Kalepa融资7500万美元B轮，估值达4.7亿美元，拓展保险人工智能业务

一份保险投保申请可能既包含简单明了的申请表，也附有多年的损失记录、电子表格、证明文件，以及彼此不完全一致的信息。Kalepa已完成7500万美元B轮融资，旨在将更多与这些申请相关的工作纳入相互衔接的人工智能工作流，并将平台拓展至运营、核保、定价和投资组合管理等领域。

本轮融资对公司的估值为4.7亿美元，使其累计融资额达到9100万美元。Updata Partners领投，现有投资者IA Ventures和Inspired Capital跟投。

这笔投资于11月5日宣布。此前一年，Kalepa称其营收和客户数量均增长至原来的三倍，通过其平台处理的工作量则增长至原来的四倍。公司还表示，现金流已连续两年多保持为正。计划在2027年拓展人工智能产品组合、进入新市场，并将员工人数增加一倍。

将核保决策相关工作衔接起来

Kalepa将其产品称为面向保险业的“专业级人工智能”。其定位不止于生成申请摘要：该平台能够执行并协调理解风险、为风险定价以及决定是否承保所需各环节的工作。

公司的平台概览展示了这一流程：从投保申请的接收与录入，到材料核验、分流、风险分析、评级、报价与承保，再到投资组合管理。首先，系统需要对申请进行分类，并检查是否存在信息缺失或相互矛盾的情况。之后，还需根据保险公司的承保偏好和指引进行评估，团队才能进一步审查承保条款和定价。

这些环节彼此依存。受理时提取的字段若有误，可能影响后续的评级计算；证明文件中的某项条件若被遗漏，也可能改变核保人员对风险敞口的判断。将工作流衔接起来，系统便有机会在各环节传递证据和上下文，而不必让人们每次都重新拼凑这些信息。

融资公告称，Kalepa专为保险业打造的人工智能协调框架负责统筹执行这些工作的智能体，并根据任务及其风险调整自主程度。在需要专业判断或审批的环节由人工参与，同时确保输出可追溯、可审计。

从混杂文件到有证据关联的数据

Kalepa的投保申请接收与录入文档更详细地介绍了第一步。平台可通过邮件转发、门户网站和API接收资料包，随后对文件进行分类并提取风险数据。

平台支持处理的材料包括ACORD保险表格、电子表格、手写笔记和损失记录——也就是既往理赔记录，可帮助核保人员了解申请人的风险经历。即使这些材料涉及同一家企业，其结构和质量也可能存在很大差异。

Kalepa将与文件关联的证据、跨文件一致性检查以及由置信度驱动的控制措施列为其验证流程的一部分。与其把信息提取视为一个只需照单全收的单一答案，这种设计更适合实际运营：审核人员需要能够追溯到原始资料，也需要识别其中的冲突。

例如，如果两份文件对某项风险敞口的描述不同，收集两边的数据只是第一步。工作流还必须判断这种差异能否自动解决，还是应在影响决策之前提交给人工处理。

以集成引擎为核心，为自动化配备控制机制

在面向IT和人工智能负责人的技术页面上，Kalepa介绍了其集成引擎，称该引擎将概率模型与确定性逻辑及分层控制机制结合起来。公司将平台描述为以API为先、采用模块化设计，可与保单管理系统、文档平台和内部数据湖集成。

这种组合对保险业至关重要。概率模型有助于理解形式各异的文件和语言，确定性逻辑则可以执行明确的规则或计算。实用的系统需要将二者结合起来，并识别何时仍存在不确定性，需要核保人员作出判断。

Kalepa称，其产品可以根据核保规则和风险偏好进行配置，而不必取代保险公司的核心系统。其技术路线是在现有运营环境中引入人工智能，而不是将新建保单管理系统设为先决条件。

这也意味着，治理需要纳入工作流考量。需要关注的问题包括：智能体可以独立完成哪些任务，哪些任务必须经过审批，以及后续审核人员能否查阅某项操作所依据的证据。

增长数据凸显生产力与核保纪律

公告列出了W.R. Berkley、Bowhead Specialty和AmRisc，称它们都是Kalepa的客户。其更广泛的目标市场包括保险公司、管理总代理、再保险公司和保险项目管理机构。

Kalepa 报告称，客户取得的成效包括：每位核保人员处理的保费金额提高 30% 至 60%、报价时间缩短 58%、报价转保单率翻倍，以及综合成本率改善 960 个基点。这些是公司报告的客户成效，并非对每次部署都作出的统一结果承诺。

这些指标反映了业务的不同方面。每位核保人员处理的保费金额涉及其经手的业务规模，而报价转保单率衡量报价最终转化为保单的频率。综合成本率的改善关系到核保表现；960 个基点等于 9.6 个百分点，而不是变化了 960%。

这一区别很重要，因为处理更多投保申请并不必然意味着选出了更优质的风险。保险人工智能的商业价值，必须将运营提速与定价纪律以及最终投资组合的质量联系起来。

Kalepa 联合创始人兼首席执行官 Paul Monasterio 在新闻稿中表示：“保险业依赖经验丰富的专业人士作出判断，我们的专业级人工智能也遵循同样的标准。”他表示，妥善划分人员与人工智能的工作职责，能让经验丰富的员工专注于复杂风险、难以定夺的案件以及与经纪人的关系。

新增资金与管理人才，拓展更广泛的产品组合

Kalepa 上一次融资是在 2021 年完成的 1,400 万美元 A 轮融资，由 Inspired Capital 领投，IA Ventures 参与投资。新一轮融资将支持公司拓展保险价值链的更多环节，同时按计划增加招聘。

公司新聘 Garrett Schlesinger 担任首席技术官。他此前在 Affirm 任职 12 年，并参与构建了该公司的实时核保系统。其他高级管理人员包括首席营收官 David Meister（曾任职于 Addepar）、产品主管 Audrey Howell（曾任职于 Palantir 和 Butterfly Network），以及人才主管 Tim Khoo-Jones（曾任职于 Block 和 Shopify）。

Kalepa 于 2018 年创立，正致力于拓展更广泛的企业级人工智能业务机会：将领域专业知识与能够执行和记录工作的软件相结合。Unite.AI 对具备治理机制的企业级人工智能决策的报道，探讨了同样的需求：将建议与权限、证据和结果联系起来。

对 Kalepa 而言，下一阶段是让这种方法适用于更多保险任务和市场。7,500 万美元的 B 轮融资为公司拓展业务提供了资源，而运营层面的考验依然具体明确：帮助保险公司处理更多业务，同时不损害使这门生意得以持续发展的判断力和纪律。