1. 从“工具”到“代理”Agentic AI的本质与风险跃迁最近和几个做AI应用落地的朋友聊天大家不约而同地提到了一个词Agentic AI或者说“智能体AI”。这不再是去年那种“调个API做个聊天机器人”的玩法了而是开始让AI真正去“做事”——自动分析数据、自主调用工具、串联工作流甚至在某些预设条件下做出决策。比如一个营销智能体能自动分析市场报告生成内容策略并调度设计工具出图一个运维智能体能7x24小时监控系统日志自动诊断并尝试修复常见故障。这种从“被动应答”到“主动作为”的转变正是Agentic AI的核心。它不再是一个需要你一步步指挥的“工具”而是一个拥有一定自主权的“代理”。这个转变带来的价值巨大但随之而来的风险也呈指数级增长。一个回答错误的聊天机器人顶多是提供了一段错误信息但一个行动错误的智能体可能会错误地执行删除操作、发送错误邮件、做出有悖商业逻辑的决策造成直接的、有时甚至是不可逆的业务损失或合规风险。这就引出了一个我们必须严肃对待的新议题Agentic AI的“保险”问题。这里的“保险”并非单指金融保险产品而是一个更广义的概念即我们如何为这些具备自主行动能力的AI系统构建一套可靠的风险缓释、错误兜底与责任厘清机制。2. 为什么传统AI治理框架在Agentic AI面前“失灵”了在讨论如何为Agentic AI上“保险”之前我们必须先理解为什么过去针对传统判别式AI或生成式AI的治理方法在面对智能体时会显得力不从心。这源于智能体系统几个根本性的新特征。2.1 动态性与不可预测的“组合爆炸”传统的AI模型无论是图像分类还是文本生成其输入输出关系在单次调用中是相对静态和封闭的。你可以通过大量的测试用例去评估它的准确率、偏见程度。但Agentic AI是一个动态系统。它的行为由“感知-规划-行动”循环驱动并且严重依赖外部工具和环境的反馈。举个例子一个简单的“数据查询-分析-报告生成”智能体。它可能先调用数据库API但网络超时了于是它触发了重试机制第三次重试成功了但拿到的数据格式和预期不符它又调用了一个数据清洗工具清洗后的数据触发了某个预设的异常阈值导致它跳过了标准分析流程直接执行了告警动作。这个执行路径充满了“如果...那么...”的分支其状态空间随着工具数量、环境变量和任务步数的增加而呈组合爆炸式增长。你几乎无法通过穷举测试来覆盖所有可能的执行路径和边缘情况。这种复杂性使得基于静态测试集的传统评估方法几乎失效。2.2 行动的直接性与后果的即时性生成式AI产生一段有害文本其影响可能是潜在的、需要传播后才显现。但Agentic AI的行动往往是直接对数字世界或通过API对物理世界产生作用。比如直接执行自动审批并支付了一笔不符合规则的发票。状态更改在配置管理数据库中错误地修改了一个关键参数。外部调用向客户列表群发了一封包含错误信息的营销邮件。这些行动一旦执行后果立竿见影撤销成本高昂有时甚至无法撤销。这要求风险控制机制必须是实时或近实时的而不仅仅是事后审计。2.3 责任链的模糊与“主体性”困境当AI作为一个工具时责任是清晰的使用工具的人负责。但当AI作为代理自主执行一系列任务时责任链条变得模糊。是智能体设计者的责任是底层模型提供方的责任是工具集成方的责任还是最终部署和授权使用的企业责任如果智能体在行动中基于不完全信息做出了“合理”但结果错误的决策这个责任又该如何界定这种“主体性”困境是法律、伦理和保险领域面临的全新挑战。传统的产品责任险或错误与疏忽保险EO的条款很难直接套用在这样一个具有自主学习和决策能力的“非人类代理”上。3. 构建Agentic AI的“技术保险”可观测性、护栏与沙盒在等待法律和保险行业研发出成熟产品之前我们作为构建者和使用者必须首先从技术层面构建起第一道也是最关键的一道“保险”。这套技术体系的核心是三个支柱可观测性、护栏Guardrails和沙盒Sandbox。3.1 全景可观测性给智能体装上“黑匣子”与“仪表盘”你不能为你看不见的东西上保险。