[发明专利]基于图分析的保险理赔方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于图分析的保险理赔方法，包括：分别提取多个理赔案件中的多个案件属性；利用每个理赔案件作为父节点，利用每个案件信息的多个案件属性作为子节点绘制案件图；将相同的子节点进行连接，并配置每个子节点对应的连接权重；获取待分析案件，提取待分析案件的目标属性，根据目标属性与连接权重对案件图进行图卷积分析，得到特征向量；根据特征向量计算待分析案件的理赔可信度，根据理赔可信度选取预设理赔方案对待分析案件进行理赔。此外，本发明还涉及区块链技术，案件信息可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于图分析的保险理赔装置、设备及介质。本发明可以提高选取的保单理赔方案与保单之间的匹配性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于图分析的保险理赔方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着人们保险意识的增强，越来越多的人们选择购买保险来对人生、财产等标的进行保护，在保单的核验及理赔等业务中需要进行严格管控风险(如，带病投保、冒名住院、假冒代办等)，以降低潜在损失。

目前业务风控一般经过信息核对、内容审核等过程，以选取合适的理赔方案对用户进行理赔，但由于保险业务复杂度的增加，需要进行核对及审核的数据越来越多，例如，保险的理赔案件中，需要核对的信息包括用户姓名、年龄、理赔类型、理赔金额等诸多数据，导致核对过程中容易发生错误，且在理赔过程中，若仅依赖单个保单的数据对理赔方案进行选取，会造成选取的理赔方案与保单的内容的匹配程度不高，因此，基于上述原因，现有的理赔方法中，最终选取的保单理赔方案与保单的匹配性较低。

发明内容

本发明提供一种基于图分析的保险理赔方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决选取的保单理赔方案与保单的匹配性较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于图分析的保险理赔方法，包括：

获取用户的多个理赔案件的案件信息，分别提取每个所述案件信息中的多个案件属性；

利用每个所述理赔案件作为父节点，以及利用每个所述案件信息的多个案件属性作为子节点绘制案件图；

将每个父节点中相同的子节点进行连接，并配置所述案件图内每个子节点对应的连接权重；

获取待分析案件，提取所述待分析案件的目标属性，根据所述目标属性与所述连接权重对所述案件图进行图卷积分析，得到特征向量；

根据所述特征向量计算所述待分析案件的理赔可信度，根据所述理赔可信度选取预设理赔方案对所述待分析案件进行理赔。

可选地，所述分别提取每个所述案件信息中的多个案件属性，包括：

获取预设的多个案件属性字段，从所述多个案件属性字段中逐个选取其中一个案件属性字段为目标字段；

将所述目标字段作为参数对预设的决策函数进行赋值，并利用赋值后的决策函数作为决策条件，生成决策树；

将每个所述目标字段对应的决策树并行拼接为决策树模型；

利用所述决策树模型对每个所述案件信息进行筛选，得到多个案件属性。

可选地，所述利用每个所述理赔案件作为父节点，以及利用每个所述案件信息的多个案件属性作为子节点绘制案件图，包括：

获取每个理赔案件的案件摘要，将所述案件摘要转换为案件向量；

逐个选取一个理赔案件为目标案件，将所述目标案件对应的案件向量映射至预设的坐标系内，得到案件坐标，并将所述案件坐标作为所述目标案件对应的父节点；

将所述目标案件的每个案件属性转换为属性向量，将所述属性向量映射至所述预设坐标系内，得到属性坐标，并将所述属性坐标作为所述目标案件的子节点；