信息技术 / 保险数据分析
Verisk：以分阶段AI智能体连接保险软件开发的需求、实现、审查和测试
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业务问题
Verisk开发团队引入编码工具后，需求澄清、任务拆分、测试计划和代码审查仍依赖人工交接。AWS与Verisk共同撰写的案例指出，验收标准不完整及阶段间上下文丢失导致反复确认和手工作业。保险业务软件不仅需要更快交付，还需要记录谁审查并批准了变更。
使用的技术与数据
Verisk在Amazon Bedrock和AgentCore上分别构建需求、任务细化、开发、代码审查和质量保证智能体。输入包括Jira工单及附件、代码仓库、API规范、内部文档和上游产物。MCP连接现有业务工具，Jira状态变化或代码合并请求触发各智能体。开发智能体使用Bedrock上的Claude Code。产品负责人批准需求，开发人员决定实现和审查意见，质量人员批准测试计划，经验证的产物逐步成为下一阶段的上下文。
成果
AWS和Verisk表示，在通过完整流程开发的功能中，测试计划编写从3至4小时缩短到不足10分钟，测试自动化准备从1至2天缩短到不足30分钟。超过90%的智能体产物经人工审查后仅需极少修改即可接受。按工作规模单位故事点计算，人工与AWS计算费用合计下降20%至30%。每周发布是开发团队的目标，而不是已经达成的结果。
局限与待解问题
原文未披露受测功能数量、测量期间及对照组构成。尚未确认Verisk所有开发团队均能获得相同效果。
来源
- Reinventing software delivery with AI-SDLC on Amazon Bedrock AgentCoreAWS for Industries, 查阅
本案例根据公开资料整理，并非 ATF Works 客户的成果。