A卜VIEW 2020年第6期
□文/卞雅雯，周超，任博
(腾讯科技（上海）有限公司，上海200233)
腾讯CSIG优图实验室AI高级产品经理，负责金融行业场景 中的人工智能产品解决方案输出与应用，辅助基于深度学习
的NLP、OCR、人脸识别与时序动态识别技术在核身、支付、
质检、风控场景中的产品研发与技术拓展。复旦大学中文系
学士、新闻学院传播学硕士，独立策展人。
腾讯云AI解决方案产品中心总经理，人工智能专家工程师。
负责腾讯云全AI能力解决方案的产品规划、研发实现、商 Si
业生态构建与产业落地。于浙江大学和香港中文大学分别获
得学士和博士学位，先后从事推荐系统、社会化计算、自然
语言处理和人工智能领域的研究与商业落地工作。
李绂腾讯云行业算法应用中心总经理，人工智能专家研究员。负
a ts责腾讯云和腾讯优图实验室的自然语言处理、文字识别、信
息结构化、视频理解等技术方向的研究和应用。拥有中国科
技大学计算机科学学士和人工智能硕士学位。
摘要：随着中国保险业务的快速增长，保险深度和密度的不断增加，传统核保存在数据资产沉淀不足、处理效率低下、人工成本高昂、主观影响核保结论等业务痛点。腾讯基于云智天枢人工智能服务平台和能力，搭建了一套人工智能保险服务平台云智优保，围绕着“泛化、高效、便捷”三个维度打造一站式保险解决方案。通过医疗影像结构化识别、医疗图谱、核保规则引擎，基于多样化人工智能技术融合方案，对医疗图像数据进行准确高效的结构化识别。帮助核保师有效地解决了信息录入和人工复核的效率瓶颈和核保决策的能力瓶颈，提升业务处理效率的同时，降低了人工核保的不确定性，并有效提升了数据价值。 关键词：金融云；智能；保险；核保；AI中台
中图分类号：K825.34; F840.684 文献标志码：A文章编号：2096-5036(2020)06-0084-13 DOI：10.16453/jki.lSSN2096-5036.2020.06.009
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基于腾讯云智优保医疗数据智能结构化的保险AI应用
1引言
秉承“用户至上”的经营理念，成立于1998年的腾讯目前已然发展成为国内最大
的互联网综合服务提供商，在业内拥有卓越声望。基于22年的产品积累，腾讯在社交、
娱乐、泛娱乐产业链上受到大量消费者的认可，累积数十亿客户存量，产品涵盖社交、
支付、生活、游戏等多个维度，也不断在千锤百炼的消费场景中，运用人工智能与大数
据的技术创新应用，致力改善每一个产品的功能细节和用户体验。
除了在消费互联网领域的深耕，腾讯自2018年9月30日全面发力产业互联网战略，
定位成为各行各业数字化助手。在“用户至上”的基础理念之上，构建了 “科技向善、
产业赋能”的核心战略方向。整个腾讯体系都为腾讯云提供根基和养分，力争对各个产
业的业务场景需求进行解构，打造优质的产品解决方案，对全行业进行赋能。
2腾讯金融云+保险科技概述
腾讯金融云服务是面向金融行业客户（保险、证券、基金、银行、消费金融、互
联网金融等）开放的行业解决方案。结合金融行业的特点，为用户提供应对行业安全合
规性要求的产品服务，并开放腾讯多年互联网运营积累的高并发处理、海量数据存賭、
大数据挖掘及分析、人工智能、高安全可靠的基础能力，具备高安全性、高可靠性、高
扩展性的特点，能灵活适配业务增长，帮助传统金融客户向金融云业务转型。
作为产业赋能技术应用的基础，腾讯云拥有腾讯体系内各大科研与应用实验室：
腾讯优图、智聆和智言、大数据实验室、AI Lab、Robotics X、科恩、量子、
天衍、云鼎、希波、玄武、朱雀……不仅仅囊括了人工智能、量子计算、机器人研究，
更发力打造行业应用方案中更专业的数据库构建方案、更方便的能力集成平台方案、更
易用的训练框架与应用矩阵、更可靠的安全风控保障。
在保险科技应用领域，腾讯一方面整合行业生态资源，在联通腾讯内部生态资源
的同时，另一方面也将腾讯云的中台赋能给保险行业内经营多年的合作伙伴及其擅长的
