使用 AWS Nova 重新构想保险索赔——通过智能多代理自动化，解决速度提高 60%，成本降低 35%
长期以来，保险理赔处理一直受到传统工作流程和过时系统的困扰。尽管该行业已在数字化转型方面投入巨资，但许多保险公司仍然面临着持续的挑战——冗长的解决时间、高昂的运营成本以及客户满意度低。理赔处理通常需要 5-10 天，运营费用占保费收入的 25-30%，客户体验仍然是一大痛点。
保险索赔工作流程
当我们启动这个项目时，我们就知道我们需要换一种思维方式。我们不仅仅是将现有流程数字化，更希望从根本上重新构想如何在多代理架构中使用 AWS Nova 先进的 AI 功能来处理索赔。
结果超出了我们的预期：处理速度提高了 60%，成本降低了 35%，90% 的标准理赔现在无需人工干预即可直接处理。但真正的故事不仅仅在于数字，还在于我们如何解决了困扰该行业多年的技术难题。本文将介绍我们的方法、遇到的障碍以及促成这一变革的架构决策。
问题：传统索赔处理效率低下
在深入研究我们的技术解决方案之前，了解困扰传统保险索赔处理的具体挑战非常重要：
解决时间延长
大多数保险公司仍然依赖代理人、部门和外部理赔员之间的人工交接。这种顺序处理方式通常会导致理赔周期长达 5 到 10 个工作日，给客户和内部团队带来令人沮丧的延误。
延迟欺诈检测和利润流失
欺诈筛查通常发生在流程的后期，即索赔受理和初步验证之后。这种滞后导致可疑索赔得不到处理，预计因延迟或漏检而造成 5-10% 的利润损失。
糟糕的客户体验和满意度
遭遇损失或损坏的客户期望获得快速且贴心的服务。然而，他们却面临着漫长的响应时间、重复的文档请求以及不一致的更新，导致净推荐值 (NPS) 降低，客户流失率上升。
人工监督带来的合规风险
人工合规性检查容易出错且耗时。不一致的文档、缺失的审计线索或处理不当的异常情况，都可能使保险公司面临监管罚款和声誉损害。
交易量激增期间的运营不灵活
保险公司通常会雇佣临时员工来应对季节性或灾难性事件引发的理赔高峰。这种被动应对的方式不仅增加了成本，而且由于缺乏培训和入职培训，导致服务质量不稳定。
缺乏实时决策能力
如果没有智能自动化，决策就会被延迟，因为代理人需要收集信息、验证文件并手动应用业务规则。这种被动的姿态阻碍了保险公司提供当今客户期望的响应速度。
解决方案概述：Nova 驱动的 Agentic Intelligence 框架
我们的解决方案基于 Nova 驱动的代理智能框架 (Agentic Intelligence Framework)，利用与 AVRIO 平台集成的 AWS Nova Sonic 和 Nova Pro，构建一个协调一致的智能代理网络。该架构支持对理赔生命周期中的每个步骤进行自主、模块化的处理。
核心技术组件
新星索尼克
通过对话式、富有同情心的语音界面捕获首次损失通知 (FNOL)。
Nova Pro
为文档处理、政策解释、欺诈检测和估值提供后端分析能力。
AWS Strands
支持可扩展的编排、数据交换和代理通信。
代理网络概览
主编排代理：协调专门的代理，管理工作流程路由，并确保无缝的端到端索赔处理。
接收代理：从提交的文件中提取结构化信息，并从客户输入中捕获关键事件详细信息。
文档处理代理：通过自动数据提取和深度验证执行智能文档提取，以确保所有必需的文档和信息都存在。
验证代理：验证政策状态并评估索赔资格，并在低置信度场景中使用人机交互触发器。
欺诈检测代理：进行实时异常检测并标记可疑索赔以供进一步调查。
评估代理：使用基于人工智能的损害评估并与第三方服务提供商集成来生成自动索赔评估。
