[發明專利]基于人工智能的理賠方法、裝置、設備及介質在審
| 申請號: | 202111362651.1 | 申請日: | 2021-11-17 |
| 公開(公告)號: | CN114066656A | 公開(公告)日: | 2022-02-18 |
| 發明(設計)人: | 趙知緯 | 申請(專利權)人: | 中國平安人壽保險股份有限公司 |
| 主分類號: | G06Q40/08 | 分類號: | G06Q40/08;G06K9/62 |
| 代理公司: | 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414 | 代理人: | 路亞芳 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區福田街道益田路5033號平安*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 人工智能 理賠 方法 裝置 設備 介質 | ||
1.一種基于人工智能的自動理賠的方法,其特征在于,包括:
獲取待處理理賠案件,所述待處理理賠案件包括至少一個原子特征;
確定所述原子特征分別在不同理賠標簽對應的目標原子特征組合中命中的目標原子特征;
根據預獲取的所述目標原子特征對應的條件概率,確定所述命中的目標原子特征在不同所述理賠標簽下對應的條件概率,所述目標原子特征為所述目標原子特征組合中的原子特征;
根據所述命中的目標原子特征分別在不同所述理賠標簽下對應的條件概率,對應計算不同所述理賠標簽下所述待處理理賠案件對應的打分結果;
根據所述打分結果,通過理賠標簽預測模型獲取所述待處理理賠案件對應的理賠標簽,所述理賠標簽預測模型用于利用所述打分結果和所述理賠標簽之間的對應關系進行理賠標簽預測。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
根據多個樣本理賠案件包括的所述原子特征,獲取多個原子特征組合,所述樣本理賠案件用于訓練所述理賠標簽預測模型;
從所述多個原子特征組合中確定不同所述理賠標簽分別對應的所述目標原子特征組合,所述目標原子特征組合包括預設數量的所述原子特征。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,每一所述樣本理賠案件對應有一個所述理賠標簽,所述方法還包括:
確定具有第一理賠標簽的所述樣本理賠案件的總數量,以及具有第一目標原子特征的所述樣本理賠案件的數量,所述第一理賠標簽為不同所述理賠標簽中的任意一個,所述第一目標原子特征為所述第一理賠標簽對應的所述目標原子特征組合中的任意一個;
計算具有所述第一目標原子特征的所述樣本理賠案件的數量,與具有所述第一理賠標簽的所述樣本理賠案件的總數量之間的比值,獲取所述第一目標原子特征在所述第一理賠標簽下對應的所述條件概率。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述理賠標簽有多個,且不同所述理賠標簽分別對應的所述目標原子特征組合包括多個所述目標原子特征,所述方法還包括:
遍歷每一所述理賠標簽下的每一所述目標原子特征,獲取所述目標原子特征分別對應的條件概率。
5.根據權利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
根據獲取所述目標原子特征分別對應的條件概率,確定所述樣本理賠案件分別在所述不同理賠標簽下的打分結果;
根據所述樣本理賠案件的打分結果和所述樣本理賠案件的理賠標簽,確定所述理賠標簽預測模型包括的線性參數,所述線性參數用于表征所述樣本理賠案件的所述理賠標簽和所述樣本理賠案件在不同所述理賠標簽下的打分結果之間的線性關系。
6.根據權利要求1-4中任一項所述的方法,其特征在于,所述根據所述命中的目標原子特征分別在不同所述理賠標簽下對應的條件概率,對應計算不同所述理賠標簽下所述待處理理賠案件對應的打分結果,具體包括:
遍歷每一所述理賠標簽,對所述理賠標簽下至少一個命中的目標原子特征對應的條件概率相加,獲得不同所述理賠標簽分別對應的打分結果。
7.根據權利要求1-4中任一項所述的方法,其特征在于,所述理賠標簽包括以下至少一項:
無需調查即可認定正常賠付;
需要調查才認定正常賠付;
無需調查即可認定拒付;
需要調查才可認定拒付。
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