Sedgwick如何在传统理赔工作流中规模化落地AI

在文件密集型企业寻求在不干扰核心业务的前提下规模化应用AI之际，全球风险与理赔管理公司Sedgwick正将新型AI工具整合进其遗留系统，以处理海量案例文档。

这家总部位于田纳西州孟菲斯、全球员工约3万人的公司，近期对其"Sidekick+"平台进行了扩展升级。该平台于2023年推出，最初旨在帮助理赔审查员对文件进行摘要与分析，此次新增了具备智能体能力的功能，专门用于支持理赔工作流，并更快速地检索相关信息。

Sedgwick基于OpenAI GPT-4技术开发了专有的Sidekick工具，将其纳入更宏观的现代化战略，逐步扩大AI能力，同时继续依托现有理赔基础设施运营。

"可以把Sidekick理解为包裹在我们大语言模型外层的封装层，它将信息传递给我们的客户、审查员和理算员。"公司全球平台与数字解决方案首席信息官Sean Safieh如此表示。

Safieh接受InformationWeek采访，介绍了Sedgwick如何将生成式AI与智能体AI能力整合进现有理赔工作流，同时避免对核心系统和客户造成干扰。

面临的挑战：理赔工作流之困

Sedgwick的理赔审查员和理算员通常需要在时间紧迫的条件下，翻阅数千页医疗记录及其他文档。

对于Safieh和他的团队而言，挑战在于如何帮助员工更高效地处理大量信息，同时维持客户对理赔业务在速度和一致性方面的期望。

"我们如何帮助审查员在日常工作中借助工具随时获取所需信息，而不是让他们不断搜索、查找、阅读文档？"Safieh解释道。

由于面向客户的技术同样归属于Safieh在Sedgwick的职责范围，他和团队还必须考虑AI工具对索赔人体验的影响。

关键决策：找准AI应用场景

Safieh表示，鉴于Sedgwick的业务规模，公司采用了多种技术，包括光学字符识别（OCR）、机器人流程自动化（RPA）以及一套配备自动化资源的理赔平台，以支撑理赔管理流程。OCR使RPA机器人能够识别并扫描文件。

随着AI的兴起，公司开始寻找具体的应用场景：

AI能否缩短理赔案件的处理周期？能否向理算员和审查员提供实时信息以支持决策？

为实现更快的理赔结案并将正确信息推送给用户，Sidekick的设计理念是在后台处理所有提示词，从而简化审查员和理算员的操作流程。

"我们为他们提供一个按钮，让他们直接获取所需信息，所有的提示词处理都在后台完成。"Safieh说道。

保留与变革：AI叠加在现有系统之上

尽管Sidekick旨在优化理赔工作流，Safieh和团队仍需应对将这些工具构建并整合进Sedgwick现有生态系统的架构现实。

核心架构重点包括：

Sedgwick现有的服务层与API体系简化了集成过程。

"在Sedgwick，我们已经拥有一套基于服务和API构建的生态系统，"Safieh解释道，"无论是从理赔平台获取数据，还是推送数据——备注、日志或信息——实际上都相对容易，因为我们已经为生成式AI或Sidekick准备好了服务基础。"

Sidekick不像RPA工具那样进行屏幕抓取，而是作为前端层部署在公司大语言模型之前，为用户提供简洁的操作界面。

在后端，Safieh和团队需要对性能进行严密监控，确保Sidekick在查询遗留系统时不会造成系统崩溃。

"我们必须确保解决方案能够正常运行，同时不会对遗留系统或理赔平台造成过载，"Safieh说，"可观测性监控和性能监控是我们很早就部署到位的措施。"

Sidekick工具的设计目标是在Sedgwick现有的决策框架内，帮助审查员和理算员提升工作效率。

Sedgwick设有一套名为smart.ly的受理流程，用于判断客户请求和文件（例如照片）的有效性。若理赔申请符合特定客户要求（如类型与金额），则进入自动化处理流程；若不符合，则转交人工处理。

