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過去十年，這家保險巨頭從公眾視野中“消失”。

它曾經虧掉330億美金，被貼上“不能倒”的危機標簽。

如今，它用AI大模型重構核心流程，年賺19億，成為全球AI轉型的新范本。

紐約，這里是國際性跨國保險及金融服務機構集團AIG十年來首次舉辦投資者日的現場。而這一次，除了資本市場的回歸，更令人矚目的是一位“不速之客”——AI 獨角獸 Anthropic 的 CEO Dario Amodei。科技與金融，一場新敘事正在開啟。

一：沉潛十年，AIG如何重生

如果不是這場投資者日，或許很多人已經快要遺忘 AIG（美國國際集團）的名字。它曾是全球最知名的保險公司之一，也是2008年金融危機中最具代表性的“重災區”。

彼時的AIG，因高杠桿、高風險的信用違約掉期產品（CDS）暴露，最終在美國政府7000億美元救市計劃中，被迫接受高達1820億美元的緊急救援。一度，“Too Big To Fail（大而不能倒）”成為它身上最沉重的標簽。

但很少有人知道，接下來的十年，AIG經歷的是一場真正意義上的“涅槃重構”。

CEO Peter Zaffino的執掌之路

2021年，Peter Zaffino 正式成為 AIG 的 CEO。在此前長達十年的“救贖周期”中，AIG雖然在技術上避免了破產，但始終未能在市場中“贏回尊重”。

Peter 面臨的挑戰是雙重的：

• 1、如何從過去的陰影中“清零”，重新定義公司的市場定位與商業邏輯；

• 2、如何帶領這家龐然大物真正實現盈利能力的結構性改善。

而從2021年至今，他交出了一份令人驚嘆的答卷：

• 三年穩定盈利：每年承保利潤維持在19億美元左右；

• 資本市場回暖：重拾投資者信心，重啟投資者日活動；

• 戰略靈活性顯現：從運營、財務到技術全面煥新，進入AI時代的準備已經悄然完成。

Peter 在這次訪談中提到，“我們剛剛花了三個半小時向投資者梳理這些年所走過的歷程，大家普遍反饋很積極。這代表了整個公司多年來的集體努力。”

一句“集體努力”，聽似平淡，實則沉重。這背后，是一場從文化、結構到戰略的深度重構工程。它不僅僅是“活下來”，而是真正“活明白”。

從虧損330億到盈利19億：數據背后的故事

我們來看看這組關鍵數據：

• 2008-2018年：AIG累計虧損330億美元；

• 2021-2023年：每年穩定實現19億美元承保利潤；

• 2024年：資本結構優化，開始釋放戰略靈活性，進入AI合作階段。

Peter 特別強調，“今天的AIG，已經不是那個依賴風險定價套利的金融巨獸，而是一家通過真實業務價值驅動增長的現代化保險企業。”

這段轉型路的關鍵詞只有兩個字：“苦撐”。

• 管理層選擇的是最難的一條路——慢、重、穩地修復體系，而不是用爆款產品快速博市場眼球；

• 他們沒有選擇“科技換增長”這類時髦口號，而是先筑好底層，再尋AI賦能的時機。

所以，當AIG終于牽手Anthropic的時候，外界才真正意識到，這不是“跟風”，而是“蓄謀已久”。

二：不是跟風，是深度共建

如果說前十年是“治病救人”，那么今天的AIG，已然到了“強身健體”的階段。而人工智能，正成為這家老牌金融企業的新增長引擎。

Peter 在現場宣布與AI獨角獸 Anthropic 的合作正式升級時，全場安靜了幾秒——不是因為驚訝，而是因為這步棋，落得太穩了。

為什么是Anthropic？

這家公司可能對大眾還不夠熟悉，但在AI技術圈內，它被視為“可信AI”的代名詞。它的 Claude 模型是 ChatGPT 最強勁的競爭者之一，更重要的是，它對企業市場的理解遠超同類玩家。

Dario Amodei 在訪談中透露，Anthropic 從第一天起就將“企業級AI”作為核心方向，尤其強調模型的安全性、可控性、合規性。

“我們清楚地知道，像保險這樣的高度監管行業，不允許出錯。這就意味著，我們不僅要讓模型好用，更要讓它在所有審計與安全規則下運行。”

這正中AIG下懷。

對于一家經歷過金融危機、歷經監管風暴的大型金融機構而言，AI不可能是一種“炫技”，而只能是“加法”：要么提效降本，要么優化決策，要么提升客戶信任度。更重要的是，這些“加法”都必須在合規與風控的體系內完成。

