[發明專利]業務處理方法、裝置、計算機裝置及存儲介質在審
| 申請號: | 201910780329.7 | 申請日: | 2019-08-22 |
| 公開(公告)號: | CN110706117A | 公開(公告)日: | 2020-01-17 |
| 發明(設計)人: | 張羽 | 申請(專利權)人: | 中國平安財產保險股份有限公司 |
| 主分類號: | G06Q40/08 | 分類號: | G06Q40/08 |
| 代理公司: | 44334 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 | 代理人: | 孫芬;劉麗華 |
| 地址: | 518033 廣東省深圳市福田區益田路*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 目標業務對象 投保 分類模型 預設 賬號信息 業務處理裝置 計算機裝置 保險業務 存儲介質 等級判斷 獲取目標 機器學習 判斷結果 數據確定 提示信息 業務處理 業務對象 標準時 核保 調用 | ||
1.一種業務處理方法,應用于一計算機裝置中,其特征在于,所述業務處理方法包括:
獲取目標業務對象的賬號信息;
獲取與所述賬號信息對應的歷史投保數據;
調用一預設分類模型,其中,當所述預測分類模型的輸入變量為投保數據時,輸出變量為賬號等級;
將所述歷史投保數據輸入所述預設分類模型,使所述預設分類模型根據所述歷史投保數據確定所述目標業務對象對應的賬號等級;
根據所述賬號等級判斷所述目標業務對象是否符合保險業務的投保標準;以及
當所述目標業務對象符合投保標準時,生成一提示信息發送至所述目標業務對象。
2.如權利要求1所述的業務處理方法,其特征在于,在所述調用一預設分類模型之前,所述業務處理方法還包括:
獲取多組樣本對象的樣本數據,每一組樣本數據包括所述樣本對象的投保數據以及對應的賬號等級,所述投保數據包括出險情況、續保情況以及保費金額;
根據所述樣本數據訓練所述預設分類模型;以及
存儲所述預設分類模型。
3.如權利要求2所述的業務處理方法,其特征在于,所述預測分類模型為采用決策樹算法訓練得到。
4.如權利要求1所述的業務處理方法,其特征在于,所述計算機裝置預先存儲有多個保險業務與預設賬號等級之間的對應關系,每一保險業務對應至少一預設賬號等級,所述對應關系用于指示符合所述保險業務的投保標準的至少一預設賬號等級,所述計算機裝置根據所述對應關系判斷所述目標業務對象是否符合所述保險業務的投保標準。
5.如權利要求4所述的業務處理方法,其特征在于,所述根據所述賬號等級判斷所述目標業務對象是否符合保險業務的投保標準包括:
接收包括所述保險業務在內的一查詢指令;
根據所述查詢指令中包括的所述保險業務確定以及所述對應關系確定與所述保險業務對應的至少一預設賬號等級;
判斷所述賬號等級是否屬于所確定的至少一預設賬號等級中的其中一個;
當所述目標業務對象對應的賬號等級屬于所確定的至少一預設賬號等級中的其中一個時,判斷所述目標業務對象符合所述保險業務的投保標準。
6.如權利要求1所述的業務處理方法,其特征在于,當所述目標業務對象通過手機與所述計算機裝置進行通信時,獲取所述目標業務對象的手機號并以所述手機號作為所述賬號信息。
7.一種業務處理裝置,應用于一計算機裝置中,其特征在于,所述業務處理裝置包括:
第一獲取模塊,用于獲取目標業務對象的賬號信息;
第二獲取模塊,用于獲取與所述賬號信息對應的歷史投保數據;
調用模塊,用于調用一預設分類模型,其中,當所述預測分類模型的輸入變量為投保數據時,輸出變量為賬號等級;
輸入控制模塊,用于將所述歷史投保數據輸入所述預設分類模型,使所述預設分類模型根據所述歷史投保數據確定所述目標業務對象對應的賬號等級;以及
判斷與提示模塊,用于根據所述賬號等級判斷所述目標業務對象是否符合保險業務的投保標準,當所述目標業務對象符合投保標準時,生成一提示信息發送至所述目標業務對象。
8.一種計算機裝置,其特征在于:所述計算機裝置包括處理器,所述處理器用于執行存儲器中存儲的計算機程序時實現如權利要求1-6中任一項所述的業務處理方法。
9.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于:所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-6中任一項所述的業務處理方法。
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