依托自主研发的知识库、智能风控引擎、可配置调整引擎三大核心技术，栈数据为医疗保险、商业保险、再保险、保险中介等各行业合作伙伴提供大数据智能风控创新解决方案，建立健康保险行业理赔“护城河”。
文/黄珊
保险公司上海瞻略数据科技有限公司是中国医疗健康保险领域“RPA+AI”的探索者，已成为保险医疗支付解决方案的重要提供商。
作为企业数字化转型的趋势之一，RPA技术正成为近年来全球资本关注的亮点。由于它可以模拟和增强人机交互过程，代替人完成高重复、标准化、大批量的人工操作，被视为助力保险行业数字化智能化转型的有力工具之一。
根据麦肯锡的数据，2025年全球RPA市场将达到1000亿美元，它将以64%的年增长率成为AI相关领域发展最快的技术之一。
2021年4月，全球RPA磁头制造商UiPath在纽约证券交易所上市，成为美国历史上最大的软件公司IPO之一。上市后，公司市值超过500亿美元，目前市值约103美元。
UiPath的辉煌成绩也带动了国内RPA再次成为创投圈的焦点。据名片数据统计，2021年，国内RPA领域共发生13起融资事件，较2020年翻了一番，融资金额超过10亿元。堆栈数据就是其中之一。
技术很重要，但不是唯一的。
2021年12月31日，栈数据宣布获得近1.5亿元C轮融资。本轮融资由君联资本领投，盛景嘉诚、广发甘和、华智资本跟投，山景资本担任融资顾问。
自成立以来，栈数据已完成六轮融资，投资方包括君联资本、高蓉资本、牧夫资产、DCM、普华资本、丹华资本、灵球资本、新野科技、卫城资本、360数科、华智资本、广发干河等其中，高蓉资本、华智资本等机构参与了两轮融资。
公司核心创始团队来自硅谷一线科技公司，由资深技术专家、资深保险业务专家、医疗专家组成。在人工智能、大数据、云计算技术、保险风控方面有着丰富的经验。公司创始人兼CEO刘戈杰拥有塔夫茨大学计算机工程硕士学位。他与哈佛教授郭健一起创立了医疗大数据公司TenxorTech，并担任硅谷公司Telenav的高级软件工程师。
“RPA+AI”技术是栈数据的优势之一。通过公司“RPA+AI”一站式智能风控服务平台，为商业保险公司、医保局、审计部门等监管机构提供企业级大数据风控解决方案。
刘戈杰认为，正是基于公司的技术能力、团队配置乃至品牌影响力等综合因素，栈数据受到资本青睐。
在刘戈杰看来，“技术本身很重要，但不是最重要的。最重要的是找到合适的应用场景，然后随着业务的增长不断打磨。虽然栈数据即将经历6年，但目前RPA+AI的技术理念和框架还只能在一些特定场景下得到初步应用，未来还会有比较大的增长空空间，需要时间打磨。”
盛景嘉诚母基金创始合伙人刘表示:“作为一个硅谷科技+医疗+保险综合背景的创业团队，栈数据凭借自身的优秀实力和对保险客户业务水平的深入洞察，找到了属于自己的保险赔付和险控费蓝海。团队一直稳扎稳打，让公司在过去几年取得了很大的发展。”
建立理赔护城河。
栈数据结合RPA+AI技术，实现保险全流程数字化运营，支撑商业保险机构、医疗保险机构、服务机构，创造独特价值。
2022年4月，中国银监会发布《中国商业健康保险存在的问题及建议报告》，其中提到，中国商业健康保险仍处于发展的初级阶段，在产品供给和理赔服务方面仍存在诸多不足。如何利用人工智能大数据的数字化技术能力，帮助医疗保险和商业保险控制费用，为健康险行业建立理赔“护城河”，提高有效理赔率，减少不必要的理赔费用，成为行业各界关注的焦点。
事实上，国内健康险业务前景广阔但普及率低，长期存在的运营成本高、赔付风险大的痛点，以及缺乏可供使用的标准化数据格式，都给相关参与者带来了经营压力。
