AI時代，保司戰(zhàn)略如何精準接住“超級個體”的野心？

本文來自微信公眾號：未來保微變量，作者：奇文天翔，原文標題：《AI時代的保險雙向奔赴：保司戰(zhàn)略如何精準接住“超級個體”的野心？》，題圖來自：視覺中國

在最近結(jié)束的分子實驗室保險論壇上，我主持了一場關(guān)于“AI時代超級個體”的圓桌。即便是在下午茶的休息時段，現(xiàn)場依然有很多參會人員熱情參與。

作為一名保司AI應(yīng)用的負責人，也是一名跨越互聯(lián)網(wǎng)與保險行業(yè)、有著18年經(jīng)驗的“老產(chǎn)品人”，我能清晰感受到那種渴望。大家不再討論AI會不會取代保險人，而是在問：“我如何才能借AI之力，實現(xiàn)產(chǎn)能的十倍躍遷？”

但現(xiàn)實卻是冰火兩重天，正如MIT去年8月出爐的AI商業(yè)報告中揭露的令人意外的情況：企業(yè)在生成式AI上的投入高達數(shù)百億美元，其中95%沒有產(chǎn)生任何投資回報。換言之，大多數(shù)公司并未從AI中看到降本增效的效果。這份報告也發(fā)現(xiàn)了另一個有趣現(xiàn)象：超過九成的員工在背地里使用個人AI工具來提高工作效率。

保險行業(yè)也難逃這個魔咒，一方面是保司豪擲千金的AI戰(zhàn)略投入，另一方面卻是絕大多數(shù)應(yīng)用尚未產(chǎn)生實質(zhì)收益。

一、 “超級個體”的覺醒：從自發(fā)應(yīng)用到生產(chǎn)力重構(gòu)

在圓桌環(huán)節(jié)，三位嘉賓展示了真正的“數(shù)智驅(qū)動”長什么樣：

陳文龍（青云大師兄）利用AI內(nèi)容矩陣實現(xiàn)千人級的獲客引流；劉曉蕾通過AI工具極速拆解視頻實現(xiàn)個人IP的高頻輸出；吳冬梅則通過AI助手將千人團隊的管理助理從3人減至1人。

這些“超級個體”不再等待保司或機構(gòu)的指令，他們自行在機構(gòu)苦心設(shè)計的IT系統(tǒng)之外，構(gòu)建了一套敏捷的“數(shù)字生產(chǎn)線”。這種覺醒，本質(zhì)上是保險一線生產(chǎn)力對陳舊管理范式的倒逼。

二、 戰(zhàn)略錯位的根源：別用“移動互聯(lián)網(wǎng)”的藥方，解“AI”的題

為什么保司投入巨資，卻往往“好心辦了壞事”？我的觀察是：大多數(shù)保司還在用移動互聯(lián)網(wǎng)時代的思維方式做AI。

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，邏輯是“找場景”：發(fā)現(xiàn)一個可以移動化的場景（如在線理賠、移動投保），實現(xiàn)后就能產(chǎn)生收益。但AI的邏輯是“生產(chǎn)力耦合”，它不僅僅是把業(yè)務(wù)搬到網(wǎng)上，而是深度重構(gòu)作業(yè)流程。

要跑通AI業(yè)務(wù)閉環(huán)，必須在戰(zhàn)略層面把握兩個核心判斷：

1. 復雜度 vs. 能力邊界的動態(tài)博弈

我們需要精準評估AI的閉環(huán)解決能力與業(yè)務(wù)場景復雜度之間的分寸：

低復雜度場景（AI能力覆蓋）：目標是“替代與降本”。例如基礎(chǔ)客服，AI可以獨立閉環(huán)。

高復雜度場景（高價值銷售）：目標是“提效與賦能”。由于涉及到復雜的人格信任和方案博弈，AI無法獨立閉環(huán)。這時候，要做好就得把握好AI和人協(xié)作的分寸。

2. 傳統(tǒng)IT人才模型的失靈

這是很多保司無法逾越的“人才斷層”。傳統(tǒng)IT人才擅長的是“功能實現(xiàn)”，只要業(yè)務(wù)提需求，IT負責做到系統(tǒng)里。

但在AI時代，做好AI應(yīng)用需要的是“AI業(yè)務(wù)架構(gòu)師”：他既要懂AI的能力邊界在哪里（不亂開空頭支票），又要對業(yè)務(wù)場景有極深的理解，能設(shè)計出人機協(xié)作的最優(yōu)路徑。這種混合型的能力模型，顯然是傳統(tǒng)IT路徑很難培養(yǎng)出來的。

