「保險業是否需要導入agentic AI？」這是一個重要的決策問題，尤其對像AIG這樣的保險巨頭來說更是如此。近日，AIG宣布在其業務中部署了具自治能力的生成式AI，並搭配統籌管理（orchestration）層，帶來營運與承保的顯著提升。這個消息讓許多在保險業或相關領域工作的決策者開始思考：我所在的組織適合導入agentic AI嗎？什麼情況下才真正需要？
本文將以實際使用情境出發，幫助你判斷「保險業使用agentic AI」的需求，並釐清「什麼時候不適合導入」，讓你能夠根據角色與環境做出最合適的決策。
Q1：我是一家保險公司主管，什麼情況下會開始考慮agentic AI？
多數保險公司的管理者會在面臨銷售承保量快速增加或需要大幅降低營運成本的時候，開始探索agentic AI。比如AIG投入agentic AI後，實際見證了承保容量被擴展與流程簡化，這些正是因為AI可自動掌控流程環節，減輕人力負擔，提升效率。
以我自身經驗來說，當公司內部成長放緩，而現有系統難以突破時，我會開始評估agentic AI，特別是需要串連多個系統、完成跨部門協作的情況最為適合。
Q2：作為IT負責人，我要怎麼判斷agentic AI是否適合我們？
首先，agentic AI通常適合已經有數位化基礎及彈性API連接的企業，如果你們已在進行流程自動化，且需要智慧化判斷來提升效率，agentic AI會是成長加速的關鍵。尤其是當現有工作流程問題不只是重複性而是決策複雜時，agentic AI能以類似人腦的代理方式處理流程。
但如果你的系統架構陳舊且無法有效整合，且尚未建立完善數據治理，推進agentic AI風險較高，成本也不可控，因此不建議立即導入。
Q3：保險理賠和承保團隊，是否每個職位都適合使用agentic AI？
不一定。理賠和承保團隊中，適合使用agentic AI的角色通常是那些作業標準化且涉及多系統協同的職位。例如風控分析官或核保專員，在判斷大量資料時會受益於AI的協助自動化流程。但面向客戶的銷售代表或需要高度人情味溝通的崗位，agentic AI的導入可能反而會影響客戶體驗。
我是承保團隊的一員，當我思考是否需要agentic AI輔助時，會衡量AI是否能真正幫助我減少重複性工作，或能否快速鏈結不同系統數據提供智慧決策。如果不能，可能agentic AI就不是當前優先選項。
Q4：什麼情況下，agentic AI部署會出現問題？
一個明顯的問題情境是企業過度依賴agentic AI自動化，卻忽略了資料品質和流程設計的改進。若AI協調層下的底層資料錯誤頻繁，會造成決策錯亂。此外，過度複雜的系統或缺乏跨部門溝通，會讓agentic AI運作像黑箱，最終反而拖慢效率。
我之前見過某家公司導入agentic AI，卻未積極優化系統整合與內部溝通，導致AI解決方案無法有效推進，後續維護成本暴增。這提醒我們部署agentic AI絕非單純買技術，而是企業能力全面提升的過程。
Q5：對於剛起步的中小型保險商，下決定是不是務必先部署agentic AI？
不必然。如果你是一家中小保險公司，首先要確定的是是否已完成基本數位轉型。agentic AI較適合已經有完整數據平台、明確流程標準化的企業。若剛步入數位升級階段，應先優化基礎架構、提升數據質量，然後再考慮agentic AI。
我會建議先從部分流程自動化或使用標準AI工具切入，逐步熟悉AI工具，控制投入成本與風險。當組織規模與數據成熟度提升後，再打造agentic AI搭配高效協調層的架構。
總結來說，保險業者是否需要部署agentic AI，主要取決於自身業務複雜度、數位化基礎、以及是否有整合多系統提升流程的強烈需求。AIG成功案例固然鼓舞人心，但不同保險商應該根據自身情境審慎判斷，避免盲目跟進而帶來反效果。最好的做法是漸進式導入，結合嚴謹的流程重設與資料治理，才能真正達成營運效率與承保能力的雙贏。
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