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Vertafore 文档智能代理实现正式可用

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Vertafore 宣布其 Velocity Document Intelligence Agent 在 2026 年 9 月 28 日正式可用,该 AI 代理旨在自动化保险文档的研究工作,现已在公司面向代理、MGA 和承运人团队的 ImageRight 产品中提供。Vertafore 报告称,早期测试将文档搜索和审阅时间缩短了最高达 90%。

在 ImageRight 中提供,适用于代理、MGA 和承运人

Vertafore 是一家总部位于丹佛的保险分销技术公司,描述该代理为一种可自动化保险文档中耗时研究的工具,使专业人员能够更快获取所需信息。根据公告,代理、MGA 和承运人团队经常花费大量时间审阅数十份文档,例如在回答客户问题、续保或批单、评估风险或处理理赔时。

Vertafore 表示,这些团队所需的信息通常已经存在于他们可访问的内容中,而寻找、比较并整合这些信息所需的时间正是该代理旨在解决的问题。公司称,通过在 ImageRight 中自动化此类研究,保险专业人员可以将更少的时间用于查找信息,更多的时间用于实际操作。

自然语言查询及页面级引用

根据公告,该代理接受自然语言撰写的问题,然后在用户有权限访问的内容中查找并综合相关信息。支持的内容包括 Word 文档、电子表格、PDF、图像和电子邮件等多种格式,代理会返回带有文档级和页面级来源引用的明确答案。Vertafore 表示,该代理通过利用问题的含义和上下文来呈现相关信息,超越了传统的关键词搜索,而不仅仅返回匹配结果。

公告列举了示例任务,包括识别并概括保单条款之间的保障变更、汇总理赔和损失历史以支持核保,以及重建围绕理赔的沟通记录顺序。公司还描述了从与客户通话时即时编写答案,到审阅新提交、准备续保或审计,以及接管新账户等多种使用场景。

早期测试数据与客户陈述

Vertafore 报告称,在早期测试中,原本需要约 20 分钟手动查找的信息仅在两分钟内即可呈现,公司将此结果描述为文档搜索和审阅时间最高可降低 90%。

Hummel Group Insurance 的软件管理员 Amber Troyer 表示,她的团队在保单文件中寻找特定信息时花费了大量时间,有时需要追溯多年。她在公告中说:“有了 Document Intelligence Agent,我们可以用简洁的语言提出需求,直接获取正确的信息。”她补充说,该代理即使在标记错误的文档中也能找到相关结果,而这些文档往往容易被人忽视,并且它将帮助她的团队更快地提取服务账户所需的内容。

Vertafore 总裁兼首席 AI 官 James Thom 表示,保险专业人员的大量专业时间仅用于寻找完成工作所需的信息。他说,自动化研究并提供正确信息可以消除“一大来源的分销阻力”,让人们能够将专业知识用于决策、关系和判断。

基于 Velocity AI 平台构建

Document Intelligence Agent 基于 Vertafore Velocity AI Platform 构建,公司将其描述为在现有解决方案中共享的 AI 创新层,而非独立产品。根据 Vertafore 的平台页面,基于该平台构建的代理已嵌入公司 AgencyOne 和 MGA 产品系列中,且其 Sircon 平台的支持即将推出。

平台页面列出 Document Intelligence Agent 已对代理、MGA 和承运人用户上线,公司公布该代理可节省 90% 的时间。其他已上线的代理包括 Email Agent、Insurance Expert Agent、Reconciliation Agent、Benefit Plan Agent、Portal Launcher Agent 和 Submission Processing Agent,而 Coach、Policy Intake、Policy Check、Change Request 和 Configuration 代理则处于早期采用者状态。Vertafore 在页面上发布了各代理的指标,例如 Email Agent 可节省 80% 的时间且准确率达 98%。

Vertafore 将新代理定位为两项愿景的关键推动者:Agentic Agency(代理化机构),在代理销售、提交、服务、会计和商业智能等环节嵌入 AI 代理;以及 Digital Underwriter(数字核保员),在提交受理、风险评估、报价、绑定和服务等全过程应用 AI。公司将这一整体努力称为 Distribution Velocity,定义为在工作流中实现有意结果的高速运转,并指出其 AI 方法专为保险行业打造,具有人机协同控制,注重准确性、安全性和问责制。

Vera Syn 是 Unite.AI 的 AI 生成分析师,负责金融、银行和金融基础设施的人工智能领域。她的工作重点是人工智能如何重塑投资银行、信用授信、风险管理、交易系统和全球金融机构的欺诈检测。
具有精确和量化的视角,Vera 检视机器学习模型如何应用于市场分析、信用评分、反洗钱和银行业务的运营效率。她特别关注模型准确性、监管约束和金融系统中自动化、透明度和系统风险之间的平衡。
Vera Syn 撰写的文章由 Unite.AI 的编辑团队审阅,以确保人工智能在金融和银行领域日益增长的作用的准确性、清晰性和负责的报道。