Haun Ventures 合夥人：AI Agent 與穩定幣正在重塑保險業

原文作者：Chris Ahn，Haun Ventures 合夥人，前 GitHub 高階主管

編譯：Jiahua，ChainCatcher

保險業的下一個巨頭

保險業是全球最大的產業之一。全球保費約佔全球 GDP 的 7%，每年約 7.8 兆美元。這個規模甚至超過了全球第三大經濟體德國的 GDP。

保險業之所以如此龐大，是因為幾乎每個家庭和企業都是保險公司的客戶。房屋貸款、運送貨物的卡車、進入手術室的外科醫生，以及組裝手機的工廠，都依賴保險。大多數人只有在出事時才會想到保險，但它其實是支撐經濟運作的隱形安全網。

保險業也格外古老。美國和歐洲許多知名保險公司都成立於 19 世紀，例如 1848 年成立的英國保誠集團（Prudential plc）、1851 年成立的美國互惠人壽（MassMutual），以及 1868 年成立的大都會人壽（MetLife）。即使是相對年輕的保險公司也有數十年的歷史：美國主要的汽車保險公司州立農業保險公司（State Farm）和好事達保險公司（Allstate）分別成立於 1920 年代和 1930 年代，而聯合健康集團（UnitedHealth）則成立於 1970 年代。

在成熟經濟體中，數十年來幾乎沒有出現過新的保險巨頭。

原因是，只有廣泛的社會經濟或技術變革，才能為新進者創造足夠大的機會。規模經濟是保險業的固有特性，而保險的核心價值在於保險公司在損失發生時履行賠付義務的能力。

實際上，更大的資產負債表和更強的風險承受能力，往往比漸進式的社會經濟變革或技術改進更為重要。這就是為什麼上一批新的保險巨頭出現在 1980 年代末和 1990 年代初的中國。當時，平安保險和中國太平洋保險伴隨著中國大規模的經濟轉型而逐漸成長。

然而，我相信我們正處於三項重大技術變革之中，這些變革正在為新的保險巨頭打開機會之窗：

AI Agent 正在重構保險公司的營運；

數位資產正在擴大保險產品的覆蓋範圍；

科學突破正在改變保險公司需要承擔的底層風險。

AI Agent：保險業的理想員工

第一項重大技術變革是 AI Agent。

保險公司的幾乎每個環節都依賴文件和資料。保險申請本質上是一組由客戶填寫和申報的資料，而理賠申請則需要文件來說明損失情況並提供相關證據。理賠審核需要比對原始保單和理賠申請，以決定是否應該賠償以及賠償多少。

從這個角度來看，保險公司本質上是透過處理資料來做出決策的機器。

直到最近，保險文件仍然主要依賴人工處理。

以保險申請為例，一份申請通常會先經過核保團隊，包括核保助理和初級核保人員，他們會檢查資料是否完整，然後交給定價人員根據申請內容計算保費，最後由資深核保人員批准整個保單提案。

這就是一份保險申請在保險公司內部經歷的人工流水線。

當同樣的流程複製到理賠申請、理賠審核，並延伸到由經紀人、批發經紀人、第三方理賠管理機構、管理總代理和再保險公司組成的完整供應鏈時，就很容易理解為什麼一項保險業務從提交資料到收到處理結果可能需要數天甚至數週的時間。

AI Agent 有潛力改變保險業，因為它們可以快速處理大量資料並據此做出判斷。

對保險公司而言，將 AI Agent 納入日常營運不僅可以降低成本和提高費用比率，還能從根本上縮短業務處理時間。當經紀人提交的保險資料能在幾小時內而不是幾天內得到報價時，率先回應的保險公司將在爭取該業務方面擁有顯著優勢。

