![]()
一、開發(fā)背景
隨著醫(yī)保覆蓋面持續(xù)擴大與政策體系日益復雜,基層醫(yī)保經(jīng)辦面臨多重挑戰(zhàn):一方面,政策更新快、條款繁雜,基層人員需頻繁查閱海量文件才能精準回應咨詢,且人員流動性大導致培訓成本居高不下;另一方面,參保登記、信息核驗等業(yè)務流程重復性強,人工操作不僅效率低下,還易因數(shù)據(jù)錄入偏差引發(fā)合規(guī)風險;同時,內(nèi)部公文撰寫依賴經(jīng)驗積累,素材散落、模板不統(tǒng)一導致工作協(xié)同效率受限。在此背景下,基于多技術融合的醫(yī)保數(shù)字員工應運而生。
解決的問題知識獲取低效:醫(yī)保政策、規(guī)章制度分散在各類文件中,人工檢索耗時且易遺漏關鍵信息,新員工上手周期長。業(yè)務操作繁瑣:信息填報、資格核驗等流程需跨系統(tǒng)操作,人工重復勞動多,審批時效與數(shù)據(jù)準確性難以兼顧。公文創(chuàng)作滯緩:缺乏標準化素材庫與智能輔助工具,公文撰寫從大綱構(gòu)思到內(nèi)容生成全流程耗時久,且風格難以統(tǒng)一。
核心目標以“技術賦能經(jīng)辦、智能提效管理”為核心,構(gòu)建集知識服務、業(yè)務自動化、文書創(chuàng)作于一體的數(shù)字助手,通過標準化技術架構(gòu)打破系統(tǒng)壁壘,降低醫(yī)保人員工作負荷,提升政策執(zhí)行精準度與服務響應效率,最終實現(xiàn)醫(yī)保經(jīng)辦服務的智能化、規(guī)范化升級。
二、功能特點
1、知識問答:政策服務的“智能智庫”
基于RAG技術構(gòu)建覆蓋醫(yī)保參保、報銷等全領域的結(jié)構(gòu)化知識庫,整合歷年政策文件、規(guī)章制度及典型案例,通過大語言模型實現(xiàn)精準問答。創(chuàng)新引入語音交互功能,支持醫(yī)保人員通過語音提問(如“異地就醫(yī)備案流程”),系統(tǒng)經(jīng)語音識別后快速檢索知識庫,結(jié)合LLM生成條理化答案,并通過語音合成技術實時反饋,實現(xiàn)“無需動手、張口即答”。知識庫支持動態(tài)更新,政策發(fā)布后可即時錄入,確保問答內(nèi)容與最新要求保持一致。
2、業(yè)務自動化:流程辦理的“數(shù)字手腳”
采用“LLM+MCP+RPA”三位一體技術架構(gòu),將醫(yī)保核心業(yè)務操作封裝為標準化工具。其中MCP協(xié)議發(fā)揮“通用適配器”作用,實現(xiàn)大模型與醫(yī)保信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)中臺等多系統(tǒng)的無縫對接,無需定制化開發(fā)即可完成數(shù)據(jù)互通。通過LLM的意圖識別能力,數(shù)字員工可自主判斷業(yè)務場景,調(diào)度RPA機器人完成自動化操作,在信息查詢、填報及業(yè)務辦理等核心場景,數(shù)字員工可高效完成數(shù)據(jù)調(diào)取、信息錄入及流程辦理,顯著提升醫(yī)保經(jīng)辦服務效率與精準度。
3、公文寫作:文書創(chuàng)作的“智能助手”
搭建全流程公文輔助體系,覆蓋素材管理、模板調(diào)用、大綱生成、內(nèi)容創(chuàng)作全環(huán)節(jié)。系統(tǒng)內(nèi)置可自主維護的內(nèi)部文檔素材庫,整合政策解讀、工作總結(jié)等各類資料;提供請示、報告、通知等標準化公文模板,支持按需自定義修改。醫(yī)保人員輸入寫作主題后,LLM可快速生成結(jié)構(gòu)化大綱,基于素材庫內(nèi)容自動填充正文,同時提供語句優(yōu)化、格式校正功能。針對政策解讀類文稿,還能自動匹配相關政策原文作為佐證,確保內(nèi)容嚴謹性。
三、應用成效
1、效率效能雙向提升
知識服務效率:知識問答響應時效較人工查閱縮短九成以上,醫(yī)保人員日均政策咨詢處理量提升超1.5倍,無需再依賴紙質(zhì)檔案或資深同事支援;新員工借助系統(tǒng)完成核心政策學習與業(yè)務實操訓練的周期壓縮超六成,且考核通過率顯著提高,降低人員培訓對資深團隊的依賴。
