医疗险“秒赔”规模化背后：大模型技术解决了哪些理赔痛点？

　　记者：涂颖浩

　　对于“高频理赔”的医疗险而言，理赔速度快不快、申请(qǐng)的便捷度(dù)高不(bù)高是衡量用(yòng)户体验的重(zhòng)要指标。各家保险公司最新披露的理赔半年(nián)报显示，小额理赔时效基本上不(bù)到1天，多家公司(sī)披露的理赔案例提到(dào)了秒速赔(péi)付的案例，最快一笔赔付甚至2秒(miǎo)到账。

　　9月2日(rì)，蚂蚁保宣布上线“秒赔”服务。目前，阳(yáng)光(guāng)财险成为首家试点保险公司(sī)，阳光财险在蚂蚁保平台81%以上的门诊险和50%以上的住院医疗险的赔付(fù)案件，已经实现秒级结论(lùn)审核，实现了规模(mó)化覆盖。在(zài)此之前，该平台已实现“门诊(zhěn)险(xiǎn)2日时效、住院医疗险4日(rì)时效”的理赔服(fú)务承诺。

　　从“2日”到“秒级”赔付，行业(yè)理赔时效再向前大跨一步，究竟(jìng)是如(rú)何实现(xiàn)的？近日，蚂蚁保理赔负责人方勇、蚂蚁(yǐ)集团保(bǎo)险事业群首席技术官孙振兴在接受《每日经济新闻》记者(zhě)采访时详细阐述了大(dà)模型技(jì)术进化下(xià)，给(gěi)保险理赔带来的(de)革新。

　　近20年(nián)来(lái)，信息化冲击(jī)了各(gè)行各业，但对于复杂度较高的保险理(lǐ)赔环节而言，仍(réng)较(jiào)为依(yī)赖理赔人员的人工作业，在理(lǐ)赔端的(de)变化并不十分明显。从保险(xiǎn)客(kè)户视角(jiǎo)看，保险理赔难的弊病长期存在、尚(shàng)未得到明显(xiǎn)改观。

　　在方勇看来，理赔(péi)作业门槛(kǎn)的相对比较高，主要体(tǐ)现在两(liǎng)个方面：一是理赔材料的类型多差异大、复杂度比较高；二是理(lǐ)赔人员培养的周(zhōu)期也相对(duì)会(huì)长一些，通常理赔专家毕业于医学(xué)院，且(qiě)学习过一些保(bǎo)险条款，再做对应的审(shěn)核工作。

　　以住院审核为例，其中有5个必须环节，不同(tóng)的环节需要不同的人协作。对于金额较大、可能有既往症的案件，需要去(qù)用户(hù)户籍地、出险地(dì)、常住地调取比较常见线(xiàn)索，一旦要去线下调查，案件(jiàn)的审核周期大概会在15—20天。

　　以线(xiàn)上热(rè)销(xiāo)医疗险 “好医保”为例(lì)，2018年9月以前，好(hǎo)医保的(de)理赔都是通过(guò)线下邮寄材料的方式进行，平均15天内完成理赔。随(suí)着接入在线理赔，并不断在(zài)前端引(yǐn)入智能核赔工具、系统优化和规则流程的缩减，2022年已实现“门诊险2日时效、住(zhù)院医疗险4日时效”。

　　彼(bǐ)时，在(zài)线票据网络、文档相机等AI技术的(de)应用，提升了客户感知的理赔时效。客户可以在线报案、提交材料，在(zài)在线服务的过程中，蚂蚁保平台和保险(xiǎn)公(gōng)司会(huì)根据客户的理赔过(guò)程，提供(gōng)形式多样的操作指引，在(zài)理赔(péi)处理进展方面能(néng)实时让客户得到信息。原先这些服务，客户需要(yào)在线下的服务门店或者是拨打统一(yī)的客服电话才能够了解到(dào)。

　　“解(jiě)决(jué)理赔材料类型多差异大、复杂(zá)程度(dù)高的行业痛点，第一步是高精度(dù)信(xìn)息提取(qǔ)，医(yī)疗文档中(zhōng)特别是费用清单密度非常高，而提取的结果影响到后(hòu)续(xù)的核算金额。目(mù)前，行业内普遍提(tí)取准(zhǔn)确率还有很大(dà)的提升空间。”方勇表(biǎo)示。

