车险骗赔规避方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种车险骗赔规避方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括，获取用户上传的证件照片、车牌照片及车辆受损部位照片；通过OCR识别出用户上传的证件照片和车牌照片，获取用户信息；根据车辆受损部位照片，通过图片检索匹配算法从大数据层收集的保险公司的历史理赔案件及同行业的历史理赔案件中匹配出相似度最相近的历史车辆受损部位照片，以识别出案件中标的车辆受损情况；根据用户信息及案件中标的车辆受损情况，计算出用户的骗赔风险等级；对于用户的骗赔风险等级高于预设值的，将根据对应的等级直接拒赔或者走人工理赔通道，并将骗赔的用户加入黑名单库。本发明专利技术能够有效地规避车主的骗赔风险，降低运营成本。

【技术实现步骤摘要】
车险骗赔规避方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及一种骗赔规避方法、装置、计算机设备及存储介质，尤其是指一种车险骗赔规避方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
目前，很多车主多次出险合并理赔及碰瓷骗赔的情况普遍存在，导致车险经营在控制赔付率方面面临很大的瓶颈，一方面公司需要降低赔付率，减少不合规的理赔请求，另一方面公司需要控制好人工成本。当前保险公司的理赔模式大部分需要人工参与，而在控制骗赔等方面则需要投入更多的人工去判断，因此使经营的两大目标在现状下，形成了对立面，顾此失彼。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种车险骗赔规避方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在规避车主的骗赔风险。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种车险骗赔规避方法，包括步骤，S20、获取用户上传的证件照片、车牌照片及车辆受损部位照片；S30、通过OCR识别出用户上传的证件照片和车牌照片，获取用户信息；S40、根据车辆受损部位照片，通过图片检索匹配算法从大数据层收集的保险公司的历史理赔案件及同行业的历史理赔案件中匹配出相似度最相近的历史车辆受损部位照片，以识别出案件中标的车辆受损情况；S50、根据用户信息及案件中标的车辆受损情况，计算出用户的骗赔风险等级；S60、对于用户的骗赔风险等级高于预设值的，将根据对应的等级直接拒赔或者走人工理赔通道，并将骗赔的用户加入黑名单库。进一步的，所述步骤S30包括，S31、识别出用户上传的证件照片和车牌照片中的文字区域，将文字区域摘取出来；S32、对文字区域矩形分割，拆分成不同的字符；S33、对拆分的字符根据监督算法进行字符预测；S34、根据预测出来的字符，识别出整个字符。进一步的，所述步骤S31具体包括，通过滑动窗口算法，遍历整个照片，由监督的标记训练样本特征进行判断，找到文字区域，对文字区域进行矩形化摘取出来。进一步的，所述步骤S32具体包括，对文字区域进行矩形分割，在矩形中做一维滑动窗口移动，判断字符间距，对字符进行拆分。进一步的，车险骗赔规避方法还包括步骤，S10、通过AI聚类算法，根据保险公司的历史理赔案件及同行业的历史理赔案件，构建理赔数据集。进一步的，所述步骤S40中，图片检索匹配算法为基于灰度的模板匹配算法，匹配的具体过程为，S41、以车辆受损部位照片作为图像模板，从大数据层收集的保险公司的历史理赔案件及同行业的历史理赔案件中遍历出所有子图像；S42、将车辆受损部位照片与所有遍历出来的子图像进行一一匹配，将相似度最相近的子图像作为案件中标的车辆受损情况。进一步的，所述基于灰度的模板匹配算法的算法公式为：本专利技术还提供了一种车险骗赔规避装置，包括，照片获取模块，用于获取用户上传的证件照片、车牌照片及车辆受损部位照片；信息识别模块，用于通过OCR识别出用户上传的证件照片和车牌照片，获取用户信息；定损模块，用于根据车辆受损部位照片，通过图片检索匹配算法从大数据层收集的保险公司的历史理赔案件及同行业的历史理赔案件中匹配出相似度最相近的历史车辆受损部位照片，以识别出案件中标的车辆受损情况；风险评价模块，用于根据用户信息及案件中标的车辆受损情况，计算出用户的骗赔风险等级；风险处理模块，用于对于用户的骗赔风险等级高于预设值的，将根据对应的等级直接拒赔或者走人工理赔通道。本专利技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的车险骗赔规避方法。本专利技术还提供了一种存储介质，所述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可实现如上所述的车险骗赔规避方法。本专利技术的有益效果在于：通过OCR识别出用户上传的证件照片和车牌照片，获取用户的信息，然后将车辆受损部位照片通过大数据层收集保险公司的历史理赔案件及同行业的历史理赔案件进行匹配，匹配出最相近的历史车辆受损部位照片，作为案件中标的车辆受损情况，并计算用户的骗赔风险，将骗赔风险高的直接拒赔或者走人工理赔通道，以此减低因骗赔导致的高赔付率，达到减损效果，将骗赔的用户加入黑名单库，提升客户管理系统的等级划分精度。附图说明下面结合附图详述本专利技术的具体结构。图1为本专利技术实施例的车险骗赔规避方法流程图；图2为本专利技术实施例的文字信息识别流程图；图3为本专利技术实施例的车险骗赔规避装置框图；图4为本专利技术实施例的信息识别模块框图；图5为本专利技术一具体实施例的计算机设备的示意性框图。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做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。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如图1所示，本专利技术第一实施例为：一种车险骗赔规避方法，包括步骤，S20、获取用户上传的证件照片、车牌照片及车辆受损部位照片；S30、通过OCR识别出用户上传的证件照片和车牌照片，获取用户信息；如图2所示，所述步骤S30包括，S31、识别出用户上传的证件照片和车牌照片中的文字区域，将文字区域摘取出来；S32、对文字区域矩形分割，拆分成不同的字符；S33、对拆分的字符根据监督算法进行字符预测；S34、根据预测出来的字符，识别出整个字符。进一步的，所述步骤S31具体包括，通过滑动窗口算法，遍历整个照片，由监督的标记训练样本特征进行判断，找到文字区域，对文字区域进行矩形化摘取出来。进一步的，所述步骤S32具体包括，对文字区域进行矩形分割，在矩形中做一维滑动窗口移动，判断字符间距，对字符进行拆分。S40、根据车辆受损部位照片，通过图片检索匹配算法从大数据层收集的保险公司的历史理赔案件及同行业的历史理赔案件中匹配出相似度最相近的历史车辆受损部位照片，以识别出案件中标的车辆受损情况；进一步的，所述步骤S40中，图片检本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车险骗赔规避方法，其特征在于：包括步骤，/nS20、获取用户上传的证件照片、车牌照片及车辆受损部位照片；/nS30、通过OCR识别出用户上传的证件照片和车牌照片，获取用户信息；/nS40、根据车辆受损部位照片，通过图片检索匹配算法从大数据层收集的保险公司的历史理赔案件及同行业的历史理赔案件中匹配出相似度最相近的历史车辆受损部位照片，以识别出案件中标的车辆受损情况；/nS50、根据用户信息及案件中标的车辆受损情况，计算出用户的骗赔风险等级；/nS60、对于用户的骗赔风险等级高于预设值的，将根据对应的等级直接拒赔或者走人工理赔通道，并将骗赔的用户加入黑名单库。/n

