直通式核保中的智能体AI与检索增强模型
摘要： 人工智能（AI）正开始重塑精算实践，尤其是在需要对非结构化文档、异构数据源及受监管决策流程进行推理的领域。精算师如今面临一个从传统基于规则的自动化到大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）以及能够规划、检索、调用工具并进行反思的多智能体“智能体”系统的设计空间。本文探讨了这些新兴架构如何支持精算领域的核心需求，如透明度、可审计性及人在环治理，重点关注直通式决策流程。为使这些概念具体化，我们开发并分析了一个用于小型商业企业主保单（BOP）直通式核保的智能体AI框架。我们构建了一个合成但逼真的实验环境，并比较了三种核保流水线：（i）单LLM基线系统，（ii）朴素RAG系统，以及（iii）结合了定向检索、第三方数据核查与显式多步规则评估的多智能体“智能体RAG”流水线。智能体系统整体表现最佳，在多步骤及信息缺失场景中优势最为显著——在这些场景中，结构化检索与反思有助于模型避免做出缺乏依据的直通式决策。