场景领域，例如精算、医疗、风控等领域。腾讯金融云在保险科技的应用路径中，采取
大同烟草网开放、合作、扮演工具箱和连接器的作用，同时将企业内部的杰出研发成果分享出来，
推动金融保险行业的应用优化和业务发展。
2.1腾讯云与金融云服务形态概述
腾讯金融云可通过三种形态提供金融场景解决方案与产品技术能力：公有云、金
融云专区、专属云和容器云区。
85•
八工智能I年第6期
2丄1腾讯公有云
腾讯公有云的服务，其服务主体是成立于2010年10月的腾讯云计算（北京）有 限责任公司，目标为广大互联网用户提供因特网数据中心的相关服务，将腾讯多年的技
术积累和运营基础开放给网民及其与个体相关的产业，且所有云数据中心均通过公安部
“网络安全等级保护”四级测评要求。
至此，腾讯云已经在全球25个地理区域运营着53个可用区，为更多的创业者、产业企业提供集云计算、云数据、云运营于一体的全球云端服务体验。
2.1.2腾讯金融云专区
在腾讯金融云专区，客户可借助腾讯的互联网思维和丰富的互联网金融增值功能，摆脱传统IDC建设、规划和运营的烦恼，专注于核心业务，以搭建互联的行业新生态，
促进金融行业跨界转型升级。遵循银保监会金融监管要求，腾讯金融云专区提供独立的
金融行业专用机房、金融级分布式数据库、物理服务器托管等专属产品服务。以安全总
体策略、安全认证与合规、平台与服务、安全审计与管理等四个大类形成了闭环保障生
态体系。
金融云专区服务方案与公有云服务的差异在于对客户的选择，所以，金融云上运 行的所有客户统一采用白名单机制，要求所有企业均为通过了相关资质审核的金融相关
企业客户，从机制层面提高准入门槛，免去个人使用情况的同时，降低相关运维及安全
风险。目前，腾讯金融云服务国内金融客户超过6000家，涵盖银行、保险、证券、互
联网金融等多个金融领域。金融客户覆盖包括国有四大行、股份制银行、城商行、传统
保险、新筹保险、监管机构、证券行业、互联网金融等。
2.1.3腾讯金融专属云和額云
腾讯金融专属云和容器云，依托成熟公有云及金融云成熟稳定技术能力，腾讯云 支持将云技术落地到金融客户自建机房中，在客户机房中从零搭建一套小型化腾讯云服
雷经天务基础设施，帮助客户构建行业云和企业私有云。
此前，腾讯已成功为中国建设银行、中国银行、潍坊银行、杭州银行、长江商业 银行等银行机构构建云基础设施服务；为中国人民保险集团股份有限公司、华夏人寿保
险股份有限公司等保险客户构建保险行业专属云基础设施；为永辉超市、有赞网络、富环球经贸
途证券、红河烟草等泛金融机构以容器方式部署腾讯云专属云。
2.2保险科技数字化转型与产业智慧化
提到数字化转型与智慧升级，绕不开A I中台一这个贯穿用户感知的产品，触点 到业务链顶端的预测决策的庞大建筑。腾讯云A I中台有三大核心理念：解耦复用、敏
捷协同、生态入口。该产品可节约投资、快速开发应用，实现模块化复用，同时兼容各86
基于腾讯云智优保医疗数据智能结构化的保险AI应用
类算法设备，实现开放兼容的同时，兼顾可根据场景自适应的优化学习能力，最终达成
从智能感知到智能交互，再到智能决策的全流程服务目标。
智能感知与交互，是通过AI技术实现对音视频、影像、文本的“看”“听”“读”“写”“理
解”“对话”“执行”等任务。通过计算机视觉模拟人的“眼”；通过语音辨识技术模
拟人的“耳”；通过自然语言理解与处理技术，对不同模态的文本信息、非结构化数据
进行结构化。最终，它们通过A I中台作为“大脑”起到中枢数据处理的功能，以此模
拟金融行业各个场景角的服务流程、服务目标，挖掘业务沉淀数据的价值，为数据变
现、产品创新、用户体验优化等提供更多的可能性，同时在积累数据资源的同时，减少
人力投入和干预，提升商业效率。尤其在金融风控的场景中，AI技术能实现推理、决策、
最优化等功能，筛选分类出风险因子，完成风险辨识与预测。
腾讯云的A I中台——云智天枢，以A I工作室的产品框架，提供从数据接入与存储、
算法模型接入、模型推理与服务化、服务编排、网关接口输出、A I应用托管等一站式
