AI 风险的可保性前沿：将威胁映射至 affirmative 保险责任、静默风险敞口与责任免除
风险管理
2026-05-20 v1 人工智能
密码学与安全
计算机与社会
综合经济学
经济学
摘要
智能体 AI 的快速扩散为商业保险带来了一个新的承保问题：部分由 AI 介导的损失现已获得 affirmative 保险责任，部分在传统的网络保险、技术错误与遗漏 (E&O)、董事与高管责任 (D&O)、雇佣行为责任 (EPLI)、犯罪保险和媒体保险下产生了静默 AI (silent-AI) 风险敞口，而另一些则被主动排除。本文通过使用公开的承保人材料和 OWASP/MITRE 威胁目录，将 55 类 AI 威胁与 26 种保险产品、批单及责任免除机制进行对照编码，从而描绘了这一新兴边界。我们识别出四个层次的可保性前沿：affirmative 承保的危险、静默 AI 风险敞口、主动排除的危险，以及处于传统私人保险结构之外的危险。我们的编码衡量的是公开宣称的市场定位，而非实际执行的合同措辞；标题统计数据描述的是承保人公开声明的承保范围，而非任何具体索赔将支付的金额。出现了三种模式。首先，affirmative AI 承保范围开始根据主要风险侧重点进行分化：公开材料通常将 Munich Re 定位于模型性能和漂移，将 Armilla 和部分 Lloyd's 市场定位于幻觉和更广泛的 AI 责任，将 Tokio Marine Kiln 和 CFC 定位于 IP 和技术 E&O 问题，将 Apollo ibott 定位于新兴的自主系统责任，将 Coalition 定位于深度伪造和 AI 驱动的网络响应。其次，在 AI 作为工具而非损失的法律原因的情况下，传统险种保留了静默 AI 风险敞口。第三，基础模型集中度是最清晰且真正新颖的可保性前沿，因为上游模型故障可能同时关联多个分保人的损失；相关的市场设计问题是每种候选结构放宽了哪个可保性约束，而不仅仅是存在哪种系统性风险模板。
引用
@article{arxiv.2605.18784,
title = {The Insurability Frontier of AI Risk: Mapping Threats to Affirmative Coverage, Silent Exposures, and Exclusions},
author = {Alex Leung and Rex Zhang and Ervin Ling and Kentaroh Toyoda and SiewMei Loh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.18784},
year = {2026}
}