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保險業務
Insurity 2026 調查：消費者支持 AI 用在保險『翻倍成長』，但有一條線他們堅決不讓 AI 跨過——那條線，就是你這個業務員的護城河
過去一年，保險業務員問我最多的問題大概就是：「AI 真的會取代我嗎？」 我以前都用「AI 不會取代你，但會用 AI 的人會取代你」這種話術回答。但現在我有更精準的答案了——而且這個答案不是哪個顧問講的，是 1,000 多位美國消費者親口畫的線。 Insurity 4/21 公布了 2026 年的 AI in Insurance 消費者報告。這份由 Wakefield Research 在 2026 年 2 月執行、訪問 1,000 多位美國成年人的調查，做了一件業界很少有人做的事：它沒有問業務員怕什麼，它問消費者願意把哪些事交給 AI、又有哪些事打死不讓 AI 碰。 結果非常清楚。清楚到我覺得每一個保險業務員都應該把這份報告印出來，貼在電腦螢幕旁邊。 Insurity 2026 報告：消費者支持 AI 翻倍成長，但「翻倍」之後還有一條更重要的界線 先講最容易被新聞標題拿去用的那一段。 2025 年，只有 20% 的美國消費者覺得「保險公司用 AI 改善服務」是好事；2026 年，這個數字翻倍到 39%。同時，「會因為保險公司公開使用 AI 而比較不想買」的比例，從去年的 44% 降到今年的 36%。 這份調查也顯示，84% 的美國消費者至少偶爾會用 AI 工具，27% 是每天用。 如果你只看到這裡，你會得到「AI 大勢已成、業務員快沒飯吃」這種媒體很愛寫的結論。 但 Insurity 報告真正值錢的，是後面那一段——當問卷問到「你願意讓 AI 替你做什麼？」時，數字突然出現了一條鋒利的分水嶺。 第一條界線：「資訊流」可以給 AI，但「決策流」要人來 把報告的數字攤開來看，消費者畫出的那條線會自己跳出來。 消費者願意讓 AI 做的事（接近一半的人都 OK）：46% 願意讓 AI 生成報價（quote） 39% 願意讓 AI 追蹤理賠進度（claim status） 38% 願意讓 AI 更新個人資料消費者拒絕讓 AI 做的事（大部分人都不要）：只有 22% 願意讓 AI 替自己提出理賠申請 只有 16% 願意讓 AI 替自己取消或續約保單 將近 50% 的人明確不信任 AI 做「理賠核准、詐欺判定、保單調整」這類決策 只有 33% 信任 AI 主導的保險決策看出規律了嗎？"Consumers have moved past the hype cycle. They are not impressed by the fact that insurers are using AI. They care about how it is being used." （消費者已經不在意「保險公司用了 AI」這件事本身了。他們在意的是 AI 被用來做什麼。）這是 Insurity 總裁 Jatin Atre 給 Insurance Business Magazine 的解讀。但更狠的話在後面："If AI is deployed simply to cut costs or automate decisions without explanation, trust will erode. If it is deployed to make underwriting smarter, claims faster, and interactions clearer, with real oversight behind it, trust grows." （如果 AI 只是被用來降低成本、在沒有人解釋的情況下自動做決定，信任會崩盤。如果 AI 是讓核保更聰明、理賠更快、互動更清楚，並且背後有真實的人在監督——信任會成長。）「real oversight」——真實的監督。這四個字是整份報告的關鍵字。 消費者要的不是 AI 滾出去，而是 AI 出現的時候，他們抬頭要看得到一個人。 為什麼是這條線？因為這是「責任能不能轉嫁」的線 這條 46% vs 16% 的鴻溝，看似是消費者的「直覺」，其實藏著一個極理性的判斷邏輯：這件事如果出錯了，誰要負責？報價錯了——重新報就好，沒有實質損失 追蹤理賠進度錯了——查一下就知道，損失很小 更新地址錯了——改回來就行這些是「資訊流」工作。AI 出錯，消費者承擔的代價很低。所以他們願意讓 AI 做。 