摘要
本发明公开了一种保险智能核保的方法,通过对话交互接口获取用户的保险需求、健康告知信息及多模态体检数据;采用命名实体识别技术提取文本生理指标,通过视觉语言模型解析医学影像生成病理描述,并映射为标准医学术语编码;基于决策树规则引擎进行初筛,结合疾病关联度模型计算健康指标与条款的偏离度筛选候选产品;构建分层提示语模板驱动大语言模型执行条款语义解析,输出结构化核保结论;利用加权评分模型生成产品推荐排序,或触发差异对比说明。本发明通过多模态数据融合、动态偏离度计算及反事实推理机制,解决了传统核保中非结构化数据处理困难、条款匹配僵化的问题,核保准确率有效提升,决策效率显著提高,并支持监管条款的实时同步更新,显著降低合规风险。
技术关键词
决策树规则
命名实体识别技术
大语言模型
逼近理想解排序
多模态数据融合
报告
医学影像数据
指标
推理机制
文本
生成产品
关键词
疾病
动态更新
风险
分层
模板
信息处理