典型职业规划问题：不想继续做某垂直行业（比如“保险”），如何发现AI-native结合点

最近某同学的情况，有些典型意义，所以专门来分享下——

1、背景：ta有保险行业背景，但其实不是那么想做这方面了；直接转其他AI热门方向（比如Agent、Eval、Harness等），又会觉得难度大，整体就不太知道咋办……

2、咨询时，我分享的思路和信息，是ta之前根本没想到的。

我说，虽然保险是个相对传统、似乎没那么有意思的方向，但其实有很多“行业/AI+保险”的方向，反而是目前业内的非共识机会（有转型红利期、你会有优势）。因为很多人平时，没有刻意留意和积累这些信息素材。

不仅有“汽车+保险”、“机器人+保险”这种已经很前沿的方向，还有“AI+保险”这种最新、最AI-native的方向。

3、具体来说

1）“AI+保险”方向，最典型的是AI-native 保险公司Corgi

在《AI日报_20260528》里，介绍过这家公司——

《AI保险公司Corgi：关掉已盈利的经纪业务，花两年8000万美元自己成为承保公司》

a，Corgi ，面向创业公司的全栈保险承保公司

• 2024 年成立于旧金山，创始人是 Nico Laqua 和 Emily Yuan。

• 今年1月，完成一轮 1.08 亿美元的融资，估值约 6.3 亿美元，并拿到监管批准。

• 能在几分钟内，让用户获得报价，最快当天绑定保单；承保平台用 AI 驱动，替代传统 2 到 4 周的承保周期。

黄钊hanniman评注：这个方向，是非常确定性的“大”机会；未来，这家公司可能会做得非常大。

b，美国创业公司买保险是刚需

• 基础商业责任险，主要管线下场景，比如办公室有人摔倒；租办公室时，房东要求提供保险。

• D&O（董事和高管责任险），保护创始人、董事、高管（因管理决策）被起诉时的法律费用、赔偿风险。融资后尤其重要。

• Tech E&O（技术错误与遗漏险），适合 SaaS、AI、软件服务公司。比如你的系统 bug 导致客户业务中断、数据处理错误、交付没有达到合同要求，客户索赔时可能会用到。

• Cyber（网络安全险），主要覆盖数据泄露、黑客攻击、勒索软件、隐私事件、监管应对等。

• EPLI（雇佣实践责任险），主要覆盖员工相关纠纷，比如歧视、骚扰、错误解雇、劳动争议等。美国雇佣诉讼频率和成本都比较高，所以公司越招人越需要重视。

c，Nico 第一次真正意识到保险行业的问题，是在他上一家公司买保险时

• 6万美元的保险，对早期创业者来说，是一笔很大的钱。

• 更让他难受的是，整个购买过程很慢——要半周，还不知道这保障了什么、为什么这么贵。

• 这类体验对创业公司很常见。

d，一开始，他们也只是做“保险经纪业务”，一个更好的中间商

• 当时已经卖出了几万美元保费，收入增长也不错。但发现，真正决定价格、保障范围、承保速度和理赔体验的，仍然是后面的承保机构。

• 于是，关掉原来已经跑起来的经纪业务，自己成为保险承保公司，自己设计和生产保险产品。

e，他们花了近两年，做监管和牌照，过程中公司多次接近失败

• 前后融了接近 8000 万美元，在几乎没有收入的情况下，撑过来。

• 而现在，监管许可、承保能力、资本、流程、系统、行业信任，正是他们的壁垒。

原文链接，详见当天AI日报（https://t.zsxq.com/gstQo ，第3个内容点）

2）“机器人+保险”方向

在《AI日报_20260428》里，介绍过——

《新赛道「机器人保险」》

a，近期，发生多起“机器人安全”事件（原文中有相关视频可看）

• 陕西某高校运动会上，在跳舞过程中，机器人突然回头、抱住了一旁的女生；

• 去年人形机器人运动会1500米决赛上，一款人形机器人偏离赛道、撞倒工作人员；

• 某视频里，一位工程师正进行同步动作测试，机器人本该模仿人的击打姿态，却突然偏离应有轨迹，一脚踹在工程师的大腿内侧。工程师疼得当场蹲下，而肇事机器人竟也同步蹲下（瞬间回到正常的“动作同步”状态）。

b，4月17日，人保完成了全国首例“具身智能机器人保险理赔”

• 未来，机器人保险的规模，将超过车险；

• 车险有方向盘可控制，而机器人会自己思考、决定、犯错，这种不确定性，正是保险业最大的机会。

• 头部险企，已推出“机智保”等专属产品，北京亦庄、宁波、深圳龙岗等地出台保费补贴政策。

原文链接，详见当天AI日报（https://t.zsxq.com/jY60f ，第5个内容点）

3）“汽车+保险”方向

在《AI日报_20260209》里，介绍过——

《特斯拉跟美国保险公司 Lemonade 达成合作，对激活特斯拉 FSD 的车主，保费减半》

a，为什么能减半——FSD 的安全性，是人类驾驶的 5 到 6 倍

• 普通驾驶者，平均行驶 50 万英里，会发生一次重大碰撞，平均行驶 17.8 万英里，会发生一次轻微碰撞。

• 特斯拉 FSD（北美），平均行驶 290 万英里，发生一次重大碰撞，平均行驶 98.6 万英里，发生一次轻微碰撞。

• 背后的逻辑：打开 FSD 那一刻，保险公司的评估主体，从“人类驾驶员”变成了“FSD”系统。车险本质上，成了算法在金融市场的“信用变现”。

b，这是世上首次，保险把自动驾驶系统本身，当作“可评级的信用主体”

• 改变了百年的保险规矩：以前是看人、看物，现在看算法、看系统。保险业开始为“算法的安全性”明码标价，这在金融市场，叫硅基信用。

• 保险业的未来，可能是给“确定性”标价。各行各业，无论是医生（医疗保险）、买家（退货运费险），还是驾驶员（车险），只要有“人”参与的环节，就有不确定性，会产生额外的溢价；

• 过去，我们用高额保险来对冲这种“人性的随机性”。未来，也许保险会变成为“人类的愚蠢度”收税。

hanniman评注：2022年7月，我就在星球里分享过「AI发展带来的新机会：自动驾驶保险」（https://t.zsxq.com/P6qSq ）一文，可能是自动驾驶保险领域的第一篇深度分析文章。

• 最合理的方式，是按照“每公里、每个人的行车习惯”来定价，这就是UBI（Usage Based Insurance，基于用量的保险）

• 当时也指出，这篇值得车企PM和保险PM们仔细研读，其中蕴含着未来的职业机会。

• 这也算是我们「」的又一个例证了。

原文链接，详见当天AI日报（https://t.zsxq.com/6iMD2 ，第3个内容点）

4、为什么我能快速link到这些信息、涌现出这些idea？功夫在平时——每天整理AI日报时，我就在细心捕捉这些有价值的信息，然后不断提纯（AI日报—>周报—>个人wiki—>AI产品经理的实操手册），进而在我脑子里，已经建立了非常庞杂的知识图谱，看到什么AI信息，都能很快地link到相关内容。

所以AI日报的读者们，也是有机会做到这个程度的。

引申阅读：《》。

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黄钊hanniman，前腾讯PM，前图灵机器人-人才战略官/AI产品经理，13年AI、16年互联网经验；社群""（9年）和自媒体""（12年）；作品有《》、「」。