但反過來：替我提出理賠申請出錯——我可能拿不到該拿的錢 替我取消保單出錯——我可能在出險的時候沒有保障 判定我的理賠不合格——這會直接影響我的人生 把我標記成詐欺——我未來保不到險這些是「決策流」工作。AI 出錯，消費者要承擔不可逆的後果。 而 AI 沒辦法承擔後果。AI 不會被告，AI 不會被吊照，AI 不會在客戶簽下取消保單之後接到他打來哭著問「為什麼那時候沒有人勸我」的電話。 只有人會。 而消費者在問卷上做的這個選擇，本質上是：「我願意把『可逆的事』交給 AI，但『不可逆的事』我要一個能負責的人陪我做。」 這跟我們之前寫過的 Andrew Lo 的觀點 完全是同一條邏輯——AI 沒有牙齒，咬不到責任，所以重大決策客戶不會放手給它。 三個你可以馬上開始做的調整 知道這條線之後，業務員的工作地圖其實會變得非常清楚。 把「資訊流」的工作全部打包給 AI（quote / status / FAQ） 做法： 不要再花時間做客戶其實想自己用 AI 解決的事。 如果客戶有 46% 都願意自己用 AI 報價，那你還在花一個下午幫客戶手動跑三家公司的條款比較表，這個時間是「業務員在幫 AI 打工」——你做了客戶覺得不需要你做的事，付出的時間沒有換到任何信任溢價。 把這些工作 AI 化、自動化、模板化。你的時間應該全部押在後面那 84% 不能交給 AI 的事情上。 把「決策時刻」變成你的主場（claim / cancel / renew） 做法： 主動標記出客戶人生中那些「不可逆」的瞬間，告訴他們你在那裡。 舉例對話（客戶寫 LINE 給你）：客戶：我最近用 ChatGPT 比了一下保費，發現有家公司便宜 12%，我在想要不要換。 一般業務員：「你不要換，我們家服務比較好。」（這是話術，客戶聽不進去） 重新框架後：「比保費這件事 AI 確實做得比我快也比我準。但你下一步要做的是『取消舊保單、買新保單』——這件事 16% 的人才會放心交給 AI，因為它是不可逆的。我們花 30 分鐘把這次轉換的風險過一遍，過完你想換我幫你換、你不想換我們就不動。可以嗎？」你不是在跟 AI 比「資訊處理速度」。你是在跟 AI 比「承擔後果的能力」。這是它跑不贏的賽道。 用「judgment」當你的計費單位，不要用「task」 做法： 重新檢視你給客戶開的帳單（不管是手續費、佣金、年費、顧問費），看看你是在賣「動作」還是在賣「判斷」。 如果你的價值主張長這樣——「我幫你比較三家公司的方案、整理好報表、提醒你續約日期」——那 Insurity 的報告告訴你，這 46%-39%-38% 的工作客戶很快就會自己用 AI 做完，不需要你。 如果你的價值主張長這樣——「客戶要決定要不要動保單的時候，我會花 30 分鐘把不可逆的後果過一遍；客戶被理賠卡關的時候，我會替他承擔『跟核保部門吵架』的情緒勞動；客戶被詐欺判定誤標的時候，我會走流程申訴到底」——那你賣的是「判斷 + 責任承擔」，這是 84% 的人都不會交給 AI 的工作。 這份 Insurity 調查最值錢的訊號其實是：消費者已經幫你把工作分類好了。 他們把報價、查詢、文書這些 AI 做得快又便宜的事，從你的工作清單上劃掉了。但他們同時把「替我做不可逆的決定時陪我」這件事，留下來，並且明確標註——「這個位置必須是人」。 你的工作不是去跟 AI 搶報價速度。你的工作是站好這個被消費者親手保留下來的位置。📎 想看 Insurity 完整的 18 題調查內容、各項任務的細部接受度、以及 Jatin Atre 對保險業 AI 部署的完整框架，可以讀 Insurity 官方新聞稿 和 Insurance Business Magazine 的拆解。原始報告還有一些這篇文章沒覆蓋到的數據——例如 26% 的消費者目前還沒形成意見（這群「未表態」族群是業務員下半年最該主動接觸的對象），以及 Insurity 對保險公司「該怎麼公開揭露 AI 使用」的具體建議，都很值得業務員自己讀一遍。
保險業務員的下一個對手不是同業：Sequoia 押 4200 萬美金給 AI 經紀人 WithCoverage，已搶走 700 家美國公司
