一种基于保险产品阅读理解的核赔系统及方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于保险产品阅读理解的核赔系统及方法，该系统包括：保单读取装置、机器自动核保终端、机器保单条款阅读理解服务器；所述保单读取装置、机器自动核保终端均经过网络总线与保单条款阅读理解服务器通讯连接。本发明专利技术采用了深度网络学习技术，将将保单中的保险知识内容数字化为语义信息，并存储在记忆网络中。基于深度学习记忆网络空间建立的语义空间，对客户的问题进行基于深度学习的语义理解，并将用户问题的语义投影到记忆网络的语义空间；在语义空间内，计算客户问题和保单知识的关联性，智能生成客户问题的答案，并用自然语言方式返回最终结果、结果判定原因、相应金额。

A Compensation System and Method Based on Reading Understanding of Insurance Products

The invention discloses a claim checking system and method based on the reading and understanding of insurance products. The system includes a policy reading device, a machine automatic checking terminal, and a machine policy reading and understanding server. The policy reading device and the machine automatic checking and understanding terminal are communicated with the policy reading and understanding server through a network bus. The invention adopts the deep network learning technology, digitizes the insurance knowledge content in the insurance policy into semantic information, and stores it in the memory network. Based on the semantic space of deep learning and memory network space, the semantic understanding of customer's questions is based on deep learning, and the semantics of user's questions is projected into the semantic space of memory network. In the semantic space, the relevance of customer's questions and insurance policy knowledge is calculated, and the answers of customer's questions are generated intelligently, and the final results and results are returned in natural language. Reasons and corresponding amounts.

【技术实现步骤摘要】
一种基于保险产品阅读理解的核赔系统及方法
本专利技术涉及保险核赔领域，特别涉及一种基于保险产品阅读理解的核赔系统及方法。
技术介绍
保险的所有责任内容全部都最终承载在一张保单之上，保单是被保人与保险人唯一的契约，所以保单是保险行业最重要的部分。保险服务的核心能力是准确解读保单的能力。现实中没有人愿意读又长条款又多的保单，保单条款本身属于法律语言晦涩难懂，很多人也读不懂保单；甚至在保险行业内部不同险类之间也是不同核保/核赔/业务的专业方向，一个核保人往往也只是对某些险类的条款较为理解。然而目前保险领域仍然是以自然人进行基于条款的核赔服务。目前的保险核赔系统虽然买入了互联网时代，核赔服务可以在互联网和计算机软件上操作；但由于其最核心的条款理解仍是自然人完成，因此保险核赔仍然是劳动力密集型服务，服务质量参差不齐，且不能二十四小时服务。随着人工智能技术的发展，使用机器代替自然人核保师，利用智能算法理解保险条款，进而进行自动核赔是保险发展的趋势，也是人工智能技术在保险领域的重要落脚点。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种基于保险产品阅读理解的核赔系统及方法。