对Agentic AI系统的深度可观测性是所有风险管控的基础。这远不止记录日志那么简单它需要捕获整个代理执行生命周期的完整上下文。需要记录的核心数据包括思维过程Chain of Thought记录智能体每一步的推理、决策依据、被否决的选项及其原因。这不仅是调试的需要更是事后进行根因分析、划分责任的关键证据。工具调用溯源精确记录每次调用了哪个工具函数/API、传入的参数、返回的结果、调用的耗时和状态成功/失败/重试。这有助于发现工具集成中的漏洞或外部服务的不可靠性。上下文与状态历史智能体内部的状态如短期记忆、目标、会话的完整上下文是如何演变的。这能帮你理解为什么智能体在某个时间点做出了特定的选择。行动与结果智能体最终执行了哪些原子操作这些操作对系统或环境产生了什么实际影响。在实践中这意味着你需要像为分布式微服务系统搭建可观测性平台一样为你的智能体架构设计埋点。可以使用OpenTelemetry这样的标准来规范遥测数据的收集并将其与你的监控告警平台如Datadog, Grafana打通。当智能体的某个关键动作如“支付审批”、“配置修改”被执行时必须触发一个高优先级的日志事件并附带完整的执行上下文快照方便即时审查。3.2 多层防御护栏在行动前按下“暂停键”护栏是实时干预智能体行为的规则引擎和安全网。它应该是一个多层次、纵深防御的体系输入/输出过滤层这是最基础的一层与传统AI安全类似用于过滤有害的用户输入或阻止智能体生成明显不当的响应如仇恨言论、违法信息。工具使用权限层定义每个智能体或每个任务可以调用哪些工具。一个用于内部数据分析的智能体绝不应该被授权调用“发送全员邮件”或“数据库删除”这样的高权限工具。这需要通过严格的权限模型如基于角色的访问控制RBAC来实现。策略与合规检查层这是最体现业务逻辑的一层。在智能体即将执行关键动作我们称之为“关键点”前插入一个同步或异步的检查。同步检查对于低延迟要求的场景可以内置规则引擎。例如“如果审批金额超过10万元则必须将决策理由和待审批条目写入待办列表等待人工复核”。智能体的“支付”工具在被调用前会先触发这个规则检查。异步检查人工在环对于极高风险的场景设计“请求人工批准”的环节。智能体执行到此处会暂停生成一份决策摘要发送给指定人员待批准后才继续执行。这虽然牺牲了部分自动化效率但提供了最高的安全保证。实时监控与熔断层监控智能体的行为指标如工具调用失败率、循环执行次数、资源消耗等。一旦检测到异常模式例如在短时间内反复重试同一个失败的工具调用立即触发熔断机制暂停智能体运行并告警防止事态扩大。实操心得护栏规则的设计不是一蹴而就的。我们采用“从宽到严”的迭代策略初期只设置最基本的权限和过滤规则让智能体在受控的测试环境中运行。通过分析可观测性数据识别出高风险模式和“近失事件”差点出错的情况再逐步添加针对性的护栏规则。这样既能保障安全又避免因规则过严而扼杀了智能体的灵活性。3.3 沙盒环境安全的“试飞空域”任何新的智能体或对现有智能体的重大更新都必须在与生产环境隔离的沙盒中经过充分验证才能放飞。这个沙盒环境需要环境隔离完全独立的数据、计算资源和外部服务Mock。可以使用容器技术如Docker快速构建和销毁。外部依赖模拟为智能体可能调用的所有外部API如数据库、邮件服务、支付网关创建Mock服务。这些Mock服务可以模拟各种正常和异常情况如延迟、错误响应、数据格式异常用于测试智能体的鲁棒性。自动化测试流水线设计一套涵盖“功能、安全、性能、合规”的自动化测试套件。功能测试验证智能体能否在典型场景下正确完成任务。对抗测试使用提示词注入、越权指令等攻击手法测试护栏的有效性。模糊测试向智能体输入随机、异常的数据观察其行为是否崩溃或产生危险动作。回归测试确保新的修改不会破坏已有的核心功能。影子模式这是上线前最后一道安全阀。让新智能体在沙盒中“平行”处理一份真实的生产数据流或脱敏数据但其所有输出动作都被重定向到日志或Mock服务而不实际生效。