面向医疗保险评估的基于对话的信息抽取系统
计算与语言
2021-07-14 v1 人机交互
摘要
在中国医疗保险行业，评估员的角色至关重要，需要与索赔人进行大量沟通。这是一项高度专业的工作，涉及多个环节，如识别个人信息、收集相关证据以及出具最终的保险报告。由于冠状病毒（COVID-19）疫情，以往的线下保险评估不得不转为线上进行。然而，对于往往缺乏实践经验的初级评估员来说，快速处理这样复杂的线上流程并非易事，而这十分重要，因为保险公司需要根据评估员的反馈来决定应向索赔人支付多少赔偿。为了提升评估员的工作效率并加快整体流程，本文提出了一种基于对话的信息抽取系统，该系统集成了先进的NLP（自然语言处理）技术用于医疗保险评估。在我们的系统辅助下，该流程的平均时间成本从55分钟降至35分钟，与以往的线下流程相比，总人力成本节省了30%。截至目前，该系统已服务数千起线上索赔案件。
引用
@article{arxiv.2107.05866,
title = {A Dialogue-based Information Extraction System for Medical Insurance Assessment},
author = {Shuang Peng and Mengdi Zhou and Minghui Yang and Haitao Mi and Shaosheng Cao and Zujie Wen and Teng Xu and Hongbin Wang and Lei Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.05866},
year = {2021}
}
备注
To be published in the Findings of ACL 2021