数据处理方法及装置、电子设备和存储介质

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着生活水平的提高，人们日益意识到保险的重要性。

核保一般是指保险核保，保险核保是指在对投保对象的信息全面掌握、核实的基础上，对可保风险进行评判与分类，进而决定是否承保的过程。

发明内容

本公开提出了一种用于核保的数据处理技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种数据处理方法，包括：

根据投保对象的投保信息组进行核保处理，得到所述投保对象的核保结果，所述投保信息组中包括至少一项投保信息；

根据所述核保结果及所述投保信息组，得到针对所述核保结果的第一核保解释，所述第一核保解释用于表征所述投保对象的各项投保信息与所述核保结果的关联关系。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述核保结果及所述投保信息组，得到针对所述核保结果的第一核保解释，包括：

根据各项投保信息，从第二核保解释中确定所述投保对象的各项投保信息对应的特征所对应的贡献值，所述第二核保解释用于标识各项投保信息对应的特征对核保结果的贡献值；

根据各项投保信息对应的特征所对应的贡献值，生成所述核保结果对应的第一核保解释。

在一种可能的实现方式中，在所述核保结果为不可承保的情况下，所述第一核保解释包括投保建议。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述核保结果及所述投保信息组，得到针对所述核保结果的第一核保解释，包括：

在所述核保结果为不可承保的情况下，确定所述投保对象欲投保险种的各保障项目所关联的投保信息；

根据各项投保信息对应的特征所对应的贡献值，确定针对各保障项目的可承保值；

根据各保障项目的可承保值，生成投保建议，所述投保建议中包括可投保的保障项目及不可投保的保障项目。

在一种可能的实现方式中，通过核保网络实现所述根据投保对象的投保信息组进行核保处理，得到所述投保对象的核保结果，所述方法还包括：通过样本训练集训练所述核保网络，所述样本训练集包括多个样本组，所述样本组中包括样本对象的样本投保信息组及所述样本投保信息组对应的样本投保结果，

所述通过样本训练集训练所述核保网络，包括：

对所述样本训练集中的多个样本组进行特征分析，得到特征分析结果；

根据所述特征分析结果对样本对象的样本投保信息组中的至少一项样本投保信息进行预处理，得到预处理后的样本投保信息；

通过所述核保网络对所述预处理后的样本投保信息进行核保，得到样本对象对应的核保结果；

根据所述样本对象的核保结果及所述样本核保结果，训练所述核保网络。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

采用核保网络对样本训练集中各样本对象的样本投保信息组进行核保，得到各样本对象的第一样本核保结果，所述样本投保信息组包括至少一项样本投保信息，所述样本投保信息组中各样本投保信息所对应的特征至少包括所述投保信息组中各样本投保信息所对应的特征；

对各样本对象的样本投保信息组及各样本对象的第一样本核保结果进行处理，得到第二核保解释。

在一种可能的实现方式中，所述对各样本对象的样本投保信息组及各样本对象的第一样本核保结果进行处理，得到第二核保解释，包括：

针对任一样本对象的样本投保信息组，在保持所述样本投保信息组中除第一样本投保信息以外的其它样本投保信息不变的情况下，仅对所述第一样本投保信息进行变换处理，以得到变换后的样本投保信息组；

将变换后的样本投保信息组重新输入所述核保网络，得到所述样本对象的第二样本核保结果；

根据各样本对象的第一样本核保结果与各样本对象的第二样本核保结果的差异，得到第二核保解释。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

根据所述第二核保解释，确定核保网络对各项样本投保信息对应的特征的敏感度；

根据所述敏感度对所述核保网络进行调整。

根据本公开的一方面，提供了一种数据处理装置，包括：

第一核保模块，用于根据投保对象的投保信息组进行核保处理，得到所述投保对象的核保结果，所述投保信息组中包括至少一项投保信息；

第一处理模块，用于根据所述核保结果及所述投保信息组，得到针对所述核保结果的第一核保解释，所述第一核保解释用于表征所述投保对象的各项投保信息与所述核保结果的关联关系。

