[發(fā)明專利]索賠復核數(shù)據(jù)分析方法

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• 申請日: 2021-09-22
• 公開（公告）號: CN113850684A
• 公開（公告）日: 2021-12-28
• 發(fā)明（設計）人: 王勍哲;劉文臣;劉響
• 申請（專利權）人: 上海頂昂科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/08
• 分類號: G06Q40/08;G06F16/215;G06F16/2458;G06F16/248;G06F16/28;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市創(chuàng)富知識產(chǎn)權代理有限公司 44367
• 代理人: 安利營

本發(fā)明屬于汽車索賠技術領域，尤其是索賠復核數(shù)據(jù)分析方法，針對現(xiàn)有的監(jiān)督復核機制只能通過人工抽查，不僅人力成本高、效率低，而且道德風險門檻非常低，所以在現(xiàn)有的索賠機制中造假現(xiàn)象頻出，且難以杜絕的問題，現(xiàn)提出如下方案，其包括以下步驟：S1：數(shù)據(jù)采集：獲取經(jīng)銷商真實入店客流以及保養(yǎng)維修等工位上的車牌數(shù)據(jù)，S2：數(shù)據(jù)清洗：通過數(shù)據(jù)算法對錯誤車牌進行清洗。本發(fā)明獲取經(jīng)銷商入店客流以及保養(yǎng)維修等工位上的車牌數(shù)據(jù)，并關聯(lián)DMS系統(tǒng)中索賠工單進行一系列的校驗，從數(shù)據(jù)匹配程度以及時間線的邏輯來判斷開索賠工單的車輛是否入店，從車間視頻和開單時間判斷是否進行了真實的索賠。

技術領域

本發(fā)明涉及汽車索賠技術領域，尤其涉及索賠復核數(shù)據(jù)分析方法。

背景技術

汽車行業(yè)索賠業(yè)務的完整流程是對于在保修期內(nèi)出現(xiàn)質(zhì)量問題的整車或零配件，4S店經(jīng)銷商在檢查定損后，確定有問題的則會進行免費更換。其中，大部分零件可由4S店直接決定是否免費更換，小部分零件需要經(jīng)過廠家審批通過。確定索賠后，4S店經(jīng)銷商開出索賠工單，待維修完成后，索賠工單上報給廠方，索賠件回運給廠方，廠方審核通過，4S店經(jīng)銷商即可收到索賠款，索賠復核數(shù)據(jù)分析技術主要是根據(jù)攝像頭識別的車牌數(shù)據(jù)、定位數(shù)據(jù)和主機廠提供的各門店索賠單來復核索賠單的真實性。根據(jù)每個門店車牌識別的車牌號和索賠單上記錄的車牌號進行匹配計算，并聯(lián)合識別和開單記錄時間差，識別次數(shù)，索賠類型，識別到的工位類型等信息對單個索賠單的真實性和整體門店索賠行為的真實性進行預估。

索賠復核數(shù)據(jù)以門店的工單數(shù)據(jù)和由攝像頭捕捉到的車牌識別數(shù)據(jù)為主。核心流程包括索賠數(shù)據(jù)導入，數(shù)據(jù)預處理，數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)結論輸出。傳統(tǒng)的索賠方式具體方法如下：

1.導入索賠任務。廠方導入需要復核的索賠單，并對索賠業(yè)務類型進行分類，對索賠信息相關字段標準化；

2.梳理工單數(shù)據(jù)。匹配索賠業(yè)務的維修工單數(shù)據(jù)，梳理索賠工單業(yè)務發(fā)生相關的關鍵字段，主要包括開單時間、結算時間與結算金額等；

3.輸出復核報告。根據(jù)索賠申報信息與歷史信息，平均信息的比對，輸出復核結果，匯總各索賠復核情況，輸出相關報告。

其次，ETL作為整個技術的子模塊，承接數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)計算兩個模塊，作用是檢測原始數(shù)據(jù)完整性，修正或過濾異常數(shù)值，根據(jù)分析需求建立模型進行數(shù)據(jù)整合和特征提取，為之后的分析業(yè)務和預測模型提供可靠數(shù)據(jù)。

現(xiàn)有的監(jiān)督復核機制只能通過人工抽查，不僅人力成本高、效率低，而且道德風險門檻非常低，所以在現(xiàn)有的索賠機制中造假現(xiàn)象頻出，且難以杜絕。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有的監(jiān)督復核機制只能通過人工抽查，不僅人力成本高、效率低，而且道德風險門檻非常低，所以在現(xiàn)有的索賠機制中造假現(xiàn)象頻出，且難以杜絕的缺點，而提出的索賠復核數(shù)據(jù)分析方法。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術方案：

索賠復核數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟：

S1：數(shù)據(jù)采集：獲取經(jīng)銷商真實入店客流以及保養(yǎng)維修等工位上的車牌數(shù)據(jù)，同時獲取DMS(經(jīng)銷商管理系統(tǒng))內(nèi)的全量工單數(shù)據(jù)；

S2：數(shù)據(jù)清洗：通過數(shù)據(jù)算法對錯誤車牌進行清洗，同時對工單數(shù)據(jù)以及車牌識別數(shù)據(jù)進行匹配；

S3：數(shù)據(jù)處理：對未匹配車牌進行錯誤類型標簽，不斷完善數(shù)據(jù)算法，動態(tài)計算整個過程并還原真實車牌，結合數(shù)據(jù)清洗后可以匹配的車牌當做最終車牌識別數(shù)據(jù)；

S4：判斷車輛是否入店：基于清洗后最終車牌識別數(shù)據(jù)以及DMS(經(jīng)銷商管理系統(tǒng))內(nèi)的索賠工單開單數(shù)據(jù)進行關聯(lián)，判斷在開具索賠工單前一個自然日內(nèi)，是否識別到與索賠工單相同車牌車輛的入場信息，如未識別則判斷為疑似虛假索賠，如識別則判斷為真進行下一步驗證；