项目背景
随着中国保险科技的高速发展,保险行业仍面临相当的挑战,主要表现在数据收集、整合方面。
首先,中国保险公司数据收集能力较薄弱,普遍缺乏全面的数据收集系统,导致相当一部分用户接触点的信息流失,如电话咨询、订单修改的信息未能及时记录,线下纸质信息未被录入系统等。
其次,保险公司用户数据有待整合。从产品营销、日常用户信息维护到理赔,产业链的不同环节均有用户接触点。这些环节往往由不同团队负责,相应获得的数据也掌握在不同人员手中。然而国内保险公司普遍缺乏专门的数据整合团队,也没有统一的系统来整合同一客户在不同环节中产生的数据,数据分散,不利于后续客户洞见的识别与分析应用。
行业痛点
综上所述,因数据收集、整合方面所存在的缺失,导致保险行业运营成本偏高的情况下,风控、费控和个性化营销能力依旧薄弱。
解决方案
针对此痛点,知识视觉提出需要加强保险科技的大量投入,真正通过人工智能、大数据和云计算技术来对数据处理的各个环节进行优化。另外,要做到个性化营销还非常依赖数据的可得性和真实性,以保证保险公司可通过全面的消费者数据来构建消费者精准画像。
知识视觉提出了【数智化医、药、险联动服务平台】,即依托知识视觉自主研发,基于新一代人工智能技术的医疗单证图像数据处理平台和健康险智能辅助作业系统,为保险公司提供集数据采集、录入、控费、理算、核赔于一体的全流程自动化RPA解决方案,助力广大保险公司构建结构化数据,同时通过创新的患者服务,来产生新的院外医疗数据并再次投入到平台,形成真正的数据闭环生态体系和精准的患者画像。
数智化医、药、险联动服务平台
患者只需要通过手机拍照上传相关的诊疗报告图像即可通过数智化功能模块完成医疗发票、费用清单、门诊病历、入院记录、出院记录、处方笺、检验报告、病理报告、影像报告、基因检测等40类医疗单证图像的文本化、结构化、标准化和知识化处理,形成患者健康状况和诊疗过程的精准画像,赋能数智化医、药、险联动,实现院外医疗大数据的有效运营和转化。
核心技术
产品构成
知识视觉数智化医、药、险联动服务平台由“医疗数据处理云工厂”和“患者创新服务平台”两大部分组成。
医疗数据处理云工厂
包含:“数据智能文本化”、“数据智能结构化”、“数据智能标准化”和“数据智能知识化”四部分。
“数据智能文本化”可快速分析并准确提出取患者上传医疗单证图像中的文字信息,基于30亿医疗单字训练OCR模型,单字识别准确率达到99%。独有的单字错误提示功能,将错误识别范围缩减到5%。
“数据智能结构化”利用高精度OCR+NLP快速结构化提取医疗单证图像中的关键信息。支持身份证、银行卡、费用清单、病历、检验报告、影像报告、病理报告等常见医疗单证图像的结构化输出。
“数据智能标准化”基于三千万实体的医学知识图谱,通过实体识别/抽取方式,对医疗术语进行自动归一化编码处理,自动编码率达98%
“数据智能知识化”基于专业的底层基础医疗知识图谱和Human in the loop工作模式的自学习知识迭代升级服务为客户建立智能化知识应用服务:包括智能问答、知识可视化、知识推理和关联分析。
患者创新服务平台
包含:“专家数智化病程监护”、“药品福利”、“健康管理服务”、“商保诊疗福利包”和“患者创新保险”五部分。
“专家数智化病程监护”是通过“医疗数据处理云工厂”生成的患者画像,自动得到一张患者全病程的诊疗全景图,方便医生及患者更加直观、量化地评估诊疗全过程,通过共享决策形成诊疗方案共识。
“药品福利”覆盖肿瘤、非肿瘤、慢性病、罕见病等50余种疾病用药,患者在享受多重优惠福利的同时还能得到专业药师的用药指导,不良反应对策和注意事项,协助患者用药物控制疾病各项指标,提高患者的用药依从性和用药信心。
“健康管理服务”通过AI+人工,线上+线下相结合为患病用户提供多维度、全方位的健康管理服务,确保用户得到干预管理、实时的医疗监督,帮助他们预防、治疗和逆转慢性疾病,降低住院率和死亡风险。
“商保诊疗福利包”通过医、药、险联动为患者优选具有价格优势和资源优势的诊疗福利包,包括国内外专家会诊、基因检测、靶向药物、免疫药物、细胞疗法等,减少患者在诊疗过程中的支付压力,获得更好的诊疗效果。
“患者创新保险”以患者的健康风险为导向,以病种为视角,以患者病程为线索,通过院外医疗数据的分析,为患者量身定制个性化健康险,从支付端精准实现有效的医疗控费,更大限度满足患者的保障需求。
平台价值
数智化医、药、险联动服务平台通过对院外医疗大数据的共享、处理和转化,大幅降低保险公司、药企的获客成本和运营成本,提高了保险公司的风控和费控能力。为患者提供精准的诊疗方案,同时为患者减轻支付压力,为每个患者争取有效治疗的宝贵时间。
知识视觉将持续深耕数智化医、药、险联动领域,以专业的态度致力于人工智能和大数据对保险行业的赋能,通过大数据实现更深层次的医、药、险联动,用数据创造治愈疾病的希望。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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