Q1：什麼是代理式 AI，為什麼 AIG 採用這項技術？
代理式 AI（Agentic AI）指的是具備自主決策與執行能力的人工智慧系統，不僅能被動處理資料，還能主動協調、判斷並完成複雜任務。AIG 運用這項先進技術，結合編排層（orchestration layer）以串連多個 AI 代理，讓系統如同智慧團隊，優化保險承保流程和營運管理。
代理式 AI 能夠自動分析大量資料、評估風險並執行決策，相較近年常見的單點式 AI，能帶來更高的效率與靈活度。AIG 採用後已經彰顯出承保能力與營運成本雙重優化，證明了這項技術的實用性與創新價值。

Q2：AIG 如何透過代理式 AI 改善保險承保及營運流程？
AIG 利用代理式 AI 與編排層打造一套動態且彈性的工作流程，能自動分配並協調承保任務，快速判斷風險與價格，顯著提高承保的處理速度與準確度。這種設計也促使跨部門整合更順暢，有效整合不同產品組合以及風險評估模型。
根據 AIG 近日在投資人日的說明，這套系統不僅提升了承保產能，還降低了營運成本，造就更好的資源利用效率。對我而言，這顯示了保險業務可透過深度 AI 技術取代重複且耗時的人工作業，釋放人力集中於高價值決策，未來保險行業勢必走向智慧化、系統化。

Q3：所謂編排層在 AIG 的 AI 系統中扮演什麼角色？
編排層是一個整合多個 AI 代理功能的管理機制，負責流程中的任務分配、協調與監控。它就像一個智慧指揮中心，確保各個 AI 模組依照策略及目標密切合作，完成比單一 AI 代理更為複雜的作業目標。
這層編排不僅使流程更加自動化，也能及時調整策略應對動態市場環境。以 AIG 的情況來看，編排層讓 AI 系統不只是執行技術，而是戰略層面的助力，使整個保險承保鏈路更具彈性與適應力。

Q4：代理式 AI 及編排層的導入對保險行業有哪些長遠影響？
代理式 AI 使得處理效率大幅提升，短時間內能評估更複雜多元的保險風險，這將解放保險商的承保瓶頸，擴大承保容量。同時，作業成本下降帶來更具競爭力的價格及服務體驗，對終端消費者也是利多。
我認為，這代表保險業不再只是依賴過往傳統流程的重複勞動，而是轉型成為以資料、演算法為核心的智慧企業。未來保險產品的設計、風險控制、市場策略都會受 AI 驅動的深刻改變影響，AIG 的案例將成為業界重要參考指標。

Q5：其他企業要如何借鏡 AIG 的 AI 策略來進行數位轉型？
AIG 的做法提醒我們，單點技術創新不如全面整合。導入代理式 AI 搭配編排層，需考慮整體營運流程重塑、跨部門合作以及戰略目標調整，才能真正釋放 AI 的效益。
對我而言，新世代企業推動數位轉型不應怕複雜，而是要有整體視野和資源配置，從小規模試點逐步擴展，監控成效並持續改善。借鏡 AIG 成功案例，我相信任何產業都可以找到運用 AI 強化整體競爭力的路徑。

You may also like: [object Object]