【技术特征摘要】
1.一种车险骗赔规避方法，其特征在于：包括步骤，
S20、获取用户上传的证件照片、车牌照片及车辆受损部位照片；
S30、通过OCR识别出用户上传的证件照片和车牌照片，获取用户信息；
S40、根据车辆受损部位照片，通过图片检索匹配算法从大数据层收集的保险公司的历史理赔案件及同行业的历史理赔案件中匹配出相似度最相近的历史车辆受损部位照片，以识别出案件中标的车辆受损情况；
S50、根据用户信息及案件中标的车辆受损情况，计算出用户的骗赔风险等级；
S60、对于用户的骗赔风险等级高于预设值的，将根据对应的等级直接拒赔或者走人工理赔通道，并将骗赔的用户加入黑名单库。


2.如权利要求1所述的车险骗赔规避方法，其特征在于：所述步骤S30包括，
S31、识别出用户上传的证件照片和车牌照片中的文字区域，将文字区域摘取出来；
S32、对文字区域矩形分割，拆分成不同的字符；
S33、对拆分的字符根据监督算法进行字符预测；
S34、根据预测出来的字符，识别出整个字符。


3.如权利要求2所述的车险骗赔规避方法，其特征在于：所述步骤S31具体包括，
通过滑动窗口算法，遍历整个照片，由监督的标记训练样本特征进行判断，找到文字区域，对文字区域进行矩形化摘取出来。


4.如权利要求3所述的车险骗赔规避方法，其特征在于：所述步骤S32具体包括，
对文字区域进行矩形分割，在矩形中做一维滑动窗口移动，判断字符间距，对字符进行拆分。


5.如权利要求1所述的车险骗赔规避方法，其特征在于：车险骗赔规避方法还包括步骤，
S10、通过AI聚类算法，根据保险公司的历史理赔案件及同行业的历史理赔案件，构建理赔数据集...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶文斌，叶俊林，
申请(专利权)人：深圳麦亚信科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44