而Anthropic，提供的正是這樣一套“企業級可信AI方案”：

• 模型輸出可解釋、可回溯；

• 支持“嵌入式”部署，確保數據不出企業內網；

• 擁有跨團隊協作的工程能力，可以與客戶共同定義落地路徑。

這不是OpenAI或Google那樣的“平臺能力輸出”，而是一種“聯合建構式合作”。

這些對話，是企業如何“把AI用對”的真實寫照。

三：AI深入核心，動了真刀

企業真正走向AI時代的標志，往往不是“部署了多少模型”，而是“AI是否進入了核心流程”。對保險行業而言，承保與理賠，是最核心、最復雜、也最敏感的兩個流程。而AIG選擇將AI用于這兩大板塊，堪稱一次“深水區測試”。

Peter 在接受采訪時直言：“AI理論上可以進行承保，但我們當前主要利用它來提取數據、理解風險，并大幅縮短決策時間。”

這句話，暗藏三層邏輯：

1、用AI重塑承保邏輯，而非取代人工判斷

傳統保險承保，往往依賴資深專家“人腦+Excel”進行風險評估。這種方式既慢又容易受限于經驗偏見。而AI能夠實現的，是基于大量異構數據的“風險畫像”，為承保人員提供更全面、實時的參考依據。

Claude模型就被用來自動提取投保人資料、歷史記錄、相關法規、市場數據，并在幾分鐘內生成多維度評估結果。這不是“取代人”，而是“增強人”的判斷力。

AIG團隊特別強調：

• AI僅作為“第一篩查助手”，最終決策仍由承保專家做出；

• 所有模型輸出必須可解釋，并可回溯決策路徑，滿足監管要求；

• 每次模型迭代，需通過跨部門校驗，尤其重視合規與道德邊界。

2、理賠流程全面智能化，提高效率與透明度

理賠流程長期以來是保險行業的“黑箱地帶”，時效長、爭議多、體驗差。AIG將AI介入這一流程，帶來的是前所未有的變化：

• 利用自然語言處理模型分析客戶提交的文本與圖像資料，實現自動初判；

• 將歷史案例與當前案件進行相似性匹配，輔助理賠人員做出快速決策；

• 在客戶服務端，實現理賠進度追蹤與智能問答，大幅減少投訴率。

Dario 表示：“我們和AIG的理賠團隊是‘一對一深度共建’，很多模塊是他們現場提需求，我們兩周內上線POC（原型系統）。”

這種“從一線需求出發”的合作方式，既避免了“模型空轉”，也真正實現了“從實驗室走向業務一線”。

3、從流程優化邁向策略變革

更深層的變化，是AIG在推動“端到端的增長邏輯”：不僅是單點提效，而是從獲客、核保、理賠到再保的全鏈條重構。

Peter 多次提到：“我們不是用AI去修修補補，而是思考如何用技術重寫保險行業的基本邏輯。”

這場由Claude等模型驅動的流程重構，讓AIG不再只是“跟上AI浪潮”，而是“引領行業變革路徑”。

他們沒有急于宣布“全自動化承保”，而是通過“安全、合規、可控”的方式，從一點突破，再點線成面，逐步重構整個運營體系。

而這，正是所有大型企業面對AI的典范路徑：慢，就是快。穩，才走得遠。

四：企業級AI合作的三重邏輯

Dario在采訪中坦言：“企業市場是我們最重要的方向。”這不僅是業務選擇，更是一種戰略判斷。

對所有尋求AI轉型的傳統企業來說，真正的挑戰從不是“能不能用AI”，而是“是否具備用好AI的能力與組織基礎”。AIG與Anthropic的合作，正是為這一難題提供了結構化解法。

1 、不是采購，而是組織能力的重塑

過去企業對AI廠商的合作大多是“采購模型”，希望通過“買技術”快速變革，但結果常常是“水土不服”。

而AIG與Anthropic的合作，從一開始就不是“供需關系”，而是“共建關系”：

• 技術團隊與業務團隊并肩作戰，共同定義問題邊界；

• 模型上線節奏以業務痛點為錨，不追求“全面部署”，而是“精準落地”；

• 數據治理、合規設計、用戶反饋機制同步嵌入AI開發流程，形成“業務-技術-監管”三維協同框架。

這意味著，AI不再是“外掛”，而成為組織內部機制的一部分。

2 、平臺化的生態思維搭建

AIG在推動AI轉型的過程中，并未止步于某幾個成功場景，而是開始思考如何構建一套“可復制、可擴展”的AI應用體系。

這背后是平臺化的生態邏輯：

• 構建統一的AI中臺，支持不同業務模塊調用模型能力；

• 設立AI倫理與審查委員會，確保模型在各業務場景下的合規使用；

• 搭建AI人才內訓體系，讓非技術團隊也具備基本的AI素養與使用能力。

平臺化的生態思維，使得AI不再是“項目”，而是一種“企業能力”。

3、AI不只是技術，更是企業價值觀的延伸

Dario特別強調：“我們選擇合作企業的標準之一，是對方是否具備長期主義與責任感。”

