基于大数据分析的收银路由建立方法及相关设备技术

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的收银路由建立方法及相关设备，包括：获取各签约服务的收银规则，将所述收银规则进行聚类，得到初始收银规则模型；从终端接收签约用户的签约信息，提取所述签约信息中的关键词，将所述关键词入参到所述初始收银规则模型进行匹配，得到初始收银方案；发送所述初始收银方案至所述终端，接收所述终端的反馈信息，根据所述反馈信息修正所述初始收银规则模型后，得到最终收银规则模型，根据所述最终收银规则模型，建立数个收银路由端口，所述收银路由端口用于接收所述终端录入的签约信息。本申请便于保险公司根据不同签约用户采用最佳的收银路由，提升了保险公司智能终端的工作效率。

The establishment method and related equipment of cash register route based on big data analysis

【技术实现步骤摘要】
基于大数据分析的收银路由建立方法及相关设备
本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种基于大数据分析的收银路由建立方法及相关设备。
技术介绍
随着保险行业的蓬勃发展，签约服务也越来越多，不同的签约服务可以针对不同人群的需要。但是对于保险业务员来说无法准确的向客户提供详细的保费金额谢信息，从而造成客户因为保费金额出现偏差而没有在出现问题时得到应有的赔偿。同时，保险公司也可能存在着对于每一笔保单的保险费用时，只能要求用户采用某些特定的支付方式进行付款，从而降低了工作效率。虽然，目前市场上有着多种支付方式兼容的方案。但是，由于保险销售过程中收银方式的多样性，导致不能根据用户的不同需求快速建立收银路由，导致保险公司智能终端收银效率低下。
技术实现思路
基于此，有必要针对保险销售过程中收银方式的多样性，导致不能根据用户的不同需求快速建立收银路由，导致保险公司智能终端收银效率低下的问题，提供一种基于大数据分析的收银路由建立方法及相关设备。一种基于大数据分析的收银路由建立方法，包括如下步骤：获取各签约服务的收银规则，将所述收银规则进行聚类，得到初始收银规则模型；从终端接收签约用户的签约信息，提取所述签约信息中的关键词，将所述关键词入参到所述初始收银规则模型进行匹配，得到初始收银方案；发送所述初始收银方案至所述终端，接收所述终端的反馈信息，根据所述反馈信息修正所述初始收银规则模型后，得到最终收银规则模型，根据所述最终收银规则模型，建立数个收银路由端口，所述收银路由端口用于接收所述终端录入的签约信息。在其中一个可能的实施例中，所述获取各签约服务的收银规则，将所述收银规则进行聚类，得到初始收银规则模型，包括：从数据库中抽取出各签约服务的收银规则，抽取所述收银规则的核心信息，所述核心信息包括多个关键参数和所述关键参数的参数属性；按照所述参数属性，分别赋予各所述关键参数以参数权重；根据所述参数属性和参数权重将各所述核心信息进行聚类后，得到所述初始收银规则模型。在其中一个可能的实施例中，所述获取签约用户的签约信息，提取所述签约信息中的关键词，将所述关键词入参到所述初始收银规则模型进行匹配，得到初始收银方案，包括：发送签约信息采集指令至所述终端，接收所述终端反馈的签约信息表；遍历所述签约信息表，抽取出所有数字信息，将所述数字信息与预设的参数区间进行比较，若所述数字信息在所述参数区间内，则提取所述数字信息作为所述关键词，否则抛弃所述数字信息；以所述数字信息作为测试样本入参到所述初始收银规则模型中进行分类匹配，得到所述初始收银方案。