　　“秒赔”试点保险公司的数据显示(shì)，门诊险理赔中800元以下案件占到了报案量的99%，对于(yú)这部分的案(àn)件，“秒(miǎo)赔”覆盖(gài)率超过80%；目前，秒赔在1万元以下(xià)的(de)住院险覆盖率超过了50%。所(suǒ)谓“秒赔(péi)”，是指在 30秒内给出一个理赔结(jié)论，包括具体的赔付金额以及(jí)扣减部分对应的相关解释。

　　据了解，全国医(yī)疗电子票据覆盖情况不同，由(yóu)于(yú)部分非电子票据(jù)识别问题，“秒赔”尚不能实现(xiàn)理赔案(àn)件的(de)100%覆盖率。

　　2023年10月(yuè)，上海(hǎi)、浙江、江苏、安徽实现区块链电子医疗票(piào)据互联互通，意味着商业(yè)保险理赔在长三角地(dì)区打通(tōng)。得(dé)益于此，用户在长三角地(dì)区跨省就医的票据免上传、免验真伪，让市民提(tí)交理赔材料更方便，也让保险公司审核(hé)理赔时效更快。

　　方勇表示，在长三角地区之外，用户需要在医院端先把发票打印出来，由于有很多地方已经完成电子票据的改革，可以在对应财税平(píng)台上获取(qǔ)这张(zhāng)票据(jù)上(shàng)对(duì)应的信息，这种也属于电子票(piào)据的范围内(nèi)。此(cǐ)外剩下的，就是纯机打的纸(zhǐ)质发票，就缺乏高效验证真假的手段。

　　在提取环(huán)节，医疗凭证的电子化无(wú)疑能够辅助高精度信(xìn)息提取的准确率。要(yào)做到“秒赔(péi)”，还需要像理赔专家(jiā)一样核算、理算，这在业内人(rén)士看来并不容易达到。

　　方勇认为，“秒赔(péi)”的(de)核(hé)心点在于专家级的理赔(péi)审核，如何使用运(yùn)用智能化的手段，根(gēn)据不同产品条款、健康告知等要求，针对用户(hù)当前住院或者出险的情况做出准确的判断，而且这个判断要(yào)有很强的可(kě)解释(shì)性，这是在(zài)理赔这(zhè)种很垂(chuí)直的(de)严肃(sù)金融领域中要特别强调(diào)的。

　　“在材料变(biàn)成结构化以后，基(jī)于这个清单中哪些要赔、哪些可以赔(péi)，智能化的推(tuī)理和决策过程(chéng)一样少不了，其中有很(hěn)大(dà)的技术难(nán)点在里面(miàn)。”方勇举例称，保险条款中对于保障范围的描述是(shì)文本性的(de)内容，对(duì)应用户(hù)出险的情况——医院诊断疾病类型共有2万多种，在只有结构化的(de)数据进来的情况下，是无法得到系(xì)统判断的。

　　从(cóng)两年前的“2日”到现在的“秒赔”，背后(hòu)到底(dǐ)有哪些“黑科技”？

　　蚂蚁集团保险事(shì)业群(qún)首席(xí)技(jì)术官孙(sūn)振兴表示，主要借助了(le)大模型去年一个大的技术进化。“在没(méi)有大模型之前，理(lǐ)赔优化(huà)是通过各个环节专业模(mó)式，可以说是小(xiǎo)模型优化帮助保险公司提升效益的。借助大模型技术的(de)框架，用生成式方案重(zhòng)构整个理赔审核基础链(liàn)，包括提取(qǔ)、核赔和理算这几个核心的环节做了技术的重构，达(dá)到了98%以(yǐ)上的专家理赔作业(yè)的准确率，这在以往技术层面(miàn)上基本上不太可能实现。”

　　他解释称，在提取环节，对于(yú)平均十几(jǐ)张(zhāng)门诊险单据、接近25张住院险单据提取，做了基于高分辨率的一个多模态理赔大模型。“多模态大模型视觉编码器就像一(yī)个人的视力一(yī)样，1.0和1.5的视力对信息判别能力很明显不一样。”

