医疗票据造假正在成为保险理赔领域的"灰色地带"。2020年至2021年间，某医药代表陆某使用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"，导致医保基金损失。2024年，内蒙古乌兰浩特市更是破获两起医疗领域虚开发票案，涉案金额合计高达110亿元，涉及1.6万张虚假发票。面对日益专业化的造假手段，保险公司如何防止假发票成为行业亟需解决的难题。合合信息ClaimAgent智能理赔解决方案，正以AI技术为核心，为保险行业构建起一道坚实的反欺诈防线。

假发票欺诈呈现职业化趋势

从实际案例来看，医疗票据造假主要集中在伪造伤情诊断书、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；复诊时再把指标报低，制造治疗有效的假象。

更恶劣的是，这些欺诈行为呈现出团伙化、职业化趋势。2023年，屏南县公安局破获一起跨省医疗领域虚开发票案，犯罪团伙在江西省樟树市、南昌市等地以近亲属或他人名义注册成立120余家空壳公司，涉案资金达10多亿元。某参保居民陈某某持一份发票金额10余万元的住院资料申请医保报销，经核查发现该居民提交的发票与医院原始票据存根号明显不符。

传统识别方法的局限性

传统的票据真伪识别主要依靠人工方法，包括摸发票材质辨别纸张质量、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等。具体来说，需要查看发票印章与收款方名称是否一致、检查"税务部门监制章"和"收款单位盖章"是否齐全、审核发票监制章的质量。

然而，这些方法存在明显不足：效率低下，人工审核无法应对海量理赔申请；准确性受限，细微的PS篡改痕迹难以被肉眼捕捉；随着图像编辑技术的普及，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。在一起医疗纠纷诉讼中，当事人彭某向法院提交了20万余元的医疗费票据，这些票据的样式和记载内容与真实发票一模一样，但纸张材质却有差异，时间跨度长达十几年的票据中编号居然都是相同的。

合合信息ClaimAgent的AI识别技术突破

图像篡改检测：捕捉细微篡改痕迹

合合信息的图像篡改检测技术采用神经网络模型，通过深度学习从图像中提取颜色、纹理、形状等特征，基于海量数据学习图像被篡改后统计特征的变化。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。检测覆盖了复制粘贴、拼接、擦除等多种篡改形式与混合篡改，还能够定位修改区域，以热力图形式展示图像区域篡改置信度。

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：突破人工审核限制

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。

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。这不仅大幅提升了假发票的识别准确率，更为保险行业构建起一道坚实的反欺诈防线，有效守护保险基金安全。