通过对比新老智能体的决策和行为可以评估其稳定性和效果确认无误后再灰度上线。4. 流程与制度“保险”将AI风险管理融入DevOps技术手段需要配套的流程和制度才能落地生根。我们需要将AI风险管理深度集成到现有的软件开发与运维流程中形成“AI DevOps”或“MLOps”的安全子流程。4.1 智能体的“准生证”设计评审与风险登记在编写第一行智能体代码之前必须进行正式的设计评审。评审会需要回答以下关键问题并填写《智能体风险登记表》评审项核心问题输出物目标与范围该智能体要解决什么问题它的行动边界可以做什么绝对禁止做什么是什么明确的功能与边界文档架构与工具链它将由哪些组件构成规划器、模型、工具集工具调用的权限如何设计系统架构图、工具权限矩阵关键风险点整个工作流中哪些环节是“关键点”高风险动作可能的失败模式有哪些风险点清单、故障模式与影响分析FMEA初稿缓解措施针对每个风险点计划采用什么技术护栏如权限控制、人工复核初步的护栏设计回滚与应急如果智能体行为异常如何紧急停止它如何回滚其造成的影响应急预案草案这份登记表将作为该智能体的核心安全档案伴随其整个生命周期。4.2 严格的发布与变更管理智能体的发布必须比传统软件更谨慎。版本化与基线对智能体的提示词Prompt、工具集、护栏规则、模型版本等所有配置进行严格的版本控制。任何变更都必须提交变更申请说明原因并评估影响。灰度发布必须采用灰度发布策略。例如先让智能体为1%的内部用户服务观察其行为和效果然后逐步扩大范围到5%、20%的内部用户最后再面向全部外部用户。每一阶段都要设置明确的数据验收标准如错误率低于X%用户满意度高于Y%。变更回滚必须预设一键回滚机制。当监控指标在灰度期间出现异常能快速回退到上一个稳定版本。4.3 持续监控与迭代优化上线不是终点。必须建立持续的监控闭环业务指标监控智能体是否达成了业务目标如处理效率提升、成本降低安全与合规监控护栏是否被触发是否有未授权的工具调用尝试决策是否符合合规规则用户体验监控用户对智能体结果的满意度如何是否有大量的用户投诉或纠错请求定期审计与复盘定期如每季度对智能体的日志和关键决策进行抽样审计。召开复盘会分析“近失事件”和已发生的问题更新风险登记表并优化护栏规则和测试用例。5. 探索中的“金融保险”与责任框架当技术、流程和制度都到位后我们仍然需要面对残余风险。这时传统的金融保险产品开始进入视野但市场仍处于早期探索阶段。目前一些领先的保险公司和保险科技公司正在尝试设计针对AI系统的专门险种可能涵盖系统故障险承保因AI系统自身缺陷如代码漏洞、模型偏差导致的业务中断或数据损坏损失。第三方责任险承保因AI系统的输出或行动对第三方如客户、合作伙伴造成的人身伤害、财产损失或名誉损害所引发的法律赔偿责任。网络安全响应险承保因AI系统被恶意利用如提示词注入导致数据泄露而进行事件响应、数据恢复、客户通知等产生的费用。然而投保过程会变得异常复杂。保险公司很可能会要求投保方提供详细的“技术保险”证明例如智能体的风险登记表和安全设计文档。可观测性系统的覆盖范围和审计日志样本。护栏系统的规则集和测试报告。沙盒测试和影子模式运行的记录与结果。团队的AI安全治理流程文件。这实质上将“技术保险”的成熟度作为了获取“金融保险”资格的前提。保费也会与这些风险管控措施的有效性直接挂钩。从更长远看法律层面也需要发展。可能需要引入新的概念如“合格AI操作员”认证或明确在何种情况下可以将部分责任归于AI系统的开发者或提供者。行业组织也在推动建立AI安全标准如NIST AI RMF为衡量和评估AI风险提供统一框架这将成为连接技术实践、保险精算和法律判定的重要基础。为Agentic AI上“保险”是一个从技术到流程再到法律与金融的系统工程。它要求我们转变思维不再将AI视为一个静态的模型而是一个动态的、具有行动能力的系统来管理。最坚固的“保险”始终源于构建者对风险清醒的认知、严谨的设计和持续的精进。在享受智能体带来的自动化红利时这份审慎是我们必须支付的“保费”。