为实现上述目的，本专利技术的具体技术方案如下：一种基于保险产品阅读理解的核赔系统，包括：保单读取装置、机器自动核保终端、机器保单条款阅读理解服务器；所述保单读取装置、机器自动核保终端均经过网络总线与保单条款阅读理解服务器通讯连接；所述保单读取装置包括保单数字化单元、保单预处理单元；所述机器自动核保终端包括交互软件单元、问题筛选单元；所述保单条款阅读理解服务器运行保单条款阅读理解网络及核赔预测单元，该保单条款阅读理解网络由多个单层记忆网络单元构成，不同层的单层记忆网络单元之间级联，最后汇聚到核赔预测单元，该保单条款阅读理解网络利用记忆网络技术理解保单，基于网络模块存储保单信息，在语义空间中与问题进行运算，由核赔预测单元得到预测答案；机器自动核赔终端交互处理客户的问题，并将问题通过网络总线上传到保单条款阅读理解服务器，根据获得的预测答案给出客户回复。优选地，该保单条款阅读理解网络由3个单层记忆网络单元构成，其中：第一层记忆网络分别输入保单数据和核赔问题数据，在记忆网络中核赔问题与保单数据在向量化的空间内进行相似度的计算，并利用计算好的相似度加权保单中的语句，最后输入到Softmax预测期进行一次模拟推理；第二层的记忆网络输入模拟推理结果和保单数据，进行与第一层记忆网络类似的模拟推理；第三层记忆网络同样输入模拟推理结果和保单数据，输出更新的模拟推理结果。本专利技术中，最后一层记忆网络的模拟推理与训练数据集的核赔问题答案进行比较，同时对预测误差进行反向传播。通过对训练数据集所有数据做反向传播的学习，多层记忆网络得到训练，网络参数达到稳定，保单条款阅读理解服务器最终学习得到保单本身的语义信息。优选地，3个单层记忆网络单元作业具体过程为：令问题表示为q，保单数据表示为{x1,x2,...,xn}，通过建模后问题可以被表示为vq，保单数据可以被表示为{m1,m2,...,mn}；假设每层的记忆网络输入为el，其中e1＝vq，得到本记忆网络层的输出为el+1，作为下一层的输入；然后利用Atttention机制做如下处理：αi＝softmax(W*[mi；el]+b)上述公式根据输入和当前记忆序列，计算每个记忆切片的注意力分数，然后进行加权融合：el+1＝∑αimi上述公式根据注意力分数进行加权求和输出本层的结果，作为下一层的输出；最后一层的输出便是记忆网络的最后结果，即模拟推理结果。优选地，在所述保单读取装置中，所述保单数字化单元将扫描后的纸质保单或电子版保单通过OCR技术，转换为被计算机编辑的数字化保单；保单预处理单元将数字化保单按照条款、明显表进行分类，同时对条款中的不同章节进行标识和分离，并将保单数据通过网络总线上传到保单条款阅读理解服务器。优选地，在所述机器自动核赔终端中，交互软件单元负责记录和回复客户的问题；然后交互软件将获得的客户问题传送给问题筛选单元，甄别问题的类型，选取与保单相关的问题，并将问题通过网络总线上传到保单条款阅读理解服务器，客户问题进入到保单阅读理解服务器之后，与保单数据一起输入到第一层记忆网络进行一次模拟推理，之后将模拟推理结果和保单数据再次输入到下一层记忆网络，直到进入核赔预测单元，输出核赔答案，并将核赔答案通过网络总线传输到交互软件单元，交互软件单元根据预测的答案给出客户回复。本专利技术还提供一种基于保险产品阅读理解的核赔方法，包括如下步骤：S1、读取保单并上传至保单条款阅读理解服务器；S2、保单条款阅读理解服务器学习运行保单条款阅读理解网络，该保单条款阅读理解网络由多个单层记忆网络单元构成，不同层的单层记忆网络单元之间级联，该保单条款阅读理解网络利用记忆网络技术理解保单，基于网络模块存储保单信息，在语义空间中与问题进行运算，得到预测答案；S3、机器自动核赔终端交互处理客户的问题，并将问题通过网络总线上传到保单条款阅读理解服务器，根据预测答案给出客户回复。优选地，步骤S1中包括：S11、保单数字化单元将扫描后的纸质保单或电子版保单通过OCR技术，转换为被计算机编辑的数字化保单；S12、保单预处理单元将数字化保单按照条款、明显表进行分类，同时对条款中的不同章节进行标识和分离，并将保单数据通过网络总线上传到保单条款阅读理解服务器。优选地，步骤S2中保单条款阅读理解网络由3个单层记忆网络单元构成，步骤包括：S21、第一层记忆网络分别输入保单数据和核赔问题数据，在记忆网络中核赔问题与保单数据在向量化的空间内进行相似度的计算，并利用计算好的相似度加权保单中的语句，最后输入到Softmax预测期进行一次模拟推理；S22、第二层的记忆网络输入模拟推理结果和保单数据，进行与第一层记忆网络类似的模拟推理；S23、第三层记忆网络同样输入模拟推理结果和保单数据，输出更新的模拟推理结果。优选地，步骤S3中包括：S31、交互软件单元负责记录和回复客户的问题；然后交互软件单元将获得的客户问题传送给问题筛选单元；S32、问题筛选单元甄别问题的类型，选取与保单相关的问题，并将问题通过网络总线上传到保单条款阅读理解服务器，客户问题进入到保单阅读理解服务器之后，与保单数据一起输入到第一层记忆网络进行一次模拟推理，之后将模拟推理结果和保单数据再次输入到下一层记忆网络，直到进入核赔预测单元，输出核赔答案，并将核赔答案通过网络总线传输到交互软件单元，交互软件单元根据预测的答案给出客户回复。