保单质量评价方法、装置、设备及介质
文献发布时间:2024-04-18 20:00:50
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种保单质量评价方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
风险防控在企业中占据越来越重要的地位,如保险风险防控在保险公司的保险业务开展中越来重要,一份良好的保险风险防控方案可以对保单的质量进行评估和监测,帮助保险公司向智能风控转型。
现有的保单质量评价的方法基本以人工筛查为主,在管控制度,量化技术、监测预警等方面距离实现精细化的保单风险管控还存在较大差距,因此现在亟需一种对保单的品质进行智能评估的方法,对保险保单进行前置管控,避免质量不符合要求的保单顺利签订。
发明内容
本发明提供一种保单质量评价方法、装置及计算机可读存储介质,其主要目的在于实现保单的智能评估,提高保单评估的效率和准确性。
为实现上述目的,本发明提供的一种保单质量评价方法,包括:
从预设的保单数据库中获取历史保单数据,并对所述历史保单数据进行解析聚类,得到保单聚类数据;
提取每个所述保单聚类数据的保单数据特征;
获取所述历史保单数据的品质信息,根据所述品质信息和所述保单数据特征训练预设的保单打分模型,得到标准保单打分模型;
获取预签保单的保单预签数据,并利用所述标准保单打分模型计算所述保单预签数据的品质得分,并根据所述品质得分输出所述预签保单的质量评价结果。
可选地,所述对所述历史保单数据进行解析聚类,得到保单聚类数据,包括:
基于大数据技术获取所述历史保单数据的数据类型,并根据所述数据类型选用数据解析方法对所述历史保单数据进行解析,得到标准保单数据;
将所述标准保单数据进行信息过滤,得到过滤保单数据;
对所述过滤保单数据进行聚类,得到保单聚类数据。
可选地,所述将所述标准保单数据进行信息过滤,得到过滤保单数据,包括:
通过异常值处理法对所述标准数据进行数据清洗,得到清洗保单数据;
通过预设的字符串匹配算法根据预设的标准保单词库对所述清洗保单数据进行信息过滤,得到所述过滤保单数据。
可选地,所述提取每个所述保单聚类数据的保单数据特征,包括:
通过预设的分词组件将所述保单聚类数据进行分词,得到保单分词;
将所述保单分词转化为字符串形式,得到保单分词字符串;
构建空数组,利用所述空数组接收所述保单分词字符传串;
利用预设的文本特征提取函数提取所述保单分词字符串中的特征,得到所述保单数据特征。
可选地,所述获取所述历史保单数据的品质信息,包括:
根据所述历史保单数据获取保单缴费状态;
若所述保单缴费状态为及时缴费,则将所述历史保单数据的品质信息确认为第一类品质;
若所述保单缴费状态为不及时缴费,则从所述历史保单数据中获取续保时间;
判断所述续保时间是否在预设续保时间范围内;
若所述续保时间在所述续保时间范围内,则将所述历史保单数据的品质信息确认为第二类品质;
若所述续保时间不在所述续保时间范围内,则将所述历史保单数据的品质信息确认为第三类品质。
可选地,所述保单数据库中的历史保单数据是以消息队列的形式进行存储。
可选地,所述保单数据特征包括保单信息、产品信息、客户信息代理人信息、代理人和买家行为特征。
为了解决上述问题,本发明还提供一种保单质量评价装置,所述装置包括:
保单数据获取模块:用于从预设的保单数据库中获取历史保单数据,并对所述历史保单数据进行解析聚类,得到保单聚类数据,并提取每个所述保单聚类数据的保单数据特征;
模型训练模块:用于获取所述历史保单数据的品质信息,根据所述品质信息和所述保单数据特征训练预设的保单打分模型,得到标准保单打分模型;
保单质量评估模块:用于获取预签保单的保单预签数据,并利用所述标准保单打分模型计算所述保单预签数据的品质得分,并根据所述品质得分输出所述预签保单的质量评价结果。
为了解决上述问题,本发明还提供一种电子设备,所述电子设备包括:
至少一个处理器;
以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的保单质量评价方法。
为了解决上述问题,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序,所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的保单质量评价方法。
本发明实施例可以根据历史保单数据训练保单打分模型,并基于所述保单打分模型分析预签保单的品质得分,实现了保单指令的智能评估,提高了保单评估的效率及准确性。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的保单质量评价方法的流程示意图;
图2为本发明一实施例提供的保单质量评价装置的功能模块图;
图3为本发明一实施例提供的实现所述保单质量评价方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种保单质量评价方法。所述保单质量评价方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之,所述保单质量评价方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行,所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于:单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器,也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示,为本发明一实施例提供的保单质量评价方法的流程示意图。在本实施例中,所述保单质量评价方法包括:
S1、从预设的保单数据库中获取历史保单数据,并对所述历史保单数据进行解析聚类,得到保单聚类数据。
本发明实施例中,所述保单数据库可以为提供保险服务的公司开展保单业务服务以来用于存储所有的已完成的保单数据的数据库,即历史保单数据的数据库。
进一步地,所述保单数据库中的历史保单数据是以消息队列的形式进行存储,具体存储形式可以为根据所述历史保单数据的时间顺序对所述历史保单数据进行存储,即将时间顺序早于预设时间的历史保单数据存储在所述消息队列的第一存储位置,将时间顺序晚于预设时间的历史保单数据存储在所述消息队列的第二存储位置,其中,在所述消息队列中所述第二存储位置分布于所述第一存储位置之后。
本发明实施例从所述保单数据库中获取历史保单数据时,获取消息队列中第二存储位置的历史保单数据,即获取新添加入所述保单数据库中的历史保单数据。
本发明实施例中,将所述历史保单数据以消息队列的存储形式进行存储,并在获取所述历史保单数据时优先获取新添加入所述保单数据库中的历史保单数据,可以提升获取的所述历史保单数据的时效性,避免获取的保单数据存储时间久远,不具备使用价值。
