同期 23 .85 同比 +0 .85% 军队 19.54 日 地方 10.02 日 急 诊 人 次 1152 危 重 人 次 156 + 预警信息推送 同期 1008 人 同比 +0.85% 军队 198 人 地方 913 人 同 期 3 0 人 同比 +0.85% 军队 198 人 地方 103 人 同期 20 .85% 同比 +0 .85% n 手 同期 230 人 同比 +0 .85% 军 队 198 人 地方 103 人 同期 2,308 人 同比 +0 .85% 军 队 198 人 地方 103 人 同期 12.34 次 同比 +0 .85% 羊 门 急 诊收 入 ( 万 元 ) 151.55+ 同期 230.85 军队 198.54 同比 +0 .85% 地方 103.02 住 院 收入 收入 ( 万 元 ) 109.35 同期 230.85 同比 +0.85% 药品收入 ( 万元 ) 101.50 同期 230.85 军队 198.54 同比 +0 .85% 地 方 103.02 院 长 驾 驶 舱 日常运营监控 国 医 疗 费 用 分 析 治 疗 质 量 分 析 67.23% 药占比 智慧管理 - 管理一体 化 药 占 比 异 常 全院药占比高于警戒线标准

96% 96% 91% 89% 88% 87% 85% 83% 74% 73% 70% 64% 61% 61% 58% 54% 53% 48% 35% 500 1500 2500 3500 4500 5500 10% 30% 50% 70% 90% 110% 99% 96% 96% 96% 91% 89% 88% 87% 85% 83% 74% 73% 70% 64% 100% 97% 92% 91% 87% 85% 85% 83% 82% 80% 77% 76% 74% 74% 66% 65% 63% 62% 50% 40% 38% 10 30 50 70 90 110 130 10% 30% 50% 70% 90% 110% 100% 97% 92% 91% 87% 85% 85% 83% 82% 80% 77% 76% 74% 55% 51% 1000 3000 5000 7000 9000 11000 13000 15000 5% 15% 25% 35% 45% 55% 65% 75% 85% 95% 92% 86% 86% 84% 80% 80% 80% 79% 79% 77% 75% 72% 72% 69% 69% 69% 63% 61% 59% 55% 51% 巡河次数（次）

非结构化数据（医疗报告、照片等）..............................................................................................85 5.2 数据清洗与标注...................................................................................... 核心痛点集中在三个维度：首先，海量非结构化数据的处理能 力不足，医疗险中仅 CT 影像等医疗文件的人工解读就需要 2-3 小 时/案；其次，风险识别依赖经验判断，车险骗保案件漏检率高达 18%；第三，客户服务响应滞后，85%的保险公司尚未实现 7×24 小时智能问答。某头部寿险公司内部测试显示，传统 OCR+规则引 擎的医疗票据识别系统，在特病门诊单据上的关键字段提取错误率 达 21%。 现行流程中标注的痛点环节平均消耗 3000+医疗条 款、5000+事故场景的决策树，后台通过联邦学习在数据隔离前提 下实现跨机构风控模型协同进化。预计全面部署后，保险公司综合 赔付率可下降 3-5 个百分点，同时将小额案件自动化率提升至 85% 以上，为行业数字化转型提供可复用的技术范式。 2. 项目背景与需求分析 当前保险行业理赔业务面临效率与质量的双重挑战。传统理赔 流程高度依赖人工核保、定损及审核，平均处理周期长达 5-7

方案目 标 核保时效 48 小时 2 ≤ 小时 理赔自动化率 35% 90% ≥ 产品转化率 12% 17%（+5%） 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 欺诈识别准确 率 85% 98% ≥ 技术实施路径分为三个阶段： 1. 场景建模：基于历史数据训练核保、理赔等场景的决策树，集成 多模态数据输入（如医疗报告 OCR、语音通话记录） 2. 智能体部署：通过 API 保险业务全链条涉及大量重复性人工操作，核保环节平均需 3-5 个 工作日处理单笔业务，理赔周期普遍超过 72 小时（2023 年银保监 会数据）。代理人 30%以上的工作时间消耗在填写标准化表单上， 而 85%的简单咨询问题仍需人工坐席响应，导致人力资源配置严重 失衡。 数据孤岛与协同障碍 保险公司内部系统通常呈现碎片化状态，典型企业存在 6-8 个独立 业务系统，数据互通需通过中间表手动同步。例如某头部寿险公司 重构核心业务流程。具体表现为： ①对话式交互需支持保险专业术语 90%以上的准确理解；②承保决 策引擎要能在 500ms 内完成多维度风险评估；③理赔自动化系统 需实现医疗票据等非结构化数据的 85%+识别准确率。 在此背景下，行业亟需具备以下特性的解决方案：①开箱即用 的保险垂直领域 AI 能力；②与现有核心系统无缝对接的轻量化部 署方案；③持续自优化的业务知识图谱。这为 DeepSeek