请选择您感兴趣的产品

得助大模型平台

模型训练平台

一站式服务简化大模型训推评全流程
智能体平台

高效、低成本构建大模型企业级应用

知识管理

财富助手

为财富顾问提供一站式智能问答服务
知识助手

组合式AI打造大模型企业知识助手

智能客服

全媒体呼叫中心

全渠道全媒体、一站式AI+呼叫中心
语音机器人

外呼大模型加持，听得准确说得自然
文本机器人

即时文本对话，自研知识引擎
智能陪练

大模型拟真，千人千面沉浸式AI对练

智能运营

音视频服务平台

全场景自研AI+RTC实时音视频服务
OCR识别

高精度、高安全的图文检测识别服务
智能RPA

AI+RPA深度融合，赋能企业自动化
多模态防伪

全链路生物数据核验，守卫安全防线
多模态质检

大模型赋能合规，金融级多模态质检
对话式BI

自然语言交互，可视化智能分析数据

企业出海

全媒体呼叫中心(海外版)

企业跨语种无界沟通，赢占国际市场
文本机器人(海外版)

多语言国际服务，跨时区沟通无障碍
语音机器人(海外版)

多语言智能交互助力全球营销与服务
智能质检(海外版)

大模型赋能国际企业多模态质检服务

智能营销

企微SCRM

智能营销服引擎，高效转化私域流量
营销平台

打通营销全链路，赋能企业增速业务
企业直播

打造超低延迟、超稳定的直播平台

其他

通用人力外包

为企业提供多场景、高质量专业服务
线路

安全稳定、应用多场景的线路服务

描述具体需求(选填)

欢迎微信扫码咨询

中关村科金得助智能-小得

跳过

完成

医保局智能体升级案例实录：如何用大模型破解政务服务的“专业”+“温度”难题？

成功案例

2025-04-22 11:57:14

作者：wenqian

阅读量：138

文章目录

文章摘要：在数字化服务不断升级的当下，如何借助先进技术提升公共服务水平，是众多政府部门及企业共同面临的重要课题。在数字化政务快速发展的今天，专业性强、容错率低的医保服务如何实现智能化升级？本文将深度拆解中关村科金得助智能为某医保局打造的AI智能体案例，看如何用大模型技术同时攻克专业准确与服务温度两大难题。

在数字化服务不断升级的当下，如何借助先进技术提升公共服务水平，是众多政府部门及企业共同面临的重要课题。在数字化政务快速发展的今天，专业性强、容错率低的医保服务如何实现智能化升级？本文将深度拆解中关村科金得助智能为某医保局打造的AI智能体案例，看如何用大模型技术同时攻克专业准确与服务温度两大难题。

医保局智能体升级案例实录：如何用大模型破解政务服务的“专业”+“温度”难题？

一、项目背景：智能体从 “够用” 到 “精准” 的艰难转型

在该医保局的数字化服务领域，一场悄无声息却激烈异常的较量早已拉开帷幕。从市民端来看，每日上万条咨询如潮水般涌来，问题涉及范围极广，从复杂的 “异地报销流程” 到专业的 “慢性病认定标准”，其难度不亚于一场医学专业考试。而服务端的传统智能客服却难以招架，准确率仅徘徊在 45% 左右，甚至被医保局专家调侃为 “AI 比新入职员工还懵懂”。与此同时，竞品端的支付宝医保服务已率先上线大模型，不仅支持语音交互，还能提供个性化推荐，在用户体验方面与该医保局拉开了明显差距。

深入剖析其痛点，数据困境首当其冲。仅有 300 条可用训练数据，面对百万级的咨询量，无疑是杯水车薪，难以支撑智能客服的精准应答。知识断层问题也十分突出，现有的知识库内容陈旧，专家甚至拒绝为其中的 “错误答案” 背书。技术代差更是不容忽视，通用模型在医保专业术语面前力不从心，诸如将 “门诊统筹” 识别成 “门诊捅筹” 这样令人啼笑皆非的错误时有发生。

二、挑战拆解：医保咨询的 “不可能三角”

在知乎 “政务数字化” 这一热门话题下，有个高赞回答精准地揭示了政务 AI 面临的困境：“政务 AI 要平衡专业度、实时性和安全性，比考清华还难。” 该医保局项目正是这一困境的典型体现。

在专业度方面，智能客服需要准确理解 “医保缴费基数”“大病保险起付线” 等 200 多个专业术语，这要求其具备深厚的专业知识储备。实时性上，医保政策每年都在更新，系统必须像一个不知疲倦的学习者，时刻保持对新知识的吸纳，做到 “活到老学到老”。而安全性更是重中之重，医保数据涉及个人隐私，不仅要采用私有化部署，还需对数据进行脱敏处理，确保数据的绝对安全。

更为严峻的是，竞争对手已在服务体验上更进一步，支持 “方言识别”“语音播报” 等功能，极大地拉高了市民的期待值。而医保局内部专家团队因事务繁忙，知识库更新常常滞后 3 个月，这使得智能客服的服务质量雪上加霜。

