
8 週
生產部署
65%
人工資料輸入減少
理賠是壽險公司與保戶之間最關鍵的一次接觸,但在這道流程的最前端,堆疊的卻是大量非結構化文件。一家壽險公司找上我們時,理賠人員每天花在判讀文件、分類、逐欄 key 單上的時間,已遠超過真正需要專業判斷的環節。我們以八週時間,在其既有環境中交付了一套可稽核、可控管的文件分類與表單預填系統,並把維運能力一併留給客戶團隊。
挑戰
客戶每月收進的理賠申請,夾帶診斷證明、醫療收據、出院病摘、身分與保單文件,格式從掃描影像、手機拍照到 PDF 不一而足。這些文件得先由人工逐件判別屬於哪一類、對應到哪一張保單與哪一項給付,再把關鍵欄位手動抄進核心系統。
問題不在於難,而在於量與重複。資深理賠人員被綁在低判斷度的分類與謄打上,真正需要經驗的案件——爭議性給付、文件不齊、疑似異常——反而往後排。任一欄位抄錯,後段的核算與給付都得回頭重來,錯誤成本不低。
壽險屬高度監理產業,含個資與病歷的文件無法送往外部服務。任何導入都必須在自有環境內運作、留下完整軌跡,並能回答「為什麼這份文件被歸到這一類」。市面上的通用工具,多半過不了這幾關。
我們的做法
我們派工程師駐點到客戶端,先以一場聚焦的工作坊,把理賠主管、資深審核人員與資訊單位拉到同一張桌子上。我們不從模型出發,而是從現行流程出發:接入歷史理賠文件與表單樣本,將人工分類的隱性規則攤開、寫成可驗證的判準。
釐清每一類文件「長什麼樣、該對應哪些欄位、什麼情況必須退回人工」之後,我們才著手設計流程。核心原則只有一條:系統負責草擬,人負責定案。因此我們在分類與欄位預填之後設下人工審核閘門,審核人員拿到的是已整理、附帶信賴程度與來源標註的結果,而非從零開始。
解決方案
- 文件自動分類:模型讀入文件後判定類別,並對應到正確的保單與給付項目,以結構化輸出回傳,而非自由文字,後段系統可直接取用。
- 表單欄位預填:自動擷取被保險人、診斷、日期、金額等關鍵欄位填入表單,人工僅需確認與修正。
- 可稽核軌跡:每一次判斷都記錄輸入文件、擷取依據與模型版本,稽核與法遵單位可回溯任一筆結果的來源。
- 審核分流:信賴度高的單純案件快速通過;文件不齊、金額異常或信賴度不足者自動標記,交由資深審核人員處理。
- 部署與中立性:全程部署在客戶 VPC 內,個資不出客戶環境;架構不綁單一模型供應商,日後可替換或升級。
整套系統的設計前提,是讓審核人員把注意力集中在判斷,而非謄打。
成果
系統在八週內進入生產部署,直接在客戶既有的理賠流程中運作,而非停留在試點階段。對一個受監理、容錯空間有限的環節而言,能在這個時程內上線並通過內部把關,本身就是結果的一部分。
上線後,人工資料輸入減少 65%。省下的時間被重新分配到高複雜度、需要專業判斷的案件上——審核人員不再把工時耗在抄寫,而是用在真正會影響理賠品質的決策。
比數字更值得一提的,是能力留在了客戶端。駐點期間,我們把流程設計、判準維護與系統操作一併交接給客戶團隊。這套系統不是黑盒,而是一份他們能自行調整、並擴充到其他文件類型的資產。
