前段时间，第七次人口普查数据公布，2020年我国65岁人口占比已达到13.5％，预计在“十四五”期间将达到14％，届时我国将进入深度老龄化，人口的结构性问题日益突出。

伴随老龄人口的增加，将进一步加大医疗服务需求，使得保险公司、政府单位等机构面临着医疗理赔、报销、补贴等环节繁重的票据审查任务。同时，老龄化加深及生育率降低，将引起劳动力比例减少、人力成本上涨等现象，如何进一步借助科技手段，降低人力成本、提升运营效率，成为机构日益重视的问题。

综上因素，以OCR识别技术为核心的RPA（机器人流程自动化）医疗票据审查流程，具有巨大的应用前景与市场需求。

先看看老龄化日本的情况

众所周知，日本深受人口老龄化的影响，2019年数据显示，日本65岁及以上人口占比高达28%，总人口数量持续多年负增长。

由于老龄化严重及劳动力不足等原因，日本养老保险部门启动了PRA项目，以OCR识别技术为核心，将识别和提取后的数据交由RPA自动检索比对，减少人工录入及审查的工作量，数据精度得到保障，极大提升工作效率。

以日本神户市养老保险部门为例，由于医院开出的医疗票据可能存在错误，诸如医保号码、家庭住址、费用金额等。在报销或补贴环节，人工审查出一处错误的话，需要花费大量时间从系统比对确认。而且，由于票据数据量大，也容易发生审查人员未能审核全面，忽视骗保行为的发生。

△图：日本神户市养老保险部门工作人员审查票据（来源“RPA全球生态”）

针对以上情况，神户市养老部门引入以OCR识别技术为核心的RPA机器人，借助RPA机器人每年可自动处理250万张医疗补助票据的审查工作。

OCR识别赋能医疗票据审查自动化

借助OCR识别赋能医疗票据审查流程自动化，得到了社保单位、保险公司、经纪公司、医疗平台等机构的一致认可，但也面临着不少的挑战，诸如票据版式不一、保单样式复杂、个性化需求难以满足等。

以悦保科技AI+OCR识别为例，通过独立强化训练、深度学习+图像预处理、信息结构化解析、结果智能优化等多种方式，具备识别精度高、响应速度快、鲁棒性好等优势，处于行业领先地位。

识别精度高

常规卡证关键要素识别准确率超过99%，医疗票据识别率超过90%，保单平均识别率超过95%

响应速度快

提供高并发、低延时响应：通过负载均衡可承载高并发服务请求，并结合模型调优对卡证类支持毫秒级的响应

鲁棒性好 

针对反光、底纹、印章覆盖、角度旋转、重影、过度曝光或曝光不足、文字扭曲有良好的适应性

在单个医疗报销、补贴、理赔案例中，涉及到发票、明细清单、身份证、银行卡、保险单据、医疗票据等资料信息的录入与审查，由OCR识别代替纯手工操作，缓解了业务高峰人手不足，进一步缩短业务处理时间，优化服务质量。

随着人口老龄化现象的日益突出，借助AI+OCR识别实现医疗票据审查流程自动化，将会为医疗服务机构提供更有力的服务支撑。

注：“日本神户市养老保险部门”案例，来源自“RPA全球生态”