AI UNDERWRITING ENGINE
AI 核保引擎
技术方案
资料理解、规则校验、模型辅助与授权审核
CONTENTS
目录
技术定位与架构
Positioning & Architecture
技术边界 · 设计原则 · 分层架构
资料接入 · 文档理解 · 数据标准化
核保处理链路
Underwriting Pipeline
规则执行 · 任务编排 · 风险信号
结构化输出 · 人工复核
平台工程与治理
Engineering & Governance
模型网关 · 版本管理 · 质量监控
安全审计 · 系统集成 · 场景扩展
技术定位与架构
将核保资料、产品规则和模型能力组织为可解释的辅助判断链路。
01 / POSITIONING
核保引擎提供统一的资料处理与辅助判断能力
引擎连接投保入口、产品规则、模型服务和核保人员，并保留保险机构的授权边界。
每个提示都应关联输入资料、适用规则和模型版本。
资料层：接收结构化字段、文档、图片和外部风险信息，统一形成核保申请上下文。
决策辅助层：执行确定性规则，调用模型完成信息提取、分类与风险信号分析。
审核层：将证据、规则结果、模型提示和开放问题交给授权核保人员处理。
02 / DESIGN PRINCIPLES
核保技术设计的六项原则
确定性规则与概率模型分别治理，关键结论必须能够回到证据。
证据优先
输出保留原始资料定位、字段来源和抽取置信度，方便核保人员回查。
规则确定性
准入、限额和必填校验使用版本化规则执行，不交给大模型自由推断。
模型辅助
模型负责理解非结构化资料、归纳风险信号和解释差异，不直接越权作出承保决定。
人工可接管
低置信度、规则冲突和超授权案件进入人工审核，保留补件与复核路径。
版本可追溯
产品、规则、提示词、模型和输出结构分别记录版本，支持案件级回放。
场景可扩展
通用底座稳定复用，各险种通过字段、规则、模型和流程包扩展。
03 / REFERENCE ARCHITECTURE
AI 核保引擎参考架构
业务入口与模型服务通过统一任务、证据和审计上下文连接。
该架构描述通用能力。具体险种的风险数据、规则逻辑和审核权限由场景方案补充。
04 / INTAKE PIPELINE
投保资料接入与质量检查
引擎先建立完整申请上下文，再进入规则与模型处理。
申请与附件
接收表单字段、人员或标的信息、文档、图片和业务编号。
格式与完整性
检查文件类型、字段格式、必填项和重复提交。
统一申请上下文
把输入关联到产品、计划、渠道、客户和申请批次。
处理任务
按资料类型分配抽取、校验、外部查询和审核任务。
原始证据
保留原始文件、接收时间、调用记录和数据来源。
输入可信度
引擎记录数据来自用户填写、业务系统还是外部接口，并将来源信息带入后续判断。
05 / DOCUMENT INTELLIGENCE
文档理解将非结构化资料转为可核对证据
抽取结果必须指向原始页面和区域，并记录置信度与异常。
分类与拆分
识别文档类型、页序和附件归属，处理多份材料合并上传的情况。
字段抽取
提取企业、人员、标的、财务或风险字段，并统一数据类型。
证据定位
保存字段对应的页码、区域和原文片段，支持人工快速回查。
质量判断
标记模糊、缺页、遮挡、低置信度和字段冲突，触发补件或复核。
文档处理输出
字段抽取结果需要结合产品规则和人工审核使用。
06 / DATA NORMALIZATION
统一数据模型连接不同渠道与险种
原始字段保留不变，标准字段供规则、模型和下游系统共同使用。
核保处理链路
规则先行，模型补充，人工处理冲突、例外与授权决定。
07 / RULE ENGINE
产品规则引擎执行确定性核保逻辑
规则以产品和计划为作用域，明确输入、结果、优先级和生效版本。
准入规则
检查行业、职业、地区、标的类型和其他产品适用条件。
限额与组合
校验保额、责任组合、免赔条件和计划之间的约束。
资料要求
