面向自主式AI的原生保险：定价、承保与端到端自动化

# 面向智能体AI的原生保险：定价、承保与端到端自动化
来源：https://arxiv.org/html/2607.13230

Quanyan Zhu，任职于纽约大学坦登工程学院电气与计算机工程系及纽约大学网络安全中心，美国纽约布鲁克林，邮编11201。联系方式：[email protected]。

###### 摘要

智能体AI将保险的覆盖对象从被动的数字资产转变为行动主体——这些主体具备推理能力、能够调用工具、改变外部状态，并依赖于共享的模型和基础设施提供商。这些能力可能引发的损失包括：网络入侵、自主决策失误、模型漂移、依赖服务中断、专业疏忽、监管违规以及网络物理损害。本文针对智能体AI的部署，构建了一个原生AI的承保、定价及合同设计框架。每个部署由风险状态si=(αi,βi,ηi,gi,vi)表示，该状态捕捉了自主性类别、操作权限、外部状态变更许可、治理成熟度以及依赖集中度五个维度。该框架将此风险状态映射至事件概率、严重程度、治理成本、风险附加费、覆盖范围、赔偿分配及保单约定，并构建了一个合同设计问题，该问题在参与约束、保险公司盈利约束和激励相容约束下，对保费、免赔额、保额上限、总风险敞口、分配规则及治理责任进行优化。研究表明，可保性构成了风险状态空间中的一个区域；固定条款的可行性随风险敞口的增加而单调恶化；并且存在一个治理阈值，用于认定某个部署是否可保。本文进一步将保险解读为一种AI运营成本和监管控制工具，它能够内部化风险、塑造采用激励，并支持针对高风险部署的强制性财务责任要求。通过一个医疗护理协调案例研究，本文求解了一个有限的合同菜单，展示了委托权限、许可暴露、依赖集中度和治理成熟度如何影响可行性与定价。同时，一个自动化工作流示例说明了监控、触发评估、理赔验证和人工升级如何共同实现合同架构的运作。

**关键词：** 智能体AI；网络保险；AI风险；合同设计；治理激励机制；基于风险的定价。

## 1 引言

智能体人工智能改变了保险分析的单元。传统的网络和技术保单围绕信息系统、数据资产、专业服务和安全事件来设计。相比之下，智能体AI能够规划、调用工具、协调多步骤工作流、与外部各方通信、修改记录、发起交易，在某些部署中还能对物理系统采取行动。由此产生的风险暴露不再仅仅是*信息风险*（系统输出一个结果，由人类决定接受或拒绝），而是*行动风险*，即一个由AI驱动的工作流可以直接造成运营、法律、财务或物理上的损失。这一区别重塑了承保工作。相关的问题变为：部署的智能体被允许做什么？它能访问哪些系统？执行是否需要人工批准？操作是否被记录且可逆？工作流依赖哪些供应商或模型提供商？损失应归入网络险、技术错误与疏漏险、专业责任险、一般责任险、产品责任险，还是特定的人工智能附加险？市场反应已经指向一个分层架构，而非单一的智能体AI保单：网络险处理安全和隐私损失；技术错误与疏漏险及专业责任险处理有缺陷的服务和疏忽的部署；一般责任险和产品责任险处理人身伤害和财产损失；新兴的AI附加险则试图使潜在的AI风险显性化[7 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib7),6 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib6),31 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib31),3 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib3),2 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib2),12 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib12)]。

精算问题之所以棘手，是因为智能体AI造成的损失可能发生在没有任何传统网络入侵的情况下。一次提示注入攻击可能重定向一个合法工作流；一个产生幻觉的临床或财务建议可能被转化为外部行动；模型在部署后可能发生漂移；云服务、模型或连接器的中断可能同时影响众多被保险人；一个网络物理智能体可能造成人身伤害或财产损失。这些机制的历史理赔数据仍然稀少，因此定价最初必须依赖于风险暴露评估、情景分析、控制有效性、依赖关系映射和累积风险敞口管理——这与网络保险在获得广泛的精算可信度之前的发展方式相似[23 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib23),15 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib15),34 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib34)]。

