[发明专利]理赔智能审核方法及装置、系统、存储介质

说明书

本发明实施例提供一种理赔智能审核方法及装置、系统、存储介质，该方法包括：获取用户提交的报案信息，并对该报案信息进行文本处理以得到文本形式的报案信息，并基于规则引擎对所述文本形式的报案信息进行筛选以得到目标报案信息，利用在先构建的风险评估模型对所述目标报案信息进行风险评估，并得到相应的风险预测值。进一步地，可以根据该风险预测值的风险等级进行相应的操作，如该风险评估模型可以给出用户报案是否予以赔偿。通过上述方案，可以大大减轻人工审核工作人员的工作强度，并且提高审核结果的准确性。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种理赔智能审核方法及装置、系统、存储介质。

背景技术

随着互联网的发展和人民生活水平的提高，互联网保险被大众的接受度越来越高，经历此次疫情，使得人们更加重视保险的作用。越来越多的投保带来了越来越多的理赔，如何高效处理用户的报案给我们审核人员带来了一定的压力。

传统的保险领域会设置一个理赔系统，用户报案过来，会有初审人员收集资料，再提交给审核人员，审核人员根据自己系统里的报案列表审核案件，审核没有问题的案件再提交给签批人员。完全依赖人工处理每一个案件，随着案件量的增多，会造成案件积压，处理效率降低，前端带来的用户体验降低，后端可能因为处理案件疲劳导致失误，人力成本也会随之增加。

发明内容

本发明实施例提供一种理赔智能审核方法及装置、系统、存储介质，可该理赔智能审核方法可以获取用户提交的报案信息，并对该报案信息进行文本处理以得到文本形式的报案信息，并基于规则引擎对所述文本形式的报案信息进行筛选以得到目标报案信息，利用在先构建的风险评估模型对所述目标报案信息进行风险评估，并得到相应的风险预测值。进一步地，可以根据该风险预测值的风险等级进行相应的操作，如该风险评估模型可以给出用户报案是否予以赔偿。通过上述方案，可以大大减轻人工审核工作人员的工作强度，并且提高审核结果的准确性。

第一方面，本发明实施例提供一种理赔智能审核方法，包括：

获取用户的报案信息，并对所述报案信息进行文本化处理以得到文本形式的报案信息；

基于规则引擎对所述文本形式的报案信息进行筛选以得到目标报案信息；

利用构建的风险评估模型对所述目标报案信息进行风险评估，并得到相应的风险预测值；以及

根据所述风险预测值的风险等级执行对应反馈操作。

进一步地，通过以下步骤构建所述风险评估模型：

对所述用户的用户属性信息进行数据分析处理，以得到用户样本数据集；

构建风险评估初始模型；

从所述用户样本数据集中选取训练数据集，利用所述训练数据集对所述风险评估初始模型进行训练，以得到训练后的风险评估初始模型；以及

从所述用户样本数据集中选取测试数据集，利用所述测试数据集对所述训练后的风险评估初始模型进行评估，根据评估结果确定是否对所述评估后的所述风险评估初始模型进行优化调整，进而得到所述风险评估模型。

进一步地，所述用户属性信息包括：用户信息、平台行为和历史报案信息；

所述对所述用户的用户属性信息进行数据分析处理，以得到用户样本数据集包括：

根据所述历史报案信息，确定用户风险评估值；

从所述用户属性信息中提取一个或多个用户特征，并根据所述一个或多个用户特征的特征信息确定所述一个或多个用户特征对应的特征值；以及

基于所述用户风险评估值、所述一个或多个用户特征以及所述一个或多个用户特征对应的特征值，生成所述用户样本数据集。