1. 从“工具”到“代理”Agentic AI的本质与风险跃迁最近和几个做AI应用落地的朋友聊天大家不约而同地提到了一个词Agentic AI或者说“智能体AI”。这不再是去年那种“调个API做个聊天机器人”的玩法了而是开始让AI真正去“做事”——自动分析数据、自主调用工具、串联工作流甚至在某些预设条件下做出决策。比如一个营销智能体能自动分析市场报告生成内容策略并调度设计工具出图一个运维智能体能7x24小时监控系统日志自动诊断并尝试修复常见故障。这种从“被动应答”到“主动作为”的转变正是Agentic AI的核心。它不再是一个需要你一步步指挥的“工具”而是一个拥有一定自主权的“代理”。这个转变带来的价值巨大但随之而来的风险也呈指数级增长。一个回答错误的聊天机器人顶多是提供了一段错误信息但一个行动错误的智能体可能会错误地执行删除操作、发送错误邮件、做出有悖商业逻辑的决策造成直接的、有时甚至是不可逆的业务损失或合规风险。这就引出了一个我们必须严肃对待的新议题Agentic AI的“保险”问题。这里的“保险”并非单指金融保险产品而是一个更广义的概念即我们如何为这些具备自主行动能力的AI系统构建一套可靠的风险缓释、错误兜底与责任厘清机制。2. 为什么传统AI治理框架在Agentic AI面前“失灵”了在讨论如何为Agentic AI上“保险”之前我们必须先理解为什么过去针对传统判别式AI或生成式AI的治理方法在面对智能体时会显得力不从心。这源于智能体系统几个根本性的新特征。2.1 动态性与不可预测的“组合爆炸”传统的AI模型无论是图像分类还是文本生成其输入输出关系在单次调用中是相对静态和封闭的。你可以通过大量的测试用例去评估它的准确率、偏见程度。但Agentic AI是一个动态系统。它的行为由“感知-规划-行动”循环驱动并且严重依赖外部工具和环境的反馈。举个例子一个简单的“数据查询-分析-报告生成”智能体。它可能先调用数据库API但网络超时了于是它触发了重试机制第三次重试成功了但拿到的数据格式和预期不符它又调用了一个数据清洗工具清洗后的数据触发了某个预设的异常阈值导致它跳过了标准分析流程直接执行了告警动作。这个执行路径充满了“如果...那么...”的分支其状态空间随着工具数量、环境变量和任务步数的增加而呈组合爆炸式增长。你几乎无法通过穷举测试来覆盖所有可能的执行路径和边缘情况。这种复杂性使得基于静态测试集的传统评估方法几乎失效。2.2 行动的直接性与后果的即时性生成式AI产生一段有害文本其影响可能是潜在的、需要传播后才显现。但Agentic AI的行动往往是直接对数字世界或通过API对物理世界产生作用。比如直接执行自动审批并支付了一笔不符合规则的发票。状态更改在配置管理数据库中错误地修改了一个关键参数。外部调用向客户列表群发了一封包含错误信息的营销邮件。这些行动一旦执行后果立竿见影撤销成本高昂有时甚至无法撤销。这要求风险控制机制必须是实时或近实时的而不仅仅是事后审计。2.3 责任链的模糊与“主体性”困境当AI作为一个工具时责任是清晰的使用工具的人负责。但当AI作为代理自主执行一系列任务时责任链条变得模糊。是智能体设计者的责任是底层模型提供方的责任是工具集成方的责任还是最终部署和授权使用的企业责任如果智能体在行动中基于不完全信息做出了“合理”但结果错误的决策这个责任又该如何界定这种“主体性”困境是法律、伦理和保险领域面临的全新挑战。传统的产品责任险或错误与疏忽保险EO的条款很难直接套用在这样一个具有自主学习和决策能力的“非人类代理”上。3. 构建Agentic AI的“技术保险”可观测性、护栏与沙盒在等待法律和保险行业研发出成熟产品之前我们作为构建者和使用者必须首先从技术层面构建起第一道也是最关键的一道“保险”。这套技术体系的核心是三个支柱可观测性、护栏Guardrails和沙盒Sandbox。3.1 全景可观测性给智能体装上“黑匣子”与“仪表盘”你不能为你看不见的东西上保险。