AI+智慧医审,助力商保核赔风控智能化,效率翻倍

目前商业保险的理赔流程仍然高度依赖人工处理纸质理赔材料,理赔过程中存在多个痛点难点,导致处理效率低下,且准确率不高:

  1. 材料多、信息量大,处理效率低,准确率也难以保证;
  2. 使用普通OCR技术在处理模糊、缺损的单据或生僻字、相似字时,识别结果不全且错误率高;
  3. 对于保险公司和TPA等理赔机构,医保目录难获取,更新不及时,缺少甲乙丙类、自付比例等重要信息;
  4. 在理赔审核阶段,项目明细数量庞大,审核难度高,需要逐项核实不合理的报销项目以防止医保欺诈。同时,需要对照当地医保政策,核对报销类别、比例等标准,这进一步增加了审核的工作量。

为了解决保险理赔中的各种难题,我司以医疗行业版大模型和大规模医疗知识图谱为底层技术支撑,结合先进的数据分析和机器学习算法,通过智能录入、规则配置、智能AI审核等步骤,打造了具有医学知识和保险理赔经验的AI+智慧医审系统。

该系统满足从收单-清分-录入-审核一站式业务流程:支持识别前票据影像分类、票据清晰度质量检测、票据OCR识别录入、识别后知识库匹配等,将识别结果反馈至前端业务系统,提供标准统一接口,可根据标准字段将识别结果自动填入系统,并根据反馈的置信度结果对可能存在的错误结果进行过滤,提升人工审核效率。

AI+智慧医审系统通过端到端的自动化审核流程,革新了传统的核赔操作模式。其高效、精准的审核能力,显著提升了服务处理质量和效率,大幅降低了人力成本,实现了成本效益的最大化,展现出良好的控费能力。经人工确认,系统控费率比纯人工审核控费率提升了2%,时效性与准确性均优于传统人工审核水平。

AI+智慧医审系统面向医疗领域构建的知识图谱,包含超3000万条知识数据,覆盖全科室的疾病、症状、手术、医疗服务项、医用耗材、医疗机构和用药等信息。依托该知识图谱,快瞳医疗单证OCR可以对识别结果进行深度优化,对医疗票据模糊、缺损以及OCR识别错误内容,通过匹配医疗知识库,实现智能推理矫正、补全信息,进行统一校验和归一处理。同时,利用人工智能对知识库深度学习,实现快速自动匹配医疗知识库,自动提示识别结果中的可疑错误,减少人工审核与纠错成本。

客户案例 · 医保AI报销受理

某省级医保系统接入快瞳AI核心能力,实现对零星报销单据的电子化管理、快速结构化录入,并进行票据合规审核、医保目录AI匹配、费用合理性审核,显著改善医保报销流程,完善审核风控机制,提效降本。

相关推荐
Anarkh_Lee3 分钟前
【小白也能实现智能问数智能体】使用开源的universal-db-mcp在coze中实现问数 AskDB智能体
数据库·人工智能·ai·开源·ai编程
John_ToDebug14 分钟前
2026年展望:在技术涌现时代构筑确定性
人工智能·程序人生
AndyHeee24 分钟前
【windows使用TensorFlow,GPU无法识别问题汇总,含TensorFlow完整安装过程】
人工智能·windows·tensorflow
jay神39 分钟前
基于YOLOv8的木材表面缺陷检测系统
人工智能·深度学习·yolo·计算机视觉·毕业设计
交通上的硅基思维1 小时前
人工智能安全:风险、机制与治理框架研究
人工智能·安全·百度
老百姓懂点AI1 小时前
[测试工程] 告别“玄学”评测:智能体来了(西南总部)基于AI agent指挥官的自动化Eval框架与AI调度官的回归测试
运维·人工智能·自动化
2501_948120151 小时前
基于量化感知训练的大语言模型压缩方法
人工智能·语言模型·自然语言处理
songyuc1 小时前
【Llava】load_pretrained_model() 说明
人工智能·深度学习
MARS_AI_1 小时前
大模型赋能客户沟通,云蝠大模型呼叫实现问题解决全链路闭环
人工智能·自然语言处理·信息与通信·agi
名为沙丁鱼的猫7291 小时前
【MCP 协议层(Protocol layer)详解】:深入分析MCP Python SDK中协议层的实现机制
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·自然语言处理·nlp