深源恒际：AI-TPA系统的自我进化之路

近日，由深源恒际自主研发的AI-TPA系统已展开试点落地。基于AI-TPA系统，医疗险理赔案件的流转效率将显著提升。

AI-TPA系统主要服务于医疗险核赔理算业务场景。依托AI核心技术，结合多重规则引擎，从智能报案、自动录单，到票据智能分类、信息自动录入，再到智能剔费、自动理算，实现医疗险理赔端全流程智能化。

在理赔业务前端，AI-TPA系统支持智能报案，当理赔案件进入后，系统基于计算机视觉技术实现自动录单，完成理赔案件的初步审核。

进入票据审核与信息处理环节时，围绕“机器识别为主，人工复核为辅”的核心理念，AI-TPA系统基于计算机视觉算法实现医疗票据智能分类，并完成票据信息的结构化提取与自动录入；与此同时，结合多重校验规则，系统将对置信度较低的高风险信息进行预警提示，由人工辅助完成信息复核与校正，以人机相辅相成的方式形成作业闭环，完成核赔理算全信息的提取与录入。

信息录入完成后，进入剔费理算环节。AI-TPA系统通过链接全国社保目录、疾病目录、药品目录等数据库，结合保险条款决策模型，打造了智能理算引擎，实现智能剔费、自动计算理算结果。

基于AI-TPA系统，医疗险理赔端实现了从报案、录单、票据分类、信息录入到剔费、理算等全流程智能化，高效缩短了保险理赔周期，实现理赔服务效率大幅提升、理赔服务体验全面优化。

关于AI-TPA系统，前几期内容与大家分享了系统的重要功能、作业流程、系统架构以及核心优势。今天，继续为大家解读人机相辅相成的工作机制下，AI-TPA系统如何实现自我进化。

首先，AI-TPA系统是一个可实现自动化迭代和不断自我进化的系统。为什么呢？得益于深度学习神经网络。

目前，AI-TPA系统主要以“机器识别为主，人工复核为辅，人机相辅相成”的作业模式实现其核心功能。其中，人工辅助作业包括四点校正、拉框、打字、录入等操作。四点校正是通过四点拉框操作，辅助算法完成图像畸变校正；拉框作业是修正算法漏检或检测效果较差的文字框，辅助算法提高识别准确率；打字和录入操作是结合业务需求，确认、复核算法返回的识别结果是否准确并完成纠正。以上干预操作的目的在于帮助算法模型更好地完成识别，优化提升算法模型的识别准确率，同时，建立形成满足人工智能技术使用标准的数据闭环。

如此一来，在真实业务场景的反复验证下，基于深度学习神经网络，AI-TPA系统的算法模型会在周而复始的反复学习中得到叠加训练，随着训练频次的积累加强，算法模型将在持续的反复训练与强化学习中实现自动化迭代，从外在表现来看，整个系统的性能表现会越来越稳定。

那么，当AI-TPA系统在不断自我进化时，保险理赔端会发生哪些变化呢？显然，随着AI-TPA系统性能的不断提升，整个保险理赔流程将逐步走向全面自动化，少量的人工辅助也将退出历史舞台。

目前来看，保险理赔流程复杂、繁琐的特性始终是保险行业亟待解决的难点问题之一，而AI-TPA系统将替代人力完成大量规则较为固定、重复性较高的工作。AI技术的应用能够帮助医疗险理赔端实现全流程自动化，降低人力投入成本的同时，大幅优化提升理赔服务效率。