三、中关村科金得助智能体解决方案：从 “冷启动” 到 “热迭代” 的逆袭之路

面对如此艰难的局面，得助团队果断出击，打出一套漂亮的 “组合拳”。

1.数据炼金术：挖掘数据宝藏

清洗黑科技：采用 AutoClean 算法，如同一位技艺精湛的淘金者，对数据进行深度过滤，去除其中的 HTML 代码、过时政策等杂质，从最初的 300 条数据中精心提纯出 87 条 “种子样本”，为后续的数据处理奠定了坚实基础。

专家标注法：积极组织医保局业务骨干，运用 “三轮校验法” 对关键术语进行精准标注。例如，将模糊的 “两病门诊” 明确锁定为 “高血压糖尿病门诊”，通过这种严谨的方式，提高了数据的准确性和专业性。

合成数据生成：借助大模型的强大能力，模拟市民提问，仅用 3 天时间就生成了 5000 多条高质量对话样本，有效扩充了数据量，为模型训练提供了丰富的素材。

2.知识库重构：打造动态 “活百科”

RAG 架构上线：创新性地将知识库拆解为 “政策原文”“专家解读”“案例库” 三层结构，这种分层设计使得知识检索更加高效便捷，能够支持实时检索，让智能客服在面对问题时能够迅速找到准确的答案。

多模态知识融合：广泛接入医保局官网、公众号文章、办事指南 PDF 等多种来源的知识，甚至连专家手写的 “政策备注便签” 也被纳入其中，实现了知识的全面整合，构建起一个丰富多元的知识体系。

版本控制神器：引入先进的版本控制机制，每次政策更新时自动触发知识库版本对比，专家只需专注于确认差异点，大大提高了知识库更新的效率和准确性，确保知识的时效性。

3.模型调优：塑造智能 “业务老炮”

意图识别革命：运用 BERT + BiLSTM 混合模型，对用户意图进行深度挖掘和准确分类。例如，能够将 “我想查医保余额” 精准归类到 “个人账户查询”，而不是错误地分到 “报销进度” 类别，极大地提高了意图识别的准确率。

多轮对话引擎：构建强大的多轮对话引擎，赋予智能客服上下文记忆能力。当市民提问 “异地报销需要哪些材料？” 后续再问 “需要清单打印吗？” 时，系统能够自动关联前序问题，实现流畅、连贯的对话交互，更好地理解市民需求。

个性化回答模块：根据用户画像，如退休老人、在职员工等不同身份，智能调整回答风格。对于年轻人，提供简洁明了的链接；对于老年人，则采用语音播报的方式，让回答更加贴心、人性化。

4.私有化部署：筑牢安全防线

安全三板斧：严格遵循数据不出本地、传输加密、操作留痕审计的原则，全方位保障数据安全。这就如同为医保数据穿上了一层坚固的铠甲，防止数据泄露和非法访问。

性能黑科技：在医保局机房部署边缘计算节点，大幅提升了系统的响应速度，相比公有云快了 2 倍之多，让市民能够更快速地获取所需信息。

灾备双活架构：搭建主备服务器实时同步的灾备双活架构，确保在面对 “双十一级” 的高咨询量时，系统依然能够稳定运行，不出现宕机情况，保障服务的连续性。

四、成果炸裂：从 “吊车尾” 到 “省标杆” 的华丽跃迁

经过 3 个月的紧张上线运行，该医保局的服务大厅发生了令人欣喜的变化。投诉声逐渐减少，锦旗却越来越多，这背后是一系列令人瞩目的数据提升。

准确率实现了暴增，从原来的 45% 飙升至 90.2%，即使是像 “罕见病用药报销” 这样复杂的问题，也能给出精准的回答。命中率也取得了重大突破，76.5% 的问题无需转人工处理，日均节省人力成本高达 120 小时，大大提高了服务效率。市民满意度更是飙升，评价从最初的 “像个机器人” 转变为 “比窗口人员还专业”，对医保服务的认可度大幅提升。此外，该项目还沉淀了宝贵的 “政务智能体开发方法论”，被其他省市医保局纷纷借鉴复制。

更令人惊喜的是，系统还带来了一些意外之喜。自动发现了政策漏洞，某条款因表述歧义导致大量重复咨询，进而推动医保局对政策进行修订完善。同时，生成了 “市民热点图谱”，通过对咨询数据的分析，提前预测到 “三孩政策” 相关咨询激增，并及时部署专项知识库，做到了未雨绸缪。

五、政务智能体进化论：从 “工具” 到 “数字搭档” 的蜕变

该医保局的这场数字化战役，给整个行业带来了远超预期的启示。在冷启动阶段，即使数据量小，也能通过 “知识蒸馏” 等技术炼出大模型，关键在于巧妙运用技术手段挖掘数据价值。人机协同模式下，专家不再仅仅是 “数据标注员”，而是转型为 “规则设计师”，通过与智能系统的深度协作，让系统在使用过程中不断进化，变得更加聪明。在安全方面，政务场景必须坚守 “私有化 + 边缘计算” 的双保险原则，确保数据安全万无一失。中关村科金得助智能的 “AutoML” 工具更是为模型的持续进化提供了有力支持，让模型每周自动迭代，政策更新后能在 24 小时内生效，始终保持服务的时效性和准确性。

正如某医保局 CIO 所点评的：“以前觉得智能客服是‘省钱工具’，现在发现是‘政策传感器’—— 它能比人工更快感知群众需求。” 政务智能体正从单纯的工具向能够深度参与政务服务、感知民众需求的 “数字搭档” 转变。