核保太慢？保險公司用 AI Agent 重寫流程，從人力密集到分鐘級完成（下）｜專家論點【黃婉中】

作者：黃婉中（雲端架構師）

上一篇我們聊到 Agent 的原理，這一篇來看它怎麼在保險公司裡實際落地。

案例：用 Agent 重新設計核保流程

一開始提到的保險公司，過去最大的問題，是處理「複雜案件」：

• 不同部門要輪流審查（醫療、財務、法遵）
• 資料分散在多個系統
• 人工搬資料，容易出錯

結果就是：客戶等到焦慮，公司人力又被拖住。
我們幫他們設計了一個核保小組（Multi-Agent），各司其職：

• 資料整理 Agent：整理申請人資料
• 一般醫師 Agent（GP 家庭醫師）：評估一般健康狀況
• 專科醫師 Agent：遇到特殊病史，轉交專科 Agent 判斷
• 財務 Agent：分析收入與資產，確認財務狀況
• 法遵 Agent：檢查法規與內控
• 摘要 Agent：整理報告

最後再交由核保員，做最終決策。
當中有指揮者（Orchestrator） 安排先後順序、什麼情況要平行處理。
舉例：家醫 Agent 發現心臟病史 → 自動轉給心臟科醫師 Agent → 再把結果回傳。
這樣就能同時處理多個申請案件，避免卡關。

成效

核保原本是個「勞力密集型」的任務。
AI Agent 上線後，核保員可以決策得更快、更準。

客戶回饋：
「AI 能在人類看不到的地方發現模式。資料量龐大到人類根本不可能逐一檢視，但 AI 做得到。」

研究也指出，AI 能將：

• 標準保單：核保時間從 3–5 天 → 縮短到 12.4 分鐘，準確率高達 99.3%。
• 複雜保單：處理時間縮短 31%，風險評估準確率提升 43%。

Agent 的價值

這個案例背後，展現了 Agent 的 3 個核心價值：

1. 分工：不同角色專精不同任務，資料只在需要的地方流動。
2. 平行處理：能同時跑多個任務，不用一關卡住全案。
3. 自動串接：AI 自動呼叫 API、查資料庫，避免人工複製貼上。

此外，Agent 還能處理來自不同來源、不同格式的資訊。
它會先解析與評估，再透過風險分類法轉成機器可讀的格式，讓系統能理解並正確分流。

因此，Agent 特別適合應用在 資訊量大、部門多、人工容易出錯 的情境。

不只保險

同樣的架構，也能套用其他領域：

• 供應鏈：訂單管理、庫存檢查、價格驗證
• IT 服務台：FAQ 查詢、自動派單
• 合約審查：比對發票與合約條款，找出異常

英國的 Markerstudy Group 就用 Agent 把理賠電話的非結構化紀錄轉成摘要，直接提供給專員參考。
結果：300 位理賠人員，每通電話平均省下 4 分鐘，一年累積下來等於 7,500 個工作日。
這證明 Agent 在「流程簡化＋一致性」上的威力，並不限於核保。

小結

Agent 幫助我們把複雜任務拆小，交給專精角色協作完成。
把繁瑣的部分交給 Agent，人類就能專心做最後判斷。
對企業來說，Agent 正在變成新的「數位同事」。

下一篇，跟你分享另一個現實：
當 Agent 開始大量處理敏感資料時，安全與隱私，會成為下一個挑戰：AI Agent 五大疑慮，雲端架構師的實戰解答