人工智能能让货运保险评估更准确，还是只能更快？

人工智能为保险公司提供了新的方法，可以自动审核文件、从申请材料中提取信息，并分析历史记录。对货运公司而言，这些能力有助于减少行政流程延误，简化投保流程。

提高效率很重要。保险办理延误可能导致承运商无法让卡车投入运营、接受新合同，或按计划继续经营。

但决策更快，并不一定意味着决策更好。

在货运保险领域，难题从来不是完全缺乏数据。保险公司可以参考检查历史记录、安全记录、事故报告、运营资质和合规文件。真正的难题在于判断这些记录实际反映了企业的哪些情况，又遗漏了什么。

如果人工智能要改善货运保险，就不能只加快核保流程，还必须帮助保险公司更准确地了解风险。

安全记录并不能说明全部情况

进入保险行业之前，我曾直接与货运公司合作处理安全和合规事务，帮助承运商取得运营资质、整理驾驶员资格档案、维护记录并应对监管要求。这段经历让我更加确信一件事：合规记录很有用，但不一定能反映车队日常运营的实际情况。

设想两家货运公司，车队规模、运营历史和检查记录都相近。一家可能会坚持定期预防性维护、投资驾驶员培训，并在潜在安全问题演变成违规之前及时处理。另一家则可能采取更被动的做法，只在问题出现时才着手解决。纸面上看，这两家公司可能十分相似，尽管它们管理风险的方式并不相同。

反过来的情况也可能发生。承运商的记录中可能有违规事项或事故，但这些事件未必能充分说明其当前的安全做法，也未必反映事件发生时的具体情况。

美国联邦汽车运输安全管理局（FMCSA）的安全测量系统利用路边检查、事故和调查数据，帮助识别可能需要采取安全干预措施的承运商。这些记录对监管工作很有价值，但并非用于全面评估承运商整体的安全状况或是否具备投保条件。

FMCSA 也记录了安全测量系统数据的局限性，其中包括数据是否充分，以及这些信息能否可靠地用于不同用途等问题。

人工智能可以快速分析这些记录，但单靠速度并不能消除它们的局限性。

自动化处理不完整信息的风险

在商业保险领域，利用人工智能减少行政工作显然大有可为。自动化系统可以帮助识别申请表中的缺漏、比对不同文件中的信息、整理安全记录，并标记不一致之处以供审核。

这些改进对货运行业尤其有价值，因为收集文件往往需要多个相关方和系统共同参与。

当自动化评估被当作最终结论时，风险便随之产生。例如，人工智能系统可能因为某项不利的安全指标而标记某家承运商。系统或许能准确识别相关记录，却可能没有考虑之后运营方面的改进，也可能忽略会改变该事件解读方式的其他信息。

FMCSA 的事故可预防性认定计划说明了背景信息为何重要。该计划允许承运商申请复核符合条件的特定事故。如果 FMCSA 认定某起事故无法避免，就会在计算其安全测量系统中的事故指标类别时排除该事件，但事故记录仍会保留。

