Liberate披露保险AI节约超1亿分钟：时间回到账上之后，还要看工作流去了哪里

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2026年10月1日，Liberate宣布，其面向财产与意外险机构的AI智能体累计为团队节约超过1亿分钟。公告列出的工作包括日常电话、邮件、保单状态查询和非营业时间留言。这是公司披露的运营指标，并非当天新上线的产品，也不是经过本文独立审计的节时结果。

这条消息值得关注的地方，是行业开始用“交还多少时间”描述AI的作用。对采购或运营团队来说，数字的价值取决于它怎样计算、交还给谁，以及后续工作是否接得上。自动回复变快，可能缓解接听压力；若错误信息带来重复来电，最初节约的几分钟也可能在下一环节消失。

AI生成概念示意图，非真实产品照片、软件界面或事件现场。

先把一件事的时间算完整

评估时可以从一次完整服务请求着手。起点是客户首次提出问题，终点是问题解决且记录进入业务系统。中间既要计入机器处理，也要计入人工查证、补录和回拨。同一请求如果跨电话与邮件重复出现，应合并观察，避免把每次渠道接触都算成一次独立完成。

还要保留服务难度。简单的进度查询与需要解释责任范围的案件，原本就消耗不同的人力。若AI接走大量简单请求，剩下的人工平均处理时长可能上升。这未必意味着坐席效率下降，而可能说明任务结构变了。用同一类请求作前后比较，比直接比较团队平均数更有解释力。

以下是假设流程，不是产品实测。某服务团队选取“查询已提交材料是否收到”作为试点，先记录两周现有流程，再在相似时段引入自动处理。每条请求关联材料编号，标记是否一次解决、是否找错记录、是否转人工，以及最终系统状态。周末另外抽取失败和转接样本，核对客户是否真正得到答复。

假如试点显示每天少处理一些重复咨询，但员工仍被零散升级打断，排班层面未必得到整块可用时间。团队可以调整升级队列和集中复核时段，再观察产能变化。这类流程改造通常比把所有节时分钟相加后直接折算成人数，更能说明项目的实际收益。

技术团队也应核对智能体写回系统的记录：查询了什么、修改了什么、由哪条规则决定升级。客户再次联系时，下一位员工能否沿着同一记录继续处理，会直接影响节时能否持续。日志若只保存一句成功摘要，后续人员可能仍需重做整次调查。

Liberate的披露提供了一个评估入口。企业可以据此要求更清楚的口径、样本和任务分布，并把响应速度与解决质量放在同一张评估表上。让时间变成可用产能，需要排班、交接和业务记录一起变化；这部分工作应在试点开始前就有人负责。

本文核验于北京时间2026年10月2日。文中工作流程为分析性假设示例，并非对该产品的实际测试；开放范围以官方后续说明为准。