今天小編分享的教育經驗：保險巨頭用AI改寫核心流程：十年虧損330億美元，如今一年盈利19億，歡迎閱讀。
作者 | AI 工作坊
來源 | AI 深度研究員 管理智慧 AI+
咨詢合作 | 13699120588
文章僅代表作者本人觀點
過去十年，這家保險巨頭從公眾視野中 " 消失 "。
它曾經虧掉 330 億美金，被貼上 " 不能倒 " 的危機标籤。
如今，它用 AI 大模型重構核心流程，年賺 19 億，成為全球 AI 轉型的新範本。
紐約，這裡是國際性跨國保險及金融服務機構集團 AIG 十年來首次舉辦投資者日的現場。而這一次，除了資本市場的回歸，更令人矚目的是一位 " 不速之客 " —— AI 獨角獸 Anthropic 的 CEO Dario Amodei。科技與金融，一場新叙事正在開啟。
沉潛十年，AIG 如何重生
如果不是這場投資者日，或許很多人已經快要遺忘 AIG（美國國際集團）的名字。它曾是全球最知名的保險公司之一，也是 2008 年金融危機中最具代表性的 " 重災區 "。
彼時的 AIG，因高杠杆、高風險的信用違約掉期產品（CDS）暴露，最終在美國政府 7000 億美元救市計劃中，被迫接受高達 1820 億美元的緊急救援。一度，"Too Big To Fail（大而不能倒）" 成為它身上最沉重的标籤。
但很少有人知道，接下來的十年，AIG 經歷的是一場真正意義上的 " 涅槃重構 "。
一、CEO Peter Zaffino 的執掌之路
2021 年，Peter Zaffino 正式成為 AIG 的 CEO。在此前長達十年的 " 救贖周期 " 中，AIG 雖然在技術上避免了破產，但始終未能在市場中 " 赢回尊重 "。
Peter 面臨的挑戰是雙重的：
1、如何從過去的陰影中 " 清零 "，重新定義公司的市場定位與商業邏輯；
2、如何帶領這家龐然大物真正實現盈利能力的結構性改善。
而從 2021 年至今，他交出了一份令人驚嘆的答卷：
三年穩定盈利：每年承保利潤維持在 19 億美元左右；
資本市場回暖：重拾投資者信心，重啟投資者日活動；
戰略靈活性顯現：從運營、财務到技術全面煥新，進入 AI 時代的準備已經悄然完成。
Peter 在這次訪談中提到，" 我們剛剛花了三個半小時向投資者梳理這些年所走過的歷程，大家普遍反饋很積極。這代表了整個公司多年來的集體努力。"
一句 " 集體努力 "，聽似平淡，實則沉重。這背後，是一場從文化、結構到戰略的深度重構工程。它不僅僅是 " 活下來 "，而是真正 " 活明白 "。
二、從虧損 330 億到盈利 19 億：數據背後的故事
我們來看看這組關鍵數據：
2008-2018 年：AIG 累計虧損 330 億美元；
2021-2023 年：每年穩定實現 19 億美元承保利潤；
2024 年：資本結構優化，開始釋放戰略靈活性，進入 AI 合作階段。
Peter 特别強調，" 今天的 AIG，已經不是那個依賴風險定價套利的金融巨獸，而是一家通過真實業務價值驅動增長的現代化保險企業。"
這段轉型路的關鍵詞只有兩個字：" 苦撐 "。
管理層選擇的是最難的一條路——慢、重、穩地修復體系，而不是用爆款產品快速博市場眼球；
他們沒有選擇 " 科技換增長 " 這類時髦口号，而是先築好底層，再尋 AI 賦能的時機。
所以，當 AIG 終于牽手 Anthropic 的時候，外界才真正意識到，這不是 " 跟風 "，而是 " 蓄謀已久 "。
不是跟風，是深度共建
如果說前十年是 " 治病救人 "，那麼今天的 AIG，已然到了 " 強身健體 " 的階段。而人工智能，正成為這家老牌金融企業的新增長引擎。
Peter 在現場宣布與 AI 獨角獸 Anthropic 的合作正式更新時，全場安靜了幾秒——不是因為驚訝，而是因為這步棋，落得太穩了。
一、為什麼是 Anthropic？
這家公司可能對大眾還不夠熟悉，但在 AI 技術圈内，它被視為 " 可信 AI" 的代名詞。它的 Claude 模型是 ChatGPT 最強勁的競争者之一，更重要的是，它對企業市場的理解遠超同類玩家。
Dario Amodei 在訪談中透露，Anthropic 從第一天起就将 " 企業級 AI" 作為核心方向，尤其強調模型的安全性、可控性、合規性。
" 我們清楚地知道，像保險這樣的高度監管行業，不允許出錯。這就意味着，我們不僅要讓模型好用，更要讓它在所有審計與安全規則下運行。"
這正中 AIG 下懷。