在其中一个可能的实施例中，所述发送所述初始收银方案至所述终端，接收所述终端的反馈信息，根据所述反馈信息修正所述初始收银规则模型后，得到最终收银规则模型，根据所述最终收银规则模型，建立数个收银路由端口，所述收银路由端口用于接收所述终端录入的签约信息，包括：发送所述初始收银方案至所述终端，接收所述终端的反馈信息，抽取所述反馈信息中的判断性词语；若所述判断性词语为肯定性词语，则以所述收银规则模型作为最终收银规则模型；若所述判断性词语为否定性词语，则获取所述否定性词语的上下文信息，对所述上下文信息进行语义解析，根据语义解析结果对所述初始收银规则模型进行修正后，得到最终收银规则模型；根据所述最终收银规则模型，建立数个收银路由端口，所述收银路由端口用于接收签约用户输入的签约信息。在其中一个可能的实施例中，所述从数据库中抽取出各签约服务的收银规则，抽取所述收银规则的核心信息，包括：获取所述收银规则的合同文本，利用训练好的词向量层对所述合同文本进行矩阵化表示，生成合同文本矩阵，其中，矩阵元素为签约合同文本的词向量；获取合同文本的大类名称，将所述大类名称入参到训练好的卷积神经网络模型后，得到所述大类名称对应的费用编码向量；将所述合同文本矩阵中的每一行依次入参到训练好的卷积神经网络模型，得到每一行对应的行编码向量；以所述费用编码向量的标量值作为收敛条件，计算各所述行编码向量的标量值的损失函数值，若所述损失函数值在损失阈值以内，则将所述行编码向量所在行作为所述核心信息。在其中一个可能的实施例中，所述遍历所述签约信息表，抽取出所有数字信息，将所述数字信息与预设的参数区间进行比较，若所述数字信息在所述参数区间内，则提取所述数字信息作为所述关键词，包括：遍历所述签约信息表，获取所述签约用户的身份信息，将所述身份信息与所述终端的使用者信息进行比对，若一致，则抽取所述数字信息，否则不抽取；将抽取出的数字信息与预设的参数区间进行比较，若任一所述抽取出的数字信息在至少两个所述参数区间内，则计算所述数字信息在各所述参数区间的置信度；以置信度最高的参数区间作为所述数字信息所属的参数区间，根据所述参数区间对应的参数类别，得到数字信息的归属类别，拼接所述数字信息的数值和所述归属类别作为所述关键词。在其中一个可能的实施例中，所述获取所述否定性词语的上下文信息，对所述上下文信息进行语义解析，根据语义解析结果对所述初始收银规则模型进行修正后，得到最终收银规则模型，包括：根据所述上下文信息中所包含的实体信息，获取所述实体信息对应的实体类型标签；根据所述实体信息和所述实体类型标签，将所述上下文信息转换成具有实体类型标签的文本数据；将所述具有实体类型标签的文本数据与正则表达式进行匹配后，生成语义解析结果，根据所述语义解析结果对所述初始收银规则模型进行修正后，得到最终收银规则模型。一种基于大数据分析的收银路由建立装置，其特征在于，包括以下模块：处理模块，设置为获取各签约服务的收银规则，将所述收银规则进行聚类后得到初始收银规则模型；收发模块，设置为发送所述初始收银方案至所述终端，接收所述终端的反馈信息；所述处理模块还用于在所述收发模块从终端接收签约用户的签约信息后，提取所述签约信息中的关键词，将所述关键词入参到所述初始收银规则模型进行匹配，得到初始收银方案；所述处理模块还用于根据所述反馈信息修正所述初始收银规则模型后，得到最终收银规则模型，根据所述最终收银规则模型，建立数个收银路由端口。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述基于大数据分析的收银路由建立的方法的步骤。一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述基于大数据分析的收银路由建立的方法的步骤。与现有机制相比，本申请通过大数据技术对签约用户信息进行有效分析，从而得到符合签约用户需求的收银路由，以便于保险公司根据不同签约用户采用最佳的收银路由，提升了保险公司智能终端的工作效率。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。