Agentic AI：金融和保险公司需要保持领先的竞争优势：作者：Teo Blidarus

代理人工智能（Agentic AI）——自主实现用户设定目标的技术——不仅是一种进步，而且是一种进步。对于希望在不断变化的行业标准中保持竞争力的公司来说，这是必要的演变。与需要人工干预的传统人工智能不同，代理人工智能可以独立适应，处理实时数据，以在最少的监督下实现最佳结果。这项改变游戏规则的技术将重新定义金融和保险行业，提高运营效率，降低成本，并实现超个性化的客户体验。

金融领域的代理人工智能：从静态解决方案到动态转型

在过去的十年中，传统人工智能已经提高了几乎所有金融产品堆栈的效率。然而，一旦部署，传统人工智能仍然是静态的，并且依赖于定期的人工干预，这极大地限制了其对金融业的变革作用。 Agentic AI 提供了一条新路线，可以独立发展并自主响应实时数据。生成式人工智能提供了洞察力，而代理式人工智能则走得更远，主动做出更明智、更快速的决策。

这种独立性使得代理人工智能能够自动协助客户处理复杂的请求。例如，如果客户请求“开立一张新信用卡”，代理人工智能可以分析广泛的客户数据，根据客户的财务状况识别银行的最佳信用卡、预填账户申请和文件生物识别验证，从而大大简化以前繁琐的过程。

代理人工智能可以减轻银行管理团队的负担。例如，信用评分中的传统人工智能需要定期更新才能保持准确性。相比之下，代理人工智能不断评估风险状况，对新数据、市场变化或客户资料变化立即做出响应。这种响应能力首次实现了信用评分的实时准确性。这同样适用于客户服务，代理人工智能可以更快地处理复杂的查询，减少等待时间，并允许人工代理专注于高影响力的任务。

银行的技术堆栈已经成熟，可以通过代理人工智能进行转型。网络威胁和欺诈活动媒介困扰着传统机构和数字银行，而传统人工智能往往难以跟上，依赖于需要频繁更新的静态规则。然而，代理人工智能不断从实时数据中学习，检测异常模式并独立采取行动减轻威胁，为银行建立动态和主动的防线。

保险颠覆：利用代理人工智能实现动态承保和以客户为中心的政策

传统人工智能已经在保险行业得到广泛采用，可以标记问题进行审查，并提高风险模型和数据收集流程的准确性。与传统人工智能不同，代理人工智能独立验证索赔数据，检测和纠正异常情况，并仅在必要时向人类操作员发出警报。这是一种积极主动的承保方法，实时调整保单以适应不断变化的风险模式。

Agentic AI 使保险公司能够持续重新评估保单持有人的风险状况，自动调整承保范围以反映实时情况。这种适应性方法使保险公司能够提供超个性化、价格有竞争力的保单，从而提供更好的客户结果，用灵活的保单取代严格的一次性协议。

引领未来：人工智能范式转变

Agentic AI 不仅是一种改进，而且是一种进步。这是从被动人工智能到主动、目标驱动智能的根本转变。作为值得信赖的合作伙伴——而不仅仅是一个工具——它可以实现更快、更具创新性和更以客户为中心的解决方案。对于准备引领未来的金融和保险领导者来说，代理人工智能至关重要。那些未能优先考虑的人可能会被抛在后面。