作者 |AI 工作坊

　　来源   |   AI 深度研究员   管理智慧 AI+

　　文章仅代表作者本人观点

　　过去十年，这家保险巨头从公众视野中 “ 消失 ”。

　　它曾经亏掉 330 亿美金，被贴上 “ 不能倒 ” 的危机标签。

　　如今，它用 AI 大模型重构核心流程，年赚 19 亿，成为全球 AI 转型的新范本。

　　纽约，这里是国际性跨国保险及金融服务机构集团 AIG 十年来首次举办投资者日的现场。而这一次，除了资本市场的回归，更令人瞩目的是一位 “ 不速之客 ” —— AI 独角兽 Anthropic 的 CEO Dario Amodei。科技与金融，一场新叙事正在开启。

　　沉潜十年，AIG 如何重生

　　如果不是这场投资者日，或许很多人已经快要遗忘 AIG（美国国际集团）的名字。它曾是全球最知名的保险公司之一，也是 2008 年金融危机中最具代表性的 “ 重灾区 ”。

　　彼时的 AIG，因高杠杆、高风险的信用违约掉期产品（CDS）暴露，最终在美国政府 7000 亿美元救市计划中，被迫接受高达 1820 亿美元的紧急救援。一度，“Too Big To Fail（大而不能倒）” 成为它身上最沉重的标签。

　　但很少有人知道，接下来的十年，AIG 经历的是一场真正意义上的 “ 涅槃重构 ”。

　　一、CEO Peter Zaffino 的执掌之路

　　2021 年，Peter Zaffino 正式成为 AIG 的 CEO。在此前长达十年的 “ 救赎周期 ” 中，AIG 虽然在技术上避免了破产，但始终未能在市场中 “ 赢回尊重 ”。

　　Peter 面临的挑战是双重的：

　　1、如何从过去的阴影中 “ 清零 ”，重新定义公司的市场定位与商业逻辑；

　　2、如何带领这家庞然大物真正实现盈利能力的结构性改善。

　　而从 2021 年至今，他交出了一份令人惊叹的答卷：

　　三年稳定盈利：每年承保利润维持在 19 亿美元左右；

　　资本市场回暖：重拾投资者信心，重启投资者日活动；

　　战略灵活性显现：从运营、财务到技术全面焕新，进入 AI 时代的准备已经悄然完成。

　　Peter 在这次访谈中提到，“ 我们刚刚花了三个半小时向投资者梳理这些年所走过的历程，大家普遍反馈很积极。这代表了整个公司多年来的集体努力。”

　　一句 “ 集体努力 ”，听似平淡，实则沉重。这背后，是一场从文化、结构到战略的深度重构工程。它不仅仅是 “ 活下来 ”，而是真正 “ 活明白 ”。

　　二、从亏损 330 亿到盈利 19 亿：数据背后的故事

　　我们来看看这组关键数据：

　　2008-2018 年：AIG 累计亏损 330 亿美元；

　　2021-2023 年：每年稳定实现 19 亿美元承保利润；

　　2024 年：资本结构优化，开始释放战略灵活性，进入 AI 合作阶段。

　　Peter 特别强调，“ 今天的 AIG，已经不是那个依赖风险定价套利的金融巨兽，而是一家通过真实业务价值驱动增长的现代化保险企业。”

　　这段转型路的关键词只有两个字：“ 苦撑 ”。

　　管理层选择的是最难的一条路——慢、重、稳地修复体系，而不是用爆款产品快速博市场眼球；

　　他们没有选择 “ 科技换增长 ” 这类时髦口号，而是先筑好底层，再寻 AI 赋能的时机。

　　所以，当 AIG 终于牵手 Anthropic 的时候，外界才真正意识到，这不是 “ 跟风 ”，而是 “ 蓄谋已久 ”。

　　不是跟风，是深度共建

　　如果说前十年是 “ 治病救人 ”，那么今天的 AIG，已然到了 “ 强身健体 ” 的阶段。而人工智能，正成为这家老牌金融企业的新增长引擎。

　　Peter 在现场宣布与 AI 独角兽 Anthropic 的合作正式升级时，全场安静了几秒——不是因为惊讶，而是因为这步棋，落得太稳了。

　　一、为什么是 Anthropic？

　　这家公司可能对大众还不够熟悉，但在 AI 技术圈内，它被视为 “ 可信 AI” 的代名词。它的 Claude 模型是 ChatGPT 最强劲的竞争者之一，更重要的是，它对企业市场的理解远超同类玩家。

　　Dario Amodei 在访谈中透露，Anthropic 从第一天起就将 “ 企业级 AI” 作为核心方向，尤其强调模型的安全性、可控性、合规性。

　　“ 我们清楚地知道，像保险这样的高度监管行业，不允许出错。这就意味着，我们不仅要让模型好用，更要让它在所有审计与安全规则下运行。”

　　这正中 AIG 下怀。

　　对于一家经历过金融危机、历经监管风暴的大型金融机构而言，AI 不可能是一种 “ 炫技 ”，而只能是 “ 加法 ”：要么提效降本，要么优化决策，要么提升客户信任度。更重要的是，这些 “ 加法 ” 都必须在合规与风控的体系内完成。

　　而 Anthropic，提供的正是这样一套 “ 企业级可信 AI 方案 ”：

　　模型输出可解释、可回溯；

　　支持 “ 嵌入式 ” 部署，确保数据不出企业内网；

　　拥有跨团队协作的工程能力，可以与客户共同定义落地路径。

　　这不是 OpenAI 或 Google 那样的 “ 平台能力输出 ”，而是一种 “ 联合建构式合作 ”。

　　这些对话，是企业如何 “ 把 AI 用对 ” 的真实写照。

　　AI 深入核心，动了真刀

　　企业真正走向 AI 时代的标志，往往不是 “ 部署了多少模型 ”，而是 “AI 是否进入了核心流程 ”。对保险行业而言，承保与理赔，是最核心、最复杂、也最敏感的两个流程。而 AIG 选择将 AI 用于这两大板块，堪称一次 “ 深水区测试 ”。

　　Peter 在接受采访时直言：“AI 理论上可以进行承保，但我们当前主要利用它来提取数据、理