人工智能（AI）正在重塑精算实践，尤其是在需要对非结构化文档、异构数据源和受监管决策流程进行推理的领域。精算师面临的设计空间从传统的基于规则的自动化扩展到大型语言模型（LLMs）、检索增强生成（RAG）以及多代理“智能代理”系统，这些系统能够进行计划、检索、调用工具和反思。本文探讨了这些新兴架构如何支持透明度、可审计性和人机协作治理等精算优先事项，特别关注直通决策流程。
为了使这些理念具体化，我们开发并分析了一个用于小型商业业主保单（BOPs）直通承保的智能代理AI框架。我们构建了一个合成但现实的实验环境，并比较了三种承保流程：（i）单一LLM基线，（ii）天真的RAG系统，以及（iii）结合目标检索、第三方数据检查和明确多步骤规则评估的多代理“智能RAG”流程。结果显示，智能代理系统整体表现最佳，在多步骤和缺失信息场景中获得了最大的提升，结构化检索和反思帮助模型避免了不支持的直通决策。
博主点评： 本文通过对智能代理系统的深入分析，展示了AI在精算领域中的潜力，尤其是在复杂决策场景下的应用。通过对比不同模型，研究突显了智能代理技术在提升决策透明度与效率方面的优势，值得行业内外关注与探索。