最终目标是让审查员有更多时间与索赔人沟通并作出判断。

"在理赔处理的决策环节，始终有人类参与其中，未来也将如此。"Safieh说。

Sidekick大幅缩减了审查员和理算员翻阅文件所需的时间。据Safieh介绍，一份需要10至15分钟才能读完的文件，Sidekick只需一两分钟便可生成摘要。

此外，Sidekick还显著增强了Sedgwick对理赔案件进行审计和洞察分析的能力。

"以往……我们对一部分案件进行抽样审计，然后得出结论：'基于这个样本和这个人群分布，我们认为我们的做法是正确的，'"Safieh说，"而现在，借助这些工具，我们对每一个案件都进行审计。"这包括确保公司的决策和所提供的信息合规合理。

尽管Sidekick使理赔管理流程进一步自动化，但据Safieh表示，这并未改变公司的文化底色。"帮助索赔人度过困难时期这一共识与文化……依然存在，并深深扎根于这家公司。"他说。

信任的建立：克服AI输出的摩擦

Safieh表示，他清楚地意识到，必须在内部使用Sidekick工具的人员中建立信任。Sedgwick采取了先试点、后并行测试的方式来推进信任建立。

在试点阶段，团队确保正确的提示词已到位，且工具能够输出正确结果。随后，在并行测试阶段，将审查员或理算员的输出结果与Sidekick的输出进行对比。

"在文件摘要这类任务上，我们看到，审查员或理算员的输出结果与Sidekick的输出相比，准确率达到98%至99%。"Safieh说。

Sedgwick专门组建了一支团队，负责在各运营部门和不同业务团队之间促进沟通协作。

"我们必须理解业务需求是什么，必须理解预期结果是什么，"Safieh说，"我们建立了一支能够以恰当方式开展对话、解决各类应用场景问题的团队。"

规范落地的代价：AI推出背后的护栏机制

公司首个应用于Sidekick的生成式AI用例，前后大约花费了三个月时间来实施。

Safieh表示，由于Sedgwick此前已是Azure Cloud用户，这使得公司能够快速且安全地在自有环境中部署OpenAI模型。

他将构建支持安全性、性能和访问控制的架构描述为整个过程中最耗时的部分。

"可能比预期花费更多时间的是：第一，如何从模型中获得最佳输出；第二，如何在整个组织内妥善部署并教会用户使用这一工具。"他说。

要确保此类工具的使用是合规的，就需要预判可能出现的风险并提前设置必要的防护机制。在理赔管理过程中，公司处理的是大量敏感数据，必须确保Sidekick不会危及数据安全。

核心防护机制包括：

公司确保其数据不会存储在自身生态系统之外。这些数据不会用于训练第三方大语言模型；对于内部大语言模型的训练，公司使用的是经过匿名化处理的数据。Safieh对此作了详细说明。

Sidekick背后的模型同样需要准确性方面的管控机制。

在受理环节，AI可能难以解读某些文件，例如字迹潦草的手写便条。AI系统倾向于对提示词给出答案，有时这些答案可能是不准确的，甚至是"幻觉"式捏造。

"我们的解决方案设计逻辑是：如果系统无法解读某条信息，它会在输出结果中明确说明这一局限。"Safieh解释道。

他和团队采取了两项措施来降低幻觉风险：一是确保Sidekick工具只接触干净的数据集；二是对提示词进行精细化管理。

"Sidekick真正管控的是我们提问的内容和方式，从而获得可重复的响应或可重复的数据集，进而降低AI产生幻觉的整体概率。"他说。

数据溯源是另一个必须妥善处理的关键领域。如果某项理赔决策受到质疑，Sedgwick必须能够证明AI在决策过程中是如何被使用的。

"Sidekick解决方案不仅存储所提供的信息，还存储输出的摘要，"Safieh说，"我们可以在任何时候调取提供给审查员的两部分信息——原始文件提供了什么、摘要提供了什么——以及审查员作出了怎样的建议。"

与其他CIO一样，Safieh对AI领域的供应商锁定风险保持着清醒的认识。在技术快速迭代的背景下，保留更换供应商的灵活性具有重要意义。Sedgwick在设计Sidekick解决方案的架构时，已将这种灵活性纳入考量。

