AI识别复杂票据99.5%准确率 他助力保险业将理赔时间从14天缩至30分钟

文 | 铅笔道记者 刘晶荣

2016年，张成栋团队为研发图像识别引擎，试错了1800多次。经过一年的更新迭代，团队最终独创ICR技术，打造出一套图像智能识别系统，并于同年11月成立“艾思达”。

项目客户以大型保险公司为主，中小型公司为辅，平台切入理赔票据识别，将人工智能技术置入保险行业，覆盖前端保险核保至后端理赔业务，帮助企业降低成本，提高速度。

平台产品包含微赔、ICR云端、ICR本地部署3套系统和影像分拣、影像脱敏2套工具，通过6个步骤，最快30分钟能完成理赔业务。张成栋介绍，传统理赔流程需要14天，相对于95%的人工识别准确率，机器能达到99.5%。

“艾思达”现有客户包括中国平安、太平洋保险、中国人寿等，渠道伙伴包括中科软科技和中国电信。平台按票据量计费，每张1元，预计今年实现盈亏平衡。

注：张成栋承诺文中数据无误，为内容真实性负责。铅笔道作客观真实记录，已备份速记录音

将AI带进保险行业是张成栋一步步实现的。从2009年研究NLP到E-AI客服机器人诞生，再到独创ICR技术实现图像智能识别，张成栋花了6年时间。

2016年，张成栋正在清华念MBA课程，与平安科技的副总经理是同学。一天，对方问张成栋：“你能用图像识别技术识别体检报告单上的数据吗？”。张成栋想试试看，最终试验效果不错。

这件事给了他启发。他发现，医疗发票是保险公司理赔的重要凭据。每天，保险公司耗费大量人工去提取票据信息录入系统，不仅耗时长，还易出错。同时，业内普遍存在结构数据少、理赔成本高、核保成本高等问题。数据显示，2017年，国内保险行业保持18.2%的增长速度，理赔、核保、质检等保险业务持续增长，保险行业存量市场约200亿人民币，颇具规模，每年保险类数据单总计约51亿张。

2016年11月，他成立“艾思达”。成立前期，团队一直在迭代产品，采用深度学习技术形成多个可商用医疗票据模板。2017年，团队将ICR识别系统应用于保险后端理赔服务。2018，他正式进军保险业。“艾思达”的图像智能识别平台以票据识别为切入口，以大型保险公司为主，中小型保险公司为辅，将人工智能技术结合复杂的保险场景，覆盖前端保险核保至后端理赔业务。

平台为保险行业提供智能服务，产品包含微赔、ICR云端、ICR本地部署这3套系统和影像分拣、影像脱敏2套工具。

在保险公司使用“艾思达”系统的理赔时，从客户处收取保单凭据之后，完成理赔需要六个步骤：第一步，通过OMR扫描技术、移动端拍摄技术，将纸质档案转化为电子影像；第二步，系统将AI 语义分析及OCR 技术交叉结合，提取影像文件的模式及数据位置；第三步，智能分类，基于熵的度量对数据进行排序和分组，并将分组放入批处理的工作界面；第四步，平台采用碎片化技术，将电子影像碎片化，隐藏处理用户敏感信息；第五步，系统将脱敏后的原始数据做智能识别，进一步完成结构化处理并保存；第六步，采用众包模式，系统将质检工作分配给在线工作人员，反复验证，并转化为最终客户所需要的结构化数据。

张成栋介绍，相比人工受理服务，该流程大大缩减了客户理赔时间，从之前的14天缩短为最快30分钟，明显提高了工作效率，从原来每天每人处理200张票据提升为2000张。与此同时，使用该系统还提高了准确率，传统人工识别平均准确率95%，而产品的智能识别率为99.5%。平台按票据张数收费，每张1元，而传统人工价平均每张1.25元，降低了成本。

相比其他图像识别平台，“艾思达”能支持复杂票据识别。对于信息受损的票据，系统还能进行修复，平台90%以上的数据识别率在业内处于领先水平。

同时，为了准确提取医疗票据，降低信息出错率，平台还配有一个大型医疗行业知识库，成为产品一大特色。如果系统在医疗票据中提取的病情信息与药物信息不匹配，票据就会被拦截，再传给人工核查。

目前，公司客户包括中国平安、太平洋保险、中国人寿、太平人寿等国内知名保险公司，并以中科软科技与中国电信为渠道伙伴。

张成栋预计，公司今年将能实现盈亏平衡。现在团队正在寻求A+轮融资。

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编辑 | 吴晋娜  校对 | 戴丽芬

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