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）。

探索頂尖金融科技新聞與活動！

訂閱 FinTech Weekly 的電子報

閱讀內容受到摩根大通、Coinbase、貝萊德、Klarna 等高管的關注

在保險行業推動人工智慧（AI）應用的步伐正在加快，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用例的擴展，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但削弱長期韌性的決策。

一個常見的方法是在脆弱、過時的遺留系統之上添加AI能力。單獨看來，這些努力可能看似成功。自動化改善了流程，工作流程加快，早期成果也較易展現。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，讓底層基礎設施具備適應能力。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

因此，關於保險中AI的討論偏離了重點。採用AI是不可避免的。剩下的選擇性問題，常被忽視的是底層基礎設施是否能隨著合規規則的演變、數據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，保險公司可以更快行動，而不會破壞已經運作的部分。

模組化系統設計不僅關乎特定框架，更關乎紀律。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，就能更容易地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。這種分離使組織能更快行動，同時降低風險，而非兩者取其一。

這種結構從根本上改變了現代化的經濟學。大型、單體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，競爭影響越來越明顯。依賴傳統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。

可持續的系統長遠來看能省錢。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。快速採用或許會帶來進步的假象，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 擁有豐富的經驗，是一位積極投入且實務導向的技術領導者，在平台開發和建立現代化、彈性的技術架構方面具有證明的成就。

加入 Aspida 之前，他曾任 Truist Financial 的數位與消費者渠道工程部門的資深副總裁（SVP）及主管，領導40個敏捷開發團隊，負責支援超過一千萬客戶的數位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業，將幫助 Aspida 在保險行業進一步鞏固其數位領導地位。