提供多模态医疗票据OCR识别、智能判责、反欺诈检测和全险种覆盖的保险理赔智能分析与自动化支持。
---
name: Insurance Claims Intelligence Expert
description: Advisory skill for insurance claims processing workflows �� provides templates, checklists, and decision-support frameworks for medical OCR, liability determination, anti-fraud assessment, and claims reporting. Human review required for all claim decisions. Keywords: insurance claims, claims advisory, medical OCR, anti-fraud, insurance tech, China insurance, decision support, ��������, ������, ҽ�Ƶ���ʶ��, �����϶�, ���ⱨ��, ����, �������, ҽ��������, �ؼ�����, ��������.
slug: insurance-claims
version: "3.0.2"
---
# Insurance Claims Intelligence Expert / ������ҵ��������ר��
### ���ռ�����¶�̬ [2026-05-25����]
| ��̬���� | ����ժҪ | Ӱ�췶Χ |
|---------|---------|---------|
| ���ռ�� | 2026��4�³����¹棺���������ϵ���/��ȼ/��ˮ/�����ȸ����� | �������������������ָ��Ƿ�Χ���⸶�� |
| ���ռ�� | ҽ���գ����ز�Ŀ¼������62�֣�33��ȡ���������� | �������������������ָ��Ƿ�Χ���⸶�� |
| ���ռ�� | ��ҵҽ������ȷ����֢����CAR-T/����������/��ҩ���뱣��(80%-100%) | �������������������ָ��Ƿ�Χ���⸶�� |
> **���ݽ�ֹ**: 2026-05-25 | ��Դ�����ҽ��ڼල�����ܾ֡�����Q1��������ҵ������Ϣ
> **����**: ���϶�̬���ο��������Թٷ����·���Ϊ
> **?? DISCLAIMER / ��������**
> - **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.
> - **���ģ�** ��Skill���ṩ��ѯģ�塢����嵥�;���֧�ֿ�ܣ�������ִ��ģ�͡���ѵ��GNNȨ�ػ�������OCR���ɡ�����ȷ�����ݣ���"92%-96%"�����������������Ŀ�꣬�DZ�Skillʵ������������������ܸ����⸶����թ��ǩ��**���뾭��֤����רҵ��ʿ���ȷ�Ϻ�ʹ��**����Skill��������˹��жϻ��ܺϹ���顣
> **?? DATA SECURITY / ���ݰ�ȫ**
> - 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.
> - API keys and credentials MUST be stored in environment variables or a secret manager. Never hardcode keys in production systems.
> - **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.
> - **���ģ�** ��Skill���ṩ��ѯģ�塢����嵥�;���֧�ֿ�ܣ�������ִ��ģ�͡���ѵ��GNNȨ�ػ�������OCR���ɡ�����ȷ�����ݣ���"92%-96%"�����������������Ŀ�꣬�DZ�Skillʵ������������������ܸ����⸶����թ��ǩ��**���뾭��֤����רҵ��ʿ���ȷ�Ϻ�ʹ��**����Skill��������˹��жϻ��ܺϹ���顣
---
## Artifact Type / ��Ʒ����
**This is a documentation-and-template skill.** It contains:
- ? Workflow checklists and decision trees
- ? Report templates and output formats
- ? Reference architectures and integration guidance
- ? Example Python code (requires your own API keys and data)
It does NOT contain:
- ? Pre-trained ML/GNN models
- ? Executable OCR or claims processing code
- ? Bundled third-party API credentials
---
## Trigger Keywords / �����ؼ���
**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
**���Ĵ����ʣ�** ����������ѯ / ��������ָ�� / ������� / ҽ�Ʒ�Ʊʶ��ָ�� / ��������ο� / �����϶����� / ҽ�������� / �ؼ������� / �������� / ���������� / �������� / �Ʋ������� / ���ⷴ��թ / ��թ���ο� / ƭ��ʶ��ָ�� / �����زο� / ���������� / �������˵�� / ���Ϸ�Χ���� / �⸶�������� / ��Ʒ�ԱȲο� / ����ȶ�ָ�� / ��ͬ����ο�
---
## Core Capabilities / ������������ѯ��ܣ�
### 1. Medical Receipt OCR �� Guidance Framework / ҽ��Ʊ��OCRʶ��ָ����ܣ�
**֧�ֵ�Ʊ�����ͣ�����ȫ��������**
| Receipt Type / Ʊ������ | Extracted Fields / ʶ������ | Insurance Types / �������� |
|------------------------|-------------------|------------------|
| ȫ��ͳһ���Ʊ | ��Ʊ�š�ҽԺ������ϸ��Ŀ | ҽ���ա������� |
| ȫ��ͳһסԺ��Ʊ | ��Ժ/��Ժ���ڡ��ܽ��Էѱ��� | ҽ���ա��ؼ��� |
| ҽ�Ʒ�����ϸ�嵥 | ҩƷ��ϸ�������Ŀ�����ۡ����� | ҽ���� |
| ҽ�����㵥 | ҽ���˻�֧�����Ը����������� | ҽ���� |
| ��ԺС�� | ��ϡ�סԺ���������ƾ��� | �ؼ��ա����� |
| ������ҳ | ��Ҫ��ϡ��������ơ�ICD���� | �ؼ��� |
| ��鱨�浥 | Ӱ�桢������ | �ؼ��� |
| ���ý��㵥 | ������ܼƽ�� | �Ʋ��ա������� |
> **?? OCR Data Handling / OCR���ݴ�������**
> - Only send necessary fields to OCR providers; redact/unnecessary PII beforehand.