该计划承认，事故发生的具体情况很重要，不能只看是否存在事故记录。

评估小型车队时，这一区别尤为重要。大型承运商可能配有专职安全人员和集成报告系统，而小型企业的记录则可能分散在电子表格、电子邮件和外部服务提供商处。

例如，缺少一份维护文件，可能意味着维护工作没有进行；也可能只是因为记录保存在系统无法访问的地方。这两种情况不应自动得到相同的评估结果。

美国国家标准与技术研究院的人工智能风险管理框架为评估人工智能系统的可靠性、透明度和可信度提供了自愿性指导。

对于货运保险公司而言，这些原则可作为有益的参考，帮助判断自动化评估所依据的信息是否最新、是否足够完整，以及是否适用于预定用途。

人工智能需要识别何时有必要获取更多信息

人工智能系统最有用的能力之一，或许就是判断何时需要更多背景信息才能作出决定。

有效的系统不应把每份申请都简单地视为批准或拒绝，而应区分信息已经充足、无需补充的情况，以及需要进一步澄清的情况。

设想一家承运商近期改变了其运营状况。自动化系统或许能发现这一变化，但进一步询问可能会揭示该公司是否拓展了不同类别的货运业务、添置了设备，或引入了新的安全规程。

这些因素都可能影响对其风险的评估。

这也正是可解释性变得重要的地方。如果人工智能系统建议采取某种处理结果，负责决策的人就应了解哪些信息影响了这一建议，以及这一结论是否合理。

美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的可信人工智能指南指出，可解释性、透明度、可靠性和问责制是可信系统的重要特征。该指南还承认，在评估人工智能的表现时，人类判断发挥着重要作用。

对于货运卡车保险而言，目标不应是取消核保中的问题，而应是在流程的早期提出恰当的问题。

人的专业知识仍然重要

人们有时会把采用人工智能说成是在自动化与人工决策之间二选一。实际上，更有用的做法是判断哪些任务适合借助技术完成，哪些任务需要专业判断。

人工智能可以帮助整理信息、发现规律并减少重复性的行政工作。当记录含糊不清，或承运商的情况难以归入标准化类别时，人的专业知识尤其重要。

熟悉货运卡车运营的人，可能知道某项安全问题为何重要、不同运营环境如何影响风险敞口，或近期的运营变化为何值得进一步审查。

不应把这类专业知识视为自动化的障碍；它可以让自动化评估更有用。

此外，问责问题也不容忽视。

2023年12月，美国保险监督官协会通过了一份关于保险公司使用人工智能的示范公告，阐明了监管部门对治理、风险管理以及遵守适用保险法律的相关要求。

该公告的监管效力取决于各州是否采纳并实施，但它反映出监管部门日益关注保险公司如何监督人工智能辅助决策。

人的判断也并非万无一失。人们可能作出前后不一致的决定，也可能忽略相关信息。真正的机会在于，将人工智能的一致性和信息处理能力，与解读复杂情况所需的运营知识结合起来。

衡量准确性，而不只是效率

如果保险公司想知道人工智能是否改善了核保工作，就需要评估周转时间以外的指标。

将申请处理时间从几天缩短至几分钟，确实是一项运营成果，但这并不一定能证明最终评估更加准确。

更有意义的评估应考察：自动化建议在不同类型的承运商中是否始终可靠、评估需要纠正的频率有多高，以及系统能否恰当地识别缺失或不一致的信息。

小型车队尤其值得关注。如果某个模型在拥有大量数字记录的承运商中表现良好，却难以应对文档格式较不统一的企业，其有效性就可能参差不齐。

测试应体现被评估企业的多样性。

部署后的评估也需要持续进行。法规、运营实践和可用信息的变化，都可能影响系统能否长期保持可靠。

保险公司还应做好准备，重新审视系统对不同类型信息的权重分配。例如，如果模型一贯过度重视某一项安全指标，就可能忽略与承运商运营相关的其他因素。

目标应是持续改进，而不只是加快处理速度。

真正的机遇在于更深入地了解风险

人工智能有望提高货运卡车保险的效率、减少行政流程延误，并帮助保险公司发现原本可能被忽略的信息。

但它最大的价值，或许在于帮助整个行业作出更有依据的决策。

车队的情况不只是检查历史记录，安全记录也不只是违规事项的汇总。要了解风险，就需要考察企业如何运营、如何应对问题，以及现有信息是否反映了企业当前的实际情况。

最有用的 AI 系统未必是能最快给出答案的系统，而是能帮助保险公司判断现有信息何时足以支持决策、何时还需要进一步评估的系统。

归根结底，问题不在于 AI 能否让卡车运输保险更快，而在于它能否让这个行业的决策更加准确。

衡量其成功与否，应以此为标准。