典型职业规划问题:不想继续做某垂直行业(比如“保险”),如何发现AI-native结合点
创始人
2026-09-04 01:00:42
0次

1、背景:ta有保险行业背景,但其实不是那么想做这方面了;直接转其他AI热门方向(比如Agent、Eval、Harness等),又会觉得难度大,整体就不太知道咋办……

2、咨询时,我分享的思路和信息,是ta之前根本没想到的。

我说,虽然保险是个相对传统、似乎没那么有意思的方向,但其实有很多“行业/AI+保险”的方向,反而是目前业内的非共识机会(有转型红利期、你会有优势)。因为很多人平时,没有刻意留意和积累这些信息素材。

不仅有“汽车+保险”、“机器人+保险”这种已经很前沿的方向,还有“AI+保险”这种最新、最AI-native的方向。

3、具体来说

1)“AI+保险”方向,最典型的是AI-native 保险公司Corgi

《AI保险公司Corgi:关掉已盈利的经纪业务,花两年8000万美元自己成为承保公司》

a,Corgi ,面向创业公司的全栈保险承保公司

  • 2024 年成立于旧金山,创始人是 Nico Laqua 和 Emily Yuan。

  • 今年1月,完成一轮 1.08 亿美元的融资,估值约 6.3 亿美元,并拿到监管批准。

  • 能在几分钟内,让用户获得报价,最快当天绑定保单;承保平台用 AI 驱动,替代传统 2 到 4 周的承保周期。

黄钊hanniman评注:这个方向,是非常确定性的“大”机会;未来,这家公司可能会做得非常大。

b,美国创业公司买保险是刚需

  • 基础商业责任险,主要管线下场景,比如办公室有人摔倒;租办公室时,房东要求提供保险。

  • D&O(董事和高管责任险),保护创始人、董事、高管(因管理决策)被起诉时的法律费用、赔偿风险。融资后尤其重要。

  • Tech E&O(技术错误与遗漏险),适合 SaaS、AI、软件服务公司。比如你的系统 bug 导致客户业务中断、数据处理错误、交付没有达到合同要求,客户索赔时可能会用到。

  • Cyber(网络安全险),主要覆盖数据泄露、黑客攻击、勒索软件、隐私事件、监管应对等。

  • EPLI(雇佣实践责任险),主要覆盖员工相关纠纷,比如歧视、骚扰、错误解雇、劳动争议等。美国雇佣诉讼频率和成本都比较高,所以公司越招人越需要重视。

c,Nico 第一次真正意识到保险行业的问题,是在他上一家公司买保险时

  • 6万美元的保险,对早期创业者来说,是一笔很大的钱。

  • 更让他难受的是,整个购买过程很慢——要半周,还不知道这保障了什么、为什么这么贵。

  • 这类体验对创业公司很常见。

d,一开始,他们也只是做“保险经纪业务”,一个更好的中间商

  • 当时已经卖出了几万美元保费,收入增长也不错。但发现,真正决定价格、保障范围、承保速度和理赔体验的,仍然是后面的承保机构。

  • 于是,关掉原来已经跑起来的经纪业务,自己成为保险承保公司,自己设计和生产保险产品。

e,他们花了近两年,做监管和牌照,过程中公司多次接近失败

  • 前后融了接近 8000 万美元,在几乎没有收入的情况下,撑过来。

  • 而现在,监管许可、承保能力、资本、流程、系统、行业信任,正是他们的壁垒。

原文链接,详见当天AI日报(https://t.zsxq.com/gstQo,第3个内容点)

2)“机器人+保险”方向

《新赛道「机器人保险」》

a,近期,发生多起“机器人安全”事件(原文中有相关视频可看)

  • 陕西某高校运动会上,在跳舞过程中,机器人突然回头、抱住了一旁的女生;

  • 去年人形机器人运动会1500米决赛上,一款人形机器人偏离赛道、撞倒工作人员;

  • 某视频里,一位工程师正进行同步动作测试,机器人本该模仿人的击打姿态,却突然偏离应有轨迹,一脚踹在工程师的大腿内侧。工程师疼得当场蹲下,而肇事机器人竟也同步蹲下(瞬间回到正常的“动作同步”状态)。

b,4月17日,人保完成了全国首例“具身智能机器人保险理赔”

  • 未来,机器人保险的规模,将超过车险;

  • 车险有方向盘可控制,而机器人会自己思考、决定、犯错,这种不确定性,正是保险业最大的机会。

  • 头部险企,已推出“机智保”等专属产品,北京亦庄、宁波、深圳龙岗等地出台保费补贴政策。

原文链接,详见当天AI日报(https://t.zsxq.com/jY60f,第5个内容点)

3)“汽车+保险”方向

《特斯拉跟美国保险公司 Lemonade 达成合作,对激活特斯拉 FSD 的车主,保费减半》

a,为什么能减半——FSD 的安全性,是人类驾驶的 5 到 6 倍

  • 普通驾驶者,平均行驶 50 万英里,会发生一次重大碰撞,平均行驶 17.8 万英里,会发生一次轻微碰撞。

  • 特斯拉 FSD(北美),平均行驶 290 万英里,发生一次重大碰撞,平均行驶 98.6 万英里,发生一次轻微碰撞。

  • 背后的逻辑:打开 FSD 那一刻,保险公司的评估主体,从“人类驾驶员”变成了“FSD”系统。车险本质上,成了算法在金融市场的“信用变现”。

b,这是世上首次,保险把自动驾驶系统本身,当作“可评级的信用主体”

  • 改变了百年的保险规矩:以前是看人、看物,现在看算法、看系统。保险业开始为“算法的安全性”明码标价,这在金融市场,叫硅基信用。

  • 保险业的未来,可能是给“确定性”标价。各行各业,无论是医生(医疗保险)、买家(退货运费险),还是驾驶员(车险),只要有“人”参与的环节,就有不确定性,会产生额外的溢价;

  • 过去,我们用高额保险来对冲这种“人性的随机性”。未来,也许保险会变成为“人类的愚蠢度”收税。

hanniman评注:2022年7月,我就在星球里分享过「AI发展带来的新机会:自动驾驶保险」(https://t.zsxq.com/P6qSq)一文,可能是自动驾驶保险领域的第一篇深度分析文章。

  • 最合理的方式,是按照“每公里、每个人的行车习惯”来定价,这就是UBI(Usage Based Insurance,基于用量的保险)

  • 当时也指出,这篇值得车企PM和保险PM们仔细研读,其中蕴含着未来的职业机会。

原文链接,详见当天AI日报(https://t.zsxq.com/6iMD2,第3个内容点)

4、为什么我能快速link到这些信息、涌现出这些idea?功夫在平时——每天整理AI日报时,我就在细心捕捉这些有价值的信息,然后不断提纯(AI日报—>周报—>个人wiki—>AI产品经理的实操手册),进而在我脑子里,已经建立了非常庞杂的知识图谱,看到什么AI信息,都能很快地link到相关内容。

所以AI日报的读者们,也是有机会做到这个程度的。

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