本发明实施例中,通过大数据技术对所述历史保单数据进行解析、信息过滤,以及聚类及自动分类等,得到保单聚类数据。
进一步地,所述对所述历史保单数据进行解析聚类,得到保单聚类数据,包括:
基于大数据技术获取所述历史保单数据的数据类型,并根据所述数据类型选用数据解析方法对所述历史保单数据进行解析,得到标准保单数据;
将所述标准保单数据进行信息过滤,得到过滤保单数据;
对所述过滤保单数据进行聚类,得到保单聚类数据。
本发明实施例中,所述数据解析方法为将所述历史保单数据的格式进行转换的方法,可以使所述历史保单数据由便于传输的数据格式转化为便于读取的数据格式,所述标准保单数据为经过数据格式转换后便于读取的历史保单数据。例如,常用的数据解析方法为JOSN数据解析法、XML数据解析法。
本发明实施例中,可以通过K-Means算法或者K-Medoids算法对所述过滤保单数据进行聚类,其中,经过聚类后得到的保单聚类数据可以便于特征提取,获取所述历史保单数据的特征。本发明实施例中,通过对所述历史保单数据进行解析和过滤,可以从保单的晦涩难懂的保险条款以及保单数据中提炼出条款以及保单数据中的重要信息,展现给用户,转化为可供用户阅读的保单条款。
进一步地,所述将所述标准保单数据进行信息过滤,得到过滤保单数据,包括:
通过异常值处理法对所述标准数据进行数据清洗,得到清洗保单数据;
通过预设的字符串匹配算法根据预设的标准保单词库对所述清洗保单数据进行信息过滤,得到所述过滤保单数据。
本发明实施例中,所述标准保单词库为对保单的用词规范进行限定的数据库,进一步地,对所述清洗保单数据进行过滤的算法除所述字符串匹配算法之外,还可以为正则表达式匹配算法、确定有穷自动机(Deterministic Finite Automaton,DFA)算法等。
本发明实施例中,所述异常值处理法包括对缺失数据进行补充,异常数据进行平均值替代和重复数据进行删除等方法,其中,所述异常值处理法中的异常值包括但不限于异常大或者小的数据值,还包括缺失的数据值,重复的数据值等。
本发明实施例中,将所述标准保单数据进行过滤可以对保单进行筛选,剔除所述解析保单数据中不符合要求的数据。
进一步地,所述保单聚类数据为文本数据。
S2、提取每个所述保单聚类数据的保单数据特征。
本发明实施例中,所述保单数据特征包括保单信息、产品信息、客户信息代理人信息、代理人和买家行为特征等多个方面的数据特征。
进一步地,所述提取每个所述保单聚类数据的保单数据特征,包括:
通过预设的分词组件将所述保单聚类数据进行分词,得到保单分词;
将所述保单分词转化为字符串形式,得到保单分词字符串;
构建空数组,利用所述空数组接收所述保单分词字符传串;
利用预设的文本特征提取函数提取所述保单分词字符串中的特征,得到所述保单数据特征。
本发明实施例中,所述分词组件为Jieba分词组件,是一种基于python的中文分词组件,可以依靠中文词库确定中文字符之间的关联概率,以此实现分词。
本发明实施例中,所述文本特征提取函数为CountVectorizer函数。
本发明另一实施例中,还可以通过随机森林算法提取所述保单数据的保单数据特征。
本发明实施例中,通过提取所述保单聚类数据的数据特征,可以获取到各个类型的保单的特征,便于之后确定所述保单数据特征与保单的品质之间的关系。
S3、获取所述历史保单数据的品质信息,根据所述品质信息和所述保单数据特征训练预设的保单打分模型,得到标准保单打分模型。
本发明实施例中,所述品质信息可以根据所述历史保单的缴费情况获取,即一个保单的用户缴费及时,则认定该保单的品质信息为满足要求。
本发明实施例中,所述获取所述历史保单数据的品质信息,包括:
根据所述历史保单数据获取保单缴费状态;
若所述保单缴费状态为及时缴费,则将所述历史保单数据的品质信息确认为第一类品质;
若所述保单缴费状态为不及时缴费,则从所述历史保单数据中获取续保时间;
判断所述续保时间是否在预设续保时间范围内;
若所述续保时间在所述续保时间范围内,则将所述历史保单数据的品质信息确认为第二类品质;
若所述续保时间不在所述续保时间范围内,则将所述历史保单数据的品质信息确认为第三类品质。
本发明实施例中,所述第一类品质优于第二类品质,所述第二类品质优于第三类品质。
本发明实施例中,通过根据所述品质信息和所述保单数据特征训练所述预设的保单打分模型,建立所述品质信息和所述保单数据特征之间的联系,继而对保单进行打分时可以确定各个所述保单数据特征在评估保单品质时的权重,即各个所述保单数据特征对保单的品质具备不同的影响。
本发明另一实施例中,还可根据所述历史保单的应用范围,即一个保单的订购用户多,则认定该保单的品质信息为满足要求。
S4、获取预签保单的保单预签数据,并利用标准保单打分模型计算所述保单预签数据的品质得分,并根据所述品质得分输出所述预签保单的质量评价结果。
本发明实施例中,所述保单预签数据为待品质评价的保单数据,所述保单预签数据可以为保险代理人和投保人正式签约保单之前预签保单的数据。
本发明实施例中,所述品质得分为预签保单的质量评价。
进一步地,若所述预签保单的品质得分为第一类品质和第二类品质的得分,则可将所述预签保单正式签订,若所述预签保单的品质打分为第三类品质的得分,则可以将所述预签保单放弃,并向保险代理人发送预警通知。
本发明实施例可以根据历史保单数据训练保单打分模型,并基于所述保单打分模型分析预签保单的品质得分,实现了保单指令的智能评估。
如图2所示,是本发明一实施例提供的保单质量评价装置的功能模块图。
本发明所述保单质量评价装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能,所述保单质量评价装置100可以包括保单数据获取模块101、模型训练模块102、保单质量评估模块103。本发明所述模块也可以称之为单元,是指一种能够被电子设备处理器所执行,并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段,其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中,关于各模块/单元的功能如下:
所述保单数据获取模块101:用于从预设的保单数据库中获取历史保单数据,并对所述历史保单数据进行解析聚类,得到保单聚类数据,并提取每个所述保单聚类数据的保单数据特征;
所述模型训练模块102:用于获取所述历史保单数据的品质信息,根据所述品质信息和所述保单数据特征训练预设的保单打分模型,得到标准保单打分模型;
所述保单质量评估模块103:用于获取预签保单的保单预签数据,并利用所述标准保单打分模型计算所述保单预签数据的品质得分,并根据所述品质得分输出所述预签保单的质量评价结果。
详细地,本发明实施例中所述保单质量评价装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1所述的保单质量评价方法一样的技术手段,并能够产生相同的技术效果,这里不再赘述。
