一、引言
在當今快速發展的保險行業中，風險評估與定價是核心環節，它們直接關係到保險公司的盈利能力和市場競爭力。隨著人工智慧技術的不斷進步，尤其是深度學習在影像識別和自然語言處理領域的突破，保險案件資訊的自動化處理已成為可能。在理賠過程中，使用者上傳的理賠資料，如醫療記錄、事故報告等，需要被準確解讀以提取關鍵資訊，如疾病診斷、治療費用等，這些資訊對於案件的準確理賠至關重要。然而，現有技術在處理這些資料時，往往依賴於對文字欄位的置信度評估，這種方法在面對複雜的理賠資料時顯得力不從心，無法全面反映整體資料的置信度。為了解決這一問題，我們引入了一種創新的保險案件資訊抽取的置信度評估方法，該方法透過深度學習技術，不僅提取關鍵資訊，還對資訊抽取過程的特徵進行分析，從而提高了置信度評估的準確性。這一技術的應用，有望為保險行業帶來更高效、更準確的風險評估與定價解決方案。
二、使用者案例
在我作為專案經理的職業生涯中，我遇到了一個特別棘手的問題。我們公司需要處理大量的保險理賠案件，這些案件涉及的資料繁雜，包括醫療報告、事故現場照片、目擊者陳述等。這些資料中蘊含著大量的關鍵資訊，比如患者的疾病診斷、治療費用、事故責任方等，但這些資訊往往分散在文字的不同部分，而且格式各異，給資訊的提取和整合帶來了巨大的挑戰。
為了提高效率，我們決定採用資訊抽取技術。首先，我們利用引數與屬性抽取功能，自動識別文字中的數值資訊，比如醫療費用的金額、事故發生的時間和地點。這大大減少了人工閱讀和資料錄入的工作量。例如，在一個理賠案件中，我們成功地從一份複雜的醫療報告中自動提取出了患者的治療費用，這在以前可能需要花費數小時的人工閱讀和核對。
我們使用實體抽取技術來識別文字中的關鍵名詞短語，如“心臟病”、“交通事故”等。這些實體的識別對於理解案件的性質至關重要。例如，在一個涉及交通事故的案件中，我們能夠準確地識別出事故責任方和受害者，這對於確定理賠責任非常有幫助。
關係抽取技術進一步幫助我們理解了文字中實體之間的聯絡。例如，我們能夠識別出“心臟病”是由“高血壓”引起的，或者“交通事故”是由“駕駛員酒駕”導致的。這些關係資訊對於案件的分析和理賠決策至關重要。
事件抽取技術讓我們能夠從文字中提取出完整的事件描述，包括事件的參與者、發生的時間、地點和結果。這在處理涉及複雜情況的理賠案件時尤為有用。比如，在一個涉及多車相撞的交通事故中，我們能夠清晰地描繪出事故的經過，這對於確定責任和理賠金額非常關鍵。
透過對這些技術的應用，我們不僅提高了資訊處理的效率，還提升了理賠決策的準確性。這不僅為客戶帶來了更好的服務體驗，也為公司節省了大量的人力和時間成本。
三、技術原理
在保險行業的風險評估與定價系統中，資訊抽取技術的應用至關重要。透過深度學習技術，尤其是自然語言處理（NLP）的應用，我們能夠從大量的非結構化文字資料中提取出有價值的資訊，從而為風險評估和定價提供準確的資料支援。
在實際應用中，我們首先利用預訓練的語言模型，如BERT或GPT，來理解理賠資料中的深層語言結構和語義。這些模型在大規模文字資料上進行預訓練，能夠捕捉到語言的細微差別，為後續的資訊抽取任務打下堅實的基礎。
我們會對這些預訓練模型進行任務特定的微調。在保險行業的特定場景下，這可能包括對醫療術語的識別、事故責任的判定以及費用明細的解析等。微調過程中，模型會在標註好的保險理賠資料上進行進一步訓練，以適應保險行業的特定需求。
在實體識別（NER）方面，我們使用序列標註技術來識別文字中的關鍵實體，如疾病名稱、藥物名稱、費用金額等。這些實體的準確識別對於理解理賠案件的細節至關重要。例如，透過識別醫療報告中的疾病名稱和治療費用，我們可以更準確地評估理賠金額。
關係抽取技術則幫助我們理解實體之間的聯絡。在保險理賠中，這可能涉及到識別疾病與治療費用之間的關係，或者事故責任方與受害者之間的關係。這些關係資訊對於確定理賠責任和金額至關重要。
在模型評估與最佳化方面，我們透過準確率、召回率、F1分數等指標來評估模型的效能，並根據評估結果對模型進行調整。這包括調整學習率、最佳化網路結構或增加訓練資料，以確保資訊抽取的準確性和可靠性。
總的來說，透過深度學習和自然語言處理技術的應用，我們的保險風險評估與定價系統能夠更準確地處理理賠資料，為保險公司提供強有力的資料支援，從而提高理賠效率和客戶滿意度。
四、NLP平臺應用
為了實現上述技術原理，我們選擇了一個成熟的NLP平臺，它提供了一整套的自然語言處理工具，使我們能夠無需從頭開始編寫程式碼，就能快速部署和應用深度學習模型。