對于一家經歷過金融危機、歷經監管風暴的大型金融機構而言，AI 不可能是一種 " 炫技 "，而只能是 " 加法 "：要麼提效降本，要麼優化決策，要麼提升客戶信任度。更重要的是，這些 " 加法 " 都必須在合規與風控的體系内完成。
而 Anthropic，提供的正是這樣一套 " 企業級可信 AI 方案 "：
模型輸出可解釋、可回溯；
支持 " 嵌入式 " 部署，确保數據不出企業内網；
擁有跨團隊協作的工程能力，可以與客戶共同定義落地路徑。
這不是 OpenAI 或 Google 那樣的 " 平台能力輸出 "，而是一種 " 聯合建構式合作 "。
這些對話，是企業如何 " 把 AI 用對 " 的真實寫照。
AI 深入核心，動了真刀
企業真正走向 AI 時代的标志，往往不是 " 部署了多少模型 "，而是 "AI 是否進入了核心流程 "。對保險行業而言，承保與理賠，是最核心、最復雜、也最敏感的兩個流程。而 AIG 選擇将 AI 用于這兩大板塊，堪稱一次 " 深水區測試 "。
Peter 在接受采訪時直言："AI 理論上可以進行承保，但我們當前主要利用它來提取數據、理解風險，并大幅縮短決策時間。"
這句話，暗藏三層邏輯：
一、用 AI 重塑承保邏輯，而非取代人工判斷
傳統保險承保，往往依賴資深專家 " 人腦 +Excel" 進行風險評估。這種方式既慢又容易受限于經驗偏見。而 AI 能夠實現的，是基于大量異構數據的 " 風險畫像 "，為承保人員提供更全面、實時的參考依據。
Claude 模型就被用來自動提取投保人資料、歷史記錄、相關法規、市場數據，并在幾分鍾内生成多維度評估結果。這不是 " 取代人 "，而是 " 增強人 " 的判斷力。
AIG 團隊特别強調：
AI 僅作為 " 第一篩查助手 "，最終決策仍由承保專家做出；
所有模型輸出必須可解釋，并可回溯決策路徑，滿足監管要求；
每次模型迭代，需通過跨部門校驗，尤其重視合規與道德邊界。
二、理賠流程全面智能化，提高效率與透明度
理賠流程長期以來是保險行業的 " 黑箱地帶 "，時效長、争議多、體驗差。AIG 将 AI 介入這一流程，帶來的是前所未有的變化：
利用自然語言處理模型分析客戶提交的文本與影像資料，實現自動初判；
将歷史案例與當前案件進行相似性匹配，輔助理賠人員做出快速決策；
在客戶服務端，實現理賠進度追蹤與智能問答，大幅減少投訴率。
Dario 表示：" 我們和 AIG 的理賠團隊是‘一對一深度共建’，很多模塊是他們現場提需求，我們兩周内上線 POC（原型系統）。"
這種 " 從一線需求出發 " 的合作方式，既避免了 " 模型空轉 "，也真正實現了 " 從實驗室走向業務一線 "。
三、從流程優化邁向策略變革
更深層的變化，是 AIG 在推動 " 端到端的增長邏輯 "：不僅是單點提效，而是從獲客、核保、理賠到再保的全鏈條重構。
Peter 多次提到：" 我們不是用 AI 去修修補補，而是思考如何用技術重寫保險行業的基本邏輯。"
這場由 Claude 等模型驅動的流程重構，讓 AIG 不再只是 " 跟上 AI 浪潮 "，而是 " 引領行業變革路徑 "。
他們沒有急于宣布 " 全自動化承保 "，而是通過 " 安全、合規、可控 " 的方式，從一點突破，再點線成面，逐步重構整個運營體系。
而這，正是所有大型企業面對 AI 的典範路徑：慢，就是快。穩，才走得遠。
企業級 AI 合作的三重邏輯
Dario 在采訪中坦言：" 企業市場是我們最重要的方向。" 這不僅是業務選擇，更是一種戰略判斷。
對所有尋求 AI 轉型的傳統企業來說，真正的挑戰從不是 " 能不能用 AI"，而是 " 是否具備用好 AI 的能力與組織基礎 "。AIG 與 Anthropic 的合作，正是為這一難題提供了結構化解法。
一 、不是采購，而是組織能力的重塑
過去企業對 AI 廠商的合作大多是 " 采購模型 "，希望通過 " 買技術 " 快速變革，但結果常常是 " 水土不服 "。
而 AIG 與 Anthropic 的合作，從一開始就不是 " 供需關系 "，而是 " 共建關系 "：
技術團隊與業務團隊并肩作戰，共同定義問題邊界；
模型上線節奏以業務痛點為錨，不追求 " 全面部署 "，而是 " 精準落地 "；
數據治理、合規設計、用戶反饋機制同步嵌入 AI 開發流程，形成 " 業務 - 技術 - 監管 " 三維協同框架。
這意味着，AI 不再是 " 外挂 "，而成為組織内部機制的一部分。
二 、平台化的生态思維搭建
AIG 在推動 AI 轉型的過程中，并未止步于某幾個成功場景，而是開始思考如何構建一套 " 可復制、可擴展 " 的 AI 應用體系。
