提升精算效率的人工智能代理

1. 引言
随着ChatGPT等生成式人工智能的迅猛崛起，人工智能代理已成为最引人瞩目的技术趋势之一。不同于传统编程工具，人工智能代理能够理解自然语言、与用户对话、解读意图并自主执行任务。凭借这些能力，科技巨头正部署人工智能代理以提升运营效率并推动组织重构，这一浪潮正席卷各行各业。 保险业亦不例外——保险公司正积极探索人工智能代理赋能的新型工作模式与创新机遇。那么，保险公司究竟如何运用这些代理？

2. 保险业中的AI智能体

保险公司正引入人工智能代理来实现端到端的价值链自动化与优化。关键应用场景包括：
1) 理赔处理与自动化
人工智能代理分析各类输入数据——理赔报告、影像资料、医疗记录——并对照保单条款与法规进行交叉核查，从而判定理赔资格、估算赔付金额并标记潜在欺诈行为。这将带来更快的处理速度、更低的运营成本和更高的客户满意度。

2) 客户互动与服务
基于自然语言处理的对话式智能助手可实时处理咨询、解释政策细节、引导文件提交并发送续保提醒——既减轻了人工客服原先承担的重复性工作量，又提升了客户体验。

3) 定价

 在导入历史保单和理赔数据，并基于传统精算方法或机器学习与深度学习技术进行定价的过程中，人工智能代理通过提供定价结果的解释来支持定价工作。若没有人工智能代理，精算师需要手动分析风险变量与保费之间的关系并解释结果，这一过程通常需要耗费大量时间。

 当人工智能代理参与此分析流程时，精算师能够根据需求更快速地执行变量间关系分析，大幅缩短相关任务所需时间。由此，精算师得以摆脱重复性耗时工作，将精力更多地集中于高效、增值且核心的精算职责。

4) 报告

 即使精算师投入大量时间进行各种分析，要使分析结果反映在公司的决策中，仍需建立正式的报告流程。为满足报告需求，必须从分析结果中筛选、处理并提炼关键发现，且内容常需重新组织，以便非精算领域的利益相关者能够轻松理解。

 通过运用人工智能代理，保险公司不仅能受益于基于标准化模板的报告自动化，还能提升历史分析记录的管理水平并增强说明性叙述。在人工智能使用相关法规与内部管控日益严格的环境下，报告不仅在内部文档记录中发挥关键作用，更在外部合规管理中扮演着重要角色。

3. RNA的AI技术
作为全球精算咨询公司RNA Analytics 多种AI智能体技术提供定制化服务。其解决方案中的GIP（一般保险定价）工具通过与AI智能体集成，可实现以下增强：

- 自动化数据质量验证：检测数据集中的异常情况并生成修正建议。

- 自动化模型执行：并行训练和比较多个机器学习/深度学习模型。

- 分析洞察：分析数据框和输出结果，以支持更优决策。

- 报告生成：自动生成包含关键指标和图表的Word格式报告。

4. 结论
人工智能代理能够自动化处理结构化、重复性的精算任务，同时支持复杂分析与决策制定，从而提升工作效率与准确性。保险公司必须重新定义人与人工智能的合作模式。RNA日益完善的人工智能工具套件，标志着精算职能实现实用化数字化转型的第一步。最终，人工智能代理不会取代精算师，而是作为人工智能同事，拓展精算能力，为保险业树立全新标准。