RPA与大模型协同的医疗医保欺诈检测

医保欺诈是全球性难题，传统人工审核依赖抽检，难以覆盖海量数据。

RPA与大模型的结合，通过“数据整合-模式识别-实时预警-证据固定”的链路，构建了智能化的医保反欺诈体系。

技术原理：从“规则驱动”到“行为建模” 传统RPA仅能检查“发票金额超限”“重复报销”等简单规则，而大模型可模拟欺诈者的行为模式： 数据采集：RPA对接医院HIS系统、药店销售系统及医保结算平台，抓取诊疗记录、药品销售、医生处方等数据； 特征提取：大模型分析数据中的异常模式（如“同一患者短期内多次就诊相同科室”“医生频繁开具高价非必要药品”）； 风险评分：结合历史欺诈案例库，大模型为每笔交易生成风险评分（0-100分），并标注欺诈类型（如“冒名就医”“虚开药品”）； 流程干预：对高风险交易，RPA自动冻结医保支付，并推送至人工复核团队。

应用场景：省级医保监管平台实践 以某省医保局为例，其需监管全省超1亿笔医保交易。

部署RPA+大模型后，系统实现： 全量覆盖：100%实时监测所有交易，而非抽检； 智能发现：检测到“某医院儿科门诊中，成人患者占比异常升高”等隐蔽欺诈行为； 证据固定：系统自动保存电子病历、处方笺等证据链，辅助人工取证； 动态学习：大模型持续吸收新欺诈案例，优化检测模型。

例如，2023年某新型“医保卡租借”欺诈出现后，系统通过自我学习，2周内实现对该模式的识别。

该省医保欺诈检测渗透率从8%提升至25%，年减少资金损失超5亿元。

行业价值：从“人工抽检”到“智能防控” 传统医保审核依赖人工经验，而RPA+大模型使监管具备规模化、智能化能力： 成本降低：某市医保局部署后，审核团队从200人缩减至50人，年节省人力成本1500万元； 效率提升：单笔交易审核时间从5分钟缩短至0.2秒，实时处理能力达10万笔/小时； 威慑力增强：欺诈者因“必被检测”而收敛行为，某医院部署后，其异常诊疗记录数量下降80%。

未来趋势：从“医保领域”到“全医疗行业延伸” 当前技术主要应用于医保欺诈，下一步将向商业保险、医院内控等领域拓展。

例如，RPA可抓取医院设备采购数据，大模型检测“供应商与医生存在利益关联”“设备价格远高于市场价”等风险，并触发审计流程。

某三甲医院试点后，设备采购合规率提升35%，腐败案件减少60%。