在一种可能的实现方式中，所述第一处理模块，还用于：

根据各项投保信息，从第二核保解释中确定所述投保对象的各项投保信息对应的特征所对应的贡献值，所述第二核保解释用于标识各项投保信息对应的特征对核保结果的贡献值；

根据各项投保信息对应的特征所对应的贡献值，生成所述核保结果对应的第一核保解释。

在一种可能的实现方式中，在所述核保结果为不可承保的情况下，所述第一核保解释包括投保建议。

在一种可能的实现方式中，所述第一处理模块，还用于：

在所述核保结果为不可承保的情况下，确定所述投保对象欲投保险种的各保障项目所关联的投保信息；

根据各项投保信息对应的特征所对应的贡献值，确定针对各保障项目的可承保值；

根据各保障项目的可承保值，生成投保建议，所述投保建议中包括可投保的保障项目及不可投保的保障项目。

在一种可能的实现方式中，通过核保网络实现所述第一核保模块，所述装置还包括：训练模块，用于通过所述样本训练集训练所述核保网络，所述样本训练集包括多个样本组，所述样本组中包括样本对象的样本投保信息组及所述样本投保信息组对应的样本投保结果，

所述训练模块，还用于：

对所述样本训练集中的多个样本组进行特征分析，得到特征分析结果；

根据所述特征分析结果对样本对象的样本投保信息组中的至少一项样本投保信息进行预处理，得到预处理后的样本投保信息；

通过所述核保网络对所述预处理后的样本投保信息进行核保，得到样本对象对应的核保结果；

根据所述样本对象的核保结果及所述样本核保结果，训练所述核保网络。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

第二核保模块，用于采用核保网络对样本训练集中各样本对象的样本投保信息组进行核保，得到各样本对象的第一样本核保结果，所述样本投保信息组包括至少一项样本投保信息，所述样本投保信息组中各样本投保信息所对应的特征至少包括所述投保信息组中各样本投保信息所对应的特征；

第二处理模块，用于对各样本对象的样本投保信息组及各样本对象的第一样本核保结果进行处理，得到第二核保解释。

在一种可能的实现方式中，所述第二处理模块，还用于：

针对任一样本对象的样本投保信息组，在保持所述样本投保信息组中除第一样本投保信息以外的其它样本投保信息不变的情况下，仅对所述第一样本投保信息进行变换处理，以得到变换后的样本投保信息组；

将变换后的样本投保信息组重新输入所述核保网络，得到所述样本对象的第二样本核保结果；

根据各样本对象的第一样本核保结果与各样本对象的第二样本核保结果的差异，得到第二核保解释。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

确定模块，用于根据所述第二核保解释，确定核保网络对各项样本投保信息对应的特征的敏感度；

调整模块，用于根据所述敏感度对所述核保网络进行调整。

根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。

根据本公开的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。

在本公开实施例中，可以根据投保对象的投保信息组中的至少一项投保信息进行核保处理，得到所述投保对象的核保结果，并根据所述核保结果及所述投保信息组，得到针对所述核保结果的第一核保解释，所述第一核保解释用于表征所述投保对象的各项投保信息与所述核保结果的关联关系。根据本公开实施例提供的一种数据处理方法及装置、电子设备和存储介质，可以得到针对核保结果的第一核保解释，用户根据第一核保解释可以知悉投保对象的投保信息与核保结果的关联关系，使得核保过程变得透明化。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。

图1示出根据本公开实施例的数据处理方法的流程图；

图2示出根据本公开实施例的数据处理方法的流程图；

图3示出根据本公开实施例的数据处理方法的流程图；

图4示出根据本公开实施例的数据处理方法的流程图；

图5示出根据本公开实施例的数据处理方法的流程图；

图6示出根据本公开实施例的数据处理方法的流程图；

图7示出根据本公开实施例的数据处理方法的流程图；

图8示出根据本公开实施例的数据处理装置的框图；

图9示出根据本公开实施例的一种电子设备900的框图；

图10示出根据本公开实施例的一种电子设备1900的框图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。

另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

随着科技保险盛行，各种智能算法如机器学习，深度学习算法都被应用到核保网络，形成智能投保系统，有效解决了人工核保耗时耗力的问题，有效的降低了核保风险。但是核保网络仅能根据输入的特征变量做出预测，得到预测的核保结果，但是不会给出预测的核保结果的解释。

为了解决这一问题，本公开实施例提供了一种数据处理方法，可以针对核保结果给出对应的核保解释。

图1示出根据本公开实施例的数据处理方法的流程图，所述数据处理方法可以由终端设备或服务器等电子设备执行，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等，所述方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。或者，可通过服务器执行所述方法。