　　据其介绍，目前主流通(tōng)用多模态大(dà)模型，像LLaVA等，视(shì)觉编码器(qì)分辨率大概在336×336；虽然还有部分大模型分辨率更高，如今年年初，国内某大厂合作一个文档提取大(dà)模型，分辨率大概在2560×2560。但是理赔单据比起普通单据信(xìn)息颗粒度更细，所(suǒ)以分辨率达到4032×4032级别，这(zhè)一高分辨率识(shí)别编(biān)码器能够帮助多模(mó)态(tài)提取能力达到精度99%的水平，目(mù)前的提(tí)取能力已经能够支持200种(zhǒng)以上保险和医疗文档。

　　在提取完信息之后，要(yào)做对应核(hé)赔和理算，核(hé)赔是(shì)确(què)定赔不赔？理算是到底赔多(duō)少钱？

　　孙振兴表示，拿到对应(yīng)结构化(huà)的文本信息，怎么像理(lǐ)赔专家(jiā)一样(yàng)进行审核(hé)，看“是不是有违反健康告知”“是不是有一般免责或者(zhě)既往症”等情况，借助了大模型思维链（CoT）技术(shù)，在(zài)思维链中灌入对应的图像和文(wén)本信息，实现理赔过程与(yǔ)理赔专家(jiā)作业过程完全对齐。“这个过程中对数据构(gòu)造，对模型训练的要求非常高。”他称。

医疗险“秒赔”规模化背后：大模型技术解决了哪些理赔痛点？-style="font-L">　　“过去(qù)用小模型或者专业模型的方式做理赔，会把理赔的(de)阶(jiē)段拆成10步或者20步，如果每一步都达到99%的准确率，整体乘下来99%的(de)十次方，普遍只剩90%。”孙振兴指出(chū)，今天用大模(mó)型技术重构理赔审核基础链，极大地缩减了(le)累(lèi)计误差(chà)，实现提取和核赔准(zhǔn)确率都能接近99%，这是今天(tiān)技术带来最大的突破。

责任编辑：秦(qín)艺

对于“高频理(lǐ)赔”的医疗(liáo)险而言，理赔速度快不快、申请的便捷度(dù)高不(bù)高是(shì)衡量用户体验(yàn)的重要指标。各家(jiā)保险公司最新披露的理赔半年(nián)报显示，小额理赔时效基本上不到1天，多家公司披露的理赔案例提到了秒(miǎo)速赔付的案例，最快一笔赔付甚至2秒到账。

9月2日，蚂蚁保宣布上线“秒赔”服务。目前，阳(yáng)光(guāng)财险成为首家试点保险(xiǎn)公司，阳(yáng)光财险在蚂蚁保平台81%以上的门诊险(xiǎn)和50%以上的住院医疗险的赔付案(àn)件，已(yǐ)经实现秒级结论审核，实现了(le)规模化覆盖。在此之前(qián)，该平台已(yǐ)实现“门诊险2日时效、住院(yuàn)医疗险(xiǎn)4日时效”的理(lǐ)赔服务承(chéng)诺(nuò)。

从“2日(rì)”到“秒(miǎo)级”赔付，行业理(lǐ)赔时效再向前大(dà)跨一步，究(jiū)竟是如何实现的？近日，蚂蚁保理赔负责人方勇、蚂蚁集团保险事业群首席技术官孙振兴在接受《每日经济新闻》记者采(cǎi)访(fǎng)时详细阐述了大模型技术进化下，给保险理(lǐ)赔带来(lái)的革(gé)新。

理(lǐ)赔作(zuò)业门槛高：材料类型多差(chà)异大、复杂(zá)程度高

近(jìn)20年来，信息化(huà)冲击了各行各业，但对于复杂度较高的保险理赔(péi)环节而言，仍较为(wèi)依赖理赔人员的人工作业，在理赔端的变化(huà)并不十分明显。从保(bǎo)险客户视(shì)角看，保险(xiǎn)理赔难的(de)弊病长期存在、尚(shàng)未得到明显改观。

