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理赔 Claw
审核工作台与人机复核链路
记录材料识别、规则预审与人工复核如何连接成一条可运行、可验证的服务链路。
PRODUCT OBJECTIVE
这组原型解决什么问题
把材料理解、规则判断与人工责任放在同一条审核链路中，让自动化结果可解释、异常可回退、结论可复核。
VERSION TIMELINE
版本如何演进
- 01
先让单案预审跑起来
连接案件、材料识别和基础规则，验证自动预审可以进入真实工作流。
- 02
把运行稳定性变成产品能力
加入队列、重试、状态恢复和重复任务控制，分开技术失败与业务结论。
- 03
学会表达不确定
按材料类型拆分规则，让冲突、缺失和低置信结果进入人工复核。
- 04
在资源约束下优化
调整 OCR、视觉理解和并发策略，在准确性、稳定性与成本之间取得平衡。
- 05
沉淀为可复用能力
把识别、核验、队列、异常和复核拆成模块，为新场景保留组合空间。
KEY VERSION EVIDENCE
五次进化，四张结构图看清系统边界
先把材料识别、规则与复核接到同一条流程
系统先完成标准化读取与基础检查，再把依据、异常和建议交给人工，而不是直接替代最终判断。
能处理一件，不等于能稳定处理一批
队列、独立任务空间、失败重试和状态恢复进入系统，技术执行状态与业务审核结论被明确分开。
系统必须能够说“不确定，需要人工复核”
材料冲突、低置信和高风险情况进入人工区；规则可确认的部分保持自动执行，模型只处理必要理解任务。
从单一脚本走向可组合的服务链
材料识别、字段核验、案件队列、异常分级和结果回传被拆成独立模块，新场景只补充差异规则。
四张图为基于已确认产品结构制作的公开重建，不含真实案件、公司主体、内部地址、模型供应商、成本或业务容量；运行记录与完整流程仅作私人留档。
PRODUCT DECISIONS
自动化越深入，越要明确什么不能自动决定
AI 输出是预审意见，不是赔付决定
人工保留最终审核责任，系统负责呈现依据、异常与需要确认的问题。
技术失败不能被解释成业务不通过
执行状态和审核结论分别记录，网络、资源或接口异常进入恢复机制。
不确定性要被显式分类，而不是被自动化率掩盖
通过、提示、人工复核与不通过分别对应不同证据要求和责任路径。
规则能判断的交给规则，模型只进入需要理解的环节
在识别效果、运行稳定性和资源成本之间保持可解释的选择。
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