如图3所示,是本发明一实施例提供的实现保单质量评价方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13,还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序,如保单质量评价程序。
其中,所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成,例如可以由单个封装的集成电路所组成,也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成,包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit,CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(ControlUnit),利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件,通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行保单质量评价程序等),以及调用存储在所述存储器11内的数据,以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质,所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如:SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元,例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备,例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card,SMC)、安全数字(Secure Digital,SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地,所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据,例如保单质量评价程序的代码等,还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture,简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信,包括网络接口和用户接口。可选地,所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等),通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard)),可选地,用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地,在一些实施例中,显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)触摸器等。其中,显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元,用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图中仅示出了具有部件的电子设备,本领域技术人员可以理解的是,图中示出的结构并不构成对所述电子设备的限定,可以包括比图示更少或者更多的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
例如,尽管未示出,所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池),优选地,电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连,从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等,在此不再赘述。
应该了解,所述实施例仅为说明之用,在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的保单质量评价程序是多个指令的组合,在所述处理器10中运行时,可以实现:
从预设的保单数据库中获取历史保单数据,并对所述历史保单数据进行解析聚类,得到保单聚类数据;
提取每个所述保单聚类数据的保单数据特征;
获取所述历史保单数据的品质信息,根据所述品质信息和所述保单数据特征训练预设的保单打分模型,得到标准保单打分模型;
获取预签保单的保单预签数据,并利用所述标准保单打分模型计算所述保单预签数据的品质得分,并根据所述品质得分输出所述预签保单的质量评价结果。
具体地,所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述,在此不赘述。
进一步地,所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的,也可以是非易失性的。例如,所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时,可以实现:
从预设的保单数据库中获取历史保单数据,并对所述历史保单数据进行解析聚类,得到保单聚类数据;
提取每个所述保单聚类数据的保单数据特征;
获取所述历史保单数据的品质信息,根据所述品质信息和所述保单数据特征训练预设的保单打分模型,得到标准保单打分模型;
获取预签保单的保单预签数据,并利用所述标准保单打分模型计算所述保单预签数据的品质得分,并根据所述品质得分输出所述预签保单的质量评价结果。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。
因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain),本质上是一个去中心化的数据库,是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息,用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中,人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
此外,显然“包括”一词不排除其他单元或步骤,单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
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