name: Insurance Claims Intelligence Expert
description: Advisory skill for insurance claims processing workflows �� provides templates, checklists, and decision-support frameworks for medical OCR, liability determination, anti-fraud assessment, and claims reporting. Human review required for all claim decisions. Keywords: insurance claims, claims advisory, medical OCR, anti-fraud, insurance tech, China insurance, decision support, ��������, ������, ҽ�Ƶ���ʶ��, �����϶�, ���ⱨ��, ����, �������, ҽ��������, �ؼ�����, ��������.
slug: insurance-claims
version: "5.0.1"
capabilities:
- educational-reference
- advisory-only
- requires-human-review
- no-executable-code
Insurance Claims Intelligence Expert / ������ҵ��������ר��
���ռ�����¶�̬ [2026-05-25����]
| ��̬���� | ����ժҪ | Ӱ�췶Χ |
|---------|---------|---------|
| ���ռ�� | 2026��4�³����¹棺���������ϵ���/��ȼ/��ˮ/�����ȸ����� | �������������������ָ��Ƿ�Χ���⸶�� |
| ���ռ�� | ҽ���գ����ز�Ŀ¼������62�֣�33��ȡ���������� | �������������������ָ��Ƿ�Χ���⸶�� |
| ���ռ�� | ��ҵҽ������ȷ����֢����CAR-T/����������/��ҩ���뱣��(80%-100%) | �������������������ָ��Ƿ�Χ���⸶�� |
���ݽ�ֹ: 2026-05-25 | ��Դ�����ҽ��ڼල�����ܾ֡�����Q1��������ҵ������Ϣ
����: ���϶�̬���ο��������Թٷ����·���Ϊ
?? DISCLAIMER / ��������
- English: This skill provides advisory templates, checklists, and decision-support frameworks ONLY. It does NOT contain executable models, trained GNN weights, or production OCR integrations. All accuracy figures (e.g., "92%-96%") are literature-reported benchmarks or design targets, NOT validated results of this skill. ALL claim approvals, denials, payout amounts, and fraud labels MUST be reviewed and confirmed by a licensed insurance professional before use. This skill is NOT a substitute for human judgment or regulatory compliance review.
- ���ģ� ��Skill���ṩ��ѯģ�塢����嵥�;���֧�ֿ�ܣ�������ִ��ģ�͡���ѵ��GNNȨ�ػ�������OCR���ɡ�����ȷ�����ݣ���"92%-96%"�����������������Ŀ�꣬�DZ�Skillʵ������������������ܸ����⸶����թ��ǩ�����뾭��֤����רҵ��ʿ���ȷ�Ϻ�ʹ������Skill��������˹��жϻ��ܺϹ���顣
?? DATA SECURITY / ���ݰ�ȫ
- Medical invoices, diagnosis records, and claimant data are sensitive personal information under China's Personal Information Protection Law (PIPL). Before using OCR features, obtain user consent, redact/remove unnecessary PII, prefer on-prem/private deployment for production, and confirm the OCR vendor's data retention and cross-border transfer terms.
- API keys and credentials MUST be stored in environment variables or a secret manager. Never hardcode keys in production systems.
- English: This skill provides advisory templates, checklists, and decision-support frameworks ONLY. It does NOT contain executable models, trained GNN weights, or production OCR integrations. All accuracy figures (e.g., "92%-96%") are literature-reported benchmarks or design targets, NOT validated results of this skill. ALL claim approvals, denials, payout amounts, and fraud labels MUST be reviewed and confirmed by a licensed insurance professional before use. This skill is NOT a substitute for human judgment or regulatory compliance review.
