随着生活质量的提高,国民自我保障意识不断提升,对健康保障的需求也日益增长。数据显示,近年来健康险市场增速持续走高。由安永和太保安联联合发布的《中国商业健康险白皮书》指出,从2013-2017年的中国保险市场原保费收入复合增长率看,整体增速为20.7%;其中,健康险增速为40.6%,远高于其他险种。
同时,由于人口老龄化趋势明显,医疗卫生支出不断增加,人们对健康险的认知和诉求也发生了转变。过去,大多数人热衷购买分红型、理财型保险产品,把保险当作理财手段,对保险的保障性功能疏于关注;现在人们更倾向于投入消费型、保障型产品,对保险的保障和理赔服务更加敏感。
因此,保险机构不仅要强化产品的保障功能,更应重视赔付服务体验的优化提升。
基于在计算机视觉领域的技术积累,深智科技着力面向保险行业搭建全流程自动化的标准服务体系。从健康险理赔切入,深智科技打造了医疗票据识别录入自动化解决方案,率先推出费用清单识别公有云服务,帮助健康险提高理赔效率,提升服务体验。
在健康险索赔中,投保人需要提供原始医疗票据,包括医疗发票、医保分割单和医疗费用清单等。其中,费用清单载明了所有用药和诊疗的明细信息,是最全面的理算依据。尤其在无法提供医保分割单的案件中,费用清单成为理算数据的唯一来源;同时,部分保险公司出于控费考虑,理算时要求结合病情审核费用清单,确认医疗费用是否合理。据了解,80%以上的健康险理赔案件需要基于完整、清晰的费用清单完成理算。
然而,实际操作中,费用清单的处理往往是最耗时耗力的环节。一份清单需要录入的字段信息逾百项,同时还需要经验丰富的从业人员准确判断药品和诊疗项目的类型(甲类/乙类/丙类),以便确认赔付比例。大量的人力投入到事务性工作中,效率低下且容易出错。
因此,缩短清单处理时效,对提高理算效率、提升理赔服务体验至关重要。
深智科技基于通用OCR识别技术,结合专项训练和自适应提取方法,打造了面向健康险理赔的医疗票据识别录入自动化产品,并重点推出费用清单识别公有云服务。
目前,支持识别的票据类型包括门诊发票、住院发票、医保分割单、费用清单,识别范围覆盖全国。除字段识别功能外,深智团队同步开发了关键字提取及自动录入功能,打造了从票据归类分组➡文字识别/提取/录入➡自动校验/复核➡再录入全流程自动化的服务模式,真正实现理赔理算作业自动化。
在清单识别处理自动化服务中,深智科技建立了全国医保库,覆盖全国大部分地区的医保目录。当OCR完成清单信息识别后,系统会根据关键字段将清单信息自动匹配到相应的药品库和诊疗库,由此确定清单上所有项目的类型和赔付比例。在此过程中,机器替代人力完成了90%-95%的清单处理工作,近乎实现全流程自动化。
目前,深智科技OCR在医疗票据上的字段识别准确率高达90%以上。相比人工作业,机器的秒级识别让案均处理时长由20-30分钟缩短至10余秒,服务效率指数级提升。
在产品模型的迭代升级进程中,深智团队解决了诸多技术难题。
在医疗票据识别中,最大的难点在于没有全国统一实行的票据制式,票据版式丰富多样,同一字段多种说法。深智科技在通用OCR基础上,结合语义理解和机器学习文字抽取方法攻破了识别通用性问题。
在模型训练中,面对样本量不足的问题,深智团队利用深度学习方法自动生成模拟数据,为模型训练提供充分的样本,不断优化算法模型的识别精度。
另外,在实际应用中,经常遇到拍摄不规范、图片倾斜、图片中票据褶皱等干扰识别的情形。深智团队专门研发了去干扰机制,利用直线/表格线提取规则纠正文本畸变,通过QBOX回归和Landmark关键点回归规则自动矫正图像,实现识别准确率的优化提升。
除了健康险理赔,清单识别和医保库服务的应用场景可延展到医保局的异地报销、第三方人力资源外包服务公司代理的团险理赔业务,以及为保险公司提供第三方外包服务的TPA(Third Party Administrator)等。
作为一家以计算机视觉技术为核心能力的创新型科技公司,历经10个月的潜心摸索,深智科技找到了破局之道:基于专业领域的技术能力,打造具有创新驱动价值的服务。“深智的创新理念在于,提供差异化、有技术门槛的产品和服务,在现有业务格局中提升,而并非要颠覆什么。比如在车险、健康险领域中,我们找到了计算机视觉落地的场景和需求,利用计算机视觉去重构服务,帮助客户实现降本增效。”白志斌向记者传达了深智科技的发展理念。
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