根据申请要素决定必填字段、附件和补充材料。
审核分流
输出可继续、补件、转人工或按授权流程处理的任务。
规则治理
每次执行记录规则集、命中条件、输入值和结果。业务人员在受控发布流程中维护规则版本。
08 / ORCHESTRATION
核保任务编排与状态管理
编排器按案件上下文选择规则、模型、工具和人工节点。
01 / CONTEXT
建立上下文
- 产品、计划与申请版本
- 输入来源与资料状态
02 / RULES
执行规则
- 准入和资料检查
- 生成确定性结果
03 / MODELS
调用模型与工具
- 文档理解和风险信号
- 记录模型与提示版本
04 / REVIEW
进入授权审核
- 展示证据和差异
- 记录意见与决定
失败任务进入重试、降级或人工处理。编排状态与业务申请状态分别记录。
09 / RISK SIGNALS
风险信号由证据、规则和模型共同形成
信号表达待核对事项及其依据，不直接等同于核保结论。
每类信号应定义数据来源、适用产品、触发逻辑、解释文本和后续处理节点。
10 / STRUCTURED OUTPUT
结构化输出支持工作台展示与系统回传
输出拆分事实、规则结果、模型提示和待办任务，避免混成一段自然语言。
11 / HUMAN REVIEW
人工复核处理例外、冲突和授权决定
工作台按照任务优先级展示证据，并记录核保人员的处理依据。
任务分配
- 按产品、权限和队列分配
- 标记服务时限与优先级
证据复核
- 查看原始资料和字段来源
- 确认抽取与标准化结果
规则与信号
- 查看规则命中和差异
- 评估模型提示的适用性
处理决定
- 补件、继续或转授权审核
- 记录意见与责任人
结果回传
- 更新申请状态
- 返回渠道或核心系统
具体承保结论、授权层级和双人复核要求由保险机构制度确定。
平台工程与治理
模型能力通过版本、监控、权限和审计进入稳定业务流程。
12 / MODEL GATEWAY
模型网关统一路由、工具调用和输出约束
业务编排不直接绑定单一模型，模型选择由任务类型和治理策略决定。
任务路由
根据文档类型、语言、时延要求和数据边界选择模型或专用服务。
提示与上下文
按场景装配系统指令、字段定义、知识引用和输出格式。
受控工具调用
模型只调用批准的规则查询、知识检索和数据服务，并受权限与参数约束。
结构化输出
使用固定数据结构和校验器接收结果，失败时重试、降级或转人工。
调用记录
记录模型、提示、输入摘要、工具调用、输出和成本时延指标。
13 / LIFECYCLE MANAGEMENT
版本、评估与运行监控
发布前验证离线样本，发布后持续监控质量与分布变化。
版本绑定
案件关联产品、规则、模型、提示词、知识和输出结构版本。
离线评估
使用已确认样本检查抽取、分类、规则一致性和风险信号质量。
运行监控
观察错误率、低置信度、人工改判、时延和调用失败。
发布控制
支持灰度、对照、回滚和版本冻结，避免未验证变更直接进入全量业务。
指标阈值需结合险种、资料质量和人工审核口径共同确定，不使用统一准确率代表所有场景。
14 / SECURITY & AUDIT
安全、权限与审计贯穿案件处理链路
敏感资料按照客户、项目和角色隔离，关键操作形成审计记录。
访问控制
以用户、机构、项目和角色约束申请、资料、规则和模型工具访问。
数据保护
对传输、存储、展示和日志中的敏感字段实施加密、脱敏与最小化。
模型边界
控制输入内容、外部调用和数据保留方式，避免未经授权的数据扩散。
审计回放
还原资料、规则、模型调用、人工意见和最终处理结果。
案件级审计链
15 / INTEGRATION & EXTENSION
系统集成与场景扩展路径
通用技术底座先连接核心流程，险种能力随后以场景包逐步增加。
落地顺序
先选择资料稳定、规则清晰的单一场景完成闭环，再扩展险种字段、风险数据和模型评估集。
让核保辅助结果
能够解释、复核与追溯
AI 核保引擎技术方案