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百度大腦OCR助力泰康保險,醫療理賠降本提效

新聞
  票據反復上傳,報銷周期長,這樣的理賠體驗在保險行業十分常見。很顯然,線上業務的激增與業務處理技術的不匹配,是目前保險行業面臨的共同考驗。

   票據反復上傳,報銷周期長,這樣的理賠體驗在保險行業十分常見。很顯然,線上業務的激增與業務處理技術的不匹配,是目前保險行業面臨的共同考驗。

  尤其是像泰康保險集團(以下簡稱“泰康保險”)這樣的綜合性大型保險公司,個人客戶超6000萬人,企業客戶超42萬家,每天需要處理大量的理賠案件。智能化成為泰康保險提升業務效率,降低運營成本,提升用戶體驗的最好助力。作為業務智能化的先行者,泰康保險目前已經擁有人臉識別平臺、文字識別平臺、語音分析平臺等6大人工智能平臺,全面為公司業務場景提供智能化服務。

  以財務共享中心為例,泰康保險借助百度智能云技術能力后,財務共享中心效率提升110%,實現了8類票據類型的智能化識別,票務覆蓋面高達99.2%,業務處理效能顯著提升。

  現在,泰康保險業務智能化實踐又有新動作,泰康保險與百度智能云合作,將百度OCR技術應用于理賠業務,并以key-value的方式輸出結構化結果,解決百萬級不同模版的醫療理賠票據結構化場景,釋放員工潛力,并為客戶帶來智能化理賠新體驗。

理賠流程長 客戶體驗不佳

  走過保險理賠流程的人都知道,保險理賠是一個嚴苛而復雜的過程。而且全國3萬多家醫院,票據各有不同,更是增加了理賠難度。

  為了防止和降低騙保概率,保險公司受理被保險人的理賠申請時,一般要求提供較為詳細的理賠文檔材料。被保人需要提交醫療發票、結算清單、費用清單、費用收據和影像報告單等共計40多類的單據,然后保險理賠人員將資料信息錄入到IT系統,最終形成電子記錄文檔。

  但在資料提交階段,常常由于客戶對流程不熟悉,出現所提交的理賠資料殘缺、資料不全等現象。等到了理賠受理階段,理賠審核人員就需要來回審核補單,耗時耗力,最終導致理賠周期被拉長,嚴重影響客戶體驗。

  此外,對于保險公司來講,隨著理賠業務量的增加,公司每年需要投入幾十萬甚至上億的補貼到理賠業務,增加了運營成本。

  想要改善理賠流程,對客戶資料上傳過程的實時反饋以及票據的準確識別是兩大關鍵。

解決票據識別關鍵瓶頸,高效理賠

  隨著業務不斷發展,泰康保險理賠部門面臨人效成本增加的挑戰。因此,泰康保險迫切期望解決理賠中票據識別的關鍵瓶頸問題,提高整體理賠時效,降低公司成本,進而提高用戶滿意度。

  百度OCR技術識別速度快,總體識別準確率高,借助該技術,泰康保險實現了票據模糊、傾斜、翻轉、內容重疊、信息串行等情況的優化。以褶皺、傾斜文本的矯正為例,百度OCR技術基于字段中心線的K-V對抽取和基于表格線檢測的文檔線抽取,輕松完成文檔矯正,準確又快捷。

  綜合來看,醫療保險理賠智能化為泰康保險帶來的價值主要體現在兩方面:在降低問題件比率方面,通過上線理賠影像分類與質檢能力,在客戶上傳的過程中提示客戶影像缺失、不清晰等問題,輔助客戶完成理賠資料的上傳;在提升錄入效率方面,通過對理賠資料的結構化解析,減少理賠人員的手工錄入內容,讓理賠人員由錄入轉為復核,極大的提升理賠效率。

  以費用錄入清單為例,以前人工錄入一張單據40分鐘才能完成,采用百度智能云智能化解決方案后,10分鐘之內就能完成,采集能效提升了4倍。通過百度OCR技術,泰康保險不僅實現了理賠票據的結構化信息提取,結合理賠業務及政策需求,還構建了泰康醫療保險知識體系,實現了智能化理賠業務的升級。

未來,智能化理賠流程全覆蓋

  目前泰康保險智能理賠項目已經完成一期建設,主要實現門診發票、住院發票、費用清單、結算單、病案首頁、出院小結、住院小結等7大類醫療影像,已覆蓋全國31地區,3萬多家醫院。

  而且隨著技術的升級,百度智能云智能理賠解決方案還將應用于智能控費、智能結算以及自動化結案,協助泰康保險實現理賠全流程的智能化升級,屆時,幾個人完成上千萬的理賠將成為可能。

  針對百度智能云的技術能力,泰康保險項目經理表示 “百度智能云擁有先進的產品、技術和豐富的解決方案,具備為客戶提供領先的 人工智能 、 大數據 和 云計算 的服務能力。尤其是在保險行業,百度智能云創造了諸多經典案例,這些是我們十分看重的。”

  而此次泰康基于百度OCR技術實現智能化醫療保險理賠,無疑又是一次經典案例。實際上,在OCR技術方面,除了成熟模型以外,百度還推出了OCRMind產品,百度OCRMind是基于百度飛槳企業版(BML)推出的OCR訓練平臺,能夠滿足多種場景下的OCR識別與訓練需求。

  醫療理賠智能化的最終目的是提升理賠全流程的服務能力,讓用戶在方便快捷的同時,感受到更有溫度的理賠服務。未來,雙方還將基于人工智能技術,在慢病管理、客戶健康畫像、醫學知識編碼等方面展開更多合作,實現保險智能化全面升級。

責任編輯:Captain 來源: 佚名
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