医疗数据知识浩如烟海,医疗保险业务规则纷繁庞杂。医保(社保中的医疗保险)、商保(商业医疗保险,如医疗险、重疾险等)均为国计民生高价值场景,关乎基金安全、公共利益与群众切身权益,对精准性、合规性、安全性、可追溯性提出极致要求。AI 如何真正读懂复杂病历、穿透海量单据、助力医保基金监管和商保医疗风控?今天,云知声交出破局答卷——云知声山海知医慧保大模型(U1-InsureMed)正式发布。

该模型依托云知声自研通用大模型底座,深度融合亿级真实临床数据,打通医保全链路能力,面向社保医保的合规监管与基金安全、商保场景的风险识别与精细化理赔管理,实现 “一套模型、双域赋能”,推动医疗保障体系迈入数智化新阶段。
同步,模型已全量上线云知声Token Hub 大模型服务平台,开放标准化 API,支持一键接入、按需调用与 Token 计费,全面按下 AI 在保险领域规模化落地的 “加速键”。
API 入口(点击体验云知声山海知医慧保大模型):https://maas.unisound.com/
聚力行业深耕,从底层重构智慧保险核心能力
云知声山海・知医慧保大模型专为医疗保险垂直场景深度定制,技术底座源于云知声自研通用大模型,并在高价值场景的严苛要求下完成全方位架构升维:
基座支撑: 以云知声自研多模态通用大模型为核心底座,采用“通用认知基座+垂直指令精调(SFT)+偏好学习(DPO)”的三阶段训练范式。构建“医保专家-临床医师-审核员”三位一体的对齐机制,确保模型输出不仅准确,更符合监管伦理与业务规范。
业务能力:围绕医保和商保全流程核心场景,打造覆盖政策问答、智能审核、合规监管、风险识别、理赔辅助等能力体系。通过多模态语义理解与医疗专属解析能力,真正实现“读懂病历、看清单据、用准规则”,全面提升医保业务处理效率与精准度。
数据更新:构建行业级知识库体系,支持对最新医保和商保政策与法规的实时检索与动态更新,为模型提供持续、权威的数据支撑,确保业务决策与规则执行始终与最新监管要求保持一致。
在业务场景实测中,云知声山海知医慧保大模型相对同参数量级的模型,在多维能力上均实现显著提升:医疗能力、医保知识理解、编码对齐能力及业务处理能力全面增强。其中,医保政策问答能力提升12.6%,复杂规则理解更加精准;医保编码对齐准确率提升23.4%,显著强化编码一致性与标准化能力;医保业务处理能力提升6.5%,病历合规判定更加高效可靠;基础医疗能力提升5.4%,医学理解与推理能力持续优化。整体来看,模型已在关键业务环节形成可量化的性能优势,有效支撑医保监管与商保风控场景落地。

双场景深度落地,赋能医保商保高质量发展
医保基金监管是国家民生保障底线工程,商保风控是行业稳健经营与用户权益保障关键支柱,二者均要求AI 具备高可信、高精准、高安全、高合规四大属性。凭借对医疗语义的深度理解、多模态单据的精准解析,以及政策知识的动态演进能力,山海知医慧保大模型成功打通了从“底层数据认知”到“上层业务决策”的关键链路。以此为基座,模型精准切入医保基金监管与商业保险风控两大核心阵地,以“技术+场景”的双轮驱动,全面重塑行业运行范式。
医保侧:实现监管模式跃迁,筑牢基金安全防线
在医保基金监管领域,山海知医慧保大模型推动行业从传统“规则审核”迈向智能化“认知监管”新时代。模型可直接处理电子病历、检查检验报告等海量非结构化数据,自主阅读诊疗全流程文本信息,并与医疗费用清单完成精准交叉验证,高效识别超限制用药,重复收费、过度诊疗、DRG高编高靠等各类违规行为,并具备对慢特病等复杂场景的自动识别与规则匹配能力,全面提升医保审核的自动化与规范化水平。
案例一:深度理解病历内容,识别超限用药违规

医保违规审核中,对药品使用有限定范围。如:盐酸贝那普利片 在医保支付范围中限定用于:1)高血压;2)充血性心力衰竭;3)进行性慢性肾功能不全(CRI)。系统通过自动解析患者病历内容,发现患者既往诊断及本次住院记录中是否体现上述适应症范围,识别违规用药。
案例二:根据病历内容,判别DRG分组,发现医保高编高靠违规

在按病种付费(DRG/DIP)监管场景中,模型通过理解病历内容,结合医保DRG分组规则,对病例实际应归属的病组进行鉴别,实现对“近似病组”的精准区分。识别通过高编高靠病组套取医保基金的行为。
案例三:报告单智能解读,支持健康助手能力

在医保服务体系持续向“健康管理型医保”转型的背景下,医保部门对参保人健康宣教、慢病管理及主动健康干预的需求不断提升。模型依托多模态理解能力,可对体检报告、检验检查单、影像报告及门诊病历等多类型医疗资料进行智能解析,实现报告单智能解读与健康咨询服务,帮助医保机构从传统“费用支付”进一步延伸至“健康服务”。
2026年初,云知声成功中标全国首个省级医保垂直大模型项目——江苏省医保大模型及智能体应用项目。项目在监管端打造24小时在线“AI审计官”,构建全生命周期智能管控体系;在民生端推出智能健康服务智能体,形成“基金监管+民生服务”双轮驱动的省级示范模式,为全国医保数智化建设提供可复制、可推广的实践经验。
商保侧:控费增效双提升,优化行业服务体验
在商业保险领域,云知声携手头部保险集团深化合作,借助医保大模型实现理赔风控大幅升级,将控费率有效提升至约20%,为超260万件理赔订单完成十亿元级别增量成本管控,切实助力险企降本增效。针对中小保险企业,创新推出“按订单付费”灵活合作模式,搭建覆盖全层级客户的商保智能风控服务体系,降低中小险企数智化转型门槛。
案例一:重疾认定

