企业AI案例|泰康|医疗票据结构化与理赔复核

企业AI案例｜泰康｜医疗票据结构化与理赔复核

泰康与百度 2020 年披露的一期智能理赔案例，将医疗票据 OCR、影像质检和人工复核接入理赔流程。费用清单录入从约 40 分钟降至 10 分钟以内为供应商披露，样本与独立审计未公开。本文拆解工作流，并给出单类单据试点方法。

泰康人寿是泰康保险集团旗下子公司，集团业务包括保险、资管和医养。案例来自百度智能云 2020 年材料，不代表当前系统状态。

医院票据格式各异。漏传或影像不清会触发补件，后台还要逐项录入，专业人员耗在“看、找、抄”上。

百度材料称，系统在上传阶段识别影像缺失或不清晰，提示客户补齐；后台再做票据分类和 OCR 字段提取。理赔人员核证据、补例外、定结论。

截至 2020 年，案例称一期覆盖 7 类医疗影像、31 个地区、3 万多家医院。OCR 像前台分拣：把单据分好类、把字段摆清楚；理赔人员检查识别结果、补充例外并提交结论。模型不可用时，回到人工录入和原有 SOP。

你们最常花时间的是票据识别、补件，还是字段复核？

百度案例称，费用录入清单人工录入约 40 分钟，使用方案后 10 分钟以内，采集效率约提升 4 倍。该数字是供应商披露，不是独立审计；样本量、统计期、错误率和对照组【待补】。不能据此说赔付更快、更准或利润增加。

先统一一类票据字段，再用 OCR 分类、提取；把人工修改回流错误样本。重点是让错字段有人发现、修正和复盘。

报销等高频资料可评估频资料可评估；来源不稳、字段无人维护或例外责任不清时，先理流程和字典。你最想先测哪类资料？

— 泰康医养服务历史照片，非本案 OCR 项目现场

选一种费用清单，首周记录人工处理时长和常见错项；连续 2—4 周试跑 OCR 分类与字段提取；指定理赔主管终审；记录字段准确率、人工修改率、补件率、单件时长和回退次数；出错或系统中断就回原 SOP。先定基线与通过线，再决定是否扩大。

老板转发语：先定字段、复核责任和回退办法，再决定接不接 OCR。

下属执行卡：业务负责人定字段；技术人员接 OCR；理赔复核人抽检并改错；数据负责人每周回看错误与指标。

理赔主管负责复核规则与升级条件；理赔员练习识别例外、留存证据；AI/数据人员维护字段字典和错误集；信息安全人员按岗位管理影像权限与留存。验收看字段准确率、人工修改率、补件率、单件处理时长和回退次数。

— 泰康投资的南京仙林鼓楼医院团队照片，企业医疗背景，非本案 OCR 项目现场

一、202年案例不证明当前运行状行状态。二、40→10 分钟只针对费用录入清单。三、没有错误率和样本口径，不能外推准确率。四、智能控费、结算、自动结案在原文中是未来方向。五、以上照片是企业医养背景，不是 OCR 系统或项目现场。

Q1：泰康案例中的 AI 做什么？影像分类分类、质量提示和字段结构化，由理赔人员复核。

Q2：是否自动赔付？公开材料没有这样说样说；不能推断为自动判赔或拒赔。

Q3：国内团队从哪开始？答：选一种高频单据，定字段与人工基线，再试 OCR。

Q4：谁负责验收？业务指定复核人核人，技术维护识别，双方看准确率、修改率、补件率和回退。

OCR 让资料更快变成字段，但业务必须安排一个人看见错字段、改正它，并决定何时退回人工。你现在最需要先补的是字段口径、复核责任，还是失败回退？

1. 百度智能云：百度大脑 OCR 助力泰康保险医疗理赔实现智能化供应商客户案例7-14，供应商客户案例。

2. 泰康人寿公司介绍用于核验主体版，用于核验主体。

3. 泰康人寿理赔与医养业务历史图片页仅用于图片来源与企业背背景。

案例效率数字来自供应商披露，非独立审计；样本、周期、错误率未公开。企业背景照片不代表该 OCR 项目现场。

我是森林教练，陪企业团队把 AI 放进真实流程，提供场景诊断、试点与复盘。需要拆解高频资料流程，私信“AI诊断”。

#泰康医疗理赔 #泰康保险AI #医疗票据OCR #保险理赔数字化 #智能理赔复核 #AI文档识别 #保险运营提效 #企业AI试点