這背後是平台化的生态邏輯：
構建統一的 AI 中台，支持不同業務模塊調用模型能力；
設立 AI 倫理與審查委員會，确保模型在各業務場景下的合規使用；
搭建 AI 人才内訓體系，讓非技術團隊也具備基本的 AI 素養與使用能力。
平台化的生态思維，使得 AI 不再是 " 項目 "，而是一種 " 企業能力 "。
三、AI 不只是技術，更是企業價值觀的延伸
Dario 特别強調：" 我們選擇合作企業的标準之一，是對方是否具備長期主義與責任感。"
AI 是一把雙刃劍，它既可以提升效率，也可能帶來偏見、失控與誤導。而 AIG 在合作中的表現恰恰體現了一種 " 克制的勇氣 "：
對模型的部署慎之又慎，每一次擴展都要通過倫理與風控雙審；
将 " 可解釋性 " 作為模型上線的前置門檻，哪怕犧牲短期速度；
鼓勵一線員工提出模型異常與客戶反饋，不搞 " 唯技術崇拜 "。
這是一種新的 AI 治理觀：
不是一味 " 加速 "，而是在 " 加速中保持秩序 "；不是追求 " 替代 "，而是推動 " 協作 "；不是短期 " 炫技 "，而是長期 " 信任 "。
而這種價值觀上的契合，才是 AIG 與 Anthropic 能走得深、走得久的底層原因。
中國企業的三條 AI 轉型路
AIG 與 Anthropic 的合作，不僅為全球傳統金融行業樹立了 AI 轉型的範式，也為中國企業，尤其是大型機構型企業帶來了深刻啟發。
在 AI 加速落地的當下，中國企業如果希望真正 " 用好 AI"，以下三點尤為關鍵：
啟發一：組織結構必須為 " 技術共建 " 預留接口
AI 絕不是一個 " 外挂項目 "，而是一次對組織邊界、角色分工和決策機制的系統挑戰。
AIG 能與 Anthropic 深入合作的關鍵在于，它内部已有明确的跨部門協作機制、數據治理架構與項目推進中台。中國企業要推動 AI，不僅要 " 設一個 AI 部門 "，更要打造一個 " 支持 AI 跨界落地 " 的企業架構：
建立業務與技術 " 雙輪驅動 " 的產品共建機制；
讓法務、風控、合規成為 AI 項目的 " 标配角色 "；
對 AI 試點業務賦予 " 容錯權 "，以 " 快速試錯 " 換 " 經驗積累 "。
啟發二：AI 轉型不能 " 浮于邊緣 "，要敢于 " 打穿核心 "
很多中國企業在 AI 應用上，往往從客服、财務、HR 等非核心業務入手，這确實風險較低，但也容易陷入 " 技術不痛不癢 " 的境地。
而 AIG 選擇将 AI 嵌入承保、理賠等關鍵流程，正是對 "AI 價值兌現 " 的最有力體現。對中國企業而言，真正的變革性突破，往往來自 " 最難的地方 "：
制造業企業要将 AI 納入供應鏈、質量檢測、設備運維等環節；
醫療企業要在診斷、治療、藥物研發中引入大模型；
金融企業則要讓 AI 深入風控、投研、客戶畫像與服務流程。
AI 不是 " 錦上添花 "，而是 " 重塑主幹 "。敢不敢打穿核心，是轉型成敗的分水嶺。
啟發三：中國需要自己的 "Anthropic 式共建者生态 "
與其說 AIG 選擇了 Anthropic，不如說它們彼此 " 成就 " 了對方。
一個擁有數據、場景、業務痛點的傳統巨頭，遇到一個擁有技術、工程化能力與長期主義價值觀的 AI 創新公司，才能產生真正的 " 生态級共建 "。
中國企業若要真正釋放 AI 紅利，必須推動一個新生态的形成：
大企業不再只看 " 供應商履歷 "，而是以 " 共創力 " 為标準選夥伴；
AI 創業者不僅專注模型精度，更要懂行業 Know-how 與部署邏輯；
風險資本也應從 " 獨角獸下注 " 轉向 " 產業共建 " 長期陪跑。
用中國自己的話說，這叫 " 結硬寨、打呆仗 "。不是追風口，而是建能力。
尾聲：重建信任，重塑未來
從 AIG 的沉潛重生，到與 Anthropic 共同推進 AI 的系統性落地，我們看到的不是一個簡單的 " 技術更新 "，而是企業對信任機制、組織能力、長期主義的一次深度再造。
如果說 2008 年危機讓 AIG 學會 " 如何活下來 "，那麼今天的 AI 合作，則讓它學會 " 如何活得好 "。
對所有正在穿越周期、期待突圍的中國企業而言，AI 不是救命稻草，而是一次 " 自我進化 " 的機會。
關鍵是，我們有沒有準備好，和它一起 " 重寫未來 "？
參考資料：https://www.youtube.com/watch?v=qvNCVYkHKfg&t=1827s
來源：官方媒體 / 網絡新聞