如图1所示，所述数据处处理方法可以包括：

在步骤S11中，根据投保对象的投保信息组进行核保处理，得到所述投保对象的核保结果，所述投保信息组中包括至少一项投保信息。

举例来说，可以预训练用于进行核保的核保网络，该核保网络可以对至少一项投保信息进行处理，得到对应的核保结果。也即可以将投保对象的投保信息组中的至少一项投保信息输入核保网络中进行核保处理，得到投保对象的核保结果，其中，核保结果可以包括可承保或者不可承保。

需要说明的是，核保网络可以为深度神经网络，本公开实施例不对核保网络进行具体限定。

其中，投保对象可以包括投保人和/或被保人，投保信息组中可以包括至少一项投保信息，投保信息可以为针对投保对象所采集的相关信息，例如：投保对象中被保人的身高、性别、年龄、体重、保费、保额、体检报告、异常告知等数据、和/或投保对象中投保人的历史投保记录等数据。

在步骤S12中，根据所述核保结果及所述投保信息组，得到针对所述核保结果的第一核保解释，所述第一核保解释用于表征所述投保对象的各项投保信息与所述核保结果的关联关系。

举例来说，可以预先确定各投保信息对应的特征在取不同值时，对核保结果的贡献值，其中贡献值可以用于表征投保信息对核保结果的影响力的大小。可以确定投保对象的各项投保信息对于核保结果的贡献值，进而根据各核保结果对应的贡献值，可以得到核保结果的第一核保解释。

例如：可以将各核保结果对应的贡献值，以可理解的形式告知用户，例如生成热力图，该热力图即为第一核保解释，在热力图中，各特征的突出程度与其对核保结果的影响程度成正比。本公开实施例不对第一核保解释的展示形式做具体限定，例如还可以为文字说明、表格、曲线图等形式。

这样，可以根据投保对象的投保信息组中的至少一项投保信息进行核保处理，得到所述投保对象的核保结果，并根据所述核保结果及所述投保信息组，得到针对所述核保结果的第一核保解释，所述第一核保解释用于表征所述投保对象的各项投保信息与所述核保结果的关联关系。根据本公开实施例提供的一种数据处理方法，可以得到针对核保结果的第一核保解释，用户根据第一核保解释可以知悉投保对象的投保信息与核保结果的关联关系，使得核保过程变得透明化。

示例性的，保险公司通过对核保结果的第一核保解释可以向监管机构和投保对象给予相应的解释，以使得核保过程是容易理解的、透明的，进而得到客户等人的信赖；而投保对象根据第一核保解释，可以知道核保网络给出核保结果的原因，得知自己是否被公平对待以及是否需要对自己身体方面进行改善和管理，使得自己达到标保的水平；而监管机构则可以通过该第一核保解释确定该核保结果是否是公平的，可以在一定程度上保护消费者。

在一种可能的实现方式中，参照图2，在步骤S12中，所述根据所述核保结果及所述投保信息组，得到针对所述核保结果的第一核保解释，可以包括：

在步骤S121中，根据各项投保信息，从第二核保解释中确定各项投保信息对应的特征所对应的贡献值，所述第二核保解释用于标识各项投保信息对应的特征对核保结果的贡献值；

举例来说，第二核保解释可以用于标识各项样本投保信息对应的特征对核保结果的贡献值，贡献值用于表征对于核保结果的影响力的大小。例如：投保对象的年纪对应的贡献值为0.3，健康对应的贡献值为0.7，性别对应的贡献值0，则表明对核保结果影响力最大的特征为投保对象的健康。

可以确定各项投保信息分别对应的特征，并可以从第二核保解释中确定该特征为投保信息时，对应的贡献值。例如：第二核保解释中包括该年龄这一特征在不同取值时候对应的贡献值，在投保对象年龄为50时，可以确定年龄的贡献值为0.2。

在步骤S122中，根据各项投保信息对应的特征所对应的贡献值，生成所述核保结果对应的第一核保解释。

举例来说，可以根据各项投保信息对应的特征对应的贡献值，生成图表文字等解释性内容，得到核保结果对应的第一核保解释，以使得用户可以通过第一核保解释确定各项投保信息对于核保结果的影响。

在一种可能的实现方式中，在核保结果为不可承保的情况下，所述第一核保解释包括投保建议。

示例性的，在针对某一保险产品，投保对象的核保结果为不可承保的情况下，也即投保对象不能购买该保险产品时，则可以根据投保对象的各项投保信息给出相应的投保建议，该投保建议可以建议投保对象投保该保险产品中的部分保障项目，和/或对于部分保障项目，可以在添加附加条件后进行投保。