3 月初，Sequoia 倫敦辦公室合夥人 Julien Bek 在自家網站貼出一篇 《Services: The New Software》。一句話的核心主張：「下一個 1 兆美金的公司，會是一家『偽裝成服務業』的軟體公司。」這篇文章在 X 上拿到接近 300 萬次瀏覽，Fortune 在 4 月 21 日專文放大後，徹底成為矽谷這個月最被反覆討論的論點之一。 對所有靠中介費吃飯的人——保險經紀、房仲、財務顧問、會計師、律師——這篇文章值得花一個小時逐字讀。因為它不是預測 AI 會幫你做什麼，而是在跟你的客戶解釋：你那一行的整個商業模式，可以被替換成什麼樣子。 Julien Bek 的「Services is the New Software」：為什麼 6 倍的市場是新獵物 Bek 的論點建立在一個經濟結構上的觀察：每花一美金在軟體，企業就要花六美金在人力服務。"For every dollar spent on software, six are spent on services." （每花一美元在軟體，就花六美元在服務上。）過去二十年，矽谷把巨大的價值灌進那「一」美金的軟體市場——從 SaaS 到雲端到 LLM API。但那六美金的服務市場，因為勞動成本太高、利潤被人力吃掉，過去 VC 不會真的去碰。 Bek 的判斷是：AI 把交付服務的邊際成本砍到接近零，這六倍的市場第一次變成「可被軟體公司吞下」的獵物。所以下一個兆美金公司不會賣訂閱、不會賣 token，會直接賣「客戶原本花錢請人做的那件事」——但用一小群人加上一堆 AI 去交付。"The next $1T company will be a software company masquerading as a services firm." （下一個一兆美金公司，會是一家偽裝成服務業的軟體公司。）這句話的關鍵字是「masquerading as」。從財務報表上看，這家公司會被歸類為服務業；但骨子裡的成本結構、毛利率、規模化方式，全部是軟體公司的玩法。 Copilot 賣工具，Autopilot 賣工作：兩種 AI 公司的本質差別 Bek 的第二個重要切割，是把 AI 公司分成兩種："A copilot sells the tool. An autopilot sells the work." （Copilot 賣的是工具。Autopilot 賣的是工作本身。）Copilot 模式：你還是請了一個律師、一個經紀人、一個顧問，但他們現在配備了 AI 工具，效率變高。客戶付的還是專業人士的工資，AI 幫專業人士節省時間，價值大部分留在那個專業人士身上。 Autopilot 模式：客戶付錢給一家公司，這家公司直接交付完成的成果——可能是一份談判完的合約、一個重新組好的保單、一份財報，過程中誰用 AI、誰是人類，客戶不在乎。價值留在公司本身，不留在某個專業人士身上。 Bek 認為 2025 年最快成長的 AI 公司多半是 Copilot；2026 年的競爭主軸會切換到 Autopilot。原因很現實：Copilot 的天花板就是它服務的那個專業人士的薪水，而 Autopilot 直接吃掉整個職位的預算。 Intelligence vs Judgement：哪些工作最先會被 Autopilot 吃掉 Bek 在文章裡又給了一個更有用的工具：把工作切成「智力（intelligence）」和「判斷力（judgement）」兩個維度。"Writing code is mostly intelligence. Knowing what to build next is judgement." （寫程式主要靠智力。知道下一個要做什麼，靠的是判斷力。）智力型工作有相對清楚的對錯——寫程式、做數學、查法條、比對保單條款。判斷力型工作沒有標準答案——要不要 push 客戶現在簽、這個案子值不值得接、客戶心裡真正擔心的是什麼。 Bek 給 AI-native 新創畫的甜蜜點很具體：已經被外包出去的工作 + 智力含量重 + 判斷力含量輕。 「已經被外包出去」很重要——因為這意味客戶心理上已經接受「我自己不做、付錢請別人做」。剩下的問題只是：付錢給誰、用什麼形式付。 「智力重判斷輕」也很重要——這是 AI 目前真正打得贏的場景。律師閱讀一千頁併購文件找風險點？AI 強。律師判斷這次合併該不該做？AI 弱。 把保險經紀的工作攤開來看就會冷汗。傳統經紀人 80% 的時間做的是：閱讀保單條款、比較不同保險公司的方案、跑詢價、整理風險清單、跟核保溝通。這些幾乎都是「智力重、判斷輕」的工作，還已經是被外包出去的。剩下 20% 真正需要判斷力的——客戶到底擔心什麼、什麼樣的保障結構符合他這階段的人生風險——其實才是 broker 的真正壁壘。 問題是現在很多經紀人連那 20% 都沒在做。 WithCoverage 拆解：當 broker 被換成「扁平費 + AI 政策掃描」會發生什麼 Bek 文章裡最具體的案例就是 WithCoverage。這家公司今年 1 月 14 日剛拿到 Sequoia 跟 Khosla 共同領投的 $42M B 輪。創辦人是 Opendoor 共同創辦人 JD Ross 跟前 Compound 早期成員 Max Brenner。 