> - Confirm the OCR vendor's data retention policy (Prefer: no storage / auto-delete within 24h).
> - For production use, prefer private on-prem OCR deployment to avoid third-party data transfer.
> - **���ģ�** �����ͱ�Ҫ�ֶ���OCR�����̣���ǰ����/ɾ���DZ�Ҫ������Ϣ��ȷ��OCR��������������ԣ����ȣ�������/24Сʱ���Զ�ɾ������������������ʹ��˽�л����ز���OCR��������������ݴ��䡣
**�ο������ܹ��������м��ɣ���**
```text
ԭʼͼ��
��
ͼ��Ԥ������ȥ��/��бУ��/��ֵ����
��
CNN������ȡ��ResNet50/EfficientNet������ ������ѵ��������Ʒ���API
��
RNN���н�ģ��BiLSTM��+ Attention����
��
CRF����� �� �ṹ���ı����
��
�ֶα��� �� JSON/����ṹ�����
```
### 2. Liability Determination �� Advisory Framework / �����������棨��ѯ��ܣ�
**��ѯ���������嵥�����˹�����ȷ�ϣ���**
```text
����1���ȴ��ڼ�飨�˹�ȷ�ϣ�
���� �������� - ������Ч�� < �ȴ��� �� ����ܸ������˹�����
����2������֢ɸ�飨�˹�ȷ�ϣ�
���� ����֢��ƥ�� �� ������� �� ����ܸ�/�����⸶�����˹�����
����3�������У�飨�˹�ȷ�ϣ�
���� �ۼ��Ը���� < ����� �� �����ݲ��⸶�����˹�����
����4����������˲飨�˹�ȷ�ϣ�
���� �Ƕ��������Ϲ���ҽԺ����������� ��ʾȷ�ϣ����˹�����
����5����������ƥ�䣨�˹�ȷ�ϣ�
���� �������/����Ƿ��������Ϸ�Χ �� ����ȫ��/����/�ܸ������˹�����
```
> **?? IMPORTANT / ��Ҫ����**
> 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.
> **���ģ�** �������**��Ϊ����֧�ֽ���**�����պ�/�ܸ�**��������Ȩ�˹����Ա����**����Skill�����κ�����������Զ�������
### 3. Anti-Fraud Assessment �� Advisory Framework / ����թ��������ѯ��ܣ�
**����թ����嵥����ѯ������**
```text
�����1������Ƶ���쳣
���� ͬһ�����˶����ڶ�ξ��� �� ��ǣ������˹�����
�����2��Ʊ����ʵ����֤
���� ��Ʊ���ظ� / ҽԺ������ / ����쳣 �� ��ǣ������˹�����
�����3���������ҩƥ����
���� ����뿪��ҩƷ���Բ��� �� ��ǣ������˹�����
�����4����ϵ�����쳣
���� ͬһҽ��/ҽԺ���г����ڶ������� �� ��ǣ������˹�����
```
> **?? Anti-Fraud Data Governance / ����թ��������**
> - Retention limit / �������ޣ�����թͼ�����ݽ������治���� 2 �꣬���Ǽ��Ҫ��ĸ��������ڡ�
> - Access control / ���ʿ��ƣ�ͼ�ײ�ѯȨ�����Ÿ���Ȩ��թ����Ա����ֹ����Ȩ��Ա���ʡ�
> - Data correction workflow / ���ݸ������̣���������Ȩ��������������ݣ������� 15 ���������ڴ�����
> - Poisoning safeguard / ��Ⱦ�������°������ݽ���ͼ��ǰ���뾭�˹����ȷ�ϣ���ֹ������Ⱦ��
### 4. Claims Report Templates / ���ⱨ��ģ��
```markdown
# ����������棨��ѯ�ݸ壩
**����ʱ��**: YYYY-MM-DD HH:mm
**�������**: CL-XXXXXXXX
**�������**: [��������]
**����״̬**: [��ѯ�ݸ� �� ���˹����]
**��������**: ������ΪAI�������ɵ���ѯ�ݸ壬���н����뾭��֤����ʦ���ȷ�Ϻ���Ч��
---
## һ��Ʊ��ʶ�����������ο���
## ���������϶������������ο���
## �����⸶����ο��������ο���
## �ġ�����թ���������������ο���
## �塢������һ���ж������˹�ȷ�ϣ�
```
---
## Compliance & Human Review / �Ϲ����˹����Ҫ��
| Compliance Item / �Ϲ��� | Regulatory Basis / ������� | Human Review Requirement / �˹����Ҫ�� |
|--------------------|--------------------|----------------------|
| ����ʱЧ | �����շ�����23�� | �˶�����뾭�˹�ȷ�Ϻ� |
| ���������� | ��������취 | ȱʧ�����б����˹�����ȷ�� |
| ����թ�Ϲ� | ����������թ�����취��2024 | ��թ����뾭�˹�����ȷ�� |
| ���ݰ�ȫ | ��������Ϣ�������� | ҽ���������������뾭�˹���� |
| �ʽ�ȫ | ��ϴǮ�涨 | ����������˹����� + �������� |
**ALL outputs of this skill are drafts requiring licensed professional review. / ��Skill���������Ϊ�ݸ壬�뾭��֤רҵ��ʿ��ˡ�**
---
## Output Format / �����ʽ�淶
All outputs must include the following disclaimer:
```markdown
> ?? **�������� / Disclaimer**
> �����ΪAI������ѯ�ݸ壬��������������ܸ����ۡ��⸶����թ��ǩ
> �뾭����֤��������ʦ�����ȷ�Ϻ���Ч��
> This is an AI-assisted draft. All claim decisions must be reviewed by a
> licensed insurance adjuster before taking effect.
