[发明专利]核保方法、装置、设备、系统及存储介质

说明书

本公开实施例提供一种核保方法、装置、设备、系统及存储介质，获取保单数据，所述保单数据基于预先建立的核保知识图谱和原始保单数据得到，所述核保知识图谱用于表征与核保相关的多种医学实体的属性信息及所述多种医学实体相互之间的关联关系；将所述保单数据输入预先训练的神经网络，获取所述神经网络输出的类别信息，所述类别信息用于表征对所述保单数据的核保结果，用于训练所述神经网络的保单数据样本基于原始保单数据样本和所述核保知识图谱得到。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及核保方法、装置、设备、系统及存储介质。

背景技术

核保一般是指保险核保，保险核保是指通过获取投保的标的信息，从而对可保风险进行评判与分类，进而决定是否承保、以什么样的条件承保的过程。传统的核保方式一般是通过核保员进行人工核保，这种核保方式准确性较低。

发明内容

本公开提供一种核保方法、装置、设备、系统及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种核保方法，所述方法包括：获取保单数据，所述保单数据基于预先建立的核保知识图谱和原始保单数据得到，所述核保知识图谱用于表征与核保相关的多种医学实体的属性信息及所述多种医学实体相互之间的关联关系；将所述保单数据输入预先训练的神经网络，获取所述神经网络输出的类别信息，所述类别信息用于表征对所述保单数据的核保结果，用于训练所述神经网络的保单数据样本基于原始保单数据样本和所述核保知识图谱得到。

在一些实施例中，所述将所述保单数据输入预先训练的神经网络，包括：对所述保单数据进行完整性检测，得到用于指示所述保单数据是否完整的指示信息；若所述指示信息指示所述保单数据完整，将所述保单数据输入预先训练的神经网络。

在一些实施例中，所述方法还包括：在将所述保单数据输入预先训练的神经网络之前，基于预先确定的过滤条件，对所述保单数据进行过滤。

在一些实施例中，所述保单数据包括至少一个第一医学实体中每个第一医学实体对应的第一目标项；各个第一医学实体对应的第一目标项基于以下方式获取：从所述原始保单数据中提取所述第一医学实体；基于所述核保知识图谱和所述第一医学实体生成第一目标项。

在一些实施例中，所述核保知识图谱中包括各个医学实体对应的向量，一个医学实体对应的向量基于所述医学实体的属性信息以及所述医学实体与其他医学实体之间的关联关系生成；所述基于所述核保知识图谱和所述第一医学实体生成第一目标项，包括：从所述核保知识图谱中获取与所述第一医学实体对应的第一向量；将所述第一向量确定为所述第一目标项。

在一些实施例中，所述保单数据还包括：至少一个第二目标项，每个第二目标项与一个第一医学实体相关联的程度词对应；以及用于表征患病风险的风险特征对应的至少一个第三目标项。

在一些实施例中，所述至少一个第三目标项中的每个第三目标项基于以下方式获取：从所述原始保单数据中提取第二医学实体以及所述第二医学实体对应的数值信息；基于所述核保知识图谱获取所述第二医学实体对应的第二向量；基于所述第二向量以及所述第二医学实体对应的数值信息，生成所述第三目标项。

在一些实施例中，所述神经网络基于以下方式输出所述类别信息：针对每个第一医学实体，根据所述第一医学实体对应的第一目标项和第二目标项，生成所述第一医学实体对应的第四目标项；基于得到的多个第三目标项和多个第四目标项，输出所述类别信息。

在一些实施例中，所述基于得到的多个第三目标项和多个第四目标项，输出所述类别信息，包括：基于所述投保用户的投保险种信息，对所述多个第三目标项和所述多个第四目标项进行加权处理；基于加权处理后的多个第三目标项和加权处理后的多个第四目标项，输出所述类别信息。