通讯代理：通过客户首选的渠道提供主动更新和个性化互动。
实施演练
我们的自主理赔解决方案采用由 AWS Nova Sonic 和 Nova Pro 提供支持的多代理架构，并通过 AVRIO 平台进行编排。以下分阶段细分了每个代理如何参与端到端流程。
客户旅程从我们的Nova Sonic驱动的受理代理开始，通过保险门户提供对话式界面。该代理具有出色的情绪智能，可根据客户压力和案件复杂性调整沟通方式。
理赔人可以访问保险门户以启动理赔，并可选择使用Amazon Nova Sonic语音聊天机器人进行语音互动。系统通过共情式回应引导客户完成FNOL流程，理解语境和情绪状态，在压力大的情况下提供恰当支持。
由Nova Sonic驱动的聊天机器人引导理赔人上传所需文件，如身份证明、事故照片和报告。系统根据理赔类型智能请求特定文件，并自动验证格式与完整性。
理赔人根据系统引导上传文件，系统实时提供反馈，确保文件质量。界面适配不同设备类型，并提供清晰说明以实现最佳上传体验。
主代理在EC2上运行的Flask API中使用Strands Agentic Framework协调整个理赔流程的工作流。
它管理所有下游代理之间的数据流程和处理顺序，确保每个阶段准确执行。
主代理维护上下文、处理异常情况，并在需要时触发人工介入，确保流程完整无遗漏。
受理代理收集结构化理赔信息，包括事故数据和上传文件的引用。借助Nova Pro的高级自然语言处理技术，从非结构化文本中提取关键信息并转换为结构化数据。
该代理高效处理打印或手写文档，提取关键数据；并可优先处理紧急案件，标记不完整或模糊的文件并转交人工审核。
文件验证代理审查上传的文件，并分析是否已提供所有必需文档以继续处理。
系统将上传文件与特定理赔类型的文档清单进行比对，标记缺失文件并提醒客户和人工审核。
代理会严格评估文档质量，确保每个提交的文件完整、有效，以保障理赔流程顺利进行。
保单验证代理确认保单状态，并确保该理赔符合保单条款。
系统执行全面检查，包括保障范围、保费缴纳情况、生效日期及排除条款分析。
它还能处理包含多个保障范围、附加条款的复杂保单，并自动计算可扣除额及理赔限额。
欺诈检测代理通过历史模式和异常检测分析理赔数据，识别潜在欺诈行为。
借助Nova Pro的模式识别功能，分析理赔历史、事故特征和行为指标。
代理维护实时更新的欺诈模式数据库，可识别传统规则系统无法发现的复杂欺诈行为，并为可疑案件分配风险评分并自动上报。
评估代理根据已验证数据和损坏详情，生成准确的理赔金额估算。
代理连接外部服务，评估维修成本、零部件价格及当前人工费用，确保每一步评估都公平精准。
系统会综合折旧、市场变化和地区修复成本差异，也能处理全损理赔和残值评估。
审批代理依据配置的规则、合规要求与风险阈值做出理赔决策，或在需要时上报人工审查。
系统保留详细的审批记录，确保决策过程透明且符合法规。
可根据理赔金额和复杂度应用不同审批层级。
通信代理通过电子邮件或消息向理赔人和内部相关方发送更新和最终决定。
借助Nova Sonic，它生成个性化消息，保持适当语气并清晰传达后续步骤。
可处理部分批准、信息补充请求和协商等复杂沟通场景。
成功的关键推动因素
无缝集成
该系统与现有基础设施集成，无需全面更换，从而最大限度地降低实施风险和成本。
内置合规性
关键决策点的人工监督机制确保遵守法规，同时保留自动化的优势。
自主智能
人工智能代理独立运行并不断学习，从而不断提高性能。
类人互动
Nova Sonic 可为客户提供既自然又富有同理心的沉浸式体验。
量化影响：速度、节省和满意度
