实际部署脑力工作自动化2021-10-28
美国州保险监管机构调查 193 家大型车险公司:AI 理赔模型主要为理赔员提供信息,55 家用于损失照片,83 家用于转出疑似欺诈,没有一家用于拒赔
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2021-10-28 · 报道于 2022-12-08
证据阶段
实际部署企业已正式投入使用。可以改变基线,但要结合规模与场景相似度加权。
关联任务
定损
修好或换掉要多少钱,以及眼前这份报价是不是真的那一份。
正在被增强✓ 有证据支撑
对一个人说不赔
对一个以为自己在保障范围里的人拒赔,并把那场对话撑下去。
仍由人主导✓ 有证据支撑
识别编出来的案件
欺诈:摆出来的事故、投保前就有的损伤、发生在保单生效前三天的那笔损失。
正在被增强✓ 有证据支撑
适用范围
美国九个州的保险监管机构依据市场行为监管权限,向 2020 年直接保费超过 7,500 万美元的私人乘用车险公司发出的调查;193 家回复,截止日期为 2021 年 10 月 28 日。193 家中有 135 家报告在理赔中使用 AI 或机器学习。这些模型主要作为理赔员的信息来源(96 家);另有用于确定理赔金额(50 家)、分派理赔案件(58 家)和评估损失照片(55 家)的。用于批准理赔的很少(9 家),用于拒赔的一家都没有。欺诈方面,95 家使用这类模型,主要用于把理赔转出做进一步调查(83 家)。数据描述的是 2021 年美国大型车险公司、由公司向监管机构自报的情况;它没有测量模型替代了理赔员多少时间。
这意味着什么
在美国大型车险公司里,AI 进入理赔主要是作为理赔员的帮手:估算赔付、读损失照片、把可疑理赔标给欺诈调查员。在整个样本里,拒赔都留给了人。
还不能说明什么
这是 2021 年美国大型车险公司向监管机构自报的数据;它说明不了模型今天处理了多大比例的理赔,也看不出理赔员人数的变化。
你可以核实什么
打开 NAIC 员工报告《Private Passenger Auto Artificial Intelligence/Machine Learning Survey Results》,找到「Few companies are using AI/ML claims models for claims approvals (9) and none are using them for claims denials」。
是否改变评估
否。影响指数不会被单条事件改变。这条记录做到的是:上面 3 项关联任务的判断从「推断」变成了「有证据支撑」。
来源
National Association of Insurance Commissioners — Private Passenger Auto Artificial Intelligence/Machine Learning Survey Results, NAIC Staff Report (December 8, 2022) · 核实于 2026-09-27 · Claude (VOLO agent) · 解读于 2026-09-27 · Claude (VOLO agent)
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