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以設計為敏捷:保險行業成功AI實施背後的基礎設施
Jason Pedone 是 Aspida 的首席技術官(CTO)。
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閱讀內容受到摩根大通、Coinbase、貝萊德、Klarna 等高管的關注
推動保險行業採用人工智慧(AI)的步伐正在加快,但許多組織在現代化其技術堆疊的層面上走錯了方向。隨著監管預期的演變和AI應用案例的擴展,保險公司面臨著必須快速行動的壓力。太多時候,這種緊迫感導致做出短期有利的決策,卻削弱了長期的韌性。
一個常見的方法是在脆弱且過時的遺留系統之上添加AI能力。單獨看來,這些努力似乎很成功。自動化改善了流程,工作流程加快,早期成果也容易展示。但遺留系統並非為快速變革而設計。它們緊密耦合,難以修改,維護成本高昂。在其上添加AI會增加複雜性和成本,反而使未來的變革變得更難,而非更容易。
問題不在於保險公司是否應該採用AI,而在於他們是否能在監管規則變化、數據需求擴展和業務需求轉變時,讓底層基礎設施適應變化。當系統無法在不破壞的情況下演進時,每一個新舉措都會變得比應有的更慢、更昂貴。
保險AI中模組化系統的必要性
這也是為什麼關於保險中AI的討論偏離了重點。採用AI是不可避免的。剩下的選擇是,底層基礎設施是否能隨著合規規則的演變、數據來源的擴展和用例的變化而調整。沒有模組化系統,即使是善意的AI項目也會變得緩慢且成本高昂。有了模組化系統,保險公司可以更快地行動,而不會破壞已經運作良好的部分。
模組化系統設計不僅僅是一個框架,更是一種紀律。系統在責任清晰、邊界明確(尤其是數據所有權方面)時效果最佳。當平台的每個部分專注於做好一件事,就更容易在不產生意外後果的情況下進行變更。
實務上,這意味著保險公司可以獨立更新定價邏輯、報告需求或數字工作流程,而不必將每次變更都視為核心系統事件。這種分離使組織能夠更快地行動,同時降低風險,而不是兩者取其一。
這種結構從根本上改變了現代化的經濟學。大型的、單一的系統需要昂貴且風險高的轉型計畫。模組化系統則允許保險公司逐步現代化,優先針對最受限制或成本最高的區域。隨著時間推移,這降低了運營成本,減少了技術負債,縮短了投資與成效之間的差距。
在金融服務領域,競爭的影響越來越明顯。依賴遺留基礎設施的機構面臨更高的成本、更慢的執行速度,以及隨著AI採用加速而日益增強的競爭劣勢。保險行業亦不例外。
可持續的系統長期來看能節省成本。它們降低維護負擔,限制大規模升級的頻率,並讓組織能在不從頭開始的情況下應對監管和市場變化。同樣重要的是,它們創造了持久的競爭優勢。能快速且可靠適應的保險公司,將能更快推出新功能,運營更高效。
那些仍依賴脆弱、過時系統的公司,將付出更多卻做得更少——隨著時間推移,他們將逐漸失去競爭力。快速採用可能會營造進步的假象,但只有建立在正確基礎上的系統,才能帶來持久的優勢。
關於作者
Jason Pedone 帶來豐富的經驗,作為一位積極且實務導向的技術領導者,擁有在平台開發和建立現代化、彈性技術架構方面的成功經歷。
加入 Aspida 之前,他曾擔任 Truist Financial 的數字與消費者渠道工程部門的資深副總裁(SVP)及負責人,領導40個敏捷開發團隊,負責支持超過一千萬客戶的數字產品組合的工程與交付。
作為首席技術官(CTO),他在產品、業務與技術的協調專長,將幫助 Aspida 在保險行業進一步鞏固其數字領導地位。