我们由 Nova 驱动的代理 AI 解决方案能够带来超越初始预期的变革性运营成果。其可扩展的模块化架构可将理赔周期缩短高达 60%，运营成本降低 35%，同时实现 90% 的标准理赔直通式处理。卓越的运营能力可直接转化为财务业绩的提升，利润流失率可降低高达 20%——这得益于先进的欺诈检测功能以及通过可扩展的 AI 能力消除季节性员工成本。该系统与现有工作流程无缝集成，可实现自动化合规报告，并在所有客户接触点保持始终如一的服务质量。
客户体验革命同样令人印象深刻，在 Nova Sonic 情商功能的支持下，持续、富有同理心的互动有望将客户满意度提升 30% 。客户可以享受全天候理赔申请和状态更新服务，在整个理赔周期内进行实时主动沟通，并通过智能的情境感知对话显著减轻压力。运营效率与增强的客户体验相结合，可以通过加快理赔解决速度来改善现金流，同时通过预测分析增强风险管理能力，从而打造真正更快速、无差错且始终在线的理赔体验。
结论
我们由 Nova 驱动的代理 AI 解决方案代表了保险理赔处理方式的根本性变革。通过将 Nova Sonic 的共情能力与 Nova Pro 的分析能力相结合，我们打造的系统不仅能够更快、更准确地处理理赔，还能提供卓越的客户体验。
此次实施的成功表明，代理人工智能不仅仅是一项技术进步，更是业务转型的赋能器。现在采用这项技术的组织将在运营效率、客户满意度和风险管理方面获得显著的竞争优势。
模块化架构确保我们的解决方案能够适应不同的保险产品和业务模式，适用于各种规模的组织。随着我们不断完善和扩展这些功能，我们对改变整个保险价值链的潜力充满期待。
我们的 Agentic AI 路线图的下一步是什么
我们基于 AWS Nova 构建的 Agentic AI 理赔调整解决方案的成功，代表着我们向前迈出了一大步，但这仅仅是一个起点。对于保险公司而言，真正的价值在于超越试点阶段，实现可扩展、合规且具有变革性的企业级应用。
我们的路线图侧重于三个关键阶段——每个阶段旨在帮助客户负责任、有效地采用、扩展和运营Agentic AI。
为了指导这一扩展，我们制定了分阶段的路线图：
第一阶段：实施核心用例（2025 年第二季度至第三季度）
将 AI 嵌入具有可衡量投资回报率的高影响力工作流程中。
索赔从试点阶段转向生产阶段
将代理与核心系统（CRM、政策管理）集成
建立监控、审计和治理
培训用户并嵌入变更管理
跟踪周期时间、欺诈检测、CSAT 中的 KPI
第二阶段：实现重用和内部扩展（2025 年第三季度至第四季度）
扩展相邻功能的代理能力。
部署承保、保单服务和客户支持方面的代理人
开发模块化代理接口以实现可重用性
引入代理发现的内部注册表
标准化合规性和安全政策
扩展到多模式代理界面
第三阶段：构建代理市场（2026年）
培育一个受管理的、自助服务的智能代理生态系统。
推出结构化、基于角色的 Agentic 市场
按业务功能挑选可重复使用的代理
启用按需代理配置和编排
与 AWS Bedrock Agents 和 Lambda 集成
支持 A/B 测试和快速创新周期
第四阶段：AVRIO 助力一切（2026 年以后）
将 Trianz AVRIO 确立为 Agentic AI 的企业基础。
使用 AVRIO 来托管、管理和扩展代理生态系统
启用生命周期管理和版本控制
应用联邦学习进行持续代理优化
扩大合作伙伴和生态系统参与者的访问权限
将 AVRIO 定位为智能运营的战略平台
总之，这些举措将进一步将代理人工智能定位为未来的运营模式——智能、响应迅速，并与客户需求和监管要求深度契合。
作者