在一种可能的实现方式中，参照图3，上述步骤S12中所述根据所述核保结果及所述投保信息组，得到针对所述核保结果的第一核保解释，可以包括：

在步骤S123中，在所述核保结果为不可承保的情况下，确定所述投保对象欲投保险种的各保障项目所关联的投保信息。

示例性的，保险产品中可以包括多个保障项目，例如：某保险产品中可以包括住院医疗费用、指定门诊医疗费用、恶性疾病住院医疗费用、恶性疾病特殊门诊医疗费用等多个保障项目，不同的保障项目所关联的投保信息以及对关联的投保信息的权重值不同。

其中，对保障项目的核保结果产生影响的投保信息，为该保障项目所关联的投保信息，可以根据关联的投保信息对保障项目的核保结果的影响力的大小，设定关联的投保信息的权重值，影响力越大，对应的设置的权重值越大。

例如：住院医疗费用这一保障项目，其关联的投保信息为年纪、性别、和历史住院记录等，其中年纪的权重值为0.4、性别的权重值为0.1、历史住院记录的权重值为0.5。恶性疾病住院医疗费用这一保障项目，其关联的投保信息为年纪、性别、恶性疾病家族病史、历史住院记录等，其中年纪的权重值为0.2、性别的权重值为0.05、恶性疾病家族病史对应的权重为0.6，历史住院记录的权重值为0.15。

在投保对象的核保结果为不可承保的情况下，可以确定各保障项目所关联的投保信息及关联的投保信息的权重值。

在步骤S124中，根据各项投保信息对应的特征所对应的贡献值，确定针对各保障项目的可承保值。

针对任一保障项目，可以根据该保障项目所关联的投保信息的贡献值及关联的投保信息的权重值，确定针对该保障项目的可承保值，例如：对投保信息的贡献值及关联的投保信息的权重值进行加权求和，得到保障项目的可承保值。

在步骤S125中，根据各项保障项目的可承保值，生成投保建议，所述投保建议中包括可投保的保障项目及不可投保的保障项目。

本公开实施例中，对于各项保障项目可以预先设置承保阈值，在可承包值大于承保阈值时，确定该保障项目可以投保，在可承保值低于承保阈值时，确定该保障项目不可投保，可以根据可投保的保障项目及不可投保的保障项目生成投保建议，以使得投保对象可以根据该投保建议确定是否投保。

或者，投保建议中可以包括针对不可投保的保障项目的附加条件，对于不可投保的保障项目，可以根据关联的投保信息添加一些附加条件，在投保对象同意该附加条件的情况下，该保障项目也可以参与投保，以使得投保对象可以根据该投保建议调整投保方式，并确定是否投保。

这样一来，可以给投保对象提供合理的投保建议，便于用户进行投保。

在一种可能的实现方式中，参照图4，上述步骤S11可以通过核保网络实现，则所述方法还可以包括：通过所述样本训练集训练所述核保网络，所述样本训练集包括多个样本组，所述样本组中包括样本对象的样本投保信息组及所述样本投保信息组对应的样本投保结果，

所述通过样本训练集训练所述核保网络，包括：

在步骤S13中，对所述样本训练集中的多个样本组进行特征分析，得到特征分析结果。

举例来说，可以对样本组中的多个样本组中的样本投保信息组进行特征分析。示例性的，特征分析主要包括但不限于描述性统计：如均值、方差、中位数、频数、密度分布等，数据的质量评估：如缺失值、异常值等，数据相关性分析：线性、非线性相关，数据可视化：如点图、箱图、QQ图等，以得到特征分析结果。

在步骤S14中，根据所述特征分析结果对样本对象的样本投保信息组中的至少一项样本投保信息进行预处理，得到预处理后的样本投保信息。

对至少一项样本投保信息进行预处理的过程，包括但不限于对样本投保信息对应的特征进行特征清洗、特征构建、特征变化、特征筛选以及降维等过程。示例性的，可以通过删除各样本投保信息中的无用字符并补全缺失数据等操作，以进行特征清洗、特征构建、特征筛选、特征变化等操作，以得到预处理后的样本投保信息。

