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--- name: 保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台 version: "1.0.0" author: WuWenBin-BeiJing-ST description: | 保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台。如果你遇到不知道该如何花钱买更适合自己的保险，看到两家保险产品不知道如何比较两份保单的好坏？选用这个工具是最基础、最简单的PK工具，让你清晰了解两个产品的好坏。 上传两张或以上意外险保单（图片/PDF），自动OCR识别+LLM结构化提取，七维度科学打分对比（含理赔口碑实时搜索），生成雷达图（专业）+体检报告（小白）双视图可视化报告。 触发场景：(1) 用户上传保单图片/PDF要求比较 (2) 用户问"帮我对比一下这两个意外险" (3) 用户提到保单比较、保险对比、意外险选择 (4) 用户要求分析保单条款差异 (5) 任何涉及意外险/意外伤害保险的比较、选择、推荐需求。 --- # 保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台 > 如果遇到不知道该如何花钱买更适合自己的保险，看到两家保险产品不知道如何比较两份保单的好坏？选用这个工具是最基础、最简单的PK工具，让你清晰了解两个产品的好坏。 **作者：** WuWenBin-BeiJing-ST | **版本：** V1.0.0 ## 工作流程 ### 1. 文档解析 接收用户上传的保单文件（图片jpg/png或PDF），提取文本： - **PDF文本型** → PyMuPDF (`fitz`) 直接提取 - **PDF扫描型** → 转图片后 OCR - **图片** → OCR 识别 OCR 优先使用 PaddleOCR（本地），不可用时回退到系统 tesseract。 ```bash # 检查 OCR 可用性 python3 -c "import paddleocr; print('paddleocr OK')" 2>/dev/null || echo "paddleocr not available" tesseract --version 2>/dev/null || echo "tesseract not available" ``` 若都不可用，提示用户安装：`pip install paddleocr paddlepaddle` 或 `brew install tesseract` ### 2. 信息提取 将 OCR 文本送入 LLM，按 JSON Schema 提取结构化数据。Schema 定义见 [references/schema.md](references/schema.md)。 **提取 Prompt 要点：** - 给出完整 Schema 定义，要求输出严格符合 Schema - 对每个字段标注"高/中/低"置信度 - 对无法确定的字段填 null，不要猜测 - 保留关键条款原文摘要到 `raw_text_excerpt` **提取后校验：** - 必填字段存在性 - 数值合理性（保额>0，保费50-5000元范围，免赔额0-1000元） - 逻辑一致性（有意外医疗但免赔额为null → 标记为"未提取到"） - 低置信度字段 → 回溯原文二次提取或标记用户确认 ### 3. 七维度打分比较 比较引擎对每张保单**七维度**打分（每维度满分100），加权汇总。维度配置见 [references/dimension_config.md](references/dimension_config.md)。 | 维度 | 权重 | 核心考察点 | |------|------|-----------| | 保障范围 | 25% | 意外身故/伤残/医疗/猝死/交通/津贴/救护车覆盖数 | | 保额与赔付 | 18% | 各项保额绝对值 + 报销比例 + 伤残等级表 | | 免赔与等待 | 12% | 免赔额越低越好，等待期越短越好 | | 除外责任 | 18% | 坑越少分越高（职业限制、运动限制、地区限制） | | 性价比 | 10% | 每万元保障成本 + 杠杆比 | | 理赔条件 | 7% | 理赔时效 + 线上化 + 医院范围 | | **理赔口碑** | **10%** | **实时搜索社交媒体、投诉网站、监管网站披露的理赔时效评比（未搜到则显示"需付费咨询"）** | ### 4. 理赔口碑实时搜索（第七维度） 这是本工具的**核心差异化能力**——不只看条款写什么，更要看**真出事了赔不赔得到**。 **搜索流程：** 1. 提取两份保单的保险公司名称 + 产品名称 2. 对每家公司/产品执行以下搜索： - **社交媒体搜索**：微博、小红书、知乎 → 搜索 `[保险公司名] 理赔 + 意外险/意外伤害`，关注真实用户分享的理赔经历 - **投诉网站搜索**：黑猫投诉、聚投诉 → 搜索 `[保险公司名] 理赔投诉`，统计投诉量和主要投诉类型 - **监管网站搜索**：银保监会/金融监管总局 → 搜索 `[保险公司名] 理赔时效`，查看官方披露数据 3. 综合评估： - **理赔时效口碑**：用户平均反馈多久拿到赔款 - **理赔难度口碑**：是否频繁出现"以各种理由拒赔""拖赔"等投诉 - **投诉量/保费收入比**：相对投诉密度 4. 若搜索无果或数据不足 → 该维度标注"⚠️ 数据不足，建议付费咨询专业保险顾问获取理赔口碑详情"，该维度不计入总分（其他六维度权重自动归一化） **搜索关键词模板：** ``` "[保险公司] 意外险理赔 怎么样" "[保险公司] 理赔投诉" "[保险公司] 理赔时效 银保监会" "[产品名] 理赔 真实经历" ``` ### 5. 可视化报告生成 使用 assets/template.html 模板生成双视图报告： - **📊 专业对比** — ECharts 雷达图，七维度"形状"一目了然 - **🩺 体检报告** — 白话问题标题 + 双色进度条 + 一句话点评 + 坑点高亮 + 场景化建议 + 理赔口碑模块 替换模板中的占位符： - `{{POLICY_A_NAME}}`, `{{POLICY_B_NAME}}` — 保单名称 - `{{POLICY_A_INSURER}}`, `{{POLICY_B_INSURER}}` — 保险公司 - `{{POLICY_A_PREMIUM}}`, `{{POLICY_B_PREMIUM}}` — 年缴保费 - `{{POLICY_A_SCORE}}`, `{{POLICY_B_SCORE}}` — 综合评分 - `{{RADAR_A_VALUES}}`, `{{RADAR_B_VALUES}}` — 雷达图数据 (JSON数组，7个值) - `{{DIMENSIONS_HTML}}` — 七维度体检报告HTML块 - `{{PITFALLS_HTML}}` — 坑点提醒HTML - `{{RECOMMENDATIONS_HTML}}` — 购买建议HTML - `{{CLAIM_REPUTATION_HTML}}` — 理赔口碑模块HTML（含搜索来源和数据摘要） ### 6. 输出 将生成的HTML报告保存到用户桌面，自动在浏览器中打开。 ## 使用示例 ``` 用户: 帮我比较这两个意外险保单 [上传图片1] [上传图片2] → 自动解析 → 提取 → 打分 → 搜索理赔口碑 → 生成报告 → 浏览器打开 用户: 这两个意外险哪个好？ [上传PDF1] [上传PDF2] → 同上流程 用户: 平安和太平洋的意外险理赔哪个好？ → 触发理赔口碑搜索，对比两家公司的真实理赔口碑 ``` ## 注意事项 - 所有比较结果必须附免责声明："本对比仅供参考，不构成投保建议，具体以保险合同为准" - 理赔口碑数据来自公开搜索，可能存在样本偏差，需标注"数据来源与局限性" - 对非专业用户，所有术语需提供白话解释（如"免赔额"→"自己掏腰包的部分"） - 提取置信度低的字段必须在报告中标注，提示用户手动确认 - 仅支持意外险（意外伤害保险），不支持寿险、重疾险、医疗险等其他险种 - 理赔口碑搜索若无结果，显示"⚠️ 数据不足，建议付费咨询"而非给出不准确评分


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