在商业健康保险理赔场景中,重大疾病认定是核心且复杂的审核环节,通常涉及大量病历材料、检验检查结果及疾病定义条款的综合判断。模型可基于电子病历、出院记录、病理报告、影像检查及手术记录等多源医疗数据,对疾病诊断过程进行深度语义理解,并结合《重大疾病保险疾病定义使用规范(2020年修订版)》及保险产品条款,自动完成重疾认定与风险审核。
案例二:既往症识别片

在商业保险承保与理赔场景中,既往症识别是风险审核的重要环节,直接关系到保险责任判定、赔付合理性及欺诈风险控制。模型可基于门诊病历、住院病历、检查检验报告、用药记录等多源医疗数据,对参保人历史健康状况进行深度分析,自动识别潜在既往疾病风险。
案例三:车险医疗审核,识别伤情无关收费

在商业车险理赔场景中,医疗费用审核是控费与风险识别的核心环节,直接关系到赔付准确性与保险赔付金额。模型可基于门诊病历、住院病历、检查检验报告、费用清单等多源医疗数据,对事故伤情与医疗行为之间的关联性进行智能分析,自动识别与本次交通事故伤情无关的检查、治疗、用药及耗材收费行为。针对“借伤住院”“搭车治疗”“无关慢病用药”等复杂场景,模型能够结合事故伤情、诊疗路径及医学知识进行交叉校验,辅助审核人员快速发现异常收费风险,提升车险理赔审核效率与费用管控能力。
U1-OCR-Med:破解行业难题,构筑医疗文档处理技术壁垒
医保、商保医疗场景业务复杂、纸质文书单据类型繁杂。市面上多数通用大模型,在处理版式杂乱、印章遮挡、画质模糊低质的医疗单据时,普遍存在识别不准、逻辑断层、场景适配缓慢等问题。
山海知医慧保大模型精准直击社保、商保行业痛点难点,依托自研U1-OCR-Med模型形成协同能力,专注各类纸质单据的智能识别、信息抽取与结构化解析,知医慧保大模型承接后续业务规则校验、审核研判等全流程业务处理,二者深度联动,打造医疗、保险双场景全覆盖的核心技术优势,有效解决社保和商保纸质材料处理难、业务流转效率低的行业难题。
指标多维领跑:在文书分类、票据抽取、病历解析、卡证识别等核心医疗文档任务中,模型准确率全面领先通用大模型,四项关键能力均突破 95%,并具备强大的跨领域 Zero-shot 泛化能力,可灵活适配医保、商保等多元业务场景。

架构硬核创新:创新采用解耦结构感知架构,让模型同步学习文本语义与版式特征,有效破解医疗单据排版混乱、低质扫描件、印章遮挡等难题。针对病历跨页、信息断裂等顽疾,引入坐标增强的多页联合注意力机制,通过空间与时序双重编码,实现跨页关联信息精准校验,彻底解决超长文本处理中的信息遗忘与逻辑断层。
业务敏捷适配:支持Schema级字段灵活配置。业务人员无需重新训练模型,即可快速适配各省市医保报销政策调整,大幅降低长尾单据维护成本,实现从“技术调参”到“业务自主配置”的体验跨越。
构建商业生态,助力医疗保障数智化升级
技术价值以商业落地为锚点。云知声已构建起完整的医疗AI商业闭环:依托全国近450家合作医院(其中A++级医院覆盖率近35%),凭借亿级真实临床病历持续反哺模型训练,形成“顶级医院数据沉淀→行业领先医疗/医保大模型打磨→医保/商保/区域医政全场景延伸”的良性商业飞轮,驱动相关业务持续高速增长。
AI公司商业价值=智能密度(更小的模型更强的智能)×token的价值(而不是token的数量)。山海知医慧保大模型摒弃“盲目堆砌参数量与调用次数”的传统路径,转而聚焦“高价值Token”的深度挖掘。通过高效数据训练、精准路由技术与动态量化压缩等技术,在同等算力下实现更高密度的业务智能输出;在Token Hub平台,我们坚持“按有效业务价值计费”,让每一次Token调用都直击医保审核、商保风控的核心决策节点。这种“高密度智能×高价值Token”的乘数效应,不仅大幅降低险企与医保局的算力与集成成本,更让AI投入产出比(ROI)实现指数级跃升。
当前,云知声保险SaaS服务已全面上线,以“知医慧保大模型+医疗OCR+智能风控”为核心,为医院、医保局、保险公司提供智能审核、风险管控、快速理赔、基金监管一体化云端服务。通过Token Hub平台开放API与轻量化计费模式,大幅降低行业AI应用落地门槛,助力合作伙伴快速搭建专属智能体,共建医疗医保数智生态。
未来,云知声将持续深耕医疗、保险垂直领域,不断迭代优化模型技术、升级智能服务能力,以更开放的生态、更专业的解决方案,助力中国医疗保障体系完成数智化转型,迈向高效、精准、普惠的全新发展阶段。
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