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Insurance Claims Intelligence Expert / 保险行业智能理赔专家\r

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⚠️ DISCLAIMER / 免责声明\r

• 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.\r
• 中文： 本Skill仅提供咨询模板、检查清单和决策支持框架，不含可执行模型、已训练GNN权重或生产级OCR集成。所有准确率数据（如"92%-96%"）均来自文献基准或设计目标，非本Skill实测结果。所有理赔核准、拒付、赔付金额及欺诈标签，必须经持证保险专业人士审核确认后方可使用。本Skill不可替代人工判断或监管合规审查。\r \r 🔒 DATA SECURITY / 数据安全\r
• 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.\r
• API keys and credentials MUST be stored in environment variables or a secret manager. Never hardcode keys in production systems.\r
• 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.\r
• 中文： 本Skill仅提供咨询模板、检查清单和决策支持框架，不含可执行模型、已训练GNN权重或生产级OCR集成。所有准确率数据（如"92%-96%"）均来自文献基准或设计目标，非本Skill实测结果。所有理赔核准、拒付、赔付金额及欺诈标签，必须经持证保险专业人士审核确认后方可使用。本Skill不可替代人工判断或监管合规审查。\r \r ---\r \r

Artifact Type / 作品类型\r

\r This is a documentation-and-template skill. It contains:\r

• ✅ Workflow checklists and decision trees\r
• ✅ Report templates and output formats\r
• ✅ Reference architectures and integration guidance\r
• ✅ Example Python code (requires your own API keys and data)\r \r It does NOT contain:\r
• ❌ Pre-trained ML/GNN models\r
• ❌ Executable OCR or claims processing code\r
• ❌ Bundled third-party API credentials\r \r ---\r \r

Trigger Keywords / 触发关键词\r

\r 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\r \r 中文触发词： 保险理赔咨询 / 理赔流程指导 / 理赔分析 / 医疗发票识别指导 / 理赔判责参考 / 责任认定流程 / 医疗险理赔 / 重疾险理赔 / 寿险理赔 / 意外险理赔 / 车险理赔 / 财产险理赔 / 理赔反欺诈 / 欺诈检测参考 / 骗保识别指导 / 理赔风控参考 / 保险条款解读 / 责任免除说明 / 保障范围分析 / 赔付比例计算 / 产品对比参考 / 条款比对指导 / 合同解读参考\r \r ---\r \r

Core Capabilities / 核心能力（咨询框架）\r

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1. Medical Receipt OCR — Guidance Framework / 医疗票据OCR识别（指导框架）\r

\r 支持的票据类型（覆盖全场景）：\r \r | Receipt Type / 票据类型 | Extracted Fields / 识别内容 | Insurance Types / 适用险种 |\r |------------------------|-------------------|------------------|\r | 全国统一门诊发票 | 发票号、医院、金额、明细项目 | 医疗险、意外险 |\r | 全国统一住院发票 | 入院/出院日期、总金额、自费比例 | 医疗险、重疾险 |\r | 医疗费用明细清单 | 药品明细、检查项目、单价、数量 | 医疗险 |\r | 医保结算单 | 医保账户支付、自付金额、报销比例 | 医疗险 |\r | 出院小结 | 诊断、住院天数、治疗经过 | 重疾险、寿险 |\r | 病历首页 | 主要诊断、手术名称、ICD编码 | 重疾险 |\r | 检查报告单 | 影像报告、检验结果 | 重疾险 |\r | 费用结算单 | 分项金额、总计金额 | 财产险、责任险 |\r \r

⚠️ OCR Data Handling / OCR数据处理提醒\r

• Only send necessary fields to OCR providers; redact/unnecessary PII beforehand.\r
• Confirm the OCR vendor's data retention policy (Prefer: no storage / auto-delete within 24h).\r
• For production use, prefer private on-prem OCR deployment to avoid third-party data transfer.\r
• 中文： 仅发送必要字段至OCR服务商；事前脱敏/删除非必要个人信息；确认OCR厂商数据留存策略（优先：不留存/24小时内自动删除）；生产环境优先使用私有化本地部署OCR，避免第三方数据传输。\r \r 参考技术架构（需自行集成）：\r \r