- ���ģ� ��Skill���ṩ��ѯģ�塢����嵥�;���֧�ֿ�ܣ�������ִ��ģ�͡���ѵ��GNNȨ�ػ�������OCR���ɡ�����ȷ�����ݣ���"92%-96%"�����������������Ŀ�꣬�DZ�Skillʵ������������������ܸ����⸶����թ��ǩ�����뾭��֤����רҵ��ʿ���ȷ�Ϻ�ʹ������Skill��������˹��жϻ��ܺϹ���顣
Artifact Type / ��Ʒ����
This is a documentation-and-template skill. It contains:
- ? Workflow checklists and decision trees
- ? Report templates and output formats
- ? Reference architectures and integration guidance
- ? Example Python code (requires your own API keys and data)
It does NOT contain:
- ? Pre-trained ML/GNN models
- ? Executable OCR or claims processing code
- ? Bundled third-party API credentials
Trigger Keywords / �����ؼ���
English Triggers: insurance claims advisory, claims workflow, claim analysis, medical OCR guidance, insurance fraud assessment, claim liability review, policy clause analysis, anti-fraud checklist, insurance tech reference, claims report template
���Ĵ����ʣ� ����������ѯ / ��������ָ�� / ������� / ҽ�Ʒ�Ʊʶ��ָ�� / ��������ο� / �����϶����� / ҽ�������� / �ؼ������� / �������� / ���������� / �������� / �Ʋ������� / ���ⷴ��թ / ��թ���ο� / ƭ��ʶ��ָ�� / �����زο� / ���������� / �������˵�� / ���Ϸ�Χ���� / �⸶�������� / ��Ʒ�ԱȲο� / ����ȶ�ָ�� / ��ͬ����ο�
Core Capabilities / ������������ѯ��ܣ�
1. Medical Receipt OCR �� Guidance Framework / ҽ��Ʊ��OCRʶ��ָ����ܣ�
֧�ֵ�Ʊ�����ͣ�����ȫ��������
| Receipt Type / Ʊ������ | Extracted Fields / ʶ������ | Insurance Types / �������� |
|------------------------|-------------------|------------------|
| ȫ��ͳһ���Ʊ | ��Ʊ�š�ҽԺ������ϸ��Ŀ | ҽ���ա������� |
| ȫ��ͳһסԺ��Ʊ | ��Ժ/��Ժ���ڡ��ܽ��Էѱ��� | ҽ���ա��ؼ��� |
| ҽ�Ʒ�����ϸ�嵥 | ҩƷ��ϸ�������Ŀ�����ۡ����� | ҽ���� |
| ҽ�����㵥 | ҽ���˻�֧�����Ը����������� | ҽ���� |
| ��ԺС�� | ��ϡ�סԺ���������ƾ��� | �ؼ��ա����� |
| ������ҳ | ��Ҫ��ϡ��������ơ�ICD���� | �ؼ��� |
| ��鱨�浥 | Ӱ�桢������ | �ؼ��� |
| ���ý��㵥 | ������ܼƽ�� | �Ʋ��ա������� |
?? OCR Data Handling / OCR���ݴ�������
- Only send necessary fields to OCR providers; redact/unnecessary PII beforehand.
- Confirm the OCR vendor's data retention policy (Prefer: no storage / auto-delete within 24h).
- For production use, prefer private on-prem OCR deployment to avoid third-party data transfer.
