面向商业保险承保、具备对抗性自我批判的Agentic AI

商业保险承保是一个劳动密集型过程，需要人工审阅大量文档以评估风险并确定保单定价。虽然AI能带来显著的效率提升，但现有解决方案缺乏全面的推理能力，也缺乏在受监管、高风险环境中确保可靠性的内部机制。当人类判断和问责至关重要时，完全自动化既不现实也不明智。本研究提出一个决策否决型（decision-negative）、人在回路的Agentic系统，它将对抗性自我批判机制纳入为受监管承保工作流的有界安全架构。在该系统中，批评智能体在向人类审核员提交建议之前质疑主智能体的结论。这一内部制衡机制填补了受监管工作流AI安全的一个关键空白。此外，该研究开发了失败模式的正式分类法，用以刻画决策否决型智能体的潜在错误。该分类法为高风险应用中的风险识别和管理提供了结构化框架。使用500个经专家验证的承保案例的实验评估表明，对抗性批判机制将AI幻觉率从11.3%降至3.8%，决策准确率从92%提升至96%。同时，该框架在设计中强制人类对所有约束性决策拥有最终权力。这些发现表明，对抗性自我批判支持在受监管领域更安全地部署AI，并为人类监督不可或缺时的负责任集成提供了范本。