業(yè)務辦理效能:業(yè)務自動化模塊覆蓋多項高頻醫(yī)保業(yè)務流程,處理效率顯著提升,跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)交互時間大幅縮短;以往需多人協(xié)作、耗時多日的批量業(yè)務,現(xiàn)在單人借助數(shù)字員工即可快速完成,極大減少了人力投入。
文書創(chuàng)作效率:公文寫作輔助功能使日常通知、工作簡報、政策解讀等文稿撰寫時間大幅減少,復雜報告的撰寫周期也顯著縮短;在政策密集發(fā)布期,醫(yī)保部門公文產(chǎn)出時效性得到有效保障。
2、業(yè)務質(zhì)量精準可控
政策執(zhí)行準確性:RAG知識庫與LLM的深度融合,使政策解讀準確率維持在極高水平,因政策理解偏差導致的業(yè)務操作錯誤率下降超九成,確保醫(yī)保待遇核算、報銷審核等關鍵環(huán)節(jié)零偏差。
業(yè)務數(shù)據(jù)規(guī)范性:RPA機器人的標準化操作杜絕人工錄入漏填、錯填問題,系統(tǒng)內(nèi)置數(shù)據(jù)校驗規(guī)則(如參保信息格式、繳費金額邏輯)可實時攔截異常數(shù)據(jù),業(yè)務返工率降低超八成,減少因數(shù)據(jù)錯誤引發(fā)的群眾投訴與合規(guī)風險。
公文內(nèi)容嚴謹性:標準化模板與素材庫確保公文格式統(tǒng)一、術語規(guī)范,政策依據(jù)自動匹配功能使文稿合規(guī)性校驗通過率提升,修改返工次數(shù)減少超七成,避免因表述偏差導致的政策傳達誤解。
3、資源配置優(yōu)化升級
人力資源解放:數(shù)字員工承接超七成重復性工作(如數(shù)據(jù)錄入、文件檢索),醫(yī)保人員可從機械勞動中解放,將精力投入到群眾溝通、政策調(diào)研、疑難業(yè)務處理等更高價值工作中,人力價值利用率提升超五成。
系統(tǒng)成本節(jié)約:通過MCP協(xié)議的標準化對接能力,無需對現(xiàn)有醫(yī)保信息系統(tǒng)進行大規(guī)模改造,系統(tǒng)集成成本降低超六成;同時減少人工操作對硬件設備的依賴(如多系統(tǒng)切換需多終端支持),硬件運維成本節(jié)約超三成。
4、服務體驗全方位改善
內(nèi)部工作體驗:語音交互、一鍵操作等便捷功能,使醫(yī)保人員日均操作步驟減少超八成,工作疲勞度顯著降低;自主維護的知識庫與素材庫,讓人員無需頻繁跨部門索要資料,內(nèi)部協(xié)同效率提升超七成。
群眾辦事體驗:業(yè)務辦理時效提升間接縮短群眾等待時間,醫(yī)保咨詢響應速度加快使群眾線上咨詢滿意度提升至95%以上;政策解讀材料的標準化、精準化,也減少群眾因信息模糊導致的“多次跑、反復問”問題,群眾辦事體驗評分顯著提高。
四、創(chuàng)新亮點
1、技術創(chuàng)新:多技術深度融合在醫(yī)保領域采用“LLM+MCP+RPA+RAG”技術架構(gòu),通過MCP協(xié)議的標準化連接能力,將大模型的認知能力、RPA的執(zhí)行能力與RAG的知識檢索能力有機整合,解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)集成中“M×N”的復雜問題,實現(xiàn)多工具、多系統(tǒng)的即插即用與高效協(xié)同。語音服務的融入進一步打破交互壁壘,形成“語音輸入-智能處理-語音反饋”的全流程便捷體驗。
2、模式創(chuàng)新:“三位一體”的全場景賦能突破單一功能工具局限,構(gòu)建“知識問答+業(yè)務自動化+公文寫作”三位一體服務模式,覆蓋醫(yī)保經(jīng)辦、管理全場景。從政策咨詢的“動腦”需求,到業(yè)務辦理的“動手”需求,再到文書創(chuàng)作的“動筆”需求,形成完整服務閉環(huán),真正成為醫(yī)保人員的“全能助手”。
3、機制創(chuàng)新:可自主進化的服務體系建立知識庫與素材庫的自主維護機制,支持醫(yī)保部門根據(jù)業(yè)務變化實時更新內(nèi)容,確保系統(tǒng)服務的時效性與針對性;在工具封裝層面,預留標準化接口,可根據(jù)新業(yè)務場景快速擴展自動化工具與寫作模板,實現(xiàn)“業(yè)務發(fā)展到哪里,數(shù)字員工能力就覆蓋到哪里”的動態(tài)適配。
來源 | 中國醫(yī)療保險
編輯 | 徐冰冰 劉新雨
特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.