本文基于最近将智能体AI视为新兴可保风险类别的相关研究[37 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib37)]，为智能体AI保险合同设计构建了一个数学规划框架。该框架将实际的承保变量——自主性类别、操作权限、外部状态变更许可、治理成熟度等级和依赖集中度——形式化地表示为紧凑的风险状态。它将事件类别映射到保险责任层，定义一个二元的覆盖范围发生率矩阵，将覆盖范围可用性与赔付分配分开，并构建一个优化问题来共同确定定价、免赔额、保额上限、总风险敞口、分配规则和治理责任。在此基础之上，我们建立了三个结构性结论：可保性构成了风险状态空间中的一个区域；固定条款的可行性随风险敞口的增加而单调恶化；存在一个治理阈值，用于认定某个部署是否可保。本文进一步将保险解读为一种AI运营成本和监管控制工具：无论是纳入部署成本还是由法律强制要求，保险覆盖都能内部化风险、塑造采用激励，并将财务责任置于高风险系统之上。一个医疗护理协调案例研究将运营事实转化为可行的保险条款；工作流部分则通过持续监控、触发评估、理赔验证以及针对特殊情况下的人工升级，实现了该设计的运作。

## 2 相关工作

本文借鉴了四个研究方向。第一个是AI安全与基础模型风险。早期的AI安全研究识别了事故机制，例如副作用、奖励函数错误指定、分布偏移、不安全探索以及可扩展监督失败[1 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib1)]。基础模型研究表明，广泛可复用的模型会带来跨领域能力和跨领域风险，包括不透明性、数据质量问题、偏见、文档缺失和治理挑战[9 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib9),4 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib4)]。关于前沿AI风险的研究进一步强调了，随着系统能力增强和自主性提高，可审计性、严格评估和适应性治理的必要性[5 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib5)]。这些研究共同证明了将治理和监控视为与保险相关的变量，而不仅仅是技术最佳实践的必要性。

第二个研究方向是对抗性机器学习与基于提示的攻击。对抗性样本研究表明，机器学习系统在面对精心选择的输入时行为不可预测[16 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib16),11 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib11)]。在大语言模型应用中，提示注入和间接提示注入将这一担忧扩展到使用工具的系统，这些系统会检索外部内容、遵循指令或执行操作[27 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib27),18 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib18),25 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib25)]。这对保险的含义是，损失途径包括被操纵的上下文、被篡改的工具输出以及不安全的操作执行——而不仅仅是网络入侵或数据泄露。

第三个研究方向是网络保险经济学与激励设计。关于安全投资的经典工作将保险视为风险转移和激励机制[17 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib17),8 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib8),7 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib7)]。对网络保单措辞和定价的实证研究表明，覆盖范围的定义、除外责任、保额上限和理赔分类决定了保险是改善风险管理还是仅仅转移了理解不充分的损失[31 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib31)]。信息不对称下的合同理论为我们采纳的参与约束、激励相容约束和道德风险约束提供了动机[32 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib32),14 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib14),30 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib30)]。Liu及其合作者的机制设计工作研究了激励如何改善相互依赖的安全投资，以及聚合的网络风险依赖如何威胁保险公司和再保险公司的可持续性[22 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib22),26 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib26)]。Zhu及其合作者的几篇博弈论和合同设计论文尤其相关。感知攻击的网络保险模型研究了相互依赖的网络，其中用户、攻击者和保险公司进行策略性互动[35 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib35)]，而动态合同设计模型则捕捉了自我保护、风险补偿和演变的风险状态[36 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib36)]。关于系统性网络风险管理与网络韧性的相关工作将监控、剩余风险、信息不对称和道德风险视为核心设计变量[13 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib13),20 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib20),21 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib21)]。最直接相关的是，近期工作将承保、定价、风险转移和理赔设计框定为AI部署的核心挑战，而关于智能体AI互联网的工作则强调了大规模智能体之间的通信、协调、集体智能和相互依赖性[37 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib37),38 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib38)]。本文扩展了这一视角，将自主性、授权、权限、治理控制和依赖集中度与保险定价、分配和理赔执行联系起来。