据Safieh介绍，Sedgwick的专有平台满足了保持敏捷性的需求。

"我们拥有这些平台的所有权，掌控着路线图、设计和架构，"他说，"在设计和构建这些解决方案时，我们确保它们具备足够的灵活性，能够切换模型或同时调用多个模型，从而避免陷入供应商锁定的困境。"

迄今为止，Safieh尚未遭遇与Sidekick相关的意外成本，但他表示，随着更多AI解决方案上线、算力成本攀升，这一情况可能会发生变化。

"市场将如何考量这些解决方案的商业化变现方式，届时我们又需要如何应对？"Safieh提出了这一问题。

规模化AI智能体的准备：需要回答的问题

Safieh表示，Sidekick解决方案已建立起坚实的基础，Sedgwick可以借此推出更多AI能力。

"从可扩展性的角度来看，随着我们不断引入更多智能体，我们需要持续确保可观测性、性能监控和数据安全均已到位。"他说。

Safieh补充道，AI的规模化扩展还带来了关于编排机制和工作流设计的更宏观架构问题：

权衡取舍：决策必须快速作出

Sidekick让Safieh深刻认识到，从AI中挖掘价值与其他技术项目截然不同。作为CIO，他留给自己实现这一目标的时间更短。一切都以效率为核心。

"其他很多项目的构建和执行方式各有不同，无论是数月的项目还是多年期的项目，都有预算分配，在整个项目生命周期内有时间对问题进行修正，"他解释道。

"而对于这类技术，你必须非常迅速地判断它是否可行，然后继续向前推进。"

其他CIO容易犯的错：不要追逐每一款新AI工具

Safieh表示，在与其他CIO的交流中，他听到了很多人对市场上层出不穷的新工具所表现出的极大热情。他建议同行们采取更为审慎的态度，而非盲目追逐最新最热的产品。他警告说，频繁地更换工具实际上会拖慢企业的推进速度。

"如果一款工具运行良好、满足你的需求，就尽可能长期使用它，因为它也会持续演进和迭代。如果它不再满足你的需求，再考虑切换。"他说。

他最希望做得不一样的地方：尽早建立信任

回顾整个历程，Safieh表示，如果能够重来，他最希望在更早的阶段就聚焦于用户采纳问题。

"越早让大家接触、使用这些解决方案并对其产生信任，采纳效果就会越好，可扩展性也会越强，因为所有人都已在同一轨道上。"他说。

Q&A

Q1：Sedgwick的Sidekick平台具体能做什么？

A：Sidekick是Sedgwick基于OpenAI GPT-4技术开发的专有平台，核心功能是帮助理赔审查员和理算员快速处理大量文件。它可以在一两分钟内生成原本需要10至15分钟才能读完的文件摘要，同时支持实时信息查询。新增的智能体能力还可以支持理赔工作流的自动化，并更快速地检索相关信息。此外，Sidekick还扩展了Sedgwick对每一个理赔案件进行全面审计的能力，而非此前只能抽样审计。

Q2：Sedgwick如何防止Sidekick产生AI幻觉和数据泄露？

A：Sedgwick采取了多项措施。在防止幻觉方面，一是确保Sidekick只接触经过清洗的干净数据集，二是对提示词进行精细化管理，使系统输出可重复、可预期的结果。如果系统无法解读某条信息，会在输出中明确说明，而非强行给出答案。在数据安全方面，公司确保数据不存储在自身生态系统之外，不用于训练第三方大语言模型，内部训练则使用匿名化数据。

Q3：Sedgwick在推广Sidekick时如何在内部建立用户信任？

A：Sedgwick采用了"先试点、后并行测试"的策略。试点阶段确保提示词设置正确且工具输出准确；并行测试阶段将审查员的人工输出与Sidekick的输出进行比对，文件摘要类任务的准确率已达到98%至99%。此外，公司还专门组建了跨部门沟通团队，负责理解各业务场景的具体需求，推动各团队对AI工具的理解与接受。Safieh也坦言，如果重来一次，他会更早地推动用户采纳工作。