AI Agents 正在颠覆保险行业的游戏规则。面对客户期望的不断提升和日益增长的运营压力，保险公司正转向 AI 驱动的自动化解决方案，以实现更智能的工作方式、更快的响应速度和更优质的服务交付。

在本文中，我们将深入解析保险行业中的 AI Agent 究竟是什么，它们如何超越传统自动化，在哪些领域能为保险业务带来最大价值，以及企业在选择适配的平台时需要关注哪些关键要素。

一、保险行业中的 AI Agent 是什么？

保险行业中的 AI Agent 是具备自主能力、以目标为导向的系统，借助人工智能技术处理复杂的认知任务，例如理赔处理、核保或客户支持等。与遵循严格规则脚本的传统自动化不同，AI Agent 能够理解语言、从数据中学习，并实时做出决策。它们不仅仅是执行指令，更能够进行思考、适应变化并富有目的性地行动。

1. 传统自动化与 AI Agent 的差异

传统自动化，如机器人流程自动化（RPA），旨在处理单一系统内的重复性规则任务。虽然效率较高，但存在明显局限性。这些机器人通常在孤立的系统中运行，遇到意外情况时往往需要人工介入。

AI Agent 则是一次重大飞跃。作为智能流程自动化（APA）的核心组成部分，它们将生成式 AI 与智能编排技术相结合，能够跨系统、跨部门、跨工作流程运行，无需持续的人工监督。它们不再仅仅是模仿任务，而是能够自主决策、动态调整，并实现整个流程的端到端自动化。

2. 现代 AI Agent 的核心能力

现代 AI Agent 为保险运营带来了强大的智能和适应性组合，以下是它们的显著优势：

• 类人交互，更胜一筹

借助自然语言处理（NLP）技术，AI Agent 能够理解客户的查询，并通过聊天、电子邮件或语音等多种渠道以对话式方式回应。这意味着客户可以享受更快捷、更友好的服务，不再需要忍受漫长的等待音。

• 文档处理，高效精准

AI Agent 能够从理赔表单、保单申请等复杂文档中提取、验证和处理数据。其结果是错误减少、周转时间加快，以及记录更加准确。

• 智能决策，而非被动执行

得益于决策智能，AI Agent 不仅仅是被动响应，还能分析数据、识别模式并自主处理异常情况。它们仅在必要时进行升级处理，确保工作流程持续顺畅。

• 跨部门工作流编排

AI Agent 并非孤立运行，而是能够跨系统和团队管理任务，打破阻碍保险流程效率的壁垒。可以将它们视为数字 workforce 的指挥家。

• 持续学习，不断优化

这些 Agent 会随着时间的推移不断改进。通过分析结果和反馈，它们能够优化响应和建议，工作越久，提供的结果就越智能。

二、从RPA到APA：保险自动化的演变

• 自动化的初步探索

保险行业自动化的第一波浪潮 —— 基础 RPA，旨在处理数据录入和对账等重复性任务。它在单一系统内表现良好，但在面对复杂性、异常情况和大规模业务时便力不从心。机器人往往需要人工监控，所能带来的价值也很快达到瓶颈。

• 智能自动化的兴起

通过叠加文档理解和 NLP 等 AI 功能，保险公司能够处理更具专业性的工作。但即便如此，这一代自动化技术仍存在局限性，尤其是在跨部门流程或需要专业判断的场景中。

• APA：开启新的篇章

智能流程自动化（APA）代表了保险自动化的下一次重大飞跃。它将生成式 AI 与企业级编排技术相结合，使 AI Agent 能够在跨系统、跨团队和跨工作流程的环境中自主运行。APA 不再仅仅是实现任务自动化，而是实现业务结果的自动化。

• APA 的独特之处

APA 不仅仅是更智能的自动化，更是具备思考、适应和改进能力的自动化：

• 自主执行：AI Agent 无需等待人工输入即可采取行动。
• 跨职能编排：它们能够协调核保、理赔和客户服务等部门的任务。
• 内置学习能力：通过分析数据、发现趋势并调整工作方式，随着时间的推移不断提升性能。