对Agentic AI系统的深度可观测性是所有风险管控的基础。这远不止记录日志那么简单它需要捕获整个代理执行生命周期的完整上下文。需要记录的核心数据包括思维过程Chain of Thought记录智能体每一步的推理、决策依据、被否决的选项及其原因。这不仅是调试的需要更是事后进行根因分析、划分责任的关键证据。工具调用溯源精确记录每次调用了哪个工具函数/API、传入的参数、返回的结果、调用的耗时和状态成功/失败/重试。这有助于发现工具集成中的漏洞或外部服务的不可靠性。上下文与状态历史智能体内部的状态如短期记忆、目标、会话的完整上下文是如何演变的。这能帮你理解为什么智能体在某个时间点做出了特定的选择。行动与结果智能体最终执行了哪些原子操作这些操作对系统或环境产生了什么实际影响。在实践中这意味着你需要像为分布式微服务系统搭建可观测性平台一样为你的智能体架构设计埋点。可以使用OpenTelemetry这样的标准来规范遥测数据的收集并将其与你的监控告警平台如Datadog, Grafana打通。当智能体的某个关键动作如“支付审批”、“配置修改”被执行时必须触发一个高优先级的日志事件并附带完整的执行上下文快照方便即时审查。3.2 多层防御护栏在行动前按下“暂停键”护栏是实时干预智能体行为的规则引擎和安全网。它应该是一个多层次、纵深防御的体系输入/输出过滤层这是最基础的一层与传统AI安全类似用于过滤有害的用户输入或阻止智能体生成明显不当的响应如仇恨言论、违法信息。工具使用权限层定义每个智能体或每个任务可以调用哪些工具。一个用于内部数据分析的智能体绝不应该被授权调用“发送全员邮件”或“数据库删除”这样的高权限工具。这需要通过严格的权限模型如基于角色的访问控制RBAC来实现。策略与合规检查层这是最体现业务逻辑的一层。在智能体即将执行关键动作我们称之为“关键点”前插入一个同步或异步的检查。同步检查对于低延迟要求的场景可以内置规则引擎。例如“如果审批金额超过10万元则必须将决策理由和待审批条目写入待办列表等待人工复核”。智能体的“支付”工具在被调用前会先触发这个规则检查。异步检查人工在环对于极高风险的场景设计“请求人工批准”的环节。智能体执行到此处会暂停生成一份决策摘要发送给指定人员待批准后才继续执行。这虽然牺牲了部分自动化效率但提供了最高的安全保证。实时监控与熔断层监控智能体的行为指标如工具调用失败率、循环执行次数、资源消耗等。一旦检测到异常模式例如在短时间内反复重试同一个失败的工具调用立即触发熔断机制暂停智能体运行并告警防止事态扩大。实操心得护栏规则的设计不是一蹴而就的。我们采用“从宽到严”的迭代策略初期只设置最基本的权限和过滤规则让智能体在受控的测试环境中运行。通过分析可观测性数据识别出高风险模式和“近失事件”差点出错的情况再逐步添加针对性的护栏规则。这样既能保障安全又避免因规则过严而扼杀了智能体的灵活性。3.3 沙盒环境安全的“试飞空域”任何新的智能体或对现有智能体的重大更新都必须在与生产环境隔离的沙盒中经过充分验证才能放飞。这个沙盒环境需要环境隔离完全独立的数据、计算资源和外部服务Mock。可以使用容器技术如Docker快速构建和销毁。外部依赖模拟为智能体可能调用的所有外部API如数据库、邮件服务、支付网关创建Mock服务。这些Mock服务可以模拟各种正常和异常情况如延迟、错误响应、数据格式异常用于测试智能体的鲁棒性。自动化测试流水线设计一套涵盖“功能、安全、性能、合规”的自动化测试套件。功能测试验证智能体能否在典型场景下正确完成任务。对抗测试使用提示词注入、越权指令等攻击手法测试护栏的有效性。模糊测试向智能体输入随机、异常的数据观察其行为是否崩溃或产生危险动作。回归测试确保新的修改不会破坏已有的核心功能。影子模式这是上线前最后一道安全阀。让新智能体在沙盒中“平行”处理一份真实的生产数据流或脱敏数据但其所有输出动作都被重定向到日志或Mock服务而不实际生效。