项目背景

某保险公司影像资料处理面临人工分类效率低、真实性风险高的痛点：影像资料种类繁多，上传后靠人工分拣，效率低下且易出错；随意上传、虚假或重复影像难以识别，承保信息真实性风险高；人工分类与录入标准不一，容易造成承保、理赔纠纷；传统录入作业单份处理耗时长，人力成本高，无法满足全流程自动化与合规风控要求，迫切需要大模型实现影像自动分类与合规校验，提升录入效率与准确性。

解决方案

为该保险公司部署智能影像解决方案，构建完整的影像录入流水线智能作业闭环：部署影像自动分类（大模型自动识别单证类型并精确归类）、影像信息提取（标准/非标准影像与单证结构化提取）、真实性校验（识别文件真伪/盖章/签名完整性）三大核心能力；以“资料录入→预处理→内容抽取→图像加工→人工复核→AI生成初稿→报告输出”流水线模式，后台校验与提取联动；基于润和工业级计算机视觉开发平台（AIRuns平台+RunMind分析引擎），支持多模态RAG+/视觉/多模态方案，输出结构化信息对接核心业务系统，实现全流程自动化，并满足信创国产化要求。

工业级视觉算法开发平台

 

实施成效

l 效率提升：单份处理从数分钟压缩至数十秒，整体录入效率提升60%-80%，可释放70%以上人力投入到复杂业务，降低运营成本；

l 准确性提升：录入准确率可达95%以上，减少人工错漏，统一识别提取规则、避免人工判断偏差，降低承保理赔纠纷；

l 业务流程增益：输出结构化信息可对接核心业务系统，实现全流程自动化，适配全品类资料、全业务线的录入需求；

l 合规风控增益：录入环节即可拦截虚假变造资料，从源头降低欺诈风险；信息全留痕可追溯，满足监管合规审查要求。