近年來，國內(nèi)健康險市場規(guī)模持續(xù)高速增長。銀保監(jiān)會統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，自2013年到2018年，健康險市場復(fù)合年均增長率達35.95%。與高增長相隨而來的是高賠付：據(jù)了解，自2015年起，健康險理賠案件數(shù)量和賠付金額正以年均20%的速度增長。

因此，近兩年保險機構(gòu)開始尋求提升理賠服務(wù)效率的有效路徑，如何提高核賠作業(yè)效率、縮短賠付周期成為保險公司重點關(guān)注的課題之一。深智科技基于自身在計算機視覺技術(shù)上的積累，面向健康險理賠業(yè)務(wù)場景推出醫(yī)療票據(jù)OCR產(chǎn)品，通過自動識別的方式幫助業(yè)務(wù)端高效、快速地提取理算信息，大幅提升核賠理算效率。

- 直擊市場痛點 -

目前，出于行業(yè)監(jiān)管因素，醫(yī)療機構(gòu)的信息數(shù)據(jù)暫未對商業(yè)醫(yī)保平臺開放，平臺無法即時共享或直接獲取投保用戶的醫(yī)療信息。而健康險在核賠理算時所依賴的核心憑據(jù)主要是醫(yī)療票據(jù)，通常理算人員需要投入大量時間和精力審核票據(jù)資料，并將相關(guān)信息逐項錄入理算系統(tǒng)，單個案例需要錄入的信息多達百余項。

人工錄入往往存在以下問題：一是人工作業(yè)難免出現(xiàn)紕漏，影響理算結(jié)果的準(zhǔn)確性，造成理賠滲漏；二是保險機構(gòu)投入大量人力從事高度重復(fù)的事務(wù)性工作，耗時費力、效率不夠高，并不是最經(jīng)濟的方式。

在市場需求驅(qū)動下，深智科技洞察到了新的創(chuàng)新機遇。面向健康險核賠理算場景打造了理算信息提取錄入自動化解決方案，以標(biāo)準(zhǔn)化、自動化的方式替代人工完成票據(jù)信息處理作業(yè)，高效率、低成本地幫助健康險解決核賠理算中的痛點問題。

- 實現(xiàn)降本增效 -

OCR作為一種通用技術(shù)，能夠把圖片文字信息或不可編輯的文檔內(nèi)容轉(zhuǎn)化為可編輯文本。深智科技在通用OCR基礎(chǔ)上，結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法和圖像處理技術(shù)，訓(xùn)練了醫(yī)療票據(jù)識別專用模型，可自動識別、提取醫(yī)療票據(jù)上的文字信息，并將結(jié)構(gòu)化的信息同步錄入理算系統(tǒng)，以自動化方式替代傳統(tǒng)人工作業(yè)，幫助健康險平臺極速、準(zhǔn)確地采錄理算信息。

目前，支持識別的票據(jù)類型包括門診發(fā)票、住院發(fā)票、醫(yī)保結(jié)算單和費用清單；識別范圍覆蓋全國不同地區(qū)，包括部隊醫(yī)療系統(tǒng)的發(fā)票模版。

醫(yī)療票據(jù)OCR以自動化方式替代人工作業(yè)，一方面為保險機構(gòu)節(jié)約了人力成本，被釋放出來的勞動力可以從事對人依賴性更強的工作，優(yōu)化了人力資源調(diào)配空間；另一方面讓保險理賠業(yè)務(wù)效率呈指數(shù)級提升——據(jù)了解，依案件復(fù)雜程度不同，人工處理單個案件所用時長大約1-2小時不等，而借助醫(yī)療票據(jù)OCR單個案件耗時不過數(shù)分鐘，業(yè)務(wù)效率的提升有效縮短了理賠周期，用戶體驗明顯提升。

- 突破技術(shù)難點 -

在深智科技產(chǎn)品總監(jiān)白志斌看來，醫(yī)療票據(jù)OCR是一個難度系數(shù)非常高的落地場景?！澳壳巴ㄓ脠鼍跋碌腛CR應(yīng)用相對比較標(biāo)準(zhǔn)化，所以容易成熟落地；而針對個性化需求的定制化應(yīng)用卻很少，比如醫(yī)療票據(jù)識別，產(chǎn)品要滿足特定場景下的特定需求，需要應(yīng)對的情況太復(fù)雜了?！?/p>

首先，醫(yī)療票據(jù)在全國范圍內(nèi)沒有相對統(tǒng)一的制版格式，各地版式各異，這給算法模型增加了識別難度。為突破模版識別通用性的問題，深智科技在模型訓(xùn)練中強化了特征提取細(xì)粒度，弱化版式差異帶來的影響。目前，支持識別的票據(jù)范圍覆蓋全國多地。

其次，醫(yī)療票據(jù)多采用針式打印，針式打印的圖像分辨率較低，外加受印章、底紋、串行、畸變等干擾因素的影響，識別、提取醫(yī)療票據(jù)上的文字是比較挑戰(zhàn)的任務(wù)。為消弭噪音干擾，深智科技通過去除印章、增加模糊樣本、分離背景與打印內(nèi)容等圖像處理技術(shù)優(yōu)化算法，在不損害文字信息的情況下去除干擾，根據(jù)票據(jù)的啟發(fā)性信息輔助文字區(qū)域的定位和切分，讓醫(yī)療票據(jù)識別模型具有很好的抗干擾能力和魯棒性。

再次，為確保理算信息完整無誤，深智團隊同步開發(fā)了多重校驗規(guī)則引擎：基于各字段間的內(nèi)在邏輯和關(guān)聯(lián)關(guān)系，自動識別出置信度低的字段信息，對存疑的高風(fēng)險信息進行預(yù)警提示，并依據(jù)邏輯校對可能出錯的數(shù)據(jù)進行糾正；對于模糊文字，通過醫(yī)療詞典庫進行智能校驗。以“機器校驗為主、人工復(fù)核為輔”，通過多種方式輔助復(fù)核校對，快速完成數(shù)據(jù)的校驗與糾正，為理算提供完整且精確的數(shù)據(jù)依據(jù)。

目前，大部分健康險公司都有自己的智能理算規(guī)則引擎，基于全國社保目錄、疾病目錄、藥品目錄等數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)規(guī)則自動計算理算結(jié)果。而醫(yī)療票據(jù)OCR的應(yīng)用主要在于自動提取并錄入理算所需的核心信息，為理算提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此，在健康險理算中，醫(yī)療票據(jù)識別引擎與智能理算規(guī)則引擎的無縫連接，使理算作業(yè)從信息錄入到結(jié)果輸出實現(xiàn)全面自動化。

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