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案例研究 · 医疗健康

AI 理赔管理

一套能读取、校验并裁定医疗理赔的智能体系统。常规理赔数分钟内完成结算;复杂理赔送达处理人员时,证据已整理就绪。

68%理赔自动裁定占比
4min处理时间中位数 · 此前以天计
12k+每年经系统处理的理赔量

虚线数字为占位数据,待项目数据确认后更新。

挑战

每份理赔都靠人工读取、核对与裁定

理赔以 PDF、电子邮件和扫描信件的形式送达。每一份都需要人工读取、在多个系统间交叉核对并作出裁定:单份理赔耗时数天,结果不一致,积压案件更让资深处理人员被常规工作占满。

该信托机构需要让常规理赔在无人干预的情况下自动流转,并让复杂理赔连同上下文一起送达合适的人。

系统上线前
处理时间中位数9 天
人工审核的理赔占比100%
每份理赔涉及的系统数5
系统如何运作

六个阶段,一条流水线

01接收

接收与数字化

LLM 抽取层将每份来件解析为结构化的理赔记录。

输出结构化理赔记录
02校验

校验与补全

与会员资格、保障范围和费率表交叉核对。缺失信息会自动发起补交请求。

输出校验完成的理赔 + 证据包
03评分

风险与异常评分

每份理赔都会就异常、费率偏差和复杂度进行评分。每个分数都可解释。

输出可解释的风险画像
04裁定

理赔裁定

处于信托机构设定阈值内的理赔自动结算:决定、理由和付款指令均由智能体起草。

输出决定 + 书面理由
05分派

分派与升级

被标记的理赔会连同证据、风险画像和评估草案送达合适的处理人员。每份理赔到达时都已带齐上下文。

输出按优先级排序的处理队列
06审计

审计与学习

每一步都按 IG 标准实时记录。处理人员的改判会反馈到模型中。

输出完整审计记录
系统实战

看它如何运作

claims-agent · simulated trace● processing
0本次会话的理赔数
0自动结算
0转交处理人员
0%自动结算率

处理人员只会看到需要人工判断的理赔。

成果

生产环境中的改变

68%自动裁定

常规理赔零人工干预即可结算。

4min处理时间中位数

此前每份理赔需耗时数天。

42%单件理赔成本下降

处理人员的时间转向复杂案件。

0剩余积压

上线期间即已清零。

100%决定附带审计记录

在决定作出时即时写入,而非事后补建。

100%决定可解释

每个评分与每笔结算都附有理由。

虚线数字为占位数据,待项目数据确认后更新。

技术栈

系统的运行基础

模型与智能体

  • LLM 文档抽取
  • 理赔裁定智能体
  • 异常与风险模型
  • 可解释性层

平台

  • Databricks lakehouse
  • Unity Catalog
  • Azure
  • 符合 IG 标准的数据处理

运维

  • 人工参与的审核
  • 评测套件
  • 阈值控制
  • 完整审计日志
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