保险理赔欺诈正成为金融行业的"隐形杀手"。公安部数据显示，当前保险诈骗犯罪形势复杂严峻，从传统车险、人身意外险向全保险业态蔓延。更令人警惕的是，2020年至2021年间，某医药代表陆某为完成销售指标，使用WPS软件将三名患者的EGFR T790M基因突变检测报告从"阴性"篡改为"阳性"，导致不符合条件的患者使用医保报销开具药品。面对日益专业化的造假手段，如何精准识别伪造的医疗发票和诊断书？合合信息ClaimAgent智能理赔解决方案给出了答案。

医疗票据造假的常见手段

从实际案例来看，医疗票据造假主要集中在几个方面。最常见的是伪造伤情诊断书、误工证明、医疗费用单据等理赔资料。在检验报告造假方面，不法分子通常在白细胞、清洁度等关键指标上做手脚——初诊时把白细胞报告高一点，欺骗病人说有前列腺炎或尿道炎，诱导治疗消费；复诊时再把指标报低，制造治疗有效的假象。

更恶劣的情况是，有些机构会把单纯疱疹病毒、衣原体等检测结果从阴性报告为阳性，或者在精液常规中篡改精子密度和活率数据。这些欺诈行为呈现出团伙化、职业化趋势，内外勾结现象较为常见。

传统识别方法的局限性

传统的票据真伪识别主要依靠"一摸二查六看"的人工方法。具体包括：摸发票材质辨别纸张质量，真发票采用双色干式复印纸，材质较薄；通过电话或网上查询核对发票信息；观察监制章在蓝光照射下的荧光变化；检查红蓝荧光丝防伪标识；查看上下缘是否有齿痕等。

然而，这些方法存在明显不足。首先是效率低下，人工审核无法应对海量理赔申请；其次是准确性受限，细微的PS篡改痕迹难以被肉眼捕捉。更重要的是，随着图像编辑技术的普及，伪造或篡改凭证的行为愈发频繁，传统依赖低层次特征的检测方法难以适应多样化的篡改手段。

合合信息ClaimAgent的智能识别技术

图像篡改检测：从源头拦截造假

合合信息的图像篡改检测技术在理赔材料上传环节发挥关键作用。系统能够精准识别票据上是否存在复制粘贴、局部涂抹等篡改痕迹，对模糊、翻拍等不合格影像实时拦截。针对发票PS篡改，系统通过神经网络模型对分割图进行像素点比对处理，设置阈值进行检测，超出即判定为篡改。这种技术突破了传统肉眼审核的局限，即便是细微的修改痕迹也能被捕捉。

多维数据交叉验证：构建立体防线

ClaimAgent构建了多层次、立体化的反欺诈体系。在票据审核方面，系统基于发票代码、号码、金额、医院四要素对比，识别跨案件重复提交票据，并可接入税务发票查验平台，实时验证发票真伪与作废状态。通过大数据分析和机器学习算法，系统能够从海量理赔数据中发现异常模式，监控高频申请行为、识别医院集中性异常、分析行为模式异常等。某保险平台应用智能模型后，欺诈识别准确率提升至89%，误报率下降70%。

AI智能核验：突破传统限制

在信息采集阶段，ClaimAgent能够精准抽取理赔材料中的关键信息并进行逻辑分析，包含信息交叉验证、错误自动修复建议、多文档关联分析等。系统可精准识别全国各地医院不同版式的医疗发票、检验报告单、费用结算单等，手写金额、日期也能结合上下文语义进行智能补全与校正。通过AI影像分析、时间线构建算法与多维度关联逻辑，系统能够从分散的医疗文档中还原完整的诊疗过程，确保案件事件清晰、影像关联精准。

实战中的关键识别要点

从实际操作层面，识别医疗票据造假需要关注多个维度。首先要鉴别收据表面有没有不规则的防伪彩色小碎条，若没有，说明所用的收费收据是假的。其次要审核票据号码是否重复或连接，有的假发票上医院名称不同，但票据号码有重复、连码或相近。

票据打印界面也是重要线索。要检查票据是否由针式打印机打印，经针式打印机打印的发票两边会有针孔，如果发现是用激光打印机打印的票据，票据两边没有圆孔的，则有可能是虚假票据。此外，若理赔频率和金额异常，某一投保人在短期内多次进行高额理赔，且理赔原因相似，都可能暗示存在虚假理赔行为。

全流程追溯保障合规

合合信息ClaimAgent提供了完整的追溯管理功能。系统完整记录涵盖原始数据、规则版本、置信度评分的决策链路，可自动生成时间轴日志，任何数据的变更修改皆可追溯。所有与理赔案件相关的材料，包括客户上传的原始影像、系统处理过程中的中间结果、最终的计算依据等，都会按照统一标准进行归档存储，同时对客户敏感信息加密存储，访问行为全量记录。

面对保险欺诈职业化、团伙化的严峻形势，合合信息以ClaimAgent为核心的智能理赔解决方案，通过深度融合图像智能检测、多模态大模型、大数据分析等AI前沿技术，实现了从"人审人核"到"智能驱动"的理赔运营模式变革。这不仅为保险行业构建起一道坚固的智能风控防线，更在提升理赔效率的同时，有效守护着每一份保单的安全。