据悉，对10万参保人的数据进行理赔合理性评估，发现50多万条数据中有4万多条可疑数据，约8%的理赔金额异常。涉及的问题包括:诊疗流程不规范、个体诊疗异常、数据异常、理赔金额异常等。
而且在传统的健康保险智能审核过程中，存在故意规避规则的欺诈风险难以被发现、风险预警案例数量不可控、误报率高等问题。但由于审核团队资源有限，难以逐一审核，且规则库本地化调整工作量巨大，实施过程复杂，对审核过程的效率影响较大。
针对这些痛点，栈数据利用“RPA+AI”技术，搭建了智能理赔、健康险智能调查、政府医保智能审核、长期险智能管理、反洗钱、大数据大数据治理等平台，不仅可以为商业保险机构、再保险机构、保险经纪公司提供理赔风控全流程服务，还可以为医保部门、审计机构、银行提供智能风控、资金管理、智能审计、数据治理等服务。
以健康险理赔为例，传统的保险理赔环节包括报案、信息提取和理算等。高度依赖人工，不仅效率低，而且容易出错。栈数据提供的自动理赔引擎可以配合保险公司的自定义规则，自动确定赔付范围和金额，缩短理赔时效，提高运营效率，减少人为失误。
具体来说，栈数据主要提供两方面的服务。
一种是自动调整，主要用于商业保险。栈数据为保险公司提供了一套自动理算系统，借助保险公司自定义规则，帮助审计人员高效确定理赔案件的赔付结果。例如，在一个报销案例中，传统上需要审核人员人工确定药品是否在报销范围内，而自动调整系统包含了医保三个目录的综合信息，可以自动确定是否报销和报销金额，帮助审核人员和保险公司缩短目前健康险理赔限额，优化核保流程。
二是风险识别，涵盖商业保险和社保。通过医疗知识图谱和历史医保数据的机器学习，建立一套基于栈数据的智能风控模型，可以识别异常诊疗行为，从而帮助保险公司决策。结合医保数据和医疗知识的多维度综合分析，智能风控系统可以有效识别来自医疗方的欺诈行为。同时，栈数据也有自己的医疗团队帮助识别此类风险。
“RPA+AI技术已经应用到健康保险理赔的全流程。在上报、信息提取、调整、拒费等环节，Stack都用RPA+AI技术进行了全链条整合。”刘戈杰说。
另一方面，针对医疗、重疾等不同险种的核保、理赔、客服、调查等环节的需求，栈数据还开发了机器学习模型和医疗知识图谱。在数据层面有效检测核保理赔过程中的风险点，精准控制保险各核心环节的费用；其大数据和人工智能技术还可以反向赋能保险定价，精准预估保险产品中不同责任条款的风险，从而丰富产品形式，扩大承保用户范围。
截至目前，栈数据已与中国人寿、PICC等保险公司、医药公司等数百家相关行业伙伴建立了紧密的合作关系。
立足大陆深耕亚太
刘戈杰表示，公司在立足于广阔的国内市场的同时，将继续深耕亚太保险市场。“下一阶段，栈数据将继续在亚太市场发力，尤其是东南亚等业务发展初见成效的国家，稳步推进，打造世界一流的保险科技RPA+AI平台技术、风控模型构建和运营服务能力。”
据了解，早在2018年底，湛卢数据就在中国香港成立了湛卢国际总部，并于2020年成功入选香港特别行政区政府创新创业推荐计划、香港数码港培育计划金融科技孵化项目。
从香港市场出发，湛卢国际三年来一直在探索RPA+AI在亚太保险市场的落地。目前，其风控模型和RPA+AI系统已在中国香港、新加坡、越南、泰国等国家的当地商业保险公司和医疗保险监管机构成功实施。
C轮融资的领投方君联资本执行董事齐飞表示:“近年来，百万医疗险、惠民险等新的保险形式不断出现，未来商业健康险将深入到更加细分的医疗场景，而栈数据凭借其对医疗信息的智能分析和处理以及风控审核能力，在多年服务医疗保险和商业保险的过程中积累了非常丰富和专业的经验。包括对医疗场景的理解和医疗数据的AI分析算法，栈数据已经成为行业内的佼佼者。我们也希望继续帮助栈数据发现更多的健康保险场景和机会，成为保险公司和创新医疗设备公司之间的桥梁。”