这一转变使保险公司从辅助自动化迈向完全自主的运营模式，从而开启了效率和敏捷性的全新层级。

为何现在至关重要？

APA 消除了阻碍保险业务运行的摩擦。不再有孤立系统之间的人工交接，也不再需要拼凑式的解决方案。相反，保险公司能够实现：

可扩展的运营，无需积累技术债务

更快速、更准确的决策

无缝的客户体验

这不仅仅是实现 “少投入多产出”，APA 更帮助保险公司转型为自主型企业 —— 具备弹性、适应性，能够从容应对未来的各种挑战。

三、AI Agent 为何超越传统保险自动化

传统 RPA 专为固定系统内的重复性任务而设计，虽然能够完成工作，但局限于狭窄的范围。AI Agent 则更胜一筹，使保险公司能够简化运营、适应变化并轻松应对复杂情况。

它们的差异究竟体现在哪些方面？

跨系统功能：RPA 工具一次只能在一个应用程序内工作，而 AI Agent 能够跨系统协调，打破团队和工具之间的壁垒。

智能异常处理：AI Agent 能够响应实时数据，并在意外情况发生时自主做出决策，无需人工交接。

持续改进：这些 Agent 从每次交互中学习，随着时间的推移不断优化性能，而传统机器人则保持静态，无法进步。

四、AI Agent 在保险行业的核心应用场景

AI Agent 正在重塑保险价值链，从保单报价的那一刻到理赔后的跟进服务，贯穿整个流程。它们降低成本、提高准确性，并使服务体验变得无缝顺畅。

以下是它们实现显著成效的核心领域：

理赔处理：更快的赔付，更满意的客户

理赔流程往往缓慢、依赖人工且容易出错。AI Agent 能够管理从损失首次通知（FNOL）到最终付款的端到端流程。它们实时评估文档，标记潜在欺诈行为，并加速决策，显著缩短处理周期。

核保与风险评估：更智能、更准确的决策

AI Agent 能够自动收集、验证和分析申请数据。通过接入第三方数据并应用智能风险模型，它们在简化核保流程的同时，提升定价的准确性和一致性。

保单管理：轻松实现签发、续保与更新

从新保单的签发到批改和续保管理，AI Agent 承担了繁重的工作。它们计算保费、触发 billing 流程，并生成所需文档，减少了管理工作量和错误率。

客户互动：全天候无间断服务

AI Agent 通过聊天、语音和电子邮件提供 24/7 支持。无论是解答问题、解决纠纷还是推荐产品，它们都能为每次交互提供个性化服务，提高客户留存率并释放交叉销售机会。

五、保险行业 AI 自动化平台的选型指南

并非所有平台都能应对保险行业的复杂性。评估解决方案时，应关注以下特性，以确保其超越基础自动化并提供企业级、行业定制的价值：

智能流程自动化： 支持完全自主的AI agents，它们可以跨部门执行任务、做出决策并编排流程，无需持续人工参与。

端到端流程编排： 自动化整个流程从开始到结束，消除人工交接并加速服务交付。

保险专属文档智能： 准确提取并处理保险常见文档（如理赔单、保单和投保申请）中的数据。

AI驱动决策： 利用实时数据和高级模型支持复杂判断，如风险评估、欺诈检测和保额验证。

预置集成： 与核心保险系统、遗留平台和第三方数据源无缝连接，减少部署时间并确保互操作性。

低代码/无代码工具： 让业务人员（而不仅仅是开发者）能够快速构建、部署和管理自动化流程。

内置合规和审计： 跟踪每个操作和决策，满足监管要求，降低风险并支持准确报告。

智能异常处理： 将复杂问题自动路由给合适的人工专家，并提供完整上下文，确保流程平稳衔接并加快问题解决。

企业级可扩展性与安全： 能够处理大规模保险业务工作负载，同时保障客户和保单数据的安全。

选择合适的AI自动化平台不仅仅是勾选功能列表，更是在为组织的长期成功奠定基础。保险的未来不仅是数字化，而是自主化。

六、展望未来

AI agents已经在重新定义保险业的可能性：它们简化了复杂流程、提高了处理准确度，并提供了当今保单持有人所期望的无缝服务。随着“以更少资源做更多事”的压力不断加大，拥抱AI驱动的自动化的保险公司将走在行业前列。九科信息让AI Agents的应用更加简单，我们将帮助企业加快业务流程、优化运营效率，为未来发展夯实基础。展望未来，bit-Agent将持续引领企业智能化转型，帮助更多企业实现真正的自主运营和创新服务。