深源恒际：AI-TPA加速医疗票据理赔

2020年10月，深源恒际重磅推出拳头产品AI-TPA系统。AI-TPA系统主要服务于健康险/医疗险理赔业务场景。依托AI核心技术，AI-TPA系统以机器识别替代人工作业的方式，帮助健康险/医疗险实现理算信息录入自动化。基于AI-TPA系统的应用，保险机构将至少节约80%的人力投入。换言之，以机器识别为主、人工复核为辅的AI-TPA系统，为健康险/医疗险理赔按下了快进键，使业务流转效率大幅提升。

减少80%人力，AI都做了些什么？

依托AI核心技术，结合多重规则引擎，在“机器识别为主，人工复核为辅”的理念下，基于计算机视觉算法实现医疗票据文字信息的自动识别与结构化提取，并结合人工对置信度较低的高风险信息进行复核与校正，以人机相辅相成的方式形成作业闭环，实现核赔理算全信息数字化录入。

从业务流转流程上看，当理赔案件进入系统后，算法模型首先对票据进行自动分类，并完成首轮文字信息自动识别与结构化提取；基于计算机视觉识别结果，系统将依据多重规则引擎筛选出置信度较低的字段信息并予以预警；随即转入人工辅助流程，通过四点校正、补框、打字、录入等人工操作更好地辅助算法优化识别提取效果，进一步提高信息的完整性与精确度；在两轮算法识别校正结果基础上，辅以简单、少量的人工复核，即可保障理算信息快速、全面、精准地进入理算系统，进而提高健康险理赔服务效率、优化用户理赔服务体验。

整个业务流程下，80%的作业量由AI完成，仅需少量人工辅助复核作业，有效确保理算信息的完整性与精确性。

自我进化让保险理赔走向哪里？

基于深度学习神经网络，AI-TPA系统能够实现持续的自动化迭代与自我进化。

在“机器识别为主，人工复核为辅，人机相辅相成”的作业模式下，AI-TPA系统基于四点较正、补框、打字、录入等旨在优化算法识别效果的干预性操作，建立形成符合人工智能技术使用标准的、规范化、高质量数据闭环。在真实业务场景的反复验证下，基于深度学习神经网络，AI-TPA系统的算法模型会在周而复始的反复学习中得到叠加训练。随着训练频次的不断累加，算法模型将在持续的强化学习中实现自动化迭代和自我进化，从外在表现来看，整个系统的性能表现会越来越稳定；随着系统自身性能的持续优化，少量人工辅助将逐步退出历史舞台，整个保险理赔流程将走向全面自动化。

AI-TPA系统的创新价值在哪里？

目前，“三医联动”（医疗、医保、医药改革联动）数据还未实现完全的开放与共享，险企之间的信息孤岛仍未打破，医疗信息无法在各机构、各部门间互联共通、实时快速流转，一定时间段内健康险的核赔理算仍需依赖票据信息的有效提取。

同时，新冠疫情爆发以来，以人力为主的线下经营模式遭遇空前挑战。业内无论大型险企还是其他市场参与方都在尝试从人海战术模式挣脱出来，探索业务在线化转型发展新路径。疫情倒逼下，业务线上化势在必行。

AI-TPA系统以高效率、低成本的方式帮助健康险实现理算信息的数字化提取，助力理赔服务走向线上化，大幅提升理赔案件流转效率，为健康险理赔业务按下快进键。

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