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客戶用便宜 AI 比保單，吃虧 12% 卻覺得『一樣公平』：Anthropic 最新實驗，揭開保險業務員 2026 的新破口

客戶用便宜 AI 比保單，吃虧 12% 卻覺得『一樣公平』：Anthropic 最新實驗，揭開保險業務員 2026 的新破口

過去幾個月，我們在 Finfo Insights 連續寫了好幾篇關於「客戶開始用 AI 幫自己做財務決策」的文章——Princeton 的研究發現 61% 的人會被 AI 暗中引導；Insurify 變成了 ChatGPT 第一個保險通路；HubSpot 實測 證實 AI 引擎引用的不是你的 Facebook；Ezra Group 則直接點名「全方位顧問」是話術，因為客戶把報稅單丟進 ChatGPT 90 秒就拿到答案了。 這一連串的訊號都在說同一件事：客戶會用 AI 來幫自己做決定。 但 2026 年 4 月 24 日，Anthropic 官方部落格丟出的「Project Deal」實驗報告把這個討論推到了下一層——問題不在「客戶會不會用 AI」，而在「客戶用的是哪一支 AI、那支 AI 會讓他在哪裡吃虧、而他自己根本不知道」。 Anthropic 的 Project Deal：69 個員工、186 筆交易，AI 自己談、自己成交 2025 年 12 月，Anthropic 在自家舊金山辦公室開了一個內部的 Slack 二手市場——但這個市場有個怪規則：全程禁止人類介入。 每一位員工授權自己的 Claude 代理人去逛市場、聯繫對方的代理人、出價、還價、成交。每人帳戶有 $100 美元的預算（換成等值的 gift card 結算），唯一的人類動作只有一個：在實驗開始前接受 Claude 的「採訪」，告訴它你想賣什麼、想買什麼。 一週後的數字：69 個 AI 代理人 超過 500 件商品上架 成交 186 筆交易 總交易額略超過 $4,000 美元 單品中位數 $12，平均 $20.05這部分不算意外。Anthropic 用一句話形容：「we were struck by how well Project Deal worked」（我們對 Project Deal 運作得這麼好感到驚訝）。AI 代理人會主動發現匹配機會、會用自然語言談判、會折衷、會成交。其中一個員工的代理人甚至幫主人約成了一場「遛狗約會」——後來真人和狗真的依約出現。 但實驗真正可怕的部分，是 Anthropic 同步跑的對照組。 「隱形不平等」（Invisible Inequality）：用 Haiku 的人多花 12%，卻給 4.06 的公平評分 Anthropic 同時跑了四個平行的市場版本：Run A 和 Run D：所有人都用 Claude Opus 4.5（當時的旗艦模型） Run B 和 Run C：每個人有 50/50 的機率被分配到 Opus 4.5 或 Claude Haiku 4.5（最小、最便宜的模型）員工不知道自己被分到哪一組。實驗結束、收完問卷之後，才告訴大家哪個 Run 是「真的」會結算的。 結果（根據 the-decoder 的整理）：同一件商品 用 Opus 賣 用 Haiku 賣一顆實驗室培育紅寶石 $65 $35一台壞掉的折疊腳踏車 $65 $38跨 161 件被多次成交的商品平均下來：賣方用 Opus 比用 Haiku 多賺 $2.68／件 買方用 Opus 比用 Haiku 少花 $2.45／件 用 Opus 的人平均多成交 2.07 筆換算下來，用便宜模型的那一邊，每件交易大約多花了 12%。在一個總值 $4,000 美元的小市場裡，這已經是好幾百塊的差距。 但這還不是最詭異的地方。 最詭異的是 Anthropic 在事後問所有參與者：「你覺得自己這週的交易公平嗎？」（1–7 分制）用 Opus 的人：4.05 分 用 Haiku 的人：4.06 分"Participants with Haiku agents rated the fairness of their deals almost the same as Opus users: 4.06 versus 4.05 on the fairness scale." （用 Haiku 代理人的參與者，給自己交易的公平性評分幾乎和 Opus 使用者一樣：4.06 對 4.05。）吃虧的人完全沒意識到自己吃虧。Anthropic 把這個現象命名為 「invisible inequality」（隱形不平等），並在報告中寫了一段值得每個業務員逐字讀一次的警告："The policy and legal frameworks around AI models that transact on our behalf simply don't exist yet." （目前還沒有任何政策或法律框架，在規範替我們做交易的 AI 模型。）