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估值40亿美元,半年翻6倍!今年融资最猛的AI应用公司,竟然在卖保险

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这可能是今年融资最猛的AI应用公司。

今年以来,Corgi连续完成4轮融资,估值则从年初的6.3亿美元一路涨到40亿美元,半年翻了6倍多。即使不计算最新一轮,Corgi的累计融资也已经超过3.74亿美元。

投资人之所以如此看好,是因为Corgi的增长速度实在太快了。

2025年7月,Corgi刚刚获得承保业务所需的完整监管批准。到2026年1月,公司披露的年化收入运行率已经超过4000万美元。4个月后,Forbes称这一数字进一步突破1亿美元。

Corgi给出的目标更加激进:到2026年底,年化收入运行率达到4.5亿美元。相比年初,翻了接近10倍!

但增长快,还不是Corgi最有意思的地方。它真正特别之处在于,几乎每一步都在和传统保险公司反着走。

传统商业保险不愿意服务小微企业,Corgi偏偏盯上了创业公司。

过去,由于服务性价比过低,微企业便成了一块传统保险公司不太愿意碰的市场。在美国,传统商业险对早期创业公司的覆盖率不足20%。

Corgi的打法,是用AI把报价、核保、出单和保单管理尽可能自动化,把原本需要人工反复处理的流程压缩到线上完成,让几千美元保费的小客户也具备经济性。

更牛逼的是,当传统保险公司开始把AI风险踢出保单,Corgi反而尝试为AI风险定价。

今年5月,Corgi推出了AI责任险AI Liability,把算法偏见、AI幻觉与诽谤、数据投毒、深度伪造、知识产权纠纷,甚至自主AI造成的人身伤害,拆解成一组可以单独承保的责任模块。

今天,硅基君就来聊聊这家几乎浑身长着“反骨”的保险公司。


给AI风险定价

随着AI在企业里用得越来越多,传统保险公司反而越来越慌。原因很简单,在AI时代,风险开始变得越来越难以定义,责任边界也非常模糊。

试想一下,模型要是产生幻觉胡说八道怎么办?再夸张点说,如果AI在没人管的情况下,自己做了决定导致财产损失或者人受伤了,这锅该谁背?

绝大部分老牌保险公司为了图省事,干脆直接在部分企业保单中加入AI相关免责条款。

专业财险公司W.R. Berkley甚至搞了个更加严格的“绝对AI排除条款”。简单来说,只要损失与AI有关,保险公司就可能拒绝赔偿。

传统保险公司忙着筑墙,Corgi却选择主动拥抱AI风险

2026年5月,Corgi正式发布AI Liability,也就是AI责任险。

这产品挺有意思,它不是单卖的,而是在传统的科技企业职业责任险里,加了一堆跟AI相关的模块。企业可以像搭积木一样,自己挑需要的模块买。

从保障范围看,可以说是把AI的雷区全覆盖了。比如算法偏见、AI幻觉与诽谤、数据投毒、深度伪造,甚至连AI服务中断都管。

打个比方,大模型生成了虚假、误导或带有诽谤性的内容,导致第三方蒙受损失,AI幻觉与诽谤模块就负责相关索赔。再比如,SaaS平台用的模型API突然崩了,导致客户业务停摆来索赔,这事儿也能保。

这里面最特别的,是“AI导致的人身伤害”模块。

以前的科技责任险只管经济损失,绝对不管人身伤害,因为那是其他险种的事。但AI把这条界限打破了。当软件开始控制汽车、机器臂和医疗设备,代码出错甚至就可能真的会出人命。

Corgi单独设置这一模块,意味着它正在尝试为“AI自主决策造成现实伤害”提供一个明确的保险入口。这也是它与传统科技责任险最明显的区别之一。

某种程度上说,Corgi正在试图成为AI时代的风险定义者,把AI时代无法描述、无法衡量,也没人敢承保的风险,逐步变成可以分类、定价和交易的保险产品。

用AI把成本曲线打下来

Corgi的第二张牌是,效率。

保险行业有个死穴叫“综合成本率”,就是赔付率加上费用率。超过100%就是亏本赚吆喝。

在美国,财险这门生意长期在盈亏线边缘疯狂试探。过去25年,全行业平均综合成本率超过101%,也就是说,光靠收保费根本不赚钱,赚钱全靠拿保费去搞投资。

就拿2022年和2023年来说,美国财险行业分别承保亏损224亿美元和202亿美元,但净投资收入达到715亿美元和726亿美元,最终经营利润仍为正。这两年,靠着连续提价,美国财险承保业务才又开始赚钱。

巴菲特旗下伯克希尔·哈撒韦的财险业务,能把综合成本率做到87.1%,就已经是行业顶尖水平。

在财险商业模式里,赔付这块是刚性的,该赔多少得赔多少。真正能拉开差距的,是费用率,也就是谁的运营成本更低

但这块的压缩空间其实很小。传统保险是个典型的人力密集型行业,保单多一倍,销售、核保、理赔这些人工都得跟着翻倍。

巨头们拼了老命压缩,费用率也只能在25%到30%之间打转。以美国老牌险企为例,The Hartford 2025年商业险板块费用率高达31%,Travelers全年营收488亿美元,费用率维持在28%左右。