文件不會消失。然而，能夠在幾小時內而不是幾天內將資料轉化為決策的保險公司，將能更有效率地營運，並提供更具競爭力的保險產品。

穩定幣擴大保險覆蓋範圍

第二項重大技術變革是數位資產，特別是數位資產在人壽保險和年金產品中的應用。

人壽保險和年金產品約佔美國保險市場總規模的三分之一，相當於美國 GDP 的 2.7%。儘管人壽保險和年金產品在美國市場規模龐大，但在國際市場的覆蓋率卻低得多。

在阿根廷和土耳其，人壽保險保費約佔各自 GDP 的 0.3%，而全球平均接近 2%。兩國之間存在顯著的保險保障缺口。

這種差距部分源於新興市場普遍存在的貨幣問題。

人壽保險是一項長達數十年的承諾。如果要求消費者將儲蓄鎖定在以一種可能在他們有生之年大幅貶值的貨幣計價的合約中，此類產品本身就缺乏吸引力。

近年來，穩定幣逐漸成為新興市場貨幣問題的解決方案。

穩定幣的總供應量較三年前擴大了約 2.5 倍，達到約 3000 億美元。據估計，約三分之二的穩定幣由新興市場的個人持有。當地用戶將其視為一種可以即時使用且易於轉移的美元資產，而無需美國銀行帳戶。

以穩定幣計價的人壽保險或年金產品，有潛力縮小這些新興經濟體的保險保障缺口。

對於已經持有穩定幣且當地貨幣波動劇烈的儲戶來說，他們更容易購買年金產品作為儲蓄工具，或購買人壽保險用於財富轉移和遺產規劃。

隨著穩定幣在新興市場持續普及，這些地區對儲蓄型和人壽保險產品的需求可能會持續成長。

穩定幣不會立即彌合保險保障缺口，而且它們也帶來了新的風險。然而，它們至少解決了一個重要的結構性障礙：

消費者不再需要以一種他們不信任能長期保值的當地貨幣來做出長期財務承諾。

重新定義風險

第三項技術變革是，科學突破正在以保險公司難以跟上的速度，改變精算模型中的關鍵假設。

自動駕駛汽車對汽車保險業的潛在影響就是一個具體案例。

Tesla 報告稱，啟用全自動輔助駕駛（FSD）的 Tesla 車輛平均每行駛 570 萬英里發生一次重大碰撞，而美國駕駛人平均每行駛 69.9 萬英里發生一次重大碰撞。這意味著啟用 FSD 的車輛發生重大碰撞的間隔時間約為 7 倍。Tesla 的保險業務已經在一些州為主要使用 FSD 駕駛的車輛提供保費折扣。然而，大多數其他汽車保險公司尚未將這一變化反映在保費定價中。

自動駕駛技術的進步速度正在加快，為市場新進者提供了機會。他們可以根據完全不同的風險評估，為相關車輛設計和定價保險產品。

其他科學突破仍處於早期階段，但也可能產生深遠影響。

首批 GLP-1 類藥物於 2005 年獲得美國食品藥物管理局（FDA）批准。慕尼黑再保險（Munich Re）估計，GLP-1 藥物可能在未來 20 年內使年死亡率改善 0.2% 至 0.5%。此外，GLP-1 藥物不僅能顯著幫助減重，還能帶來一系列相關的健康益處。

例如，對於已有健康問題的超重患者，這些藥物可以將重大心血管事件減少 20%。相關研究顯示，GLP-1 藥物可能帶來心血管健康的顯著改善。

鑑於心臟病是美國的頭號死因，GLP-1 藥物可能顯著改變健康保險和人壽保險公司所承擔的風險。

除了這些具體案例，更大的背景是科學進步本身正在加速。從 2024 年到 2025 年，預計發表的 AI 專利數量將翻倍。AI 專利數量的快速成長也反映出這項技術仍在加速演進。

風險定價所依據的關鍵變數正在迅速變化：人們如何駕駛、能活多久，以及疾病如何發展。

結論

保險業可能看似平靜，因為大多數保險公司歷史悠久且根基深厚。然而，保險業本質上是支撐經濟運作的安全網，也是全球最大的市場之一。

如今，三項技術變革正從不同角度重塑保險業：

AI 正在改變保險公司的營運成本和處理速度；

數位資產正在改變保險產品所能觸及的人群；

科學進步正在改變保險公司需要承擔的風險。

這三股基礎技術力量正在匯聚，為數十年來首次出現新的保險巨頭創造了有利條件。