水滴理赔服务负责人详解“007”智能理赔系统

11月16日消息,在近日举办的2020全球金融科技创业大赛深圳分赛区决赛上,水滴理赔服务梁玉芹详细分享了水滴科技在智能理赔上的建设情况。该大赛为由清华大学金融科技研究院作为学术指导单位发起,由清华大学五道口金融学院旗下媒体未央网主办。

梁玉芹在分享表示,水滴为解决行业痛点问题,已建设并投入使用名叫“007”的智能理赔系统,系统准确率可以做到99.7%,业务提效30%,录入人力节约上能够提升50%,同时标记出五百条风控标签和三千多万条医疗知识数据库。水滴希望在理赔领域,用科技化手段助能传统的经验式作业转型,助推整个行业的发展。

以下为水滴理赔服务负责人梁玉芹分享内容原文:

各位嘉宾各位同仁大家好,我是水滴梁玉芹。非常开心今天有这样的机会跟大家做交流分享。水滴是在五道口金融学院的见证下成长起来的一家企业,四年多的时间里发展速度非常快,今天为大家介绍下水滴在科技领域的发展和具体的应用,希望能够给大家一些裨益。

水滴公司成立于2016年,我们的使命是以互联网科技助推广大人民群众有保可医,保障亿万家庭。基于这样的使命,水滴推出了两个业务版块,一个是保险保障版块,包含水滴保险商城、水滴互助、水滴筹3个业务,为用户提供高效的医疗资金解决方案;另一个是医疗健康版块,包含水滴健康、水滴好药付等业务,为用户提供问诊和药品相关的服务并协助获得更好的诊疗。

因为这样的使命,所以我们一直坚信事在人为、科技向善,目前水滴平台的独立付费用户数超过3.4亿人,我们非常希望运用更多的技术手段助推解决更多的行业痛点,所以水滴在技术方面的投入非常多,今天简单分享一下。

在水滴科技的整个版块中,我们会基于技术的手段,不断地去梳理基础规则,建立解决方案和知识图谱,最终打造出水滴的一整套智能方案,使其可以在用户端和行业合作伙伴中去赋能,为行业变革持续发力。

从底层大数据到中层的智能中枢再到上层应用到实际场景中,这一套完整的模型形成水滴大脑。水滴正是借由大数据层面的巨大优势,通过海量数据的采集分析,为整套系统提供运作支持;在中枢层面我们非常注重AI开放平台和建模训练,输出的各项AI能力都有很强的落地应用性;最终技术会呈现在包括保险、客服、医疗、风控和营销策略等在内的模块中。

今天着重跟大家分享一下水滴目前在智能理赔上的建设情况。

首先我们观察到行业中的理赔痛点。众所周知这几年互联网医疗发展的非常快,使得运营端成本压力快速放大,一些痛点随之凸显,体现在几个层面:

第一个层面是用户体验,互联网平台用户由线下转为线上,其服务体验触达发生巨大转变。如何获得用户的口碑,如何去贴心地满足用户各服务层次的需求,这是我们要创新思考的重要命题。

第二个层面是成本,传统的理赔线下服务触达面高,但成本也高。比如很多保司理赔材料需要一层一层邮寄后纸质材料审核,这样一个过程是非常复杂且消耗人力非常高。如何利用互联网的方式去替代转化,这也是我们需要持续挖掘的。

第三个层面就是风控,根据原来传统保险业的一些统计,保险的欺诈概率大概占20%到30%,这个数据是非常高的。对于互联网保险而言这一挑战尤为严峻,如何更好地管控业务品质,是互联网保险一个必须面对的问题。

第四个层面就是标准。保险这个行业对专业程度要求其实非常高。除了条款解读能力,像人身险还会涉及到医疗层面的专业知识,这些专业门槛导致了行业比较依赖经验积累,而缺乏统一的更底层的标准梳理。我们希望用科技化手段突破传统的经验式作业,建立起更底层的规则因子,把所有的业务因素梳理、整合,形成一个有统一逻辑的底层运用系统,不管业务多变,均可以通过灵活配置实现技术全流程支持。

基于以上几个痛点,水滴在整个底层能力建设上目标直指应用能力,比如用户的身份认证、医疗材料的算法模型以及NLP这些技术。

体现在整个理赔的业务线条上,从用户的报案到提交材料到我们服务人员的介入到录入理算审核,整个链条都会涉及到技术层面的应用:

在录入层面,通过OCR和NLP的技术去识别医疗材料,做拆分和结构化处理,实际上可以节约50%的人力左右。

理算层面是最典型的,需要把产品、医疗知识用掰开揉碎再组合的方式,去应对上层不同的产品、不同的规则变化,来提升结案效率和准确度。

审核层面通过AI能力不断对它进行训练,把原来需要人去做的一些标准化的东西交给机器,让它不断的去成长。

风控层面是我们应用比较多的部分,行业原有的调查流程是去线下看和查,成本非常高,通过大数据通过行为画像,我们可以提前发现一些风险来降低发调率,并且精准去圈定发调的范围,从而整体降低整个调查的成本。

以上正是水滴007的智能理赔系统的具体应用,里面包含了操作、审核、风控、理算整体一套综合的系统。它之所以叫007,是指7×24小时。因为互联网的用户需求无处不在,无时不在。他需要服务的时候,我们随时给他提供优质的服务。目前这套系统准确率可以做到99.7%,能够提效30%,在录入人力节约上能够提升50%,并标记出五百条风控标签和三千多万条医疗知识数据库。

我认为对于智能理赔来说,目前做到的这个程度是远远不够的。还有非常多可以去建设和提升的点。所以今天我其实是在抛砖引玉,非常期待后面大家的分享,让我们共同努力,用科技来助推整个行业的发展,谢谢。

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