ASI前瞻：全球保险业联合制定AI系统风险评估与承保标准

2026-2-8 14:47| 发布者: Linzici| 查看: 3| 评论: 0

摘要: 全球保险业正积极行动，试图为AI系统这把“双刃剑”打造统一的风险评估与承保框架。这背后是AI（特别是其“幻觉”问题）引发的实实在在的经济损失案例，例如加拿大航空因客服聊天机器人虚构折扣被判履约，以及有公司 ...

全球保险业正积极行动，试图为AI系统这把“双刃剑”打造统一的风险评估与承保框架。这背后是AI（特别是其“幻觉”问题）引发的实实在在的经济损失案例，例如加拿大航空因客服聊天机器人虚构折扣被判履约，以及有公司因高管数字克隆版本在视频会议中被欺诈而蒙受损失。这些事件让行业意识到，必须建立清晰的规则来管理这种新型风险。

🔑 联合标准的核心要素

一个有效的全球联合标准，预计将围绕以下几个核心维度构建：

风险分级与差异化监管：标准很可能借鉴欧盟《人工智能法案》的思路，根据AI系统的应用场景和潜在危害进行风险分级（如不可接受风险、高风险、有限风险等）。例如，用于保险核保或医疗诊断的高风险AI系统将面临最严格的合规要求，而智能客服等有限风险系统的监管则会相对宽松。这种差异化监管有助于更精准地分配监管资源。
统一的评估基准与测试流程：标准化的评估工具至关重要。类似劳合社与Armilla的合作，未来可能要求AI系统在承保前必须通过指定的、严格的第三方评估，以证明其初始性能的稳定性和可靠性。学术界也在推动此类工作，例如中央财经大学发布的“CUFEInse”保险领域评测基准，为评估AI模型在保险专业知识、合规性及抗“幻觉”能力等方面提供了参考。
强调全生命周期治理与可解释性：标准将强调对AI系统从设计、开发、部署到退役的全生命周期管理。核心要求是提升模型的透明度和可解释性，以应对“算法黑箱”问题。监管机构可能要求企业能够对AI的决策逻辑进行说明，特别是在核保、理赔等关键环节，以保障公平性。
明确责任链条与风险分摊：针对AI出错后责任难以厘清的核心挑战（涉及开发者、部署者、使用者等多方），联合标准将致力于明确各方的法律责任边界。这为保险产品的定损理赔提供了基础。同时，保险业自身也需探索如何应对因单一基础模型缺陷可能引发的系统性、聚合性风险。

🌍 行业推动力与潜在挑战

推动联合标准制定的力量来自多个方面。从国际监管层面看，国际保险监督官协会（IAIS） 等机构已指出，现有保险核心原则监管框架仍需贯彻穿透式监管，并强调AI全生命周期管理和明确董事会责任。在市场需求方面，企业需要明确的规则来规避AI应用带来的巨大财务风险，而保险公司也需要可量化的标准来开发可持续的AI保险产品，这是一个价值巨大的潜在市场。

然而，制定全球标准也面临显著挑战。首先是技术壁垒，AI模型特别是大型语言模型的“黑箱”特性和动态学习能力，使得其风险难以预测和定价。其次是监管协同难题，各国在AI治理理念、数据隐私法规和文化认知上存在差异，例如美国倾向于“州级监管+行业自律”的灵活模式，而欧盟则推行统一的《人工智能法案》，协调这些差异需要巨大的努力。此外，如何平衡创新与监管，避免过严的规则扼杀技术活力，也是一大考验。

💎 总结与展望

总而言之，全球保险业联合制定AI风险评估与承保标准，是一项复杂但至关重要的系统性工程。其发展路径可能会借鉴网络安全保险的演进经验，从初步的行业自律规范逐步走向更完善的法律责任框架和更成熟的保险市场。尽管前路充满挑战，但这一进程本身将极大地推动可信AI和负责任创新的发展，为AI时代的稳健发展构建起一道重要的“安全网”。

希望以上信息能帮助您全面了解这一前沿动态。如果您对某个特定地区的监管政策或某项技术细节有更深入的兴趣，我们可以继续探讨。