三、 雙向奔赴：保司如何精準接住個體的野心？

真正的數(shù)智驅(qū)動，應(yīng)該是保司提供“肥沃土壤”，精準賦能那些有野心的超級個體。我認為保司戰(zhàn)略需要實現(xiàn)三個轉(zhuǎn)向：

1. 從“場景遷移”轉(zhuǎn)向“生產(chǎn)力耦合”

保司不再是機械地把AI塞進現(xiàn)有流程，而是要根據(jù)AI的能力重新定義流程。例如，不再是“AI輔助寫文案”，而是構(gòu)建“基于產(chǎn)品、核保、理賠等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的AI內(nèi)容生產(chǎn)中心”，直接為一線提供高價值素材。

2. 構(gòu)建“有分寸感”的人機協(xié)同閉環(huán)

保司的AI系統(tǒng)應(yīng)成為超級個體的“Copilot（副駕駛）”。在高價值銷售場景中，AI負責處理繁瑣的條款對比、保單托管、初級核保；而將決定性的、有溫度的成交環(huán)節(jié)留給超級個體。

3. 重新定義 IT 與業(yè)務(wù)的邊界：引入“前線工程師”模式

保司需要意識到，AI 時代的 IT 不再是坐在后方辦公室里等需求文檔的支撐部門。

這里我特別想引入硅谷大數(shù)據(jù)巨頭Palantir的做法。他們最核心的資產(chǎn)不是代碼，而是FDE（Forward Deployed Engineer，前線部署工程師）。這些工程師不坐在總部，而是直接“空投”到客戶的業(yè)務(wù)一線，在最真實、最混亂的場景中發(fā)現(xiàn)問題并現(xiàn)場解決。

對于保險 AI 落地而言，我們也急需這種“前線化”的重構(gòu)：

• 從“接單員”轉(zhuǎn)向“戰(zhàn)友”：傳統(tǒng)的“業(yè)務(wù)提需求 -> IT 做功能”的瀑布流模式已經(jīng)死在了移動互聯(lián)網(wǎng)時代。AI 時代需要工程師像 FDE 一樣，觀察超級個體是如何用“土辦法”在微信群里運營客戶的，然后敏銳地判斷：哪里該用大模型自動回復（降本），哪里該給業(yè)務(wù)員推送精準的業(yè)務(wù)分析（提效）。

• 彌補“分寸感”的缺口：只有像 FDE 這樣深度沉浸在一線，才能把握好 AI 與人協(xié)作的微妙分寸。這種分寸感不是靠看 PPT 練出來的，而是靠在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)里滾出來的。

• 重塑能力模型：保司未來的 IT 領(lǐng)軍人物，必須是具備“工科底色 + 產(chǎn)品思維 + 業(yè)務(wù)敏感度”的復合型物種。他們不是在做系統(tǒng)，而是在為超級個體打造一套貼合肉身的“機甲”。

四、 結(jié)語：超級個體是AI智能體最好的“產(chǎn)品經(jīng)理”

通過這兩年多的大量AI應(yīng)用的實踐，我始終認為：最好的AI應(yīng)用，一定誕生在聽得見炮火的一線。

那些正在崛起的“超級個體”，其實就是我們AI智能體最好的“產(chǎn)品經(jīng)理”。保司需要做的，是放下傲慢，用更懂業(yè)務(wù)的邏輯、更具分寸感的協(xié)同，精準接住這些個體的野心。

作為一名曾經(jīng)誤打誤撞進入互聯(lián)網(wǎng)保險行業(yè)的人來說，一直期待有一天能深度參與到這個行業(yè)的變革中來。在這個 AI 時代，我卻愈發(fā)深刻地意識到：變革的答案往往不在高聳的戰(zhàn)略云端，而在每一個個體借助 AI 進化為“超級個體”的微觀瞬間。這種由內(nèi)而外的重塑，才是行業(yè)最深刻、最不可逆的進化。

本文來自微信公眾號：未來保微變量，作者：奇文天翔

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