敏捷设计：保险行业成功AI实施背后的基础设施

Jason Pedone 是 Aspida 的首席技术官（CTO）。

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在保险行业推动人工智能（AI）应用的步伐正在加快，但许多组织在现代化其技术堆栈的错误层面上努力。随着监管预期的变化和AI用例的扩展，保险公司面临着快速行动的压力。但这种紧迫感常常导致做出短期有利的决策，却削弱了长期的韧性。

一种常见的方法是在脆弱、过时的遗留系统之上添加AI能力。单独来看，这些努力可能看似成功。自动化得到改善，工作流程加快，早期成果也易于展示。但遗留系统并非为快速变革而设计。它们紧密耦合，难以修改，维护成本高昂。在其基础上增加AI会增加复杂性和成本，同时使未来的变革变得更难，而非更易。

问题不在于保险公司是否应采用AI，而在于它们的基础设施是否能随着法规变化、数据需求增长和业务需求调整而适应。当系统无法演变而不出现故障时，每一个新项目都变得比应有的更慢、更昂贵。

保险AI中模块化系统的必要性

因此，关于保险中AI的讨论偏离了重点。采用AI是不可避免的。剩下的可选项，且常被忽视的，是基础架构是否能随着合规规则的变化、数据源的扩展和用例的调整而适应。没有模块化系统，即使是善意的AI项目也会变得缓慢且成本高昂。有了模块化系统，保险公司可以更快地行动，而不会破坏已有的有效部分。

模块化系统设计更强调纪律性，而非特定框架。系统的最佳状态是职责明确、边界清晰，尤其是在数据所有权方面。当平台的每个部分专注于做好一件事时，改变该部分变得更加容易，而不会引发意想不到的后果。

实际上，这意味着保险公司可以独立更新定价逻辑、报告需求或数字工作流程，而不必将每次变更都视为核心系统事件。这种分离使组织能够更快地行动，同时降低风险，而不是两者取其一。

这种结构从根本上改变了现代化的经济学。大型、单一的系统需要昂贵且风险高的转型项目。模块化系统允许保险公司逐步现代化，优先解决最受限制或成本最高的领域。随着时间推移，这降低了运营成本，减少了技术债务，并缩短了投资与效果之间的差距。

在金融服务行业，竞争的影响变得愈发明显。依赖遗留基础设施的机构面临更高的成本、更慢的执行速度，以及随着AI应用加速而带来的竞争劣势。保险行业也不例外。

可持续的系统随着时间推移可以节省资金。它们减少维护开销，限制大规模升级的频率，并允许组织在不从头开始的情况下应对法规和市场的变化。同样重要的是，它们创造了持久的竞争优势。能够快速且可靠适应的保险公司，将能更快引入新能力，并提高运营效率。

那些仍依赖脆弱、过时系统的公司，将付出更多却做得更少——随着时间推移，它们将逐渐落后。快速采用可能会带来进步的错觉，但只有建立在正确基础上的系统，才能带来持久的优势。

关于作者

Jason Pedone 以其丰富的经验成为团队的重要成员，他是一位积极参与、动手能力强的技术领导者，在平台开发和建立现代化、灵活的技术架构方面拥有成功的业绩。

加入 Aspida 之前，他曾担任 Truist 金融的数字与消费者渠道工程部门的高级副总裁（SVP）及负责人，领导40个敏捷开发团队，负责支持超过一千万客户的数字产品组合的工程与交付。

作为首席技术官（CTO），他在产品、业务与技术的协调方面的专业知识，将帮助 Aspida 进一步巩固其在保险行业的数字领导地位。