這句話在 2026 年的金融與保險業，份量比看起來還重。因為當客戶開始用 AI 比較顧問、比較產品、比較條款的時候，他用的那一支 AI——是 ChatGPT 的免費版？Plus？Perplexity？Claude？某家券商埋在 App 裡的「智能助理」？——會直接決定他被推薦什麼、被略過什麼、被勸住什麼。而他不會知道。他甚至會給這個過程打 4.06 分。 三個業務員必須開始問的問題（取代「客戶懂不懂 AI」） 過去兩年大家在問「客戶懂不懂 AI」、「業務員會不會用 AI」。Project Deal 的數據在說：這兩個問題已經過時了。 下一階段真正重要的問題只有三個。 第一個問題：客戶用的是哪一支 AI？（Model Tiering） 做法： 在第一次接觸或回訪時，自然地問一句：「你最近做這類功課的時候，習慣用哪個 AI 工具？」 過去你問客戶「你都看哪一台財經節目？」是為了知道他被誰影響。現在，這個問題的 2026 年版本是「你都用哪一支 AI 做功課？」 差別在於——電視台只有那幾家，但 AI 模型背後的層級差距，比 CNBC 和地方台還大。一個用 Perplexity Pro 的客戶、一個用 ChatGPT Plus 的客戶、一個用免費版 Gemini 的客戶——你面對的，是三個拿到不同情報的人。 實際對話可能是這樣：你：「最近很多客戶會先丟一些問題給 AI 再來找我聊，我滿好奇的，您平常用哪一個？」 客戶：「ChatGPT 啊，免費的那個。」 你：「了解。那我等下回答的時候，會特別跟您說明 AI 通常會漏掉的那幾塊，因為免費版的資料截止到去年某個月，最近這半年的法規變動它接不到。」你沒有貶低 AI，你給自己一個合法的位置：「補資訊缺口的人」。 第二個問題：那支 AI 會在哪裡漏看？（Blind Spot Mapping） 做法： 對每一支主流 AI 工具，建立你自己的「漏看地圖」——它的訓練截止日是什麼時候、它對你產業的哪些術語會搞錯、它會推薦什麼給沒有專業背景的人。 Project Deal 給我們的最重要訊號是：AI 的劣勢不是隨機的，是系統性的。Haiku 不是「有時候賣便宜」，它是穩定地比 Opus 賣便宜——所以「壞掉的折疊腳踏車」這種利基商品差距最大（$38 vs. $65，差 71%）。 這套邏輯搬到金融保險：免費 AI 對「主流產品比較」做得不錯，但對冷門商品、稅務優化、跨境結構、年金 vs. ETF 的長期模擬、保單條款的灰色地帶——它會給出「看起來合理、但不夠細」的答案。客戶不會知道，因為他打開 ChatGPT 之前，根本不知道要問什麼。 你的工作從「賣產品」變成「畫出他自己看不見的地圖」。 第三個問題：你能把「補上 AI 漏看的」變成新賣點嗎？（Insight Arbitrage） 做法： 不要再強調「我比 AI 強」，要強調「我看到 AI 沒看到的那一塊」。 Anthropic 在報告最後寫了一句很微妙的話：用 Haiku 的人「objectively」拿到比較差的條件，但「subjectively」覺得很公平。這個落差，就是 2026 年業務員真正的市場機會。 因為客戶不會自己發現這個落差。他會以為 AI 給他的就是最好的。除非——有人幫他把「對照組」攤開來。 你的開場白可以變成：「您剛剛用 ChatGPT 查到的這個年金方案，數字本身沒錯。但有兩件事它一定不會主動講：第一是 [具體的稅務細節]，第二是 [具體的解約條款]。我們等下花十分鐘把這兩塊看一下，如果看完您覺得 AI 給的版本還是更好，那我支持您買 AI 推薦的那個。」這個姿態做對的時候很強。因為你不是在跟 AI 競爭，你是在跟「客戶以為自己已經研究完了」競爭——而那個 4.06 分，就是你的破口。Project Deal 的 187 筆交易只是一場為期一週、總額 $4,000 美元的辦公室實驗。但它揭開的是一個更大的問題：當每個人都在用 AI 替自己做決定，用錯 AI 的代價不會以「我覺得吃虧」的形式出現——它會以「我覺得很公平」的形式靜悄悄地累積。 對保險與金融業務員來說，這個訊號比任何一份「AI 會不會取代你」的報告都實在。AI 不是你的對手，AI 的等級差距才是你的市場——而且這個市場正在快速放大。📎 Anthropic 在原始報告裡還公開了完整的實驗方法、survey 題目和模型 prompt，包括他們嘗試讓 Claude 扮演「氣急敗壞的牛仔」式的強硬談判者（結論：人格設定對成交價幾乎沒有統計顯著影響）、員工指示自己的代理人「買禮物送 Claude」最後 AI 真的買了 19 顆乒乓球的趣事，還有一段針對 jailbreaking、prompt injection、和「AI 代理人經濟可能複製或加劇現有貧富差距」的政策建議。如果你的客戶開始用 AI 比較顧問，那篇原文值得逐字讀一次。TechCrunch 和 The Decoder 對「隱形不平等」的延伸討論也補了不少 Anthropic 自己沒明說的應用場景。