而Corgi改变的,正是这条成本曲线。

从成立第一天起,Corgi就围绕AI重建了保险公司的整个流程,其核心系统Hammurabi能贯穿获客、核保、定价和理赔等环节,极大提升业务效率。

就拿获客环节来说,传统模式靠经纪人跑腿收资料,得弄个三五天。

现在,Corgi让客户在线填资料,加上AI自动抓取工商数据、融资记录、技术栈、网络安全评级等数十个维度的公开数据,只用几分钟就能拼出客户的完整风险画像。

核保环节差距更悬殊。传统精算师基于历史数据制定静态费率表,人工核保普遍需要3周以上。

而Hammurabi引擎最快30秒内完成风险评估并生成报价。哪怕是从零开始的初创公司,也能通过动态数据精准定价。

到了理赔,报案一提交,AI直接把材料核验、事故定级这些活干了80%,只有复杂的才丢给人工。传统理赔流程从立案到赔付通常需要数周,Corgi宣称能缩短到数天甚至数小时。

当然,效率提升对Corgi的意义并不止盈利能力,而是打开了一个新的蓝海市场——小微企业商业保险

在传统商业保险里,小微公司几乎是一块被放弃的市场。

美国保险行业数据显示,全美约有3020万家小微企业,每年新成立的科技初创公司超10万家,但传统商业险对早期创业公司的覆盖率不足20%。

原因很简单,一家种子轮公司年保费可能只有几千美元,却要占用和百万级大客户一样的核保、理赔人力,投入产出比低得离谱。

更棘手的是,创业公司业务变化快,今天做SaaS明天转做AI,传统静态精算模型完全跟不上。

但这些公司偏偏又离不开保险。

融资要高管责任险,签大客户要网络安全险,过合规审计还得要各种责任保障。创始人买不到合适的,只能捏着鼻子接受高价和繁琐流程。

按Corgi的设想,其试图通过边际成本极低的的AI系统,吃下了这块被巨头们嫌弃的市场。

RRG,保费一年涨10倍的关键

除了产品层面的优势,Corgi之所以能增长这么快,还离不开一个特殊的模式——风险自留集团(Risk Retention Group,简称RRG)。

RRG最直接的价值,是帮Corgi绕开了美国保险业最麻烦的一道门槛:州级牌照

要知道,美国保险监管是州级分散的,想做保险业务,得在每个州分别拿牌照、满足各州不同的资本要求。光这一点,就能卡死99%的想进入保险行业的新玩家。

而RRG就是少数例外。

它只需要在一个州注册成为保险主体,再按照规定向其他州登记,就可以跨州开展责任险业务。对Corgi来说,这相当于拿到了一张保险业的“全国通行证”。

除了扩张够快,RRG的特点本身也很适合AI保险。

RRG诞生于上世纪80年代的美国责任险危机。当时,传统保险公司因诉讼爆炸纷纷退出医疗、建筑等高风险行业,大量企业买不到足额保障,国会通过立法允许成立风险自留集团。

简单理解,RRG就是“抱团自保”。

一群面临相似风险的企业共同出资,组建专属保险实体,自己给自己承保。成员缴纳的保费汇入风险池,赔付从池子里支出,年度结余通常以保费抵扣或股息形式返还全体成员。

这套模式天然适合AI。

AI风险变化快、数据少、责任边界模糊。传统保险公司往往不愿意承保,即使愿意保,条款也很难跟上产品变化。

RRG服务的是一群风险相似的AI公司,可以随时调整保障范围、核保标准和定价方式,以匹配算法偏见、模型幻觉、数据投毒等非标准风险。

为了配合这套模式,Corgi还把“卖保险”和“承担风险”拆成了两个主体。

前台是Corgi Insurance Services,负责产品设计、获客、技术系统、核保流程和客户服务,本质上是一家轻资产的保险科技服务公司。

后台是注册在亚利桑那州的Technology Risk Retention Group,也就是TRRG。它才是真正的保险载体,负责签发相关保单、计提准备金,并承担最终赔付责任。

这样拆开的好处是,Corgi可以把运营和承保分别管理。前台可以快速迭代产品、扩大客户规模,后台则专门负责资本、准备金和风险控制。

虽然RRG能够帮助Corgi 更快扩张,但代价也很明显。

首先,它通常不能获得州保险保障基金兜底。传统保险公司一旦破产,部分保单可能由州保障基金接手,而RRG没有这层保护。

也就是说,RRG一旦破产,投保人只能自己认亏。这也是过去40年,主流企业对RRG避之不及的根本原因。

其次,RRG要求成员面临相似风险,这有利于积累数据和精准定价,却也容易造成风险集中

比如,一项新的AI监管规则可能同时影响大量AI企业,或者某个被广泛使用的基础模型发生故障,也可能让多家客户在同一时期遭到索赔。这意味着,RRG模式很容易出现风险集中爆发。

这也是一些投资人不看好Corgi的原因。总的来说,Corgi固然是一个很有趣的尝试,但最终是否能够成立,仍然需要更长时间的验证。

文/元元


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