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发布日期:2020-06-29

AI识别复杂票据99.5%准确率 他助力保险业将理赔从14天缩至30分钟


2016年,张成栋团队为研发图像识别引擎,试错了1800多次。经过一年的更新迭代,团队最终独创ICR技术,打造出一套图像智能识别系统,并于同年11月成立“艾思达”。

项目客户以大型保险公司为主,中小型公司为辅,平台切入理赔票据识别,将人工智能技术置入保险行业,覆盖前端保险核保至后端理赔业务,帮助企业降低成本,提高速度。

平台产品包含微赔、ICR云端、ICR本地部署3套系统和影像分拣、影像脱敏2套工具,通过6个步骤,最快30分钟能完成理赔业务。张成栋介绍,传统理赔流程需要14天,相对于95%的人工识别准确率,机器能达到99.5%。

“艾思达”现有客户包括中国平安、太平洋保险、中国人寿等,渠道伙伴包括中科软科技和中国电信。平台按票据量计费,每张1元,预计今年实现盈亏平衡。

小程序开发

将AI带进保险行业是张成栋一步步实现的。从2009年研究NLP到E-AI客服机器人诞生,再到独创ICR技术实现图像智能识别,张成栋花了6年时间。

2016年,张成栋正在清华念MBA课程,与平安科技的副总经理是同学。一天,对方问张成栋:“你能用图像识别技术识别体检报告单上的数据吗?”。张成栋想试试看,最终试验效果不错。

这件事给了他启发。他发现,医疗发票是保险公司理赔的重要凭据。每天,保险公司耗费大量人工去提取票据信息录入系统,不仅耗时长,还易出错。同时,业内普遍存在结构数据少、理赔成本高、核保成本高等问题。数据显示,2017年,国内保险行业保持18.2%的增长速度,理赔、核保、质检等保险业务持续增长,保险行业存量市场约200亿人民币,颇具规模,每年保险类数据单总计约51亿张。

2016年11月,他成立“艾思达”。成立前期,团队一直在迭代产品,采用深度学习技术形成多个可商用医疗票据模板。2017年,团队将ICR识别系统应用于保险后端理赔服务。2018,他正式进军保险业。“艾思达”的图像智能识别平台以票据识别为切入口,以大型保险公司为主,中小型保险公司为辅,将人工智能技术结合复杂的保险场景,覆盖前端保险核保至后端理赔业务。

平台为保险行业提供智能服务,产品包含微赔、ICR云端、ICR本地部署这3套系统和影像分拣、影像脱敏2套工具。

在保险公司使用“艾思达”系统的理赔时,从客户处收取保单凭据之后,完成理赔需要六个步骤:第一步,通过OMR扫描技术、移动端拍摄技术,将纸质档案转化为电子影像;第二步,系统将AI 语义分析及OCR 技术交叉结合,提取影像文件的模式及数据位置;第三步,智能分类,基于熵的度量对数据进行排序和分组,并将分组放入批处理的工作界面;第四步,平台采用碎片化技术,将电子影像碎片化,隐藏处理用户敏感信息;第五步,系统将脱敏后的原始数据做智能识别,进一步完成结构化处理并保存;第六步,采用众包模式,系统将质检工作分配给在线工作人员,反复验证,并转化为最终客户所需要的结构化数据。

张成栋介绍,相比人工受理服务,该流程大大缩减了客户理赔时间,从之前的14天缩短为最快30分钟,明显提高了工作效率,从原来每天每人处理200张票据提升为2000张。与此同时,使用该系统还提高了准确率,传统人工识别平均准确率95%,而产品的智能识别率为99.5%。平台按票据张数收费,每张1元,而传统人工价平均每张1.25元,降低了成本。

相比其他图像识别平台,“艾思达”能支持复杂票据识别。对于信息受损的票据,系统还能进行修复,平台90%以上的数据识别率在业内处于领先水平。

同时,为了准确提取医疗票据,降低信息出错率,平台还配有一个大型医疗行业知识库,成为产品一大特色。如果系统在医疗票据中提取的病情信息与药物信息不匹配,票据就会被拦截,再传给人工核查。

目前,公司客户包括中国平安、太平洋保险、中国人寿、太平人寿等国内知名保险公司,并以中科软科技与中国电信为渠道伙伴。

张成栋预计,公司今年将能实现盈亏平衡。现在团队正在寻求A+轮融资。


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