在日本看來兒童一直是這個國家最大的“寶藏”，因為他們代表著未來和希望。為了保證兒童有一個健康無憂的成長環(huán)境和減輕家庭負擔，陸續(xù)在全國各地的養(yǎng)老保險部門推出“兒童醫(yī)療費用補貼”計劃。
該計劃可對符合標準的人員進行免費醫(yī)療報銷（報銷比例高達95%），而受益人無需繳納任何費用。
日本神戶市自推出該計劃以來，取消了“收入標準”并將受益范圍從小學擴大至中學，因此受益人數(shù)不斷增長；2012年補貼人數(shù)為10.6794人，到2018年時已增長到19.6342人。
這使得神戶市養(yǎng)老保險部門每個月需要處理20萬張左右的醫(yī)療補貼票據(jù)，加上日本人口老齡化嚴重新生勞動力不足等原因，工作人員已無法完成所有票據(jù)的審查任務。
神戶市養(yǎng)老保險部門醫(yī)療補助審核人員（部分）
為了提供效率、節(jié)省時間，養(yǎng)老保險部門在2018年7月啟動了RPA項目，并于2018年10月31日正式將其應用在審查業(yè)務中。
在一年多的時間，通過RPA機器人每年可自動處理250萬張醫(yī)療補助票據(jù)的審查工作。同時神戶市也獲得了日本首個“技術(shù)創(chuàng)新城市”的稱號。
神戶市養(yǎng)老保險部門的票據(jù)審核員工表示，由于日本很多醫(yī)院還保持著老舊的紙質(zhì)業(yè)務習慣，所以開出的醫(yī)療票據(jù)經(jīng)常會出現(xiàn)各種錯誤，如受益人醫(yī)保號碼不正確、家庭住址、身份識別、姓名、費用金額等各種數(shù)據(jù)都可能出錯。
所以，這為審查工作帶來了巨大麻煩，如果發(fā)現(xiàn)一處錯誤，需要在系統(tǒng)中查找很久才能找到源頭。
例如，一名兒童去醫(yī)院就診一般需要支付住院費用65萬日元，患者護理費2.3萬日元，檢查費4.5萬日元，X光檢查2.1萬日元，藥物治療6.5萬日元，液體注射0.5萬日元，康復治療11萬日元，治療費用48萬日元，綜合下來大概在141萬日元（約9.1萬人民幣）左右。
但神戶養(yǎng)老保險機構(gòu)會報銷該費用的95%，就診人員只需要擔負9萬日元（約5800人民幣）即可。所以，需要嚴格審核所有治療項目與費用，保證數(shù)據(jù)的準確性以及受益人是否存在騙保的行為。
為了提升RPA的處理效率，還引入了OCR、NLP和機器學習三項技術(shù)與其搭配使用。其中，OCR用來識別和提取掃描后的紙質(zhì)數(shù)據(jù)，然后將其轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)業(yè)務交給RPA進行自動化比對；
機器學習用來創(chuàng)建一個AI數(shù)據(jù)模型，該模型可以提升對數(shù)字的判斷能力，減少RPA檢索其他系統(tǒng)的時間從而提升自動化效率；
而NLP則是在RPA處理完所有流程之后，自動生成可視化數(shù)據(jù)報告，幫助工作人員直觀地看到所有工作內(nèi)容。
目前，神戶市養(yǎng)老保險部門除了將RPA應用在醫(yī)療票據(jù)審查之外，還應用在電子發(fā)票提取，醫(yī)療數(shù)據(jù)搜集/整合，客戶信息反饋等多個業(yè)務流程中，皆取得了不錯的收益。
此外，日本兵庫縣的市町村養(yǎng)老保險部門，正在效仿神戶市將RPA應用在醫(yī)療補貼審核中。
隨著日本新生人口越來越少，人力資源越來越緊張，RPA不僅會應用在醫(yī)療保險部門，將會為更多的政府公共部門提供便捷。
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