在方勇看(kàn)来，理赔(péi)作业门槛的相对比较高，主要体现在两个(gè)方面：一是理赔材料(liào)的类型多(duō)差异大、复杂度比较高；二是理赔人员培(péi)养的周期也相(xiān医疗险“秒赔”规模化背后：大模型技术解决了哪些理赔痛点？g)对会长一些，通常理赔专家毕业(yè)于医学院，且学习过(guò)一些保险条款，再做对(duì)应的审(shěn)核(hé)工作。

以住院审核为例，其中有5个必须(xū)环节，不同的环节(jié)需要不同的人协作。对(duì)于金额较大、可能有既往症的案件，需要去用户户籍地、出险地、常住地调取比较常见线索，一旦要(yào)去线下调查，案件(jiàn)的审核(hé)周期大(dà)概会在(zài)15—20天(tiān)。

以线上热销医疗险“好医保”为例，2018年9月以前，好医(yī)保的理赔都是(shì)通(tōng)过线下邮(yóu)寄材料的方式进行，平(píng)均(jūn)15天内(nèi)完(wán)成理赔。随着接入在线理赔(péi)，并不断在前端引入智能核赔(péi)工具(jù)、系统优化和规(guī)则流程的缩减，2022年已实现(xiàn)“门诊险2日(rì)时效、住院医疗险(xiǎn)4日时效”。

彼时，在线票(piào)据网络、文档相机等AI技术的(de)应用，提升了客户感知的理赔时效。客户(hù)可以在线报(bào)案、提交材料，在在线服务(wù)的过(guò)程中，蚂蚁保平台和保险公司会根(gēn)据客户(hù)的理赔过程，提供形式多样的(de)操作指引，在(zài)理赔处理进展方面能实时(shí)让客(kè)户得到信息。原先这些服务，客户需要在线下的服务门(mén)店或者(zhě)是拨(bō)打统一的客服电话才能够了解(jiě)到。

“解决理赔材料类型多差异大、复杂(zá)程度高的行业痛点，第一步是(shì)高精度信息提取，医疗文档中特别是费用清单密度非常高，而提取的结果影响到后续的核算金额。目前(qián)，行业内(nèi)普遍提取准确率还有很大的提(tí)升(shēng)空间。”方勇表示。

像理赔专家一样核赔(péi)、理算，并不容易达到(dào)

“秒赔”试点保险公司的数据显示，门诊险(xiǎn)理赔中800元以下案件占到了报案量的(de)99%，对于这部分的案件，“秒(miǎo)赔”覆盖率超过80%；目前，秒赔在(zài)1万(wàn)元以下(xià)的住院险覆盖率超(chāo)过了50%。所谓“秒赔”，是指在30秒内给出一个理(lǐ)赔结论，包括具体的赔付金额以及扣减(jiǎn)部分对应的相关解释。

据(jù)了解，全国医疗电子票据覆盖情况不(bù)同，由于部分非电(diàn)子票据识别问题，“秒赔 ”尚不能实现(xiàn)理赔案件的100%覆(fù)盖率。

2023年10月，上海、浙江、江苏、安(ān)徽实现(xiàn)区块链(liàn)电子医疗票据互联互通，意味着商业保险理(lǐ)赔在长三角地区(qū)打通。得益于此，用户在长三角地区跨省就医的票据免上传、免验真伪，让市民提交理赔材料更方便，也让保(bǎo)险公司审核理赔时(shí)效(xiào)更快。

方勇表示，在长三角(jiǎo)地区之外，用户需要在医院端先把发(fā)票打(dǎ)印出(chū)来，由于有很多地方已经完成电子票据的改革，可以在对应财税(shuì)平台上获取这张票据上对应的信息，这种也属(shǔ)于电子票据的范围内。此外剩下的，就是纯机打(dǎ)的纸质发票(piào)，就缺乏高效验证真假的(de)手段。

在提取(qǔ)环节，医疗(liáo)凭证的电子化无疑能够辅助高(gāo)精度信息提(tí)取的准确(què)率。要做(zuò)到“秒赔”，还需要像理赔(péi)专家(jiā)一样核算、理算，这在业内人士看来并不容易达到(dào)。