的能力。其最大的优势是，在针对多层级金融应用场景的标准方案和需求定制方面，灵
活地在定制A I能力和标准化A I能力之间转换，通过数据沉淀、模型调优、应用输出、
应用数据反哺的闭环，支撑不同的机器学习模型、深度学习模型、决策链模型，可相互
作用、配置、适应不同的应用模版需求，完成云平台对于智能技术应用的“中枢调控”
使命，支撑并驱动保险行业解决方案构建与落地。
3腾讯云智能核保解决方案
金融保险行业历经长年发展积累，但我国保险市场相较欧美国家的保险业务成熟度
依然处于较低位置，业务密度与深度远低于欧美国家，保险市场发展空间巨大。同时，
中国保险行业的风控经历了传统风控向数字风控的转型，目前正处于数字风控向智能风
控的转型。
与此同时，居民健康保障需求不断释放，保险公司必须提高供给效率，增强保险产
品和服务的供给能力。这就要求保险公司充分利用科技赋能，推动商业健康保险的创新
和发展，从产品、营销、承保、理赔、运营等环节重塑保险价值体系，彻底改变保险行
业的传统风险管控模式。
—以核保为例
3.1保险业务痛点—
核保是一个审核筛选和分类的过程，核保人员根据投保申请书、业务人员报告书、
体检报告书、生存调查所提供的有关投保人、被保险人的信息资料，由核保人员进行综
合分析，运用数理查定法，对被保险人的风险水平加以量化，将被保险人划分到适当的
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八工智能I m6期收敛性
风险等级中，使其接近
精算师假定的损失率，^
做出是否承保以及以何％
效
种条件承保的决定。最$
终，核保结论会以一个&
多分类结果的形态输$
无锡柴油机厂出，并作用于每一个投价
保人和被保人。
图1核保过程示意图
在健康险业务场景
中，核保和理赔，是每一家保险公司风险选择、风险评估、风险控制的核心业务。核赔
服务的优劣，直接体现在客户对于这家保险公司“是否值得信赖与选择”的评价反馈上，
而“信任”则是保险公司跟客户之间最重要的业务桥梁。
在保险公司内部，核赔工作人员的岗位素质要求非常高，需要具备临床医学专业 知识，能看懂核保理赔案中病历的异常描述，不仅熟练运用医学术语，还要了解最新的
医学技术与手段，对病例风险进行理解和预测；需要相关法律专业知识技能，能读
懂理赔案法律文书材料；同时，具备非常强的信息处理技能，以应对工作中需要处理的
各种非结构化数据。核保理赔师们良好的专业背景是核赔服务为保险公司建立业务市场
竞争力的重要保障，核保的准确性和效率直接影响保险公司的经营风险和利润水平。
虽然健康险增速较快，但健康险市场有效供给不足，存在诸多问题：保险公司运 营管理成本居高不下，承保能力受到制约；保险欺诈频发且趋向专业化，逆向选择和道
德风险难以防控；核保核赔等风险管理高度依赖人工经验审核，成本高、效果差；保险
公司及行业数据割裂，数据质量低，无法支撑风险管理需要。健康保险市场的可持续发
展，离不开供给和需求的协同发展，随着健康险业务日单量与日俱增，各大保险公司在
人工核保上投入了大量人力成本、时间成本和费用成本。
聚焦到核保场景，以下是某保险公司提供的数据。
核保保单10万份〜20万份/年；每年增20%〜30%；保单关联的医疗报告单据 需要内勤人员扫描上传或者通过用户端拍照上传，一份保单的素材附页最多可达150
页以上；人工核保时间平均40分钟/份；人工核保成本约800万元/年。
保单数量大、增速快，保单需要关联医疗报告单据，且全国各地医疗报告单据种 类繁多，核保人员缺口大，医疗报告单据数字化、智能化水平低，数据资产难以沉淀。
以体检报告为例，全国34个省级行政区，平均每个省级行政区有100种以上不同 版式的体检报告，体检项目名称归一化之后多达1000多项。而人工核保主要依赖核保
人员的判断，对核保人员的专业背景知识和相关经验有极高的要求，一方面核保员输出88•
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