Ross 在 X 上的自介寫得很直白：「我上一家公司取代了房仲。今天我這家公司 WithCoverage 拿了 4,200 萬美金，要取代保險經紀人。」 WithCoverage 的商業模式有三個改變： 第一，計費方式從佣金改成扁平費。 傳統 broker 拿保費的百分比，所以 broker 的利益跟客戶相反——保費越高、broker 賺越多。WithCoverage 直接收一筆透明的服務費，跟保費脫鉤。 第二，用 AI 做政策掃描。 AI 引擎會自動讀完保單，找出條款裡的陷阱、保障缺口、跟市場標準不一致的地方，然後丟到幾十家保險公司之間做競標，最後給客戶一份逐條的風險拆解。 第三，人類專家負責真正需要判斷力的部分。 Bek 在 Fortune 的訪談裡用一個數字描述這件事的槓桿："[A customer] paid $100 for a service, but you offer them the same service for $80, but you can still do it at a high gross margin because you're using a lot of AI to deliver that service." （客戶原本付 100 美金買一個服務，你只收他 80 美金，但因為大部分交付靠 AI，你還能維持很高的毛利。）效果是什麼？根據 The Insurer 跟 Crowdfund Insider 的報導，WithCoverage 已經服務超過 700 家美國公司，包含 GoPuff、Eight Sleep、Blank Street、Hungryroot、Thirty Madison。其中 Hungryroot 一年省下 30 萬美金，Thirty Madison 省下 20 萬美金以上。Bek 給的形容更殘酷：「每個 WithCoverage 的人類專家，能服務的公司是傳統 broker 的 10 倍。」 讓我們把這個 10 倍翻譯成台灣業務員聽得懂的版本：你今天能服務 80 個客戶，明天 AI 加一個業務助理可以服務 800 個。如果這 800 個客戶的服務品質跟你那 80 個一樣好，甚至更好——你的客戶為什麼要繼續用 8 倍的價格找你？ 不是所有 broker 都會被取代：Bek 自己沒講出來的反作用力 Fortune 在文章後段也誠實列出這個論點的幾個破口： 第一，AI 推論成本還在漲，毛利不一定能撐。第二，企業客戶的 GTM（get-to-market）成本沒有解決——說服一家公司換掉用了十年的保險經紀，靠的是信任，不是 AI 比較會找條款漏洞。第三，受監管行業的客戶關係沒辦法在內部化，例如稅務、財務審計，法規本身就要求外部第三方。 最後這一點特別重要。在台灣，很多保險、財務、會計的業務環節，「責任歸屬」是綁在某個自然人身上的——你必須有一個有牌照的真人簽名負責。AI 公司目前還沒辦法承擔這個責任。這是台灣中介人最後一條護城河。 但護城河跟價值不能畫等號。如果你的價值停留在「我是有牌照的人，所以你必須透過我簽」，那你就是個收件中心；只要 AI 公司願意找一個牌照人來蓋章，你就被取代了。 如果你的價值是「我真的懂這個客戶、我真的在幫他想長期問題、我真的能在他結婚生子換工作的時候第一時間調整他的保障結構」——那這篇文章對你是利多。因為 WithCoverage 模式正好幫你把「找漏洞、跑詢價、整理表格」這些低判斷力的雜事自動化掉，讓你終於有時間做你最值錢的那 20%。 Bek 的論點往極端推：再過幾年，市面上只會剩兩種收費方式被客戶接受。一種是 Autopilot 公司，用六分之一的成本交付完成的工作成果。另一種是判斷力的提供者，價格更高、人數更少、但客戶願意付——因為那個判斷力是 AI 給不了的。 中間那個夾層——只是把表格從一個地方搬到另一個地方的「中介人」——會被擠掉。Sequoia 已經押了 4,200 萬美金在這個論點上。問題不是它會不會發生，是發生在你客戶頭上的時候，你正在做的是哪一邊的工作。📎 想看 Bek 完整的論點，可以直接讀 Sequoia 原文，他在文章裡點名了 20 多家 AI 原生新創（Harper、Rillet、Anterior、Crosby、Lawhive 等），並用一張矩陣圖把每家公司放在 Intelligence-Judgement 的座標上，能看到這個論點具體被押在哪些垂直行業。Fortune 的那篇報導額外整理了反方意見，包含 AI 推論成本、enterprise GTM、客戶關係慣性等幾個論點還沒解決的破口，值得對照著看。