方勇认为，“秒赔(péi)”的核心点在(zài)于专家级(jí)的理赔审核，如何使用运用智能化的手段，根据不同产品条(tiáo)款、健康告知等要(yào)求，针(zhēn)对用户当前(qián)住院或者出险(xiǎn)的情况做出准确的判断，而且这个判(pàn)断要有很强的可解释性(xìng)，这是在理赔这种很(hěn)垂直的严肃(sù)金(jīn)融领域中要特别强调(diào)的。

“在材料变成结构化以(yǐ)后，基于这个清单中哪些要(yào)赔、哪些可以赔，智能化的推(tuī)理和决策过程一样(yàng)少不了，其中有很大的(de)技术难(nán)点在里面。”方勇举例称，保险条款中(zhōng)对于保障范围的(de)描(miáo)述是(shì)文(wén)本性的内容(róng)，对应用户(hù)出险的情况——医院诊断疾病类(lèi)型(xíng)共有2万多种，在只有结构(gòu)化的数据(jù)进(jìn)来的情况下，是无法得到系统判断的。

从2日到(dào)秒级：生成式大模(mó)型方案重构理赔审核基础链

从两年(nián)前的“2日”到(dào)现在的(de)“秒赔”，背后到(dào)底有哪些“黑(hēi)科技(jì)”？

蚂蚁(yǐ)集团保险事业群首席技术官孙振兴表(biǎo)示，主要借助了大模(mó)型去年一个大的技术进(jìn)化。“在没有大(dà)模型之前，理赔优化是通(tōng)过各个(gè)环节专业模式(shì)，可以说(shuō)是(shì)小(xiǎo)模型优化帮助保险公司提升效益的。借助大模型技术(shù)的框架，用(yòng)生成式方(fāng)案(àn)重构整个理赔审核基础链，包括提取(qǔ)、核赔和理算这(zhè)几个核心的环节做(zuò)了技(jì)术的(de)重构，达(dá)到了98%以上(shàng)的专家理赔作业的(de)准确率，这(zhè)在以往技(jì)术层面上基本上不太可能实现。”

他解释称，在提取环节，对于平均十几张门诊险单据、接近25张住院险单据提取，做了(le)基于高(gāo)分辨率的一个多模态理赔大模型。“多模态大模型视觉编码器就像一个人的视力一(yī)样，1.0和1.5的视力对信息判别(bié)能力很明显不一样。”

据其介(jiè)绍，目前(qián)主流通用多(duō)模态大模型，像LLaVA等，视觉编(biān)码器分辨率(lǜ)大概在336×336；虽然还有部分大模型分(fēn)辨率(lǜ)更高(gāo)，如今年年初(chū)，国内某大厂合作一(yī)个文档(dàng)提取大模型，分辨率(lǜ)大概(gài)在(zài)2560×2560。但是理赔单据比起普通单据信息颗粒度更细，所以分辨(biàn)率达(dá)到4032×4032级别，这(zhè)一高分辨(biàn)率识别编码器(qì)能够帮助多模态提(tí)取能力(lì)达到精度99%的水平，目前的提取能力已经能(néng)够(gòu)支持200种以上(shàng)保险和医疗文档。

在提取完信(xìn)息之后，要做对应核赔和(hé)理算，核赔是确定赔不赔？理算是到底赔多少(shǎo)钱？

孙振(zhèn)兴表示，拿到(dào)对(duì)应结构化的文本信息，怎(zěn)么像理赔专家一(yī)样进行审核，看“是不是有违反健康告知”“是不是有一般免责或者既往症”等情况，借助了大模型思维链（CoT）技术，在思(sī)维链中灌入对应(yīng)的图像和文本信息，实现理赔过程与理赔专家作业过(guò)程完全对齐。“这个(gè)过程中对数据构造(zào)，对模型训练的要求非常高(gāo)。”他称(chēng)。

“过去(qù)用小模型(xíng)或(huò)者专(zhuān)业模(mó)型的方式做理赔，会把(bǎ)理赔的(de)阶(jiē)段拆(chāi)成10步或(huò)者20步，如果每一步都达到99%的准确(què)率，整体(tǐ)乘下来99%的十次方，普遍(biàn)只剩90%。”孙振兴指出，今天用大模型技术重(zhòng)构理赔审核基础链，极(jí)大地缩减了累计误差，实现提取和核赔(péi)准确率都能接近99%，这是今天技术带来最大的突破。

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