险业提供了宝贵案例。

American International Group (AIG) has reported faster than expected gains from its use of generative AI, with implications for underwriting capacity, operating cost, and portfolio integration.

保险行业长期面临数据海量、风险评估复杂以及运营效率低下的挑战。传统承保流程依赖人工审核海量文档和历史数据，容易出错且耗时。AIG的AI策略则聚焦于生成式AI模型，如大型语言模型（LLM），用于自动化风险建模和决策支持。这不仅加速了保单审批，还优化了定价策略，帮助公司在竞争激烈的市场中脱颖而出。

代理式AI与编排层的创新部署

AIG的核心创新在于部署了代理式AI（Agentic AI），这是一种能够自主感知环境、规划行动并执行任务的AI系统。与传统AI不同，代理式AI模拟人类代理行为，能处理多步骤复杂任务。例如，在承保流程中，一个AI代理可自动提取申请人财务数据、评估风险因素，并生成初步报价。

更值得注意的是，AIG引入了编排层（Orchestration Layer），这是一个协调多个AI代理的中间层。它类似于交响乐指挥，确保不同代理间的协作顺畅。例如，风险评估代理与合规检查代理通过编排层实时通信，避免信息孤岛。该技术借鉴了云计算中的容器编排工具如Kubernetes，但专为AI工作流优化，支持动态任务分配和故障恢复。

据披露，AIG的系统已在多个业务线试点，初步数据显示运营成本下降15%-20%，承保吞吐量提升30%以上。这得益于AI对非结构化数据的处理能力，如合同扫描和客户邮件分析。编者按：代理式AI的兴起标志着从被动工具向主动伙伴的转变，在保险业尤为关键，因为它能应对实时风险波动，如气候变化引发的巨灾保险需求。

行业背景与战略意义

回顾保险科技（InsurTech）发展，AI已在财产险和寿险领域广泛应用。早在2020年代初，Lemonade等初创公司就用AI聊天机器人简化理赔，但AIG作为传统巨头，其规模化部署更具示范效应。生成式AI的突破，如OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude模型，为保险提供了自然语言处理能力，能解读模糊的保单条款或预测客户行为。

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AIG的投资者日披露还提及投资组合整合：AI代理可跨资产类别分析相关性，帮助优化再保险策略。在低利率环境下，这有助于提升投资回报率。同时，公司强调数据隐私合规，使用联邦学习技术避免敏感数据集中存储，符合GDPR和CCPA要求。

然而，挑战犹存。AI决策的黑箱问题可能引发监管担忧，美国保险监管委员会（NAIC）正制定AI治理框架。AIG回应称，其编排层内置可解释性模块，提供决策审计轨迹。编者按：AIG的实践预示保险业将进入'AI代理时代'，决策者需投资基础设施，同时培养AI人才，以避免落后。

未来展望与启示

展望未来，AIG计划将代理式AI扩展至客户服务和欺诈检测。想象一个场景：客户上传事故照片，AI代理链即刻启动——图像识别代理分析损伤、定价代理计算赔付、客服代理生成个性化回复，全程自动化且透明。这不仅降低成本，还提升客户满意度。

对全球保险业而言，AIG的案例具有普适性。中国平安和Allianz等竞争对手已跟进类似技术，形成AI军备竞赛。编者按：作为AI决策者，应关注编排层的可扩展性，它是实现企业级AI的关键。AIG证明，AI不止于聊天机器人，而是重塑核心业务的引擎。

总之，AIG的部署展示了代理式AI的商业潜力，推动保险从经验驱动向数据智能转型。更多细节值得持续跟踪。

本文编译自AI News，原文日期：2026-02-17。