复杂保单信息如何自动提取

在保险行业迈向全面数字化的过程中，复杂保单信息的自动提取技术成为提升运营效率、降低风险、优化客户体验的关键力量。随着OCR（光学字符识别）、文档版面分析（DLA）、自然语言处理（NLP）及多模态AI技术的成熟，企业正借助这些工具快速、准确地处理海量非结构化保单数据。

行业挑战

保险业务流程中，“信息录入与核验”环节是承保风控与理赔服务之间的核心纽带。但该环节长期依赖人工操作，效率低且易出错。

根据中国银保监会数据，超过2/3的理赔纠纷源于信息录入错误。主要难点包括：

• 格式识别难题：保单模板多样，复杂表格（合并单元格、无框表格等）增加了机器识别难度。

• 信息定位难题：保单可能是扫描件、手机拍摄件或带有手写备注，关键信息位置不固定。

• 数据核对难题：信息来源多元（PDF、图片、聊天记录），数据分散且同步困难。

技术演进

1.文档版面分析（DLA）技术

DLA技术的发展历程：

• 早期：基于规则与特征提取，处理简单文档结构。

• 深度学习时代：CNN、Transformer用于物理布局分析，可自动识别文字、表格、图片位置。

• 融合图神经网络（GCN）与网格方法：增强语义布局理解，保留精细空间信息，适合复杂版式保单处理。

2.OCR识别与智能抽取

OCR技术是自动化保单信息提取的基础，可将纸质或电子保单图像转化为可编辑、可搜索文本，并进一步结构化输出。

• 图像预处理：去噪、倾斜校正、二值化，提升识别准确率。

• 字符识别：模板匹配、特征提取、神经网络识别算法结合。

• 后处理：自动校验、纠错、数据格式化与字段分类。

识别准确率可达95%~99%，大幅减少人工录入错误。

3.语义抽取与自定义字段

结合AI大模型和行业语料，语义抽取可精准理解保险术语及字段多样表达：

• 同一字段如“VIN码”“车架号”“车辆识别号”均可识别。

• 支持自定义抽取规则，快速适配不同险种和业务场景。

4.信息抽取（UIE）与置信度评估

利用深度学习进行实体识别、数值提取，并引入置信度评估机制，对复杂理赔资料等进行全面信息捕获与可信度分析，减少漏抽与误抽。

案例展示

TextIn

• 全兼容：保单、行驶证、事故认定书、医疗发票等多种文档类型与格式。

• 高精度还原：支持手写、机打错位内容及复杂表格的高精度抽取与还原。

• AI审核：规则驱动，审核结论与依据溯源，高亮原文位置，支持人工复核与导出。