理赔环节是运营成本与客户满意度双重压力汇集的焦点。长期以来，理赔作业的运转逻辑大多建立在“规则引擎+人工”的二元结构之上：系统解决掉那些标准化的简单案件，而剩下的大头——往往占据案件量七成以上的复杂案子，依然要靠理赔员一个个去啃。这种结构性的效率瓶颈，在团险等高频业务中尤为突出，直接导致了人力成本居高不下与赔付率管控的吃力。

然而，许多Agent在实际应用中也未能系统性、全流程地打破这一僵局。面对复杂的除外责任判定、隐蔽的医疗欺诈、以及非标材料的结构化处理，资深的理赔员依然无法从繁琐的复核工作中脱身。

我们可以想象一个常见的场景：客户李先生因急性阑尾炎入院手术，出院后满怀希望地提交理赔申请，却可能遭遇这样的流程：

迷茫的报案起点：面对自助申请页面，他不确定该上传哪些材料，病历、发票、清单…生怕漏掉任何一项导致申请被退回。

漫长的材料审核：他上传的票据和病历，首先需要人工进行初审和分类。模糊的影像、不规范的票据格式，都可能导致影像资料不符合要求，运营人员不得不联系他重新补传，一来二去，时间悄然流逝。

复杂的责任判定：核赔人员发现李先生就诊的是一家私立医院。他需要手动翻阅厚厚的条款或产品相关资料，比对“医疗机构范围”和“诊断范围”的界定，这个过程既耗时又存在人为误判的风险。

最后的等待关口：即使是清晰的医疗发票，也需排队等待人工理算审核。整个流程如同一个充满摩擦力的管道，客户的耐心和保司的效率都在这个过程中被消耗。

这些“摩擦点”，是众安信科「AI理赔助理」着力破解的核心：理赔业务的AI升级，要求智能产品具备业务自觉，不能只在某个环节搭把手，而是要跑通理赔的全业务流程。

环节一：「报案」智能化

理赔前置风控预筛

在传统的理赔流程里，报案往往只是一个信息收集的动作：客户上传了什么，系统就接收什么。等流转到后端的核赔环节，理赔员才发现材料缺页、发票模糊，甚至存在明显的骗保嫌疑。这时候再回头联系客户补正，不仅时效拉长，客户体验也大打折扣。

众安信科AI理赔助理可以在这个环节把风控关口前移，改变这种被动局面。当客户发起报案时，「报案受理Agent」会基于业务知识库动态生成材料清单，并实时筛查影像材料的合理性、合法性和完整性。比如，资料是否出现了关键遮挡？上传的材料与被保人身份是否校验一致？原本需要理赔员后期反复沟通的缺件、错件问题，在入口处就会被拦截解决。

环节二：「材料处理」智能化

从此告别人工辅录

单纯的OCR在面对全国各地千差万别的门诊病历、住院发票时，往往显得力不从心。AI理赔助理的「材料分类与信息提取Agent」支持对异构数据的治理与全流程闭环。它支持通过API对接或页面上传，自动对理赔申请书、门诊/住院病历、发票、费用清单、出院小结、身份证、银行卡等核心影像材料进行识别分类。

在提取环节，Agent不仅能进行结构化信息提取，还支持人工对结果进行查询与修正，提供双重保障。最终，清洗完的数据将自动录入理赔核心系统。从识别、提取、校验到最终录入，AI理赔助理可以将报案材料一站式流转，并在大模型与OCR的协同下，将诸如医院名称、费用项目、金额、就诊日期、诊断等关键字段信息的识别准确率大幅提升，为精准判责打下了坚实基础。

环节三：「判责」智能化

在理赔的核心腹地安排一位老专家

报案和材料处理环节核心比拼的是处理效率，而当理赔业务流转到判责环节，就要真正考验AI的认知和推理能力了。

在这个环节，AI理赔助理的「判责Agent」会基于大模型对产品条款及产品赔付说明进行语义理解分析，集合案件信息及业务知识库数据进行理赔责任判定/除外筛查。通过自动关联保单信息与就诊记录，AI理赔助理可以精准识别出隐藏在细节中的拒赔点：这家医院是否在指定的医疗机构范围内？这次诊断是否属于既往症免责？治疗费用中是否包含不予赔付的自费项目或非标耗材？

这些以往必须依赖人工经验判断的软条款，现在都可以由Agent进行自动化推理，理赔运营作业时效可以显著提升。

环节四：「核赔」智能化

深挖潜藏的隐蔽风险

核赔是更为隐蔽的风险控制领域，AI理赔助理的「核赔Agent」会结合案件信息与沉淀的业务知识库，对案件进行深度的风险扫描与识别提醒，辅助核赔人员进行更精细化的风险管控。在实际运行中，AI理赔助理能敏锐地捕捉到那些容易被人工疏漏的异常行为特征，如医疗行为分析，可以精准识别超适应症用药、高价药滥用以及不合理的就诊就医行为；或就诊轨迹追踪，自动预警同日多次或多地就诊的异常记录；以及历史风险关联，深度挖掘既往症风险及其他业务关注的特定风险特征。这种全方位的风险扫描，让每一个可能的漏损点都无所遁形。

从报案时的前置风控，到异构材料的精准治理，再到核心条款的推理判责。我们眼中的AI理赔是一个严密咬合的齿轮组。当绝大部分的小额案件能够实现秒级结算，当医疗欺诈识别率实现质的飞跃，我们相信这才是AI进入深水区后应有的样子。

注：以上内容呈现数据，通过业务实践平均表现得出。根据实际业务场景不同，可能会有波动。