在步骤S15中，通过所述核保网络对所述预处理后的样本投保信息进行核保，得到样本对象对应的核保结果；

在步骤S16中，根据所述样本对象的核保结果及所述样本核保结果，训练所述核保网络。

将预处理后的样本投保信息作为核保网络的输入，通过核保网络对预处理后的样本投保信息进行核保，得到核保网络的输出为样本对象对应的核保结果。可以根据样本对象的核保结果及样本核保结果，确定核保对象对应的预测损失，进而根据预测损失调整核保网络的网络参数，以对核保网络进行调整，直至预测损失满足训练要求，得到训练的核保网络，以可以根据核保网络对投保对象进行核保。

在一种可能的实现方式中，参照图5，所述方法还包括：

在步骤S17中，采用核保网络对样本训练集中各样本对象的样本投保信息组进行核保，得到各样本对象的第一样本核保结果，所述样本投保信息组包括至少一项样本投保信息，所述样本投保信息组中各样本投保信息所对应的特征至少包括所述投保信息组中各样本投保信息所对应的特征。

举例来说，可以预置用于训练核保网络的训练集，该训练集中包括多个样本对象对应的样本投保信息组，样本投保信息组中包括样本对象的至少一项样本投保信息，例如：样本投保对象的身高、性别、年龄、体重、保费、保额、体检报告、异常告知等数据。可以通过核保网络对各样本对象的至少一项样本投保信息进行处理，得到各样本对象的第一核保结果，该第一核保结果可以包括：可承保和不可承保。

在步骤S18中，对各样本对象的样本投保信息组及各样本对象的第一样本核保结果进行处理，得到第二核保解释。

举例来说，可以通过记录每个样本投保信息或样本投保信息组合在取不同的值的情况下，遍历核保模型构建的所有路径后，对预测的核保结果的贡献率分布的影响，进而得到第二核保解释。

可以对各样本对象的样本投保信息进行部分变换，以得到变换后的样本投保信息，并根据变换后的样本投保信息得到对应的核保结果，并将各样本对象的原始样本投保信息对应的核保结果与变换后的样本投保信息对应的核保结果进行处理，得到第二核保解释。

实际上，上述确定第二核保解释还可以通过神经网络来实现，该神经网络可以为基于合作博弈论对偶分配解的算法模型，可以将样本投保对象的各项投保信息对应的特征作为目标特征，通过该神经网络计算得到至少一个目标特征对于第一样本核保结果的贡献值，进而可以得到第二核保解释。或者，该神经网络可以采用SHAP(SHapley AdditiveexPlanations，夏普利加法解释)，本公开实施例对神经网络不做具体限定。

在一种可能的实现方式中，参照图6，上述步骤S18中对各样本对象的样本投保信息组及各样本对象的第一样本核保结果进行处理，得到第二核保解释，可以包括：

在步骤S181中，针对任一样本对象的样本投保信息组，在保持所述样本投保信息组中除第一样本投保信息以外的其它样本投保信息不变的情况下，仅对所述第一样本投保信息进行变换处理，以得到变换后的样本投保信息组。

举例来说，针对任一样本对象的样本投保信息组，可以将该样本投保信息组中的任一项或多项样本投保信息作为第一样本投保信息，并仅对该第一样本投保信息进行变换处理，以得到该第一样本投保信息的噪声扰动。例如，可以在预定变换范围内对第一样本投保信息进行变换，例如：第一样本投保信息为样本对象的年纪：50，年纪的预定变换范围为[30，40]及[60，70]，则可以在预定变换范围内随意取值替换第一样本投保信息。

保证其他样本投保信息不变，进而得到变换后的样本投保信息组。

在步骤S182中，将变换后的样本投保信息组重新输入所述核保网络，得到所述样本对象的第二样本核保结果。

在步骤S183中，根据各样本对象的第一样本核保结果与各样本对象的第二样本核保结果的差异，得到第二核保解释。

举例来说，针对各样本对象的变换后的样本投保信息组，可以重新输入核保网络进行处理，得到各样本对象的第二样本核保结果。计算各样本对象的第一样本核保结果与第二样本核保结果的差异，进而可以根据各样本对象的第一样本核保结果与第二样本核保结果的差异，确定第二核保解释。例如：针对任一特征，在该特征对应的样本投保信息变化导致差异较大时，确定该特征对预测的核保结果具有一定的影响(差异越大，影响越大)，反之，如果差异不大时，可以确定该特征对预测的核保结果不具有影响或者影响较小。