AI是一把雙刃劍，它既可以提升效率，也可能帶來偏見、失控與誤導。而AIG在合作中的表現恰恰體現了一種“克制的勇氣”：

• 對模型的部署慎之又慎，每一次擴展都要通過倫理與風控雙審；

• 將“可解釋性”作為模型上線的前置門檻，哪怕犧牲短期速度；

• 鼓勵一線員工提出模型異常與客戶反饋，不搞“唯技術崇拜”。

這是一種新的AI治理觀：

不是一味“加速”，而是在“加速中保持秩序”； 不是追求“替代”，而是推動“協作”； 不是短期“炫技”，而是長期“信任”。

而這種價值觀上的契合，才是AIG與Anthropic能走得深、走得久的底層原因。

五：中國企業的三條AI轉型路

AIG與Anthropic的合作，不僅為全球傳統金融行業樹立了AI轉型的范式，也為中國企業，尤其是大型機構型企業帶來了深刻啟發。

在AI加速落地的當下，中國企業如果希望真正“用好AI”，以下三點尤為關鍵：

啟發一：組織結構必須為“技術共建”預留接口

AI絕不是一個“外掛項目”，而是一次對組織邊界、角色分工和決策機制的系統挑戰。

AIG能與Anthropic深入合作的關鍵在于，它內部已有明確的跨部門協作機制、數據治理架構與項目推進中臺。中國企業要推動AI，不僅要“設一個AI部門”，更要打造一個“支持AI跨界落地”的企業架構：

• 建立業務與技術“雙輪驅動”的產品共建機制；

• 讓法務、風控、合規成為AI項目的“標配角色”；

• 對AI試點業務賦予“容錯權”，以“快速試錯”換“經驗積累”。

啟發二：AI轉型不能“浮于邊緣”，要敢于“打穿核心”

很多中國企業在AI應用上，往往從客服、財務、HR等非核心業務入手，這確實風險較低，但也容易陷入“技術不痛不癢”的境地。

而AIG選擇將AI嵌入承保、理賠等關鍵流程，正是對“AI價值兌現”的最有力體現。對中國企業而言，真正的變革性突破，往往來自“最難的地方”：

• 制造業企業要將AI納入供應鏈、質量檢測、設備運維等環節；

• 醫療企業要在診斷、治療、藥物研發中引入大模型；

• 金融企業則要讓AI深入風控、投研、客戶畫像與服務流程。

AI不是“錦上添花”，而是“重塑主干”。敢不敢打穿核心，是轉型成敗的分水嶺。

啟發三：中國需要自己的“Anthropic式共建者生態”

與其說AIG選擇了Anthropic，不如說它們彼此“成就”了對方。

一個擁有數據、場景、業務痛點的傳統巨頭，遇到一個擁有技術、工程化能力與長期主義價值觀的AI創新公司，才能產生真正的“生態級共建”。

中國企業若要真正釋放AI紅利，必須推動一個新生態的形成：

• 大企業不再只看“供應商履歷”，而是以“共創力”為標準選伙伴；

• AI創業者不僅專注模型精度，更要懂行業Know-how與部署邏輯；

• 風險資本也應從“獨角獸下注”轉向“產業共建”長期陪跑。

用中國自己的話說，這叫“結硬寨、打呆仗”。不是追風口，而是建能力。

六、尾聲：重建信任，重塑未來

從AIG的沉潛重生，到與Anthropic共同推進AI的系統性落地，我們看到的不是一個簡單的“技術升級”，而是企業對信任機制、組織能力、長期主義的一次深度再造。

如果說2008年危機讓AIG學會“如何活下來”，那么今天的AI合作，則讓它學會“如何活得好”。

對所有正在穿越周期、期待突圍的中國企業而言，AI不是救命稻草，而是一次“自我進化”的機會。

關鍵是，我們有沒有準備好，和它一起“重寫未來”？

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參考資料：https://www.youtube.com/watch?v=qvNCVYkHKfg&t=1827s

來源：官方媒體/網絡新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