## 3 实践中的智能体AI与承保可观察项

###### 定义1（智能体AI部署）
智能体AI部署是指一个AI驱动的运营工作流，其中模型与工具、数据源、记忆或任务上下文、工作流逻辑以及执行接口相连接，使得模型生成的输出可能影响外部环境中的行动。此类行动可能包括：调用服务、更新记录、发送消息、发起交易、委派子任务或与物理系统交互。与保险相关的关键区别在于*外部状态变更*。一个仅输出结果的系统可能产生误导信息，但一个智能体部署将模型输出转化为运营步骤。一旦输出与行动通道相连，错误、攻击、中断和控制失败就不再仅仅是信息缺陷，而是转化为运营损失[9 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib9),24 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib24),25 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib25)]。

在当前实践中，智能体AI通常嵌入在业务流程内部，而不是作为独立的自主机器部署。例如：客户服务和销售智能体，用于检索账户数据并生成回复；软件工程和安全运营智能体，用于检查代码、创建工单、生成补丁或分类告警；医疗管理智能体，用于安排就诊、分诊患者消息和总结病历；财务与合规智能体，用于审查交易或准备文件；采购与计费智能体，用于发起订单、退款或发票；以及网络物理智能体，用于与设备、建筑、机器人、车辆或工业设备交互。随着这些系统通过共享的通信、协调和服务层相互连接，部署风险也取决于每个本地智能体如何在更大的智能体AI生态系统中运作[38 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib38)]。
此类应用的区别与其说是“AI”这个标签，不如说是围绕部署系统划定的运营边界：它能访问什么、可以更改什么、执行是否需要人工批准、如何记录和撤销操作，以及它依赖哪些模型、云服务、数据或连接器提供商。因此，相同的应用类别可能具有截然不同的保险风险敞口。一个起草消息供临床医生批准的临床助手，与一个直接发送消息、安排随访并无需审核即可更新患者记录的助手相比，风险天差地别。一个读取账户数据的客服智能体，与一个可以退款或更改计费记录的智能体截然不同。一个推荐代码的软件智能体，与一个可以合并代码、轮换凭证或修改云基础设施的智能体相比，风险也大相径庭。这些区别引出了第4节的形式化风险状态：αi捕捉能力，βi操作权限，ηi权限范围，gi治理成熟度，vi依赖集中度。

表1：智能体AI部署特性与保险相关可观察项
表1 (https://arxiv.org/html/2607.13230#S3.T1) 也展示了为什么风险状态表示法对保险有用。每个组成部分都是可观察的——来自承保问卷、权限清单、工具清单、审计证据、遥测数据、供应商记录、事件报告以及保单约定证明。一旦收集完毕，状态si便为事件概率映射、严重程度映射、覆盖范围发生率、治理约定、定价计划和理赔逻辑提供输入。因此，下面的正式模型最好被理解为智能体AI部署在实践中如何运作的紧凑表示。

## 4 智能体AI保险的风险状态与覆盖框架

前述章节将智能体AI描述为一个具有行动通道、权限、审批规则、控制和共享依赖关系的运营系统。本文的建模论点随之而来：被保险对象不再是一个信息系统或软件平台，而是由AI系统的自主性、操作权限、外部状态变更许可、治理控制和依赖生态系统共同产生的联合风险敞口。传统网络保险主要将损失与外部攻击和安全失败联系起来[7 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib7),6 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib6)]，而智能体AI保险还必须覆盖由AI系统自身行为——幻觉、自主决策错误、提示注入攻击、模型漂移、依赖失败和网络物理事件——造成的损失[1 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib1),24 (https://arxiv.org/html/2607.13230#bib.bib24)