本专利技术采用了深度网络学习技术，将将保单中的保险知识内容数字化为语义信息，并存储在记忆网络中。在记忆网络中，对保单的语义进行抽取和理解，建立了自动化保单理解的流程，实现了机器自动阅读保单，并理解语义。基于深度学习记忆网络空间建立的语义空间，对客户的问题进行基于深度学习的语义理解，并将用户问题的语义投影到记忆网络的语义空间；在语义空间内，计算客户问题和保单知识的关联性，智能生成客户问题的答案，并用自然语言方式返回最终结果、结果判定原因、相应金额。本专利技术具备如下能力：投保前为客户解决读不懂保单条款、价格不透明、流程繁琐的困难，直观地理解保险条款和相关保单的内容，把保险条款这种类似法律条文的复本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于保险产品阅读理解的核赔系统，其特征在于，包括：保单读取装置、机器自动核保终端、机器保单条款阅读理解服务器；所述保单读取装置、机器自动核保终端均经过网络总线与保单条款阅读理解服务器通讯连接；所述保单读取装置包括保单数字化单元、保单预处理单元；所述机器自动核保终端包括交互软件单元、问题筛选单元；所述保单条款阅读理解服务器运行保单条款阅读理解网络及核赔预测单元，该保单条款阅读理解网络由多个单层记忆网络单元构成，不同层的单层记忆网络单元之间级联，最后汇聚到核赔预测单元，该保单条款阅读理解网络利用记忆网络技术理解保单，基于网络模块存储保单信息，在语义空间中与问题进行运算，由核赔预测单元得到预测答案；机器自动核赔终端交互处理客户的问题，并将问题通过网络总线上传到保单条款阅读理解服务器，根据获得的预测答案给出客户回复。

【技术特征摘要】
1.一种基于保险产品阅读理解的核赔系统，其特征在于，包括：保单读取装置、机器自动核保终端、机器保单条款阅读理解服务器；所述保单读取装置、机器自动核保终端均经过网络总线与保单条款阅读理解服务器通讯连接；所述保单读取装置包括保单数字化单元、保单预处理单元；所述机器自动核保终端包括交互软件单元、问题筛选单元；所述保单条款阅读理解服务器运行保单条款阅读理解网络及核赔预测单元，该保单条款阅读理解网络由多个单层记忆网络单元构成，不同层的单层记忆网络单元之间级联，最后汇聚到核赔预测单元，该保单条款阅读理解网络利用记忆网络技术理解保单，基于网络模块存储保单信息，在语义空间中与问题进行运算，由核赔预测单元得到预测答案；机器自动核赔终端交互处理客户的问题，并将问题通过网络总线上传到保单条款阅读理解服务器，根据获得的预测答案给出客户回复。2.根据权利要求1所述的基于保险产品阅读理解的核赔系统，其特征在于，该保单条款阅读理解网络由3个单层记忆网络单元构成，其中：第一层记忆网络分别输入保单数据和核赔问题数据，在记忆网络中核赔问题与保单数据在向量化的空间内进行相似度的计算，并利用计算好的相似度加权保单中的语句，最后输入到Softmax预测期进行一次模拟推理；第二层的记忆网络输入模拟推理结果和保单数据，进行与第一层记忆网络类似的模拟推理；第三层记忆网络同样输入模拟推理结果和保单数据，输出更新的模拟推理结果。3.根据权利要求2所述的基于保险产品阅读理解的核赔系统，其特征在于，3个单层记忆网络单元作业具体过程为：令问题表示为q，保单数据表示为{x1,x2,...,xn}，通过建模后问题可以被表示为vq，保单数据可以被表示为{m1,m2,...,mn}；假设每层的记忆网络输入为el，其中e1＝vq，得到本记忆网络层的输出为el+1，作为下一层的输入；然后利用Atttention机制做如下处理：αi＝softmax(W*[mi；el]+b)上述公式根据输入和当前记忆序列，计算每个记忆切片的注意力分数，然后进行加权融合：el+1＝∑αimi上述公式根据注意力分数进行加权求和输出本层的结果，作为下一层的输出；最后一层的输出便是记忆网络的最后结果，即模拟推理结果。4.根据权利要求1或2所述的基于保险产品阅读理解的核赔系统，其特征在于，在所述保单读取装置中，所述保单数字化单元将扫描后的纸质保单或电子版保单通过OCR技术，转换为被计算机编辑的数字化保单；保单预处理单元将数字化保单按照条款、明显表进行分类，同时对条款中的不同章节进行标识和分离，并将保单数据通过网络总线上传到保单条款阅读理解服务器。5.根据权利要求1或2所述的基于保险产品阅读理解的核赔系统，其特征在于，在所述机器自动核赔终端中，交互软件单元负责记录和回复客户的问题；然后交互软件将获得的客户问题传送给问题筛选单元，甄别问...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞文君，杨猛，王松阳，宋航，
申请(专利权)人：前海企保科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44