- ���ģ� �����ͱ�Ҫ�ֶ���OCR�����̣���ǰ����/ɾ���DZ�Ҫ������Ϣ��ȷ��OCR��������������ԣ����ȣ�������/24Сʱ���Զ�ɾ������������������ʹ��˽�л����ز���OCR��������������ݴ��䡣
�ο������ܹ��������м��ɣ���
ԭʼͼ��
��
ͼ��Ԥ������ȥ��/��бУ��/��ֵ����
��
CNN������ȡ��ResNet50/EfficientNet������ ������ѵ��������Ʒ���API
��
RNN���н�ģ��BiLSTM��+ Attention����
��
CRF����� �� �ṹ���ı����
��
�ֶα��� �� JSON/����ṹ�����
2. Liability Determination �� Advisory Framework / �����������棨��ѯ��ܣ�
��ѯ���������嵥�����˹�����ȷ�ϣ���
����1���ȴ��ڼ�飨�˹�ȷ�ϣ�
���� �������� - ������Ч�� < �ȴ��� �� ����ܸ������˹�����
����2������֢ɸ�飨�˹�ȷ�ϣ�
���� ����֢��ƥ�� �� ������� �� ����ܸ�/�����⸶�����˹�����
����3�������У�飨�˹�ȷ�ϣ�
���� �ۼ��Ը���� < ����� �� �����ݲ��⸶�����˹�����
����4����������˲飨�˹�ȷ�ϣ�
���� �Ƕ��������Ϲ���ҽԺ����������� ��ʾȷ�ϣ����˹�����
����5����������ƥ�䣨�˹�ȷ�ϣ�
���� �������/����Ƿ��������Ϸ�Χ �� ����ȫ��/����/�ܸ������˹�����
?? IMPORTANT / ��Ҫ����
The liability determination output is a decision-support suggestion ONLY. Final approval/denial MUST be made by an authorized human reviewer. This skill does NOT auto-approve any claim amount.
���ģ� ���������Ϊ����֧�ֽ��������պ�/�ܸ���������Ȩ�˹����Ա��������Skill�����κ�����������Զ�������
3. Anti-Fraud Assessment �� Advisory Framework / ����թ��������ѯ��ܣ�
����թ����嵥����ѯ������
�����1������Ƶ���쳣
���� ͬһ�����˶����ڶ�ξ��� �� ��ǣ������˹�����
�����2��Ʊ����ʵ����֤
���� ��Ʊ���ظ� / ҽԺ������ / ����쳣 �� ��ǣ������˹�����
�����3���������ҩƥ����
���� ����뿪��ҩƷ���Բ��� �� ��ǣ������˹�����
�����4����ϵ�����쳣
���� ͬһҽ��/ҽԺ���г����ڶ������� �� ��ǣ������˹�����
?? Anti-Fraud Data Governance / ����թ��������
- Retention limit / �������ޣ�����թͼ�����ݽ������治���� 2 �꣬���Ǽ��Ҫ��ĸ��������ڡ�
- Access control / ���ʿ��ƣ�ͼ�ײ�ѯȨ�����Ÿ���Ȩ��թ����Ա����ֹ����Ȩ��Ա���ʡ�
- Data correction workflow / ���ݸ������̣���������Ȩ��������������ݣ������� 15 ���������ڴ�����
- Poisoning safeguard / ��Ⱦ�������°������ݽ���ͼ��ǰ���뾭�˹����ȷ�ϣ���ֹ������Ⱦ��
4. Claims Report Templates / ���ⱨ��ģ��
# ����������棨��ѯ�ݸ壩
**����ʱ��**: YYYY-MM-DD HH:mm
**�������**: CL-XXXXXXXX
**�������**: [��������]
**����״̬**: [��ѯ�ݸ� �� ���˹����]
**��������**: ������ΪAI�������ɵ���ѯ�ݸ壬���н����뾭��֤����ʦ���ȷ�Ϻ���Ч��
---
## һ��Ʊ��ʶ�����������ο���
## ���������϶������������ο���
## �����⸶����ο��������ο���
## �ġ�����թ���������������ο���
## �塢������һ���ж������˹�ȷ�ϣ�
Compliance & Human Review / �Ϲ����˹����Ҫ��
| Compliance Item / �Ϲ��� | Regulatory Basis / ������� | Human Review Requirement / �˹����Ҫ�� |
|--------------------|--------------------|----------------------|
| ����ʱЧ | �����շ�����23�� | �˶�����뾭�˹�ȷ�Ϻ� |
| ���������� | ��������취 | ȱʧ�����б����˹�����ȷ�� |
| ����թ�Ϲ� | ����������թ�����취��2024 | ��թ����뾭�˹�����ȷ�� |
| ���ݰ�ȫ | ��������Ϣ�������� | ҽ���������������뾭�˹���� |
| �ʽ�ȫ | ��ϴǮ�涨 | ����������˹����� + �������� |
ALL outputs of this skill are drafts requiring licensed professional review. / ��Skill���������Ϊ�ݸ壬�뾭��֤רҵ��ʿ��ˡ�
Output Format / �����ʽ�淶
All outputs must include the following disclaimer:
> ?? **�������� / Disclaimer**
> �����ΪAI������ѯ�ݸ壬��������������ܸ����ۡ��⸶����թ��ǩ
> �뾭����֤��������ʦ�����ȷ�Ϻ���Ч��
> This is an AI-assisted draft. All claim decisions must be reviewed by a
> licensed insurance adjuster before taking effect.
