ReSource Pro是一家為保險業提供策略營運與技術服務的供應商，該公司發布了2026年AI經驗教訓報告，提供第一手觀察，記錄美國財產與意外（P&C）保險生態體系中各組織如何應對人工智慧導入的機遇與陷阱。這些發現正值P&C保險業者面臨日益升高的競爭壓力，需要將AI嵌入核保、理賠處理與客戶服務等核心營運領域——在這些領域中，保險業傳統上高度依賴資料的工作流程，使其成為機器學習與生成式AI技術的天然試驗場。

這項專有研究由ReSource Pro高級合夥人Mark Breading與專案經理Heather Turner撰寫，基於對涵蓋完整保險價值鏈之高管的40多次訪談。該報告全面呈現了P&C保險在AI旅程中目前所處的位置。

研究人員向保險生態體系各領域的領導者提出了三個直截了當的問題，關於其組織的AI導入：他們學到了什麼教訓、面臨什麼挑戰，以及下一步是什麼？回應匯聚出一個明確結論：AI的成功與選擇正確的模型或工具關係不大，而與文化、資料品質、治理及持續的組織變革關係更為密切。

AI的投資回報取決於組織，而非系統

該報告的核心主題挑戰了多年來主導保險業的技術優先思維。在各個領域中，領導者一致認為AI導入不是一項技術專案，而是一場涵蓋人員、流程與行為的營運轉型。這一區別改變了組織在規劃、投資與領導方面必須採取的方式。

「業界非常明確地告訴我們，在AI方面取得成功的組織，都是將其視為業務轉型，而非IT專案，」ReSource Pro高級合夥人Mark Breading表示。「這份報告中的五項教訓得來不易，且驚人地一致。無論處於哪個領域，同樣的障礙與同樣的思維轉變不斷浮現。」

保險業AI前線的五項關鍵教訓

ReSource Pro的專有研究將業界經驗提煉為五項基本要點：

1. AI的採用是一個業務問題與文化轉變，而非技術導入。
保險企業已認識到，有效採用AI需要行為與文化的轉變，員工需要持續運用人類判斷來驗證和質疑AI的輸出結果。與工作流程設計、資料管理及組織變革管理相關的標準作業程序，必須在AI能夠成功之前充分建檔記錄。

2. 爭取高層支持仍是一項普遍挑戰。
在整個生態體系中，各組織在文化認知、採用與接受度方面不斷努力。當AI的權責歸屬不明確，且安全疑慮超過預期營運效益時，獲得高層贊助往往十分困難。要超越概念驗證階段，需要高層的承諾，配合以真實使用案例為基礎的持續性、針對特定角色的教育培訓。

3. 建立AI治理框架是首要之務。
治理是許多保險公司最為欠缺準備的環節。隨著代理型AI——能夠在最少人工介入下採取自主行動的系統——逐漸普及，加上監管機構進一步審查保險應用，建立正式AI委員會與治理結構的急迫性正在加速。各州保險監管機構透過全國保險監理委員會等組織，已開始發布關於在核保與理賠決策中負責任使用AI的指引與範本公告。ReSource Pro的研究發現，AI能力的發展速度已超過組織現有管理框架所能應對的程度。

4. 資料品質不佳是AI成功的最大單一障礙。
保險業各組織普遍認知到，不良的資料輸入會產生不良的AI輸出。許多組織的資料分散在不同格式的舊有系統中，且品質參差不齊，使得乾淨、標準化的資料基礎成為必要前提，而非事後補強。這一挑戰在保險業尤為嚴峻，因為數十年的保單管理與理賠平台往往與較新的數位系統並存。這項發現在整個保險價值鏈中得到一致呼應。

5. 人類專業知識與保險領域知識仍然不可或缺。
保險業一致認為，AI能夠放大專業人員的工作效能，但無法取代明智應用AI所需的深厚產業知識。ReSource Pro的發現顯示，將AI工具與經驗豐富的保險從業人員搭配使用的組織，其表現始終優於在缺乏足夠領域知識的情況下部署技術的組織。

下一步

在被問及近期優先事項時，業界領導者經常提到兩項當務之急：強化資料管理基礎設施與建立正式的AI治理框架。許多人也指出需要更多時間來教育員工、建立機構知識，並找出AI能帶來最明確回報的業務問題。

該報告強調，複雜專案的時程已經在壓縮，過去需要六個月才能完成的任務，現在可在六週內完成。在所有領域中，受訪者均表示樂觀，認為保險業在發掘AI全部潛力方面仍處於早期階段，而在資料與治理方面的基礎投資將在未來數年釋放更豐厚的回報。