在保險業的營運實務中，最困難的挑戰之一就是處理突發的大規模理賠申請。當自然災害發生時，短時間內可能會湧入數十萬件申請，這種流量激增會讓傳統的人力客服中心瞬間癱瘓，導致客戶在最需要幫助時面臨漫長的等待時間，嚴重影響品牌信任度。
美國保險巨頭 Travelers 面臨的正是這個問題。他們每年處理超過一百五十萬件理賠，支付金額高達二十三億美元。為了在維持規模化運作的同時提升使用者體驗，Travelers 開發了名為 AI Claim Assistant 的自動化語音解決方案。
這套系統的核心技術是 OpenAI 的 Realtime API。對於不熟悉此技術的工程師來說，Realtime API 是一種能讓 AI 實現低延遲、自然語音對話的介面。它解決了傳統語音 AI 必須經過 語音轉文字、文字處理、文字轉語音 這三個獨立步驟而產生的明顯停頓感，讓 AI 能像真人一樣在對話中即時反應，這對於處於焦慮狀態的車禍理賠客戶來說，能提供更具信心與安心感的互動體驗。
在實作層面上，AI 理賠助手不只是單純的聊天機器人，它扮演的是一個自動化接單系統。它能引導客戶完成 First Notice of Loss，也就是理賠的第一時間損報，包含回答保單疑問、收集事故細節並直接提交申請。
為了讓 AI 能在企業級環境中安全運行，Travelers 並非直接將 AI 暴露在前端，而是將 OpenAI 模型與內部的理賠基礎設施、編排系統（Orchestration Systems，負責協調不同服務執行順序的系統）以及內部工具進行整合。這種架構確保了 AI 在處理敏感的金融數據時，能遵循企業的安全規範，並能將收集到的資訊準確地寫入後端資料庫。
這次部署的實際成效非常顯著。在全美推廣後，約有百分之八十五到九十的客戶能透過 AI 助手獨立完成理賠申請。這對企業運作產生了兩個核心影響。首先是可用性的提升，客戶可以在任何時間、即使在災難發生的高峰期，都能立即獲得支援而無需排隊。其次是人力資源的優化，將重複性高、標準化的初步接單工作交給 AI，讓專業的理賠人員能專注於處理真正需要人類專業判斷的複雜案件。
這個案例向我們展示了生成式 AI 在企業端的實務應用路徑：從解決特定痛點（高流量壓力）出發，選擇合適的低延遲技術（Realtime API），並透過強大的後端整合（Orchestration）將 AI 能力轉化為實際的業務產能。
來源：openai.com
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。