全国经营车险的保险公司数量约为88家,每家保司、不同省份的保单版式差异特别大,很多用户都会问:“保单OCR识别是否能自动适配所有保司保单样式,不用手动配置模板?”
对于这个问题,快瞳科技的答案很直接:能,而且可以根据用户需求对字段归一化处理,支持交强险、商业险、驾意险、承租人责任险、道路客运承运险、货车超赔险、货物运输箱货险等机动车保险涉及的保单类型。
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快瞳科技车险OCR识别在线测试
一、车险保单样式多,适用性被用户重点关注
国内各家保险公司的交强险加商业险,每家都有自己的版式,有的保单字段横着排,有的竖着排;有的带复杂表格,有的表格没有线框;同样的字段,这家叫“保险期间”,那家叫“保障期限”。若一家保司更新了保单样式,传统OCR识别的模式就得再次匹配新的模板,这样不仅影响效率,还给用户造成不便。因此,车险OCR识别是否对全国车险保单具有广泛的适用性,成为用户选择该服务时重点关注的核心问题之一。
对此,快瞳科技一是通过海量真实样本训练模型,让模型对各类版式具有强大的适用能力;一是建立专业保险知识库,对识别结果进行自动校正及标准化输出。
快瞳的保单OCR识别模型基于深度学习算法,预训练了市面上常见的80多家保险公司车险保单模板,涵盖交强险和商业险的各种版式,有表格的、没表格的、有合并单元格的、字段名称不一样的;进而基于语义理解,识别不同保单的不同描述,标准化输出相应的字段。
在实际应用中,识别流程的这样的:用户上传图片或PDF,先做图像预处理,倾斜的扶正、模糊的增强、印章干扰的自动擦除;然后前置分类模型判断具备保司及险种类型,接着检测模型定位文字区域,识别模型提取文字;最后NLP解析模型结合保险行业知识库,把识别出来的文字统一成标准字段。
比如A保司的保单上写的是“保险起期”,B保司写的是“生效日期”,快瞳的NLP模型知道这两个是同一个意思,输出的时候统一成“保险起期”;再比如“车上人员责任险(司机)”,模型会标准化输出为“司机座位责任险”,用户得到的结构化数据是统一的,不需要再去做字段映射。
二、快瞳保险OCR识别的具体字段
在实现全国保司车险保单适配识别的基础上,快瞳科技车险保单OCR支持交强险和商业险的全量字段结构化输出,包括但不限于:
1. 保单基础信息:保单号或者合同号、保险公司名称、机构名称、投保确认时间、车型保单类型、保单名称、总保费、保险期间、保险起期、保险止期、商业险折扣、交强险折扣、车船税、业务类型、投保单号、车船税往年应缴、车船税滞纳金、车船税当年应缴、车主信息、投保人信息、被保人对象、车辆信息、险种对象、签单日期、浮动比率、含税保费、不含税保费、特别约定、印章标识检测
2. 投保人信息:姓名、年龄、性别、出生日期、证件类型、证件号码、电话号码、座机号码、联系地址、邮箱地址
3. 被保人信息:姓名、年龄、性别、出生日期、证件类型、证件号码、电话号码、座机号码、联系地址、邮箱地址、客户号
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快瞳科技人身险保单OCR识别
4. 投保车辆信息:车牌、车辆种类、车辆使用性质、车架号、发动机号、车型名称、初登日期、座位数、排量、功率、核定载重、过户日期、能源种类
5. 投保险种明细:险种名称、基本保额、保费、保险费小计、、是否投保不计免赔、乘客险投保份数、乘客险单位保额、玻璃类型、不计免赔率、不计免赔额
6. 其他关键信息:缴费方式、投/被保人关系等
这些字段全部结构化输出,字段名称已经做了标准化归一化处理,可以直接写入业务系统。
三、快瞳保单OCR识别实际应用案例
快瞳的车险保单OCR已经跑通了多个行业的实际场景,包括出行平台哈啰出行用于网约车司机保单审核,从5-10分钟/单缩短到秒级;汽车租赁场景中携程、悟空租车、一嗨租车用于车辆保险合规核验,汽车4S店例如北京现代、华宏汽车集团用于客户保单管理,汽车制造企业用于新车销售环节的保单信息采集,融资租赁企业用于车辆资产的风险审核。
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快瞳科技车险保单OCR识别
这些客户来自不同的行业,保单来源几乎覆盖了全国车险保司,版式千差万别,快瞳的保单OCR用一个接口、零配置,全部跑通了。
在速度方面,单张保单OCR识别1到3秒,而使用人工录入,北京现代4S店录入一张保单要15分钟,哈啰出行的网约车保单审核平均5到10分钟一份。在准确率方面,PDF文件的字段准确率99%以上,哈啰出行上线后,字段识别准确率达到98%以上,单字准确率超过99%;北京现代4S店同样实现了98%以上的字段识别准确率。在人力成本方面,按每天处理100张保单算,原本需要2名全职录单员加1名审核员;用上快瞳保单OCR之后,1个人兼顾录入和审核都绰绰有余,某机构上线快瞳OCR识别后相关的人力工作量削减了90%。
回到最初的问题,快瞳科技在保单OCR识别层面的实践证明,自身的车险保单OCR识别不仅支持全国保司的车险保单适配识别,还正在帮助相关企业降低人力成本、提升运营效率、实现业务增长。
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