References / �ο��ļ�
| File / �ļ� | Content / ����˵�� |
|------|---------|
| references/claims_ocr_tech.md | OCR�����ܹ��ο� + 4�ҷ����̶Ա� + Pythonʾ�����루����������API Key�� |
| references/claims_liability_engine.md | �������ο� + ����ѧϰģ�Ͳο� + 3�ҹ�˾ʵ���ο� |
| references/claims_report_templates.md | ����ģ�� + 7������֪ͨ��ģ��ο� |
?? Reference files contain example code only. You must:
- Provide your own API keys and store them in environment variables
- Provide your own training data and models
- Ensure human review of all outputs before use
- ���ģ� �ο��ļ�����ʾ�����룬�����룺�����ṩAPI��Կ�����뻷��������������ѵ�����ݺ�ģ�ͣ�ȷ������������˹���˺�ʹ�á�
����թ�����㷨��ϸ����2026�����棩
| ��թ���� | �������ӣ�0-10�֣� | ������Դ | ������ֵ | Ӧ������ |
|---------|----------------|---------|---------|---------|
| Ʊ���쳣 | ��Ʊ���ظ�(3��)+����쳣(2��)+ҽԺ������(5��) | OCR+ҽ�����ݿ� | ��5��ת�˹� | Ʊ��ԭ������ |
| ����Ƶ�� | 7���ڡ�3��(3��)+ͬһҽԺ(2��)+�������(3��) | ������ʷ�� | ��5��Ԥ�� | ҽ�Ƽ�¼���� |
| ��ϵ���� | ͬһҽ��(2��)+ͬһIP(3��)+������ϵ(3��) | ��ϵͼ�����ݿ� | ��5��Ԥ�� | ��ϵ�������� |
| ����쳣 | ����>5��(2��)+�����ۼ�>20��(3��)+�⸶��>90%(3��) | ����ϵͳ | ��5��Ԥ�� | �ʽ������� |
| ʱ���쳣 | ��ҹ����(23-5��)(2��)+�ڼ���ͻ��(2��)+��Ͷ��ʱ���ص�(3��) | ����ϵͳ��־ | ��5��Ԥ�� | ʱ�����ؽ� |
�����㷨��Pythonʾ������
def fraud_score(claim):
score = 0
# Ʊ���쳣
if claim.invoice_id in seen_invoice_ids: score += 3
if claim.amount > 50000: score += 2
if claim.hospital not in valid_hospitals: score += 5
# ����Ƶ��
recent_claims = [c for c in history if (claim.date - c.date).days < 7]
if len(recent_claims) >= 3: score += 3
# ��ϵ���磨��ͼ���ݿ⣩
related = graph_db.query(f"MATCH (p1)-[:CLAIM]->(c) WHERE p1.id='{claim.claimant_id}' RETURN count(c)")
if related > 5: score += 5
return min(score, 10) # �ⶥ10��
ͼ���ݿⷴ��թ�ܹ���2026�Ƽ�����
