ESI
扫描件理解与理赔判断辅助
Palantir
保险/理赔
典型Forward Deployed
标准案例｜可参考但仍有缺口
B级证据
POC→生产验证
B
证据等级
ESI：扫描件理解与理赔判断辅助
证据等级衡量“能否定位和复核来源”，不评价厂商披露是否经过第三方审计。
标准案例｜可参考但仍有缺口
7 / 12
业务背景1 / 2
改造流程1 / 2
技术工作流1 / 2
人机与治理1 / 2
量化结果2 / 2
来源定位1 / 2
仍可补强：业务背景、改造流程、技术工作流、人机与治理、来源可定位性
业务问题
保险业务存在大量质量较差的扫描文档，人工提取和判断耗时。
解决方案
在AIP Bootcamp中把低质量扫描文档接入文档理解和业务判断流程，快速验证自动提取与建议。
技术架构与生产工作流
Step 01
业务文档/合同/研究材料/历史案例
→
Step 02
Document Intelligence/OCR/结构化抽取
→
Step 03
Ontology把文档事实与业务实体连接
→
Step 04
AIP检索证据并生成草稿/建议
→
Step 05
规则/Evals/专家复核
→
Step 06
批准结果进入标准流程并留存审计轨迹
关键技术与基础设施组件
AIP文档理解/OCR业务规则Human review
人机分工与责任边界
理赔/业务人员复核AI判断并承担最终决定。
FDE 动作拆解
- 和理赔/文档运营一线团队共同走完整流程，找出真正需要决策而不是展示数据的节点
- 把分散数据源、权限和业务术语整理成统一可操作的Ontology
- 将业务规则、优化模型、LLM和传统软件按可靠性边界组合，而不是让LLM包办
- 把建议直接嵌入现有操作工作台，并设计批准、驳回、升级和写回Action
- 用业务KPI验收并根据真实反馈继续改Ontology、规则和自动化
可迁移复用的落地方法论
- 先把业务对象、关系、状态和Action建模清楚，再谈Agent
- 建议必须进入可执行工作流，否则只是另一张仪表盘
- 高价值部署往往是数据整合 + 规则/优化 + AI + Human-in-the-loop的组合
- 持续把执行结果写回，才能形成可积累的运营记忆
业务成效与交付成果
官方客户引述称团队在约90分钟内构建出可读取质量很差扫描件并给出较好判断的AIP模块。
证据边界与核验记录
- 官网客户引述明确披露90分钟Bootcamp原型；后续规模化指标未公开。
- 当前链接为官方汇总入口，尚需补充可直接定位该案例的深链接或页码。