敏捷设计：保险行业成功AI实施背后的基础设施

Jason Pedone 是 Aspida 的首席技术官（CTO）。

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由摩根大通、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高管阅读

推动保险行业采用人工智能的步伐正在加快，但许多组织在现代化其技术栈的错误层面上付出了努力。随着监管预期不断演变，且人工智能用例持续扩展，保险公司面临着迫切加速的压力。太多时候，这种紧迫感会带来短期动能，却削弱长期的韧性。

一种常见做法，是在脆弱且过时的遗留系统之上叠加人工智能能力。就单独来看，这些举措似乎可能会取得成功。自动化水平得到提升，工作流程加快，早期成果也容易被展示出来。但遗留系统并不是为快速变化而设计的。它们紧密耦合、难以修改，且维护成本高昂。在其上叠加人工智能会增加复杂性和成本，同时让未来的变更变得更难，而不是更容易。

问题不在于保险公司是否应该采用人工智能——它们必须采用。问题在于，底层基础设施能否在监管变化、数据需求增长以及业务需求调整时作出适应。当系统无法在不“破坏”的情况下演进时，每一项新的举措都会比应有的情况更慢、更昂贵。

保险行业人工智能中的模块化系统之必要

因此，围绕保险行业人工智能的讨论往往偏离了重点。采用是不可避免的。仍然是可选项、且经常被忽视的，是底层基础设施能否随着合规规则演变、数据源扩展以及用例变化而适应。没有模块化系统，即使是出发点良好的人工智能项目也会变得缓慢且成本高昂。有了它们，保险公司就能在不扰乱已有运行良好的部分的前提下更快推进。

模块化系统设计与特定框架关系不大，更强调的是纪律性。当系统拥有明确的职责和清晰的边界时（尤其是在数据所有权方面），运行效果最佳。只要平台的每一部分都专注于把一项工作做好，就更容易在不在其他地方引发意外后果的情况下，替换或调整该部分。

在实践中，这意味着保险公司可以独立更新定价逻辑、报告需求或数字化工作流程，而不是把每一次变更都当作核心系统事件。正是这种分离，让组织能够更快推进，同时降低风险，而不是在两者之间进行取舍。

这种结构从根本上改变了现代化的经济性。大型、单体式系统需要昂贵且高风险的转型项目。模块化系统使保险公司能够循序渐进地现代化，优先瞄准最受限制或成本最高的领域。随着时间推移，这会降低运营成本、减少技术债务，并缩短投资到实际成效之间的差距。

在金融服务领域，竞争层面的影响正变得愈发清晰。随着人工智能采用加速，那些仍依赖遗留基础设施的机构将面临更高成本、更慢的执行速度，以及不断扩大的竞争劣势。保险行业也不例外。

可持续的系统会在长期节省开支。它们减少维护负担，降低反复进行大规模升级的需求，并使组织能够在不“从头再来”的情况下应对监管和市场变化。更重要的是，它们会带来持久的竞争优势。能够快速且可靠地适应变化的保险公司，将能更快引入新能力，并以更高效率运营。

继续依赖脆弱、过时系统的公司将为“做更少”付出更多——随着时间推移，它们会逐渐失去竞争优势。快速采用可能会制造进步的错觉，但只有建立在正确基础上的系统，才能形成持久优势。

关于作者

Jason Pedone 拥有丰富经验，作为一名积极参与、动手能力强的技术领导者，具备在平台开发方面的成功履历，并在建立现代化且灵活的技术架构方面展现出可靠的业绩。

在加入 Aspida 之前，他曾在 Truist Financial 担任数字与消费者渠道工程部门的高级副总裁（SVP）及负责人，带领 40 个敏捷开发团队，负责工程与交付面向 10,000,000+ 客户支持的数字产品组合。

作为首席技术官，他在将产品、业务与技术进行对齐方面的专长，将使 Aspida 能够进一步巩固其在保险行业的数字领导地位。