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。
