基于数据分析的产品数据预测方法、装置、计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于数据分析的产品数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质，方法部分包括：获取报案人在保险理赔案件的视频录像，并从所述视频录像中识别出所述报案人的面部表情信息；将所述视频录像中的音频数据转换为文本数据，并从所述文本数据中识别出所述报案人的语音情绪信息；将所述报案人的面部表情信息、语音情绪信息，以及记录的信息输入至保险理赔结果预测模型中，得到所述报案人的保险理赔预测结果。本发明专利技术基于报案人的面部表情信息、语音情绪信息和记录的信息预测的保险理赔预测结果，提高了保险理赔的预测准确性。

Product Data Prediction Method, Device and Computer Equipment Based on Data Analysis

The invention discloses a product data prediction method, device, computer equipment and storage medium based on data analysis. The method includes: acquiring video recordings of the informer in insurance claims cases, recognizing the facial expression information of the informer from the video recordings, converting audio data in the video recordings into text data, and counting the text from the video recordings. The voice emotional information of the informant is identified, and the facial expression information, voice emotional information and recorded information of the informant are input into the prediction model of insurance claims results to obtain the prediction results of the informant's insurance claims. The present invention improves the prediction accuracy of insurance claims based on the information of facial expression, voice emotion and record of the reporting person.

