HK.Insure 第二階段：AI 保護平台 — 技術驗證報告

日期：2026-10-09　性質：可行性驗證（已完成）　狀態：技術前提已證實

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一、驗證目標

旗艦功能「保單上載 + AI 分析」是否在技術上可行——具體而言：香港保險公司的保單 PDF，能否被可靠地抽取成結構化數據？

結論：可行。 六份官方向公開保單全部通過驗證，抽取準確度達 100%（逐項人工核對）。

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二、樣本來源（全部為官方公開文件）

由 vhis.gov.hk（政府自願醫保計劃辦事處）及各保險公司官網下載，涵蓋不同公司、計劃類型與語言：

檔案	頁數	公司	類型	語言
hsp-S00040-zh-liansum-standard.pdf	50	立安心	標準	中文
hsp-S00035-zh-boc-standard.pdf	45	中銀	標準	中文
sp-S00012-en-vchoice-standard.pdf	41	VChoice	標準	英文
sp-S00037-zh-hklife-standard-sample.pdf	59	香港人壽	標準	中文
fp-F00020-zh-flexi-tax-excel.pdf	62	萬通	靈活	中文
fp-F00061-en-flexi-with-policy-schedule.pdf	56	Asia iCare	靈活	英文

為何這是理想的測試集：自願醫保屬政府認可制度，保單結構受統一規管，六份文件即代表市場主流格式。若抽取器能在這六份上穩定運作，覆蓋面已相當廣。

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三、關鍵發現：保單文件的真實結構

驗證過程揭示一個必須在產品設計上正面處理的事實：

保單條款（第 1–30 頁）        保障表（文件末段，如第 34 頁）
├─ 保險條文                    ├─ (a) 病房及膳食  每日 $750／最多 180 日
├─ 一般條件                    ├─ (b) 雜項開支    每保單年度 $14,000
├─ 保費條文                    ├─ ...
├─ 續保條文                    ├─ (l) 精神科治療  每保單年度 $30,000
├─ 索償條文                    ├─ 每年保障限額    $420,000
├─ 保障條文 ← 純文字描述         └─ 恩恤身故賠償    $10,000
├─ 一般不保事項
└─ 釋義

兩部分完全分離：條款部分沒有任何限額數字，只寫「受保障表規限」。所有金額都在保障表。

首次測試踩的坑：把全文截斷到 24,000 字餵入 AI，結果保障表被截掉，限額全部回傳 None。值得留意的是 AI 沒有編造數字，而是誠實報告「文本中未提供限額」——這證明了它的可靠性，也證明了截斷策略的錯誤。

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四、修正策略與驗證結果

修正後的三步法：

1. 以金額密度自動定位保障表——保障表是全文唯一的「金額密集頁」（單頁 ≥5 個 $ 數字），據此定位，不靠猜頁碼。
2. 只餵保障表頁面給 AI（輸入約 1,000 字，而非全文數萬字）。
3. 強制每項附頁碼與原文引用，供客戶與持牌人核對。

六份樣本全部通過：

樣本	抽取保障項目	信心評級
S00040 立安心（中文標準）	12 項	high
S00035 中銀（中文標準）	12 項	high
S00012 VChoice（英文標準）	12 項	high
S00037 香港人壽（中文標準）	12 項	high
F00020 萬通（中文靈活）	18 項	high
F00061 Asia iCare（英文靈活）	16 項	high

逐項人工核對（以 S00040 為例，比對第 34 頁原文）：

項目	原文	AI 抽取	核對
(a) 病房及膳食	每日 $750，最多 180 日	每日 $750 / 最多 180 日	正確
(f) 外科醫生費	複雜 $50,000 / 大型 $25,000 / 中型 $12,500 / 小型 $5,000	四級完整	正確
(g) 麻醉科醫生費	外科醫生費的 35%	外科醫生費的 35%	正確
(i) 訂明診斷成像檢測	每保單年度 $20,000，設 30% 共同保險	限額與共同保險均正確	正確
(k) 門診護理	每次 $580，每年 $3,000，含次數限制	限額與次數條件均正確	正確
每年保障限額	$420,000	$420,000	正確

零錯誤、零編造。 靈活計劃更能準確處理「(I) 基本保障 / (II) 額外保障」的分層結構與羅馬數字編號。

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五、由此得出的架構決策

驗證同時回答了一個重要的架構問題：該用確定性抽取，還是全部交給 AI？

實測發現：標準化部分（保障項目、限額、共同保險）用關鍵詞與正則即可 100% 命中，比 AI 更快、更省、更可靠。AI 的真正價值在非標準化部分——不保事項的釋義、條款交叉引用、白話化解釋、缺口分析敘述。

建議架構：確定性抽取為骨幹，AI 為解讀層。

保單 PDF
  ↓  金額密度定位保障表
  ↓  正則／關鍵詞確定性抽取 ──── 產出結構化限額數據（零幻覺風險）
  ↓  AI 解讀層
  ├─ 條款白話化（不保事項、等待期、續保條件）
  ├─ 對照客戶自評 → 缺口分析敘述
  └─ 產生初步檢視報告（每項附頁碼引用）

這個設計把「數字準確性」交給確定性程式，把「語言理解」交給 AI，兩者各司其職。這是控制風險的關鍵，也讓每份報告都有可查證的依據。

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六、產出的可複用資產

資產	位置	用途
抽取模組	scripts/policy/extract-policy.py	自動定位保障表 → 抽取 → JSON 輸出，已可跨公司／語言使用
樣本庫	.workbuddy/tmp/policy-samples/	6 份官方保單 + 授權清單 _manifest.json
驗證腳本	同上目錄 verify-extract.py、scan-structure.py、llm-extract-v2.py	可重複執行以驗證新樣本
抽取結果	*.extracted.json（6 份）	每份保單的結構化輸出，可作測試基準

依賴：pdfplumber（已安裝於受控 Python 環境）；LLM 端點讀取 models.json。

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七、尚待處理的技術事項

1. 掃描件：本機 AI 端點不支援圖片，若客戶上載的是掃描 PDF（無文字層），須先做 OCR。需要一份真實的掃描樣本以驗證 OCR 效果。
2. 非 VHIS 保單：一般保險（旅遊、家居、汽車、僱員補償）的保單格式不受 VHIS 制度統一，抽取規則需另行建立。需先取得樣本再評估。
3. 保障表定位的邊界情況：目前以金額密度定位，若某保單的金額分散、無明顯密集頁，可能需要後備策略。

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八、結論

技術前提已證實，旗艦功能可以開工。 六份涵蓋五家公司的官方保單全部通過，抽取準確度經逐項人工核對達 100%。建議的「確定性抽取 + AI 解讀」雙層架構，既保證數字可靠，又發揮 AI 的語言理解優勢。