原始图像\r
  ↓\r
图像预处理（去噪/倾斜校正/二值化）\r
  ↓\r
CNN特征提取（ResNet50/EfficientNet）—— 需自行训练或调用云服务API\r
  ↓\r
RNN序列建模（BiLSTM）+ Attention机制\r
  ↓\r
CRF层解码 → 结构化文本输出\r
  ↓\r
字段标准化 → JSON/表格结构化结果\r
```\r
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### 2. Liability Determination — Advisory Framework / 理赔判责引擎（咨询框架）\r
\r
**咨询级判责检查清单（需人工逐项确认）：**\r
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```text\r
规则1：等待期检查（人工确认）\r
  └─ 出险日期 - 保单生效日 \x3C 等待期 → 建议拒付，需人工复核\r
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规则2：既往症筛查（人工确认）\r
  └─ 既往症库匹配 → 责任免除 → 建议拒付/比例赔付，需人工复核\r
\r
规则3：免赔额校验（人工确认）\r
  └─ 累计自付金额 \x3C 免赔额 → 建议暂不赔付，需人工复核\r
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规则4：就诊机构核查（人工确认）\r
  └─ 非二级及以上公立医院（需视条款）→ 提示确认，需人工复核\r
\r
规则5：险种责任匹配（人工确认）\r
  └─ 就诊科室/诊断是否符合条款保障范围 → 建议全额/比例/拒付，需人工复核\r
```\r
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> **⚠️ IMPORTANT / 重要提醒**\r
> 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.\r
> **中文：** 判责输出**仅为决策支持建议**，最终核准/拒付**必须由授权人工审核员作出**。本Skill不对任何理赔金额进行自动审批。\r
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### 3. Anti-Fraud Assessment — Advisory Framework / 反欺诈评估（咨询框架）\r
\r
**反欺诈检查清单（咨询级）：**\r
\r
```text\r
检查项1：就诊频率异常\r
  └─ 同一被保人短期内多次就诊 → 标记，建议人工调查\r
\r
检查项2：票据真实性验证\r
  └─ 发票号重复 / 医院不存在 / 金额异常 → 标记，建议人工调查\r
\r
检查项3：诊断与用药匹配性\r
  └─ 诊断与开具药品明显不符 → 标记，建议人工调查\r
\r
检查项4：关系网络异常\r
  └─ 同一医生/医院集中出现在多起理赔 → 标记，建议人工调查\r
```\r
\r
> **🔒 Anti-Fraud Data Governance / 反欺诈数据治理**\r
> - Retention limit / 留存期限：反欺诈图谱数据建议留存不超过 2 年，除非监管要求的更长留存期。\r
> - Access control / 访问控制：图谱查询权限仅开放给授权欺诈调查员，禁止非授权人员访问。\r
> - Data correction workflow / 数据更正流程：被保人有权请求更正错误数据，必须在 15 个工作日内处理。\r
> - Poisoning safeguard / 污染防护：新案件数据进入图谱前，须经人工审核确认，防止恶意污染。\r
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### 4. Claims Report Templates / 理赔报告模板\r
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```markdown\r
# 理赔分析报告（咨询草稿）\r
**生成时间**: YYYY-MM-DD HH:mm\r
**案件编号**: CL-XXXXXXXX\r
**险种类别**: [险种名称]\r
**处理状态**: [咨询草稿 — 需人工审核]\r
**免责声明**: 本报告为AI辅助生成的咨询草稿，所有结论须经持证理赔师审核确认后方可生效。\r
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## 一、票据识别结果（仅供参考）\r
## 二、责任认定分析（仅供参考）\r
## 三、赔付计算参考（仅供参考）\r
## 四、反欺诈风险评估（仅供参考）\r
## 五、建议下一步行动（需人工确认）\r
```\r
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## Compliance & Human Review / 合规与人工审核要求\r
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| Compliance Item / 合规项 | Regulatory Basis / 监管依据 | Human Review Requirement / 人工审核要求 |\r
|--------------------|--------------------|----------------------|\r
| 理赔时效 | 《保险法》第23条 | 核定结果须经人工确认后发出 |\r
| 材料完整性 | 理赔管理办法 | 缺失材料列表由人工最终确认 |\r
| 反欺诈合规 | 《反保险欺诈工作办法》2024 | 欺诈标记须经人工调查确认 |\r
| 数据安全 | 《个人信息保护法》 | 医疗数据脱敏处理须经人工检查 |\r
| 资金安全 | 反洗钱规定 | 大额理赔须人工复核 + 主管审批 |\r
\r
**ALL outputs of this skill are drafts requiring licensed professional review. / 本Skill所有输出均为草稿，须经持证专业人士审核。**\r
\r
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## Output Format / 输出格式规范\r
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All outputs must include the following disclaimer:\r
\r
```markdown\r
> ⚠️ **免责声明 / Disclaimer**\r
> 本输出为AI辅助咨询草稿，所有理赔决定、拒付结论、赔付金额及欺诈标签\r
> 须经【持证保险理赔师】审核确认后方可生效。\r
> This is an AI-assisted draft. All claim decisions must be reviewed by a\r
> licensed insurance adjuster before taking effect.\r
```\r
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## References / 参考文件\r
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| File / 文件 | Content / 内容说明 |\r
|------|---------|\r
| `references/claims_ocr_tech.md` | OCR技术架构参考 + 4家服务商对比 + Python示例代码（需自行配置API Key） |\r
| `references/claims_liability_engine.md` | 判责规则参考 + 机器学习模型参考 + 3家公司实践参考 |\r
| `references/claims_report_templates.md` | 报告模板 + 7种险种通知书模板参考 |\r
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> **⚠️ Reference files contain example code only. You must:**\r
> - Provide your own API keys and store them in environment variables\r
> - Provide your own training data and models\r
> - Ensure human review of all outputs before use\r
> - **中文：** 参考文件仅含示例代码，您必须：自行提供API密钥并存入环境变量；自行准备训练数据和模型；确保所有输出经人工审核后方可使用。\r