通过对比新老智能体的决策和行为可以评估其稳定性和效果确认无误后再灰度上线。4. 流程与制度“保险”将AI风险管理融入DevOps技术手段需要配套的流程和制度才能落地生根。我们需要将AI风险管理深度集成到现有的软件开发与运维流程中形成“AI DevOps”或“MLOps”的安全子流程。4.1 智能体的“准生证”设计评审与风险登记在编写第一行智能体代码之前必须进行正式的设计评审。评审会需要回答以下关键问题并填写《智能体风险登记表》评审项核心问题输出物目标与范围该智能体要解决什么问题它的行动边界可以做什么绝对禁止做什么是什么明确的功能与边界文档架构与工具链它将由哪些组件构成规划器、模型、工具集工具调用的权限如何设计系统架构图、工具权限矩阵关键风险点整个工作流中哪些环节是“关键点”高风险动作可能的失败模式有哪些风险点清单、故障模式与影响分析FMEA初稿缓解措施针对每个风险点计划采用什么技术护栏如权限控制、人工复核初步的护栏设计回滚与应急如果智能体行为异常如何紧急停止它如何回滚其造成的影响应急预案草案这份登记表将作为该智能体的核心安全档案伴随其整个生命周期。4.2 严格的发布与变更管理智能体的发布必须比传统软件更谨慎。版本化与基线对智能体的提示词Prompt、工具集、护栏规则、模型版本等所有配置进行严格的版本控制。任何变更都必须提交变更申请说明原因并评估影响。灰度发布必须采用灰度发布策略。例如先让智能体为1%的内部用户服务观察其行为和效果然后逐步扩大范围到5%、20%的内部用户最后再面向全部外部用户。每一阶段都要设置明确的数据验收标准如错误率低于X%用户满意度高于Y%。变更回滚必须预设一键回滚机制。当监控指标在灰度期间出现异常能快速回退到上一个稳定版本。4.3 持续监控与迭代优化上线不是终点。必须建立持续的监控闭环业务指标监控智能体是否达成了业务目标如处理效率提升、成本降低安全与合规监控护栏是否被触发是否有未授权的工具调用尝试决策是否符合合规规则用户体验监控用户对智能体结果的满意度如何是否有大量的用户投诉或纠错请求定期审计与复盘定期如每季度对智能体的日志和关键决策进行抽样审计。召开复盘会分析“近失事件”和已发生的问题更新风险登记表并优化护栏规则和测试用例。5. 探索中的“金融保险”与责任框架当技术、流程和制度都到位后我们仍然需要面对残余风险。这时传统的金融保险产品开始进入视野但市场仍处于早期探索阶段。目前一些领先的保险公司和保险科技公司正在尝试设计针对AI系统的专门险种可能涵盖系统故障险承保因AI系统自身缺陷如代码漏洞、模型偏差导致的业务中断或数据损坏损失。第三方责任险承保因AI系统的输出或行动对第三方如客户、合作伙伴造成的人身伤害、财产损失或名誉损害所引发的法律赔偿责任。网络安全响应险承保因AI系统被恶意利用如提示词注入导致数据泄露而进行事件响应、数据恢复、客户通知等产生的费用。然而投保过程会变得异常复杂。保险公司很可能会要求投保方提供详细的“技术保险”证明例如智能体的风险登记表和安全设计文档。可观测性系统的覆盖范围和审计日志样本。护栏系统的规则集和测试报告。沙盒测试和影子模式运行的记录与结果。团队的AI安全治理流程文件。这实质上将“技术保险”的成熟度作为了获取“金融保险”资格的前提。保费也会与这些风险管控措施的有效性直接挂钩。从更长远看法律层面也需要发展。可能需要引入新的概念如“合格AI操作员”认证或明确在何种情况下可以将部分责任归于AI系统的开发者或提供者。行业组织也在推动建立AI安全标准如NIST AI RMF为衡量和评估AI风险提供统一框架这将成为连接技术实践、保险精算和法律判定的重要基础。为Agentic AI上“保险”是一个从技术到流程再到法律与金融的系统工程。它要求我们转变思维不再将AI视为一个静态的模型而是一个动态的、具有行动能力的系统来管理。最坚固的“保险”始终源于构建者对风险清醒的认知、严谨的设计和持续的精进。在享受智能体带来的自动化红利时这份审慎是我们必须支付的“保费”。
