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。