以下是我們如何使用這個平臺的具體步驟：
資料收集：我們首先從歷史理賠案件中收集了200條資料樣本，這些樣本涵蓋了各種型別的保險理賠情況，確保了資料的多樣性和全面性。
資料清洗：透過平臺提供的資料預處理工具，我們去除了無關資訊，糾正了拼寫錯誤，並標準化了術語，以提高資料質量。
樣本標註：利用平臺的線上標註工具，我們對資料進行了細緻的標註，包括實體、關係和事件的識別。為了確保標註質量，我們進行了多輪的標註和校對。
樣本訓練：在標註完成後，我們使用平臺的模型訓練功能，提取了文字特徵，並訓練了多個模型。透過調整引數，我們最佳化了模型的效能。
模型評估：我們選擇了精確度、召回率和F1分數等評估指標，透過交叉驗證等方法，確保了模型的泛化能力。根據評估結果，我們對模型進行了多次迭代，以達到最佳效能。
結果預測：訓練好的模型被部署到生產環境中，用於對新的理賠資料進行自動化的資訊抽取。平臺的web介面使得整個流程操作簡便，無需程式設計知識。
透過這個NLP平臺，我們不僅提高了資訊處理的效率，還確保了資訊抽取的準確性。這使得我們的理賠處理流程更加高效，同時也為客戶提供了更加精準的服務。
Python程式碼示例
虛擬碼示例，展示如何使用NLP平臺的觀點抽取功能
匯入必要的庫
import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth
設定請求的URL和請求頭
url = "https://nlp.stonedt.com/api/extract"
headers = {
"secret-id": "你的secret-id",
"secret-key": "你的secret-key"
}
準備請求的資料
data = {
"text": "事故描述：2024年2月15日，張偉駕駛車牌號為BJ-A1234的轎車，在北京市朝陽區某十字路口與李明駕駛的車牌號為SH-B4567的摩托車發生碰撞。事故導致張偉的車輛前保險槓受損，李明的摩托車側翻，李明受輕傷。醫療記錄：李明在事故發生後被送往北京市第一人民醫院接受治療。診斷結果為：輕微腦震盪，左臂擦傷。治療費用總計為人民幣3,500元。事故責任判定：根據交通警察的事故報告，張偉因未遵守交通訊號燈指示，負主要責任。李明因超速行駛，負次要責任。理賠金額：張偉的車輛維修費用為人民幣8,000元。李明的醫療費用由張偉的保險公司部分賠付，根據責任比例，張偉的保險公司需賠付李明醫療費用的70%，即人民幣2,450元。理賠決定：張偉的保險公司同意賠付車輛維修費用8,000元，並按照責任比例賠付李明的醫療費用2,450元。總計賠付金額為10,450元。"
}
傳送POST請求
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
檢查請求是否成功
if response.status_code == 200:
解析返回的JSON資料
extracted_data = response.json()
print("請求返回結果:", response)
print("錯誤資訊:", response.text)
五、專案總結
本專案顯著提升了保險理賠案件處理的效率與準確性。透過引入先進的資訊抽取技術，我們實現了對理賠資料的自動化處理，大幅減少了人工閱讀和資料錄入的需求。這一轉變不僅提高了工作效率，降低了人力成本，還透過減少人為錯誤，增強了理賠決策的可靠性。客戶體驗也因此得到顯著改善，理賠流程的透明度和響應速度的提升，贏得了客戶的廣泛認可。
透過深度學習模型的精準分析，為風險評估和定價提供了更為精確的資料支援。這不僅最佳化了保險公司的運營模式，還為公司在激烈的市場競爭中贏得了先機。總體而言，專案的成功實施為保險行業樹立了一個新的技術標杆，展示了人工智慧在提升行業效率和服務質量方面的巨大潛力。
六、開源專案(可本地化部署，永久免費）
思通數科的多模態AI能力引擎平臺是一個企業級解決方案，它結合了自然語言處理、影像識別和語音識別技術，幫助客戶自動化處理和分析文字、音影片和影像資料。該平臺支援本地化部署，提供自動結構化資料、文件比對、內容稽核等功能，旨在提高效率、降低成本，並支援企業構建詳細的內容畫像。使用者可以透過線上介面體驗產品，或透過提供的教程影片和文件進行本地部署。
多模態AI能力引擎平臺
https://gitee.com/stonedtx/free-nlp-api
