中关村科金垂类大模型助力医保服务变“脚尖奔波”为“指尖智办”
本文刊登于国家医疗保障局主管的《中国医疗保险》杂志，总第241期
偏远的山村内，张大爷坐在自家炕头，对着手机屏幕轻声询问异地就医备案事宣。屏幕那头，一位形象专业的数字客服即刻响应、NLP语义理解精准捕捉老人略带方言的诉求、RAG（检索增强生成）技术瞬间调取最新政策库，结合大爷的参保地信息生成个性化指引。
短短几分钟、身份通过人脸识别、多模态活体检测完成远程核验，口中的需求被智能语义理解功能自动捕捉并形成工单，材料由AI预审并通过——曾经需要奔波百里的医保业务，此刻在指尖悄然办结。这幕高效的场景，正是垂类大模型助力医保服务的缩影。
大模型驱动下医保智能服务的四层核心架构
作为新一代智能化服务底座，医保垂类大模型是在通用大模型基础上，融合医保领域专业知识、政策法规和业务流程，进行深度微调和优化，并融合“智能感知、精准认知、高效执行、持续进化”能力，专用于医保服务场景的智能化系统。
一是在智能感知层，达到多接入与意图精准识别。整合语音热线、在线文本、视频通话、自助终端、社交媒体等多渠道入口，医保垂类大模型实现“一点接入，全网通办”。基于垂类大模型的自然语言理解(NLU)，系统能够突破传统关键词匹配局限，精准理解用户口语化、碎片化甚至带有情绪的复杂咨询诉求，准确识别其核心意图和相关实体信息。
二是在精准认知层，实现领域知识赋能与上下文理解。基于对海量高质量医保政策法规、办事指南、历史问答、药品目录等专有知识进行深度微调，或采用检索增强生成技术(RAG)，医保垂类大模型显著提开了在医保领域的专业理解、推理和生成能力。大模型能够结合用户参保类型、地域、历史交互记录等上下文信息，提供高度个性化的应答与引导。
三是在高效执行层，构建“答办一体”服务闭环。
其一，智能应答与主动引导。医保垂类大模型依托检索增强(RAG)+大语言模型(LLM)架构，支持复杂医保问题7x24小时即时响应，提供清晰、准确、一致的回答，并主动生成结构化操作指引或通过短信推送办事步骤，显著提升信息传递效率。
其二，远程交互与辅助办理。在视频办场景中，利用OCR（光学字符识别）、人脸识别、多模态活体检测等技术远程核验用户身份并采集信息，大模型实时引导用户填写表单、自动填充信息、校验逻辑合规性；视频通话支持全场景通信融合，具备抗弱网、超低延迟能力、即使在偏远山区也不用担心掉线，大幅降低操作门槛、保障通话质量。如江苏省盐城市医保部门上线的“视频办”服务，不仅包括医保业务视频办理，还提供24小时政策咨询答复服务。
其三，智能预审与流程提效。配套的智能审核系统直接对接业务系统，对用户提交的申请材料进行自动化逻辑校验和完整性审查，标识潜在问题，显著减轻后台人工审核压力。
其四，人机协同与无缝接力。对于需人工介入的复杂诉求，系统能精准判断并实现智能转接，同时完整传递用户信息及问题上下文，避免用户重复描述，保障服务连续性。例如参保人咨询特殊病种认定时，系统会自动转接专线客服并同步前期沟通记录，使人工服务快速切入核心问题，大幅提升沟通效率。
四是在持续进化层，打造闭环数据驱动与动态优化。建立闭环反馈机制，收集用户满意度、人工座席修正记录等数据，持续调优大模型性能。通过自动化流程快速同步新发布政策、流程变更至知识库，确保服务时效性。深度挖掘服务交互数据，识别热点问题、服务堵点及潜在风险，为政策优化、资源调配提供决策支持，驱动服务体验与运营效率的螺旋式上升。
垂类大模型赋能医保服务的多维价值跃升
医保垂类大模型的应用，本质是以科技之力重塑服务流程、弥合信息鸿沟、提升资源效能、筑牢安全防线，最终实现医保经办服务的普惠、精准、高效与温情。具体体现在五个价值维度。
一是“零跑腿”，服务越来越可及。线上服务尤其是视频办服务、有效覆盖偏远地区、行动不便及时间有冲突的群体。例如，盐城医保“视频办”项目打造“15分钟医保服务圈”，开通城乡居民参保登记等多项业务、群众通过公众号或网站即可一键视频办理。
二是服务效能与体验向标准化、精准化、人性化升级。人工智能分流海量简单咨询和预审工作，释放有限人力专注处理复杂、高价值业务。大模型作为“永不疲倦的专家”，确保政策解答权威统一，文字客服准确率稳定在较高水平，结合用户画像的智能引导、话术调整及多形式信息推送，使服务更贴心易理解。
三是构筑智能防线，强化基金监管与风控能力。大模型在提升医保基金监管的穿透力与精准度上正发挥关键作用。在药店监管场景，系统接入医保定点药店监控数据，通过多模态技术融合，运用大模型识别和大数据分析等技术能力、构建“实时监测一智能识别一证据固定一违规预警”的全流程医保基金监管体系，基于联邦学习框架对定点药店的海量音视频数据进行快速分析和处理（遵循保密规则），提示违规信息、锁定违规线索、固定违规证据，全面提升现有监控资源的使用效率和效益，为医保基金监管提供有力支撑。
四是基层赋能与服务能力实现系统性提升。为基层经办人员配备实时政策查询、案例参考、话术建议的智能助手(AI Agent)，大幅降低学习成本，提升服务能力与一致性。利用大模型生成模拟场景和对话，打造“虚拟参保人”陪练系统，供新员工进行无风险实战演练、加速人才成长。
五是政策普及与公众沟通实现创新突做。大模型基于政策要点自动生成通俗易懂的宣传文案、问答、短视频脚本，提升政策传播覆盖面与接受度。在政府网站、公众号等平台部署智能互动答疑客服，形成宣传与服务的闭环，增进公众对政策的理解与信任。
更多重的挑战 更智能的未来
随着智能服务成效持续深化，医保垂类大模型将朝着更智能、更普惠、更有温度的方向发展。
一是沉浸式交互体验持续升级。基于“大模型+数字人”技术，在远程视频办场景中提供形象专业、表达自然的虚拟客服，实时展示政策图解与操作指引，降低用户认知负荷，提升交互亲和力与信息传递效果。
二是健康服务前瞻探索。在严格合规和充分授权前提下，探索基于脱敏数据的个性化健康风险评估、慢病管理建议等增值服务，延伸医保服务价值链条。例如为高血压患者推送用药提醒、血压监测记录分析，为糖尿病患者提供饮食建议和并发症预警，实现从疾病保障到健康管理的服务延伸。
三是决策支持能力跃升。深化大模型在医保基金精算分析、支付方式改革效果模拟、政策调整影响评估等宏观决策层面的应用，提升医保治理科学化水平。通过构建基金收支预测模型、DRG付费效果评估模型等，为政策制定提供数据支撑。
四是开放创新生态培育。鼓励医保机构、技术企业、研究机构共建开放平台，共享知识库、模型组件与最佳实践，加速技术创新与成果转化。
医保垂类大模型不断发展的深远意义，不仅在于让群众告别“脚尖奔波”、拥抱“指尖智办”，更在于通过智能化手段，使高质量的医保经办服务突破地域、时间和能力的限制，增强其可及性、公平性和可持续性。随着技术的持续演进与应用的不断深化，一个更加智慧、便捷、有温度的医保经办服务渐时代正在加速成型。