- Neo4j����������ѣ�֧�ָ��ӹ�ϵ�������ʺ����ͱ��չ�˾��<1000������/�꣩
- TigerGraph���ֲ�ʽԭ��ͼ�⣬֧��ʵʱ��ȱ������ʺϴ��ͱ��չ�˾��>1000������/�꣩
- Amazon Neptune��ȫ�йܣ�����AWS��̬���ʺ���������ҵ
GitHub: https://github.com/gechengling/insurance-claims-intelligence
核心工作流程(Dianjin融合版)
第一步:理赔案件智能初筛(Dianjin精髓:自动化分诊)
| 筛查维度 | 判断标准 | 处理路径 |
|---------|---------|---------|
| 案件类型 | 车险/财产险/健康险/责任险 | 分流到专业理赔师 |
| 损失金额 | <1万/1-5万/5-10万/>10万 | 自动/人工/专家/高管审批 |
| 复杂程度 | 单方事故/多方事故/人伤/物损 | 简赔/标准/复杂/重案 |
| 欺诈风险 | 高风险标记/历史欺诈记录 | 欺诈调查队列 |
智能分诊输出:
【案件分诊结果】
- 案件编号:[XXX]
- 分诊结论:[正常案件/需调查/重大案件]
- 推荐处理人:[初级理赔师/资深专家/调查员]
- 预计处理时长:[X]小时
- 风险标记:[低/中/高]
第二步:损失评估与定损(Dianjin精髓:AI辅助定损)
2.1 车辆损失智能评估
| 评估项目 | AI识别内容 | 人工复核点 |
|---------|---------|---------|
| 外观件 | 损伤部位、损伤程度、维修方案 | 扩大损失风险 |
| 结构件 | 变形程度、更换/维修判定 | 安全性评估 |
| 电气件 | 故障代码、模块状态 | 隐性故障排查 |
| 内饰件 | 污损程度、清洗/更换 | 贬值评估 |
2.2 财产损失评估
【财产损失清单】
- 固定资产损失:[项目/数量/原值/折旧/现值]
- 存货损失:[品类/数量/成本/残值]
- 营业中断损失:[停业天数/日均利润/预期利润]
- 施救费用:[施救项目/金额/合理性]
2.3 人伤医疗评估
| 评估维度 | AI分析内容 | 争议点 |
|---------|---------|---------|
| 伤情诊断 | ICD-10编码、伤情等级 | 伤情与事故关联性 |
| 治疗合理性 | 用药/检查/治疗必要性 | 过度医疗识别 |
| 伤残评定 | 伤残等级、赔付标准 | 评定依据充分性 |
| 三期评定 | 误工期/护理期/营养期 | 评定期限合理性 |
第三步:欺诈风险识别(Dianjin精髓:欺诈模式识别)
3.1 欺诈风险评分模型
| 风险维度 | 评分标准 | 权重 |
|---------|---------|------|
| 报案异常 | 报案时间/地点/天气/事故形态 | 20% |
| 历史记录 | 过往出险/理赔/投诉记录 | 25% |
| 行为模式 | 修车厂/医院/律师关联性 | 20% |
| 损失异常 | 损失程度/维修金额/市场价偏差 | 20% |
| 文档异常 | 发票/病历/定损单真实性 | 15% |
欺诈风险等级:
- 低风险(0-20分):正常处理
- 中风险(21-50分):加强复核
- 高风险(51-75分):启动调查
- 极高风险(76-100分):移交反欺诈
3.2 常见欺诈模式库
| 欺诈类型 | 识别特征 | 调查方向 |
|---------|---------|---------|
| 摆放现场 | 无刹车痕/车身损旧/位置异常 | 监控/证人/车辆历史 |
| 虚高定损 | 配件价高/工时虚高/残值低估 | 市场比价/修复可行性 |
| 医疗欺诈 | 过度检查/虚假病历/挂床住院 | 病历审核/医院走访 |
| 关系网络欺诈 | 修车厂/医生/律师关联 | 关系网络图谱 |
第四步:理赔方案制定(Dianjin精髓:最优赔付方案)
4.1 赔付方案决策树
【赔付方案决策】
├─ 责任明确?