图1为本申请在一个实施例中的一种基于大数据分析的收银路由建立方法的整体流程图；图2为本申请在一个实施例中的一种基于大数据分析的收银路由建立方法中的模型搭建过程示意图；图3为本申请在一个实施例中的一种基于大数据分析的收银路由建立方法中的信息匹配过程示意图；图4为本申请在一个实施例中的一种基于大数据分析的收银路由建立方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的收银路由建立方法，其特征在于，包括：获取各签约服务的收银规则，将所述收银规则进行聚类，得到初始收银规则模型；从终端接收签约用户的签约信息，提取所述签约信息中的关键词，将所述关键词入参到所述初始收银规则模型进行匹配，得到初始收银方案；发送所述初始收银方案至所述终端，接收所述终端的反馈信息，根据所述反馈信息修正所述初始收银规则模型后，得到最终收银规则模型，根据所述最终收银规则模型，建立数个收银路由端口，所述收银路由端口用于接收所述终端录入的签约信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的收银路由建立方法，其特征在于，包括：获取各签约服务的收银规则，将所述收银规则进行聚类，得到初始收银规则模型；从终端接收签约用户的签约信息，提取所述签约信息中的关键词，将所述关键词入参到所述初始收银规则模型进行匹配，得到初始收银方案；发送所述初始收银方案至所述终端，接收所述终端的反馈信息，根据所述反馈信息修正所述初始收银规则模型后，得到最终收银规则模型，根据所述最终收银规则模型，建立数个收银路由端口，所述收银路由端口用于接收所述终端录入的签约信息。2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的收银路由建立方法，其特征在于，所述获取各签约服务的收银规则，将所述收银规则进行聚类，得到初始收银规则模型，包括：从数据库中抽取出各签约服务的收银规则，抽取所述收银规则的核心信息，所述核心信息包括多个关键参数和所述关键参数的参数属性；按照所述参数属性，分别赋予各所述关键参数以参数权重；根据所述参数属性和参数权重将各所述核心信息进行聚类后，得到所述初始收银规则模型。3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的收银路由建立方法，其特征在于，所述获取签约用户的签约信息，提取所述签约信息中的关键词，将所述关键词入参到所述初始收银规则模型进行匹配，得到初始收银方案，包括：发送签约信息采集指令至所述终端，接收所述终端反馈的签约信息表；遍历所述签约信息表，抽取出所有数字信息，将所述数字信息与预设的参数区间进行比较，若所述数字信息在所述参数区间内，则提取所述数字信息作为所述关键词，否则抛弃所述数字信息；以所述数字信息作为测试样本入参到所述初始收银规则模型中进行分类匹配，得到所述初始收银方案。4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的收银路由建立方法，其特征在于，所述发送所述初始收银方案至所述终端，接收所述终端的反馈信息，根据所述反馈信息修正所述初始收银规则模型后，得到最终收银规则模型，根据所述最终收银规则模型，建立数个收银路由端口，所述收银路由端口用于接收所述终端录入的签约信息，包括：发送所述初始收银方案至所述终端，接收所述终端的反馈信息，抽取所述反馈信息中的判断性词语；若所述判断性词语为肯定性词语，则以所述收银规则模型作为最终收银规则模型；若所述判断性词语为否定性词语，则获取所述否定性词语的上下文信息，对所述上下文信息进行语义解析，根据语义解析结果对所述初始收银规则模型进行修正后，得到最终收银规则模型；根据所述最终收银规则模型，建立数个收银路由端口，所述收银路由端口用于接收签约用户输入的签约信息。5.根据权利要求2所述的基于大数据分析的收银路由建立方法，其特征在于，所述从数据库中抽取出各签约服务的收银规则，抽取所述收银规则的核心信息，包括：获取所述收银规则的合同文本，利用训练好的词向量层对所述合同文本进行矩阵化表示，生成合同文本矩阵，其中，矩阵元素为签约合同文本的词向量；获取合同文本的大类名称...

【专利技术属性】
技术研发人员：封志华，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44