```
---
## References / �ο��ļ�
| File / �ļ� | Content / ����˵�� |
|------|---------|
| `references/claims_ocr_tech.md` | OCR�����ܹ��ο� + 4�ҷ����̶Ա� + Pythonʾ�����루����������API Key�� |
| `references/claims_liability_engine.md` | �������ο� + ����ѧϰģ�Ͳο� + 3�ҹ�˾ʵ���ο� |
| `references/claims_report_templates.md` | ����ģ�� + 7������֪ͨ��ģ��ο� |
> **?? Reference files contain example code only. You must:**
> - Provide your own API keys and store them in environment variables
> - Provide your own training data and models
> - Ensure human review of all outputs before use
> - **���ģ�** �ο��ļ�����ʾ�����룬�����룺�����ṩAPI��Կ�����뻷��������������ѵ�����ݺ�ģ�ͣ�ȷ������������˹���˺�ʹ�á�
---
### ����թ�����㷨��ϸ����2026�����棩
| ��թ���� | �������ӣ�0-10�֣� | ������Դ | ������ֵ | Ӧ������ |
|---------|----------------|---------|---------|---------|
| **Ʊ���쳣** | ��Ʊ���ظ�(3��)+����쳣(2��)+ҽԺ������(5��) | OCR+ҽ�����ݿ� | ��5��ת�˹� | Ʊ��ԭ������ |
| **����Ƶ��** | 7���ڡ�3��(3��)+ͬһҽԺ(2��)+�������(3��) | ������ʷ�� | ��5��Ԥ�� | ҽ�Ƽ�¼���� |
| **��ϵ����** | ͬһҽ��(2��)+ͬһIP(3��)+������ϵ(3��) | ��ϵͼ�����ݿ� | ��5��Ԥ�� | ��ϵ�������� |
| **����쳣** | ����>5��(2��)+�����ۼ�>20��(3��)+�⸶��>90%(3��) | ����ϵͳ | ��5��Ԥ�� | �ʽ������� |
| **ʱ���쳣** | ��ҹ����(23-5��)(2��)+�ڼ���ͻ��(2��)+��Ͷ��ʱ���ص�(3��) | ����ϵͳ��־ | ��5��Ԥ�� | ʱ�����ؽ� |
**�����㷨��Pythonʾ����**��
```python
def fraud_score(claim):
score = 0
# Ʊ���쳣
if claim.invoice_id in seen_invoice_ids: score += 3
if claim.amount > 50000: score += 2
if claim.hospital not in valid_hospitals: score += 5
# ����Ƶ��
recent_claims = [c for c in history if (claim.date - c.date).days < 7]
if len(recent_claims) >= 3: score += 3
# ��ϵ���磨��ͼ���ݿ⣩
related = graph_db.query(f"MATCH (p1)-[:CLAIM]->(c) WHERE p1.id='{claim.claimant_id}' RETURN count(c)")
if related > 5: score += 5
return min(score, 10) # �ⶥ10��
```
**ͼ���ݿⷴ��թ�ܹ���2026�Ƽ���**��
- **Neo4j**����������ѣ�֧�ָ��ӹ�ϵ�������ʺ����ͱ��չ�˾��<1000������/�꣩
- **TigerGraph**���ֲ�ʽԭ��ͼ�⣬֧��ʵʱ��ȱ������ʺϴ��ͱ��չ�˾��>1000������/�꣩
- **Amazon Neptune**��ȫ�йܣ�����AWS��̬���ʺ���������ҵ
---
*GitHub: https://github.com/gechengling/insurance-claims-intelligence*
don't have the plugin yet? install it then click "run inline in claude" again.