2025年夏，七月，在舊金山遠郊與紐約長島，我的兩個親友幾乎同時遇到麻煩：
一個剛買了七八萬美元的新BMW，卻遲遲找不到合適保險；
另一個則收到房屋保險公司的通知：拒絕續保。
沒做錯什麽，信用良好、無事故記錄、車也新……
問題出在住的地方，出在開的車，出在一個看不見的黑箱裏：
AI已經決定你“不值得被保”。
【一、你以為保險是保障，其實它也在挑客戶】
過去，我們習慣了“買車買房，保險自然跟上”。但現在，這一邏輯正在被打破：
高風險地區不再承保，保費飛漲。
高端車型被貼“高風險”標簽。
再保險價格暴漲，小保險公司紛紛退出市場。
而這些決策，很多時候不是人類做出的，而是你不曾看見的AI模型下的自動判斷。
【二、你還在和保險經紀人談，AI已經判你“不合格”】
你以為自己在和保險公司談價格，實際上——
保險經濟人在係統平台上輸入了你的名字、地址、車輛型號，AI模型已經判定你是“拒保”或“高保費”客戶。
這套係統參考的數據可能包括：
你所在 ZIP Code 的盜竊率、碰撞率、災害頻率；
你車輛的理賠率、零部件價格、維修時間；
你以往的理賠記錄、信用分、通勤距離……甚至社交媒體上的公開信息。
你不是不誠實，不是不安全，隻是不符合AI的“風控模型”。
【三、AI精算帶來的現實挑戰】
1. “數字紅線”：某些地區直接被AI拒保。
2. 豪車反成高風險負擔。
3. 透明度缺失，用戶無從申訴。
4. 擴大既有不平等，放大曆史偏見。
【四、買車或買房前，你該先問自己這些問題】
這輛車在我所住的 ZIP Code 容易被承保嗎？
房屋所在地過去幾年是否頻繁遭災？
是否存在“隱形高風險”標簽，如交通密集、地勢低窪？
我是否準備麵對被拒保、暴漲保費甚至無人承保的可能？
【五、我們能做什麽？】
對個人：
提前找專業保險經紀人。
房車打包投保（bundle）。
審慎選擇車輛與地址。
了解州政府“Fair Plan”最後保險機製。
【六、三句話留給讀者】
1. AI讓保險公司更聰明，但也更無情。
2. 不是你不夠好，是你在數據畫像裏“不合格”。
3. 高端消費不是錯，忘了風控才是真正的風險。
保險行業正在重構，而我們正處其中。
在這個AI決策、風險溢價、算法篩選的世界裏，
每一個普通人都不再“默認被保”。
你要爭取、要規劃、要預判，甚至——要學會在AI之前理解自己。
因為：
不是你的問題，
是 ZIP Code 的鍋。
但這鍋，AI 已端給你了。
