[發(fā)明專利]一種保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)分析方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910272139.4
• 申請(qǐng)日: 2019-04-04
• 公開（公告）號(hào): CN109993661B
• 公開（公告）日: 2020-04-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王輝;肖美元;王桂元;王寅;彭彥程
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 凱泰銘科技（北京）有限公司
• 主分類號(hào): G06Q40/08
• 分類號(hào): G06Q40/08
• 代理公司: 北京金智普華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11401
• 代理人: 巴曉艷

1.一種保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

S1，接入平臺(tái)，獲取保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)，根據(jù)關(guān)聯(lián)分析模型輸入要求，對(duì)理賠數(shù)據(jù)根據(jù)關(guān)聯(lián)分析模型輸入要求進(jìn)行處理，得到對(duì)象集合；

S2，將S1得到對(duì)象集合輸入到關(guān)聯(lián)分析模型中，關(guān)聯(lián)分析模型對(duì)輸入的對(duì)象集合進(jìn)行分析計(jì)算，并根據(jù)規(guī)則閾值篩選得出符合關(guān)聯(lián)對(duì)象集合；其中，所述關(guān)聯(lián)分析模型對(duì)輸入對(duì)象集合進(jìn)行分析計(jì)算的步驟為：

S2.1利用SON算法將輸入對(duì)象集合中的所有的理賠數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分處理，分成p個(gè)文件塊,每個(gè)文件塊為1/p, p取值為大于0的正整數(shù)；

S2.2將經(jīng)S2.1劃分的每個(gè)文件塊1/p作為一個(gè)樣本，并執(zhí)行Apriori算法，在一個(gè)或多個(gè)文件塊中被選中的頻繁項(xiàng)集收集起來做為候選頻繁項(xiàng)集；

S2.3將S2.2得到的候選頻繁項(xiàng)集合并得到最終的頻繁項(xiàng)集，計(jì)算每個(gè)頻繁項(xiàng)集的支持度、置信度和提升度，具體計(jì)算方法為：

根據(jù)對(duì)象集合中項(xiàng)集X在整個(gè)集合N中同時(shí)出現(xiàn)的概率,計(jì)算出項(xiàng)集X支持度，公式如下：

s(X) = σ(X) / N ，N取值為大于0的正整數(shù)；

根據(jù)對(duì)象集合中在項(xiàng)集X中出現(xiàn)項(xiàng)集Y的概率，計(jì)算出項(xiàng)集X的置信度，公式為：

c(X → Y) = σ(X∪Y)/σ(X)，

項(xiàng)集X置信度除以項(xiàng)集Y支持度稱為項(xiàng)集X提升度，公式如下：

l(X → Y) = c(X → Y)/s(Y)；

S2.4將得到的支持度、置信度、提升度值與預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行比較，篩選得出符合關(guān)聯(lián)對(duì)象集合，將支持度、置信度、提升度值與規(guī)則閾值進(jìn)行比較的條件為：

若項(xiàng)集支持度大于0.17，置信度大于0.68，且提升度大于3為有效項(xiàng)集，否則為無效項(xiàng)集，裁剪掉無效項(xiàng)集；

S3，對(duì)符合關(guān)聯(lián)對(duì)象集合進(jìn)行定量分析，得出關(guān)聯(lián)規(guī)則項(xiàng)集表。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)分析方法，所述S1中的理賠數(shù)據(jù)為在車輛交通事故保險(xiǎn)理賠過程中車損理賠數(shù)據(jù)和人傷理賠數(shù)據(jù)；其中，所述車損理賠數(shù)據(jù)包含車輛信息、報(bào)案信息、現(xiàn)場(chǎng)查勘信息、定損工時(shí)信息、定損配件信息、定損員信息、修理廠信息和保單信息；所述人傷理賠數(shù)據(jù)包含傷者信息、戶籍信息、工作信息、醫(yī)院信息、治療手術(shù)信息、法院信息、傷殘鑒定信息、律師信息和審決信息。