举例来说，针对每个第一样本投保信息，可以进行预定次数的变换处理以得到多个新第一样本投保信息，并且可以获取每个第二样本核保结果的置信度。其中，置信度是指核保网络针对输入的变换后的样本投保信息组得到第二样本核保结果的置信度，也即核保网络针对变换后的样本投保信息组得到第二样本核保结果的概率值、输出权重。可以在考虑置信度的情况下，计算每个特征对应的预定数量个第二核保结果与第一核保结果之间的差异，并根据该差异来确定不同的特征对预测的核保结果的影响，例如：可以根据得到的各差异，构建用于确定各个特征的置信度的函数或者曲线图，进而得到各特征在不同取值时对预测的核保结果的影响。

作为示例，可将代表可承保和不可承保的输出分别作为+1和-1，并将输出与置信度(即，概率值)的乘积作为参与比较的输出结果，针对任一特征，在获得了预定数量个第二样本核保结果的情况下，可得到每个第二样本核保结果与置信度对应的乘积，从而将该乘积做为输出结果，将该输出结果与第一样本核保结果与置信度的乘积进行比较，作为二者的差异。由此，对于每个特征，可以根据其对应的预定数量个第二样本核保结果与第一样本核保结果的差异，确定特征取不同值时对预测的核保结果的影响。其中，特征对预测的核保结果的影响，与差异的大小成正比，即差异越大，影响越大，进而特征对应的贡献值越大。

在一种可能的实现方式中，参照图7，所述方法还可以包括：

在步骤S19中，根据所述第二核保解释，确定核保网络对各项样本投保信息对应的特征的敏感度。

在步骤S20中，根据所述敏感度对所述核保网络进行调整。

举例来说，可以根据第二核保解释确定各项特征对核保结果的影响，进而确定核保网络对各特征的敏感度。例如：在特征1对核保结果的影响较大的情况下，该特征的敏感度即较大，在特征2对核保结果的影响较小的情况下，该特征的敏感度即较小。

示例性的，可以根据各特征对应的贡献值计算特征对应的敏感度，例如：可以计算特征取不同值所对应的贡献值的平均绝对值偏差、平均平方根偏差等作为特征对应的敏感度。

可以通过敏感度对核保网络的网络参数进行调整，示例性的：可以对于与敏感度较大的特征相关联的网络参数进行相应调整，进而可以提高核保网络的精度。

可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

此外，本公开还提供了数据处理装置、电子设备、计算机可读存储介质、程序，上述均可用来实现本公开提供的任一种数据处理方法，相应技术方案和描述和参见方法部分的相应记载，不再赘述。

图8示出根据本公开实施例的数据处理装置的框图，如图8所示，所述装置包括：

第一核保模块81，可以用于根据投保对象的投保信息组进行核保处理，得到所述投保对象的核保结果，所述投保信息组中包括至少一项投保信息；

第一处理模块82，可以用于根据所述核保结果及所述投保信息组，得到针对所述核保结果的第一核保解释，所述第一核保解释用于表征所述投保对象的各项投保信息与所述核保结果的关联关系。

这样，可以根据投保对象的投保信息组中的至少一项投保信息进行核保处理，得到所述投保对象的核保结果，并根据所述核保结果及所述投保信息组，得到针对所述核保结果的第一核保解释，所述第一核保解释用于表征所述投保对象的各项投保信息与所述核保结果的关联关系。根据本公开实施例提供的一种数据处理装置，可以得到针对核保结果的第一核保解释，用户根据第一核保解释可以知悉投保对象的投保信息与核保结果的关联关系，使得核保过程变得透明化。

在一种可能的实现方式中，所述第一处理模块82，还可以用于：

根据各项投保信息，从第二核保解释中确定所述投保对象的各项投保信息对应的特征所对应的贡献值，所述第二核保解释用于标识各项投保信息对应的特征对核保结果的贡献值；

根据各项投保信息对应的特征所对应的贡献值，生成所述核保结果对应的第一核保解释。

在一种可能的实现方式中，在所述核保结果为不可承保的情况下，所述第一核保解释包括投保建议。

在一种可能的实现方式中，所述第一处理模块82，还可以用于：

在所述核保结果为不可承保的情况下，确定所述投保对象欲投保险种的各保障项目所关联的投保信息；

根据各项投保信息对应的特征所对应的贡献值，确定针对各保障项目的可承保值；

根据各保障项目的可承保值，生成投保建议，所述投保建议中包括可投保的保障项目及不可投保的保障项目。

在一种可能的实现方式中，通过核保网络实现所述第一核保模块，所述装置还包括：训练模块，可以用于通过所述样本训练集训练所述核保网络，所述样本训练集包括多个样本组，所述样本组中包括样本对象的样本投保信息组及所述样本投保信息组对应的样本投保结果，

