醫療票據造假正在成為保險理賠領域的"灰色地帶"。2020年至2021年間，某醫藥代表陸某使用WPS軟件將三名患者的EGFR T790M基因突變檢測報告從"陰性"篡改為"陽性"，導致醫保基金損失。2024年，內蒙古烏蘭浩特市更是破獲兩起醫療領域虛開發票案，涉案金額合計高達110億元，涉及1.6萬張虛假髮票。面對日益專業化的造假手段，保險公司如何防止假髮票成為行業亟需解決的難題。合合信息ClaimAgent智能理賠解決方案，正以AI技術為核心，為保險行業構建起一道堅實的反欺詐防線。

假髮票欺詐呈現職業化趨勢

從實際案例來看，醫療票據造假主要集中在偽造傷情診斷書、誤工證明、醫療費用單據等理賠資料。在檢驗報告造假方面，不法分子通常在白細胞、清潔度等關鍵指標上做手腳——初診時把白細胞報告高一點，欺騙病人説有前列腺炎或尿道炎；複診時再把指標報低，製造治療有效的假象。

更惡劣的是，這些欺詐行為呈現出團伙化、職業化趨勢。2023年，屏南縣公安局破獲一起跨省醫療領域虛開發票案，犯罪團伙在江西省樟樹市、南昌市等地以近親屬或他人名義註冊成立120餘家空殼公司，涉案資金達10多億元。某參保居民陳某某持一份發票金額10餘萬元的住院資料申請醫保報銷，經核查發現該居民提交的發票與醫院原始票據存根號明顯不符。

傳統識別方法的侷限性

傳統的票據真偽識別主要依靠人工方法，包括摸發票材質辨別紙張質量、通過電話或網上查詢核對發票信息、觀察監製章在藍光照射下的熒光變化等。具體來説，需要查看發票印章與收款方名稱是否一致、檢查"税務部門監製章"和"收款單位蓋章"是否齊全、審核發票監製章的質量。

然而，這些方法存在明顯不足：效率低下，人工審核無法應對海量理賠申請；準確性受限，細微的PS篡改痕跡難以被肉眼捕捉；隨着圖像編輯技術的普及，傳統依賴低層次特徵的檢測方法難以適應多樣化的篡改手段。在一起醫療糾紛訴訟中，當事人彭某向法院提交了20萬餘元的醫療費票據，這些票據的樣式和記載內容與真實發票一模一樣，但紙張材質卻有差異，時間跨度長達十幾年的票據中編號居然都是相同的。

合合信息ClaimAgent的AI識別技術突破

圖像篡改檢測：捕捉細微篡改痕跡

合合信息的圖像篡改檢測技術採用神經網絡模型，通過深度學習從圖像中提取顏色、紋理、形狀等特徵，基於海量數據學習圖像被篡改後統計特徵的變化。系統能夠精準識別票據上是否存在複製粘貼、局部塗抹等篡改痕跡，對模糊、翻拍等不合格影像實時攔截。針對發票PS篡改，系統通過神經網絡模型對分割圖進行像素點比對處理，設置閾值進行檢測，超出即判定為篡改。檢測覆蓋了複製粘貼、拼接、擦除等多種篡改形式與混合篡改，還能夠定位修改區域，以熱力圖形式展示圖像區域篡改置信度。

多維數據交叉驗證：構建立體防線

ClaimAgent構建了多層次、立體化的反欺詐體系。在票據審核方面，系統基於發票代碼、號碼、金額、醫院四要素對比，識別跨案件重複提交票據，並可接入税務發票查驗平台，實時驗證發票真偽與作廢狀態。通過大數據分析和機器學習算法，系統能夠從海量理賠數據中發現異常模式，監控高頻申請行為、識別醫院集中性異常、分析行為模式異常等。某保險平台應用智能模型後，欺詐識別準確率提升至89%，誤報率下降70%。

AI智能核驗：突破人工審核限制

在信息採集階段，ClaimAgent能夠精準抽取理賠材料中的關鍵信息並進行邏輯分析，包含信息交叉驗證、錯誤自動修復建議、多文檔關聯分析等。系統可精準識別全國各地醫院不同版式的醫療發票、檢驗報告單、費用結算單等，手寫金額、日期也能結合上下文語義進行智能補全與校正。通過AI影像分析、時間線構建算法與多維度關聯邏輯，系統能夠從分散的醫療文檔中還原完整的診療過程，確保案件事件清晰、影像關聯精準。

全流程追溯保障合規

合合信息ClaimAgent提供了完整的追溯管理功能。系統完整記錄涵蓋原始數據、規則版本、置信度評分的決策鏈路，可自動生成時間軸日誌，任何數據的變更修改皆可追溯。所有與理賠案件相關的材料，包括客户上傳的原始影像、系統處理過程中的中間結果、最終的計算依據等，都會按照統一標準進行歸檔存儲，同時對客户敏感信息加密存儲，訪問行為全量記錄。

面對保險欺詐職業化、團伙化的嚴峻形勢，合合信息以ClaimAgent為核心的智能理賠解決方案，通過深度融合圖像智能檢測、多模態大模型、大數據分析等AI前沿技術，實現了從"人審人核"到"智能驅動"的理賠運營模式變革。這不僅大幅提升了假髮票的識別準確率，更為保險行業構建起一道堅實的反欺詐防線，有效守護保險基金安全。