│ ├─ 是 → 损失确定?
│ │ ├─ 是 → 直接赔付(金额≤X万)
│ │ └─ 否 → 补充定损/调查
│ └─ 否 → 责任争议处理
│ ├─ 协商
│ ├─ 调解
│ └─ 诉讼
└─ 欺诈风险?
├─ 低风险 → 正常赔付
├─ 中风险 → 加强审核后赔付
└─ 高风险 → 调查后决定
4.2 赔付金额计算模板
| 计算项目 | 计算公式 | 金额 |
|---------|---------|------|
| 总损失 | 财产损失+人身伤害+其他损失 | [X]元 |
| 保险责任 | 总损失 × 责任比例 | [X]元 |
| 免赔额 | 绝对免赔/相对免赔 | -[X]元 |
| 残值回收 | 残值作价回收 | -[X]元 |
| 最终赔付 | 保险责任-免赔额-残值 | [X]元 |
第五步:客户沟通与结案(Dianjin精髓:客户体验管理)
5.1 客户沟通话术库
| 场景 | 标准话术 | 注意事项 |
|------|---------|---------|
| 接报案 | "您好,我是XX保险理赔员XXX..." | 同理心/专业度/及时性 |
| 现场查勘 | "请您配合我们核实事故情况..." | 尊重/耐心/不预设立场 |
| 定损沟通 | "根据定损结果,赔付金额为..." | 透明/有理有据/留痕 |
| 拒赔沟通 | "很抱歉,根据条款约定..." | 依法/依规/人性化 |
| 结案回访 | "请问您对本次理赔是否满意?" | 真诚/改进/感谢 |
5.2 结案文档模板
# 理赔结案报告
## 案件基本信息
- 保单号:[XXX]
- 报案号:[XXX]
- 被保险人:[XXX]
- 事故日期:[XXX]
- 结案日期:[XXX]
## 事故概况
[事故经过/责任认定/损失情况]
## 定损结果
[损失项目/定损金额/残值处理]
## 赔付决定
- 赔付金额:[X]元
- 赔付依据:[条款/计算/核赔]
- 支付方式:[银行转账/现金]
## 客户反馈
[满意度/投诉/建议]
## 经验教训
[改进点/风险提示/案例价值]
合规约束与审计规则(Dianjin精髓)
- 依法合规:严格遵守《保险法》《理赔管理办法》等法规
- 客观公正:定损客观、核赔公正,不受外部干扰
- 及时高效:接报案24h内联系,复杂案件60天内结案
- 客户知情:赔付依据、计算方式、拒赔理由必须告知客户
- 数据安全:客户信息、案件资料严格保密,不得泄露
- 审计留痕:所有操作留痕,可追溯、可审计
测试用例(Dianjin精髓)
测试场景1:车险正常理赔
- 输入:报案号XXX,车损XXX元,责任明确
- 预期输出:定损报告、赔付计算、结案文档
- 通过标准:定损合理、计算准确、文档完整
测试场景2:疑似欺诈案件
- 输入:报案异常、历史多次出险
- 预期输出:欺诈风险评分、调查建议、证据收集清单
- 通过标准:评分模型正确、调查方向明确
测试场景3:人伤医疗理赔
- 输入:伤者XXX,医疗费等XX万
- 预期输出:医疗评估、伤残评定、赔付计算
- 通过标准:ICD-10准确、治疗合理性判断正确
关联技能(Dianjin精髓)
insurance-anti-fraud:理赔反欺诈→反欺诈调查联动insurance-actuarial-cn:理赔数据→经验费率更新输入insurance-agent-trainer:理赔案例→培训素材来源finance-ai-strategy:理赔AI→保险AI战略协同
本技能融合阿里点金(Qwen Dianjin)金融AI精髓,专注理赔智能化、欺诈识别、客户体验提升。