所述训练模块，还可以用于：

对所述样本训练集中的多个样本组进行特征分析，得到特征分析结果；

根据所述特征分析结果对样本对象的样本投保信息组中的至少一项样本投保信息进行预处理，得到预处理后的样本投保信息；

通过所述核保网络对所述预处理后的样本投保信息进行核保，得到样本对象对应的核保结果；

根据所述样本对象的核保结果及所述样本核保结果，训练所述核保网络。

在一种可能的实现方式中，所述装置还可以包括：

第二核保模块，可以用于采用核保网络对样本训练集中各样本对象的样本投保信息组进行核保，得到各样本对象的第一样本核保结果，所述样本投保信息组包括至少一项样本投保信息，所述样本投保信息组中各样本投保信息所对应的特征至少包括所述投保信息组中各样本投保信息所对应的特征；

第二处理模块，可以用于对各样本对象的样本投保信息组及各样本对象的第一样本核保结果进行处理，得到第二核保解释。

在一种可能的实现方式中，所述第二处理模块，还可以用于：

针对任一样本对象的样本投保信息组，在保持所述样本投保信息组中除第一样本投保信息以外的其它样本投保信息不变的情况下，仅对所述第一样本投保信息进行变换处理，以得到变换后的样本投保信息组；

将变换后的样本投保信息组重新输入所述核保网络，得到所述样本对象的第二样本核保结果；

根据各样本对象的第一样本核保结果与各样本对象的第二样本核保结果的差异，得到第二核保解释。

在一种可能的实现方式中，所述装置还可以包括：

确定模块，用于根据所述第二核保解释，确定核保网络对各项样本投保信息对应的特征的敏感度；

调整模块，用于根据所述敏感度对所述核保网络进行调整。在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。

本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是非易失性计算机可读存储介质。

本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。

本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，当计算机可读代码在设备上运行时，设备中的处理器执行用于实现如上任一实施例提供的数据处理方法的指令。

本公开实施例还提供了另一种计算机程序产品，用于存储计算机可读指令，指令被执行时使得计算机执行上述任一实施例提供的数据处理方法的操作。

电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。

图9示出根据本公开实施例的一种电子设备900的框图。例如，电子设备900可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。

参照图9，电子设备900可以包括以下一个或多个组件：处理组件902，存储器904，电源组件906，多媒体组件908，音频组件910，输入/输出(I/O)的接口912，传感器组件914，以及通信组件916。

处理组件902通常控制电子设备900的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件902可以包括一个或多个处理器920来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件902可以包括一个或多个模块，便于处理组件902和其他组件之间的交互。例如，处理组件902可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件908和处理组件902之间的交互。

存储器904被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备900的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备900上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器904可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件906为电子设备900的各种组件提供电力。电源组件906可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备900生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件908包括在所述电子设备900和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件908包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备900处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件910被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件910包括一个麦克风(MIC)，当电子设备900处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器904或经由通信组件916发送。在一些实施例中，音频组件910还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口912为处理组件902和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件914包括一个或多个传感器，用于为电子设备900提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件914可以检测到电子设备900的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备900的显示器和小键盘，传感器组件914还可以检测电子设备900或电子设备900一个组件的位置改变，用户与电子设备900接触的存在或不存在，电子设备900方位或加速/减速和电子设备900的温度变化。传感器组件914可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件914还可以包括光传感器，如互补金属氧化物半导体(CMOS)或电荷耦合装置(CCD)图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件914还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件916被配置为便于电子设备900和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备900可以接入基于通信标准的无线网络，如无线网络(WiFi)，第二代移动通信技术(2G)或第三代移动通信技术(3G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件916经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件916还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备900可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器904，上述计算机程序指令可由电子设备900的处理器920执行以完成上述方法。

图10示出根据本公开实施例的一种电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图10，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。

电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如微软服务器操作系统(Windows Server

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。

本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。