痛点:原来怎么干的

该核保岗 5 人日均处理 120 件投保件,其中健康告知需人工逐项录入与比对的约占六成,单件预审约 25 分钟。告知项前后矛盾、既往症表述含糊的件常被漏看,事后申诉与二次补充告知占比约 8%,拖长出单周期。

做法:分几步改

  1. 用图文识别把纸质健康告知、体检报告扫描件转为文字,仅处理去标识化的脱敏数据,不接入未脱敏的个人信息。
  2. 将核保规则手册的关键问询点整理成结构化提示词,AI 预审时逐条对照,自动标记前后矛盾、含糊表述与需体检复核的风险点。
  3. AI 按标准问卷模板输出预审意见初稿:每条风险点附原文位置与建议补充问询项,仅供核保师参考,不做承保结论。
  4. 核保师针对预筛问题发起补充问询或调阅体检资料,人工复核后出具核保决定并签字,全流程版本留痕可审计。

效果:改完变成什么样

单件预审耗时
约 25 分钟 → 8 分钟
告知项矛盾漏检导致的事后申诉
约 8% → 3%
人均日处理件数
24 件 → 38 件

可以直接抄的三条

  • 把核保规则手册拆成逐条问询点喂给 AI,比整本塞进去的预筛准确率更高。
  • 健康类敏感数据必须脱敏后进模型,识别件先过图文识别再结构化,降低录入错漏。
  • AI 只标风险点与建议问询项,承保决定由核保师出具,每件留痕便于申诉追溯。
适用边界:该做法在本案例的规模与工具条件下成立,换到数据量更大、合规要求更严的场景需重新验证。 效果数字为案例方提供或访谈整理的参考值,不构成效果承诺。
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来源:公开访谈整理(案例方为化名机构),效果为用户自述参考值
涉及工具:大模型 API、图文识别、流程自动化 · 标签:信息抽取、风险识别、模板化