【技术实现步骤摘要】
基于数据分析的产品数据预测方法、装置、计算机设备
本专利技术涉及智能决策
，尤其涉及一种基于数据分析的产品数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
保险理赔是指在保险标的发生保险事故而使被保险人财产受到损失或人身生命受到损害时，或保单约定的其它保险事故出现而需要给付保险金时，保险公司根据合同规定，履行赔偿或给付责任的行为，是直接体现保险职能和履行保险责任的工作。保险理赔流程从案件受理、账单录入、理赔审核、理赔抽检、理赔通知、理赔协商等分成不同的理赔流程岗位节点，每个理赔流程岗位节点是根据业务员的操作权限来定义的。目前，保险理赔申请通常有多种通道，比如电话、应用程序、微信通道、网站等，这些通道都大大方便客户去报案，目前这些通道都具备记录功能，不具备分析客户行为的性质、客户表情、语言中的情绪等功能，也无法进一步利用这些信息。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于数据分析的产品数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质，基于报案人的面部表情信息、语音情绪信息和记录的信息预测保险理赔预测结果，提高保险理赔的预测准确性。一种基于数据分析的产品数据预测方法，包括：获取报案人在保险理赔案件的视频录像，并从所述视频录像中识别出所述报案人的面部表情信息；将所述视频录像中的音频数据转换为文本数据，并从所述文本数据中识别出所述报案人的语音情绪信息；将所述报案人的面部表情信息、语音情绪信息，以及记录的信息输入至保险理赔结果预测模型中，得到所述报案人的保险理赔预测结果。一种基于数据分析的产品数据预测装置，包括：识别模块，用于获取报案人在保险理赔案件的视频录像，并从所述视频录像中识别出所述报案人的面部表情信息；转换模块，用于将所述视频录像中的音频数据转换为文本数据，并从所述文本数据中识别出所述报案人的语音情绪信息；预测模块，用于将所述报案人的面部表情信息、语音情绪信息，以及记录的信息输入至保险理赔结果预测模型中，得到所述报案人的保险理赔预测结果。一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于数据分析的产品数据预测方法的步骤。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于数据分析的产品数据预测方法的步骤。上述基于数据分析的产品数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质，与目前通过记录的报案人的申报保险理赔信息预测报案人的保险理赔结果相比，本专利技术实施例对理赔环节的客户接触信息收集的更加全面，即通过从视频录像中获取报案人的面部表情信息、语音情绪信息，并将获取的面部表情信息、语音情绪信息和记录的信息输入至由保险理赔结果预测模型中，得到报案人的保险理赔预测结果，从而提高了保险理赔的预测结果，进而增强风险防范能力，发现潜在骗保行为，减少公司损失。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例中基于数据分析的产品数据预测方法的一应用环境示意图；图2是本专利技术一实施例中基于数据分析的产品数据预测方法的一流程图；图3是本专利技术一实施例图1中步骤S101的详细流程图；图4是本专利技术一实施例中基于数据分析的产品数据预测方法的一流程图；图5是本专利技术一实施例中基于数据分析的产品数据预测装置的一原理框图；图6是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本申请提供的基于数据分析的产品数据预测方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，计算机设备通过网络与服务器进行通信。报案人通过计算机设备进行报案，即通过该计算机设备的摄像装置拍摄保险理赔案件的视频录像，然后将拍摄的视频录像发送给服务器，使得服务器在获取到该视频录像后，从视频录像中识别出所述报案人的面部表情信息；将所述视频录像中的音频数据转换为文本数据，并从所述文本数据中识别出所述报案人的语音情绪信息；最后将所述报案人的面部表情信息、语音情绪信息，以及记录的信息输入至保险理赔结果预测模型中，得到所述报案人的保险理赔预测结果。其中，计算机设备可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。以下具体介绍本申请提供的一种基于数据分析的产品数据预测方法的实施例，如图2所示，为本申请实施例提供的一种基于数据分析的产品数据预测方法的流程图，包括以下步骤：S101，获取报案人在保险理赔案件的视频录像，并从所述视频录像中识别出所述报案人的面部表情信息。本专利技术实施例中，在所有的报案环境，若是语音报案，均对语音内容进行录音；若是在视频报案的场景中，则对视频均会进行录像保存，以便在后续步骤中从音频或是视频中提取报案人的面部表情信息及语音情绪信息。本专利技术实施例通过微表情识别技术，识别视频录像中人脸信息和情绪变化，并抽取视频录像中人脸的多种微表情、多种面部动作单元，以及眨眼频率、表情对称程度等多种高阶特征。其中，微表情具体可以为忧郁、哀伤、憎恨、烦恼、厌恶、警惕、生气等，本专利技术实施例不做具体限定。在本专利技术提供的一个实施例中，如图3所示，步骤S101：从所述视频录像中识别出所述报案人的面部表情信息，包括：S1011，从所述视频录像中提取所述报案人的面部运动特征。具体的，本专利技术实施例首先将视频录像按照预置时间间隔划分成一个个图像，然后根据图像灰度信息采用灰度投影的方法初步定位出面部的眼睛、口部的大致位置，最后基于初步定位的面部眼睛、口部的大致位置，使用带有面部运动单元信息的成分特征提取报案人的面部运动特征。在本专利技术提供的一个实施例中，在从视频录像中提取报案人的面部运动特征之前，本实施例还需要对视频录像的真伪性进行识别鉴定，具体可通过获取视频录像中的人脸信息进行识别鉴定方式，和/或视频属性信息进行识别鉴定，本专利技术实施例不做具体限定。例如，首先通过从视频录像中获取人脸信息，然后将获取的人脸信息与报案人上传的身份信息进行图像比对，若比对成功，则可确定视频录像为真实的，其中身份信息具体可以为报案人的身份证扫描件，通过进行图片识别可获取身份证中的人脸信息。S1012，将所述面部运动特征输入至面部表情识别模型，得到所述报案人的面部表情信息。在本专利技术实施例中，在将所述面部运动特征输入至面部表情识别模型，得到所述报案人的面部表情信息之前，需要根据样本数据训练得到面部表情识别模型。具体的，首先获取第一预置比例的正例样本数据及第二预置比例的负例样本数据；然后对所述第一预置比例的正例样本数据及所述第二预置比例的负例样本数据进行训练，得到所述面部表情识别模型。其中，第一预置比例和第二预置比例具体可以根据实际需求进行设置，但是第一预置比例和第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据分析的产品数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取报案人在保险理赔案件的视频录像，并从所述视频录像中识别出所述报案人的面部表情信息；将所述视频录像中的音频数据转换为文本数据，并从所述文本数据中识别出所述报案人的语音情绪信息；将所述报案人的面部表情信息、语音情绪信息，以及记录的信息输入至保险理赔结果预测模型中，得到所述报案人的保险理赔预测结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的产品数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取报案人在保险理赔案件的视频录像，并从所述视频录像中识别出所述报案人的面部表情信息；将所述视频录像中的音频数据转换为文本数据，并从所述文本数据中识别出所述报案人的语音情绪信息；将所述报案人的面部表情信息、语音情绪信息，以及记录的信息输入至保险理赔结果预测模型中，得到所述报案人的保险理赔预测结果。2.根据权利要求1所述的基于数据分析的产品数据预测方法，其特征在于，所述方法还包括：收集保险理赔案件的样本数据，所述样本数据中包括报案人的面部表情信息、语音情绪信息，记录的信息以及理赔处理信息；对所述样本数据进行训练，得到所述保险理赔结果预测模型。3.根据权利要求1所述的基于数据分析的产品数据预测方法，其特征在于，所述从所述视频录像中识别出所述报案人的面部表情信息，包括：从所述视频录像中提取所述报案人的面部运动特征；将所述面部运动特征输入至面部表情识别模型，得到所述报案人的面部表情信息。4.根据权利要求3所述的基于数据分析的产品数据预测方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第一预置比例的正例样本数据及第二预置比例的负例样本数据；对所述第一预置比例的正例样本数据及所述第二预置比例的负例样本数据进行训练，得到所述面部表情识别模型。5.根据权利要求4所述的基于数据分析的产品数据预测方法，其特征在于，对所述第一预置比例的正例样本数据及所述第二预置比例的负例样本数据进行训练，得到所述面部表情识别模型，包括：对第一预置时间段内的第一预置比例的正例样本数据及所述第二预置比例的负例样本数据进行训练，得到第一子模型；对第二预置时间段内的第一预置比例的正例样本数据及所述第二预置比例的负例样本数据进行训练，得到第二子模型；对第三预置时间段内的第一预置比例的正例样本数据及所述第二预置比例的负例样本数据进行训练，得到第三子模型；对所述第一子模型、所述第一子模型及所述第三子模型进行融合，得到所述面部表情识别模型。6.根据权利要求1所述的基于数据分...

【专利技术属性】
技术研发人员：李其刚，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44