Skill: gechengling/insurance-claims-intelligence (version 5.0.0)

--- 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: "5.0.0" --- # 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* --- ## 附录G：阿里点金(Dianjin)融合精华 — 理赔材料分析与欺诈检测 ### G.1 核心工作流程（Dianjin融合版） #### 步骤1：理赔材料智能分析 | 材料类型 | 分析要点 | 风险信号 | |---------|---------|---------| | **医疗发票** | 医院等级、金额合理性、项目匹配 | 发票伪造、项目过度、金额异常 | | **诊断证明** | 诊断与病情匹配、就诊时间逻辑 | 诊断夸大、时间矛盾、医院不符 | | **出院小结** | 住院天数、治疗方案、预后情况 | 住院天数异常、治疗过度、预后不符 | | **费用清单** | 药品明细、检查项目、单价合理性 | 药品与诊断不匹配、检查过度 | #### 步骤2：欺诈模式识别（Dianjin精髓：AI增强欺诈检测） | 欺诈类型 | 识别方法 | 风险信号 | |---------|---------|---------| | **虚构事故** | 事故时间/地点/天气交叉验证 | 事故描述矛盾、天气不符、地点异常 | | **夸大损失** | 维修估价vs市场价、定损单比对 | 估价超市场价30%、定损单不一致 | | **重复索赔** | 历史索赔记录、跨公司查询 | 同一事故多公司索赔、相似事故频繁 | | **团伙作案** | 关系图谱、IP/MAC地址聚类 | 多案件关联同一修理厂/医院 | #### 步骤3：理赔流程标准化 - **立案阶段**：材料完整性检查、事故真实性初判 - **查勘阶段**：现场查勘指引、损失核定标准 - **定损阶段**：定损规则库、配件价格库、工时标准 - **核赔阶段**：核赔要点清单、拒赔理由库 - **赔付阶段**：赔付计算规则、支付安全校验 #### 步骤4：理赔决策与文档生成 - **决策输出**：赔付/拒赔/通融赔付，附理由说明 - **文档生成**：理赔报告、拒赔通知书、通融协议 - **归档要求**：电子档案完整性、监管报送数据 --- ### G.2 风险评分机制（Dianjin精髓） | 风险维度 | 评分指标 | 权重 | 风险阈值 | |---------|---------|------|---------| | 材料真实性 | 伪造检测得分、交叉验证结果 | 30% | 伪造检测得分<60分 | | 损失合理性 | 损失程度与事故匹配度 | 25% | 损失程度异常超30% | | 行为异常 | 索赔频率、跨公司记录 | 20% | 12个月内索赔>3次 | | 关联关系 | 与修理厂/医院关联关系 | 15% | 关联修理厂/医院历史欺诈率>10% | | 合规风险 | 理赔时效、客户服务合规 | 10% | 超理赔时效或客户投诉 | **综合风险等级**： - 低风险（0-20分）：正常赔付，标准流程 - 中风险（21-40分）：加强调查，必要时现场查勘 - 高风险（41-60分）：重点调查，必要时外调或第三方公估 - 极高风险（61-80分）：疑似欺诈，移交反欺诈部门或报警 --- ### G.3 合规约束（Dianjin精髓） 1. **不适用边界**：本技能不适用于法律诉讼代理、刑事责任认定，此类需求需转交法律合规部门或外部律所 2. **禁止承诺**：不使用"一定赔""guaranteed payout"等承诺性表述 3. **禁止替代决策**：仅输出分析建议，最终理赔决策由理赔主管/核赔师出具 4. **数据溯源**：医疗数据、事故证据必须标注来源和获取日期 5. **隐私保护**：客户医疗信息、事故细节必须保密，不得外泄 6. **客观中立**：分析不得受绩效考核、客户关系影响，须客观呈现风险 --- ### G.4 测试用例（Dianjin精髓） | 用例ID | 输入场景 | 预期输出 | 验证点 | |--------|---------|---------|---------| | TC001 | 车险理赔：事故照片显示车辆损伤轻微但定损金额5万元 | 综合风险等级高（评分55分），建议现场复勘+配件价格复核 | 损失合理性识别准确 | | TC002 | 医疗险理赔：诊断证明显示感冒但发票金额2万元 | 综合风险等级极高（评分70分），建议医院调查+费用明细核查 | 欺诈模式识别准确 | | TC003 | 财产险理赔：火灾事故，索赔金额500万，但同类事故历史3次 | 综合风险等级高（评分60分），建议消防鉴定+历史案件比对 | 行为异常识别准确 | --- ### G.5 关联技能（Dianjin精髓） - **保险反欺诈**（`insurance-anti-fraud`）：提供深度欺诈检测、团伙识别、预警模型 - **保险核保专家**（`insurance-actuarial-cn`）：提供核保规则、健康核验、风险分类 - **保险代理人**（`insurance-agent-trainer`）：提供客户画像、保障缺口分析、计划书生成 --- *融合来源：阿里点金(Dianjin) claim-expert* *融合时间：2026-05-31*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)