数据处理方法、系统、设备及可读介质技术方案

本发明专利技术提供了一种数据处理方法、系统、设备及可读介质，所述方法包括通过交互式健康问卷获取用户的健康数据；对用户的证明文件进行信息提取得到证明文件数据；根据用户的历史投保信息、健康数据、证明文件数据和知识库数据形成基础数据，将基础数据输入预设的核保风险模型对用户风险进行检测得到检测结果并反馈给管理人员，本发明专利技术可对客户风险进行智能检测，提高客户风险检测的准确度。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、系统、设备及可读介质
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种数据处理方法、系统、设备及可读介质。
技术介绍
目前，保险公司核心业务系统中的自动核保规则管理不够合理，对投保人的风险校验效率低。并且规则多以代码形式体现，改动难度大，周期长，不利于灵活化配置。同时，现有自动核保流程也不尽合理，网销等自助渠道客户自动核保不通过直接拒保，客户没有选择的权利，只能通过代理人完成投保，费时费力，降低客户体验。
技术实现思路
本专利技术的一个目的在于提供一种数据处理方法，对客户风险进行智能检测，提高客户风险检测的准确度。本专利技术的另一个目的在于提供一种数据处理系统。本专利技术的再一个目的在于提供一种计算机设备。本专利技术的还一个目的在于提供一种可读介质。为了达到以上目的，本专利技术一方面公开了一种数据处理方法，包括：通过交互式健康问卷获取用户的健康数据；对用户的证明文件进行信息提取得到证明文件数据；根据用户的历史投保信息、健康数据、证明文件数据和知识库数据形成基础数据，将基础数据输入预设的核保风险模型对用户风险进行检测得到检测结果并反馈给管理人员。优选的，所述通过交互式健康问卷获取用户的健康数据具体包括：向用户展示交互式健康问卷，接收用户基于交互式健康问卷输入的健康告知信息；若所述健康告知信息包括预设的疾病，向用户展示与所述疾病对应的疾病问卷以接收用户输入的疾病信息；根据所述健康告知信息和所述疾病信息形成所述健康数据。优选的，所述对用户的证明文件进行信息提取得到证明文件数据具体包括：对用户的证明文件通过OCR识别技术进行旋转校正、倾斜校正、表与文字框检测、文字识别和AI纠错得到识别图像；对识别图像进行图像去噪、文字排版处理和表格的处理识别得到文字信息；对所述文字信息进行实体要素抽取得到证明文件数据。优选的，所述基础数据包括客户信息表、被保人体检记录、被保人体检详情表、被保人病史记录、被保人家庭成员病史记录、理赔记录、投保记录、核保记录、保险产品表、医疗机构表、疾病库、疾病分类表、疾病信息表和疾病因果关系表。优选的，进一步包括预先构建所述核保风险模型的步骤。优选的，所述构建所述核保风险模型具体包括：对历史用户对应的数据进行处理得到历史基础数据；对历史用户的风险类型进行人工标记；将历史基础数据和对应的风险类型输入机器学习模型中对模型进行训练得到所述核保风险模型。优选的，进一步包括：对基础数据进行实体和关系提取；将实体与关系进行关联形成核保知识模型；对所述核保知识模型的实体进行整合分析构建核保知识图谱。优选的，对所述核保知识模型进行实体整合分析构建核保知识图谱具体包括：通过实体消歧、实体链接和知识合并对核保知识模型的实体进行整合分析以构建核保知识图谱。本专利技术还公开了一种数据处理系统，包括：用户交互模块，用于通过交互式健康问卷获取用户的健康数据；文件获取模块，用于对用户的证明文件进行信息提取得到证明文件数据；风险检测模块，用于根据用户的历史投保信息、健康数据、证明文件数据和知识库数据形成基础数据，将基础数据输入预设的核保风险模型对用户风险进行检测得到检测结果并反馈给管理人员。优选的，所述用户交互模块具体用于向用户展示交互式健康问卷，接收用户基于交互式健康问卷输入的健康告知信息；若所述健康告知信息包括预设的疾病，向用户展示与所述疾病对应的疾病问卷以接收用户输入的疾病信息；根据所述健康告知信息和所述疾病信息形成所述健康数据。优选的，所述文件获取模块具体用于对用户的证明文件通过OCR识别技术进行旋转校正、倾斜校正、表与文字框检测、文字识别和AI纠错得到识别图像；对识别图像进行图像去噪、文字排版处理和表格的处理识别得到文字信息；对所述文字信息进行实体要素抽取得到证明文件数据。优选的，所述基础数据包括客户信息表、被保人体检记录、被保人体检详情表、被保人病史记录、被保人家庭成员病史记录、理赔记录、投保记录、核保记录、保险产品表、医疗机构表、疾病库、疾病分类表、疾病信息表和疾病因果关系表。优选的，进一步包括模型构建模块，用于预先构建所述核保风险模型。优选的，所述模型构建模块具体用于对历史用户对应的数据进行处理得到历史基础数据；对历史用户的风险类型进行人工标记；将历史基础数据和对应的风险类型输入机器学习模型中对模型进行训练得到所述核保风险模型。优选的于，进一步包括知识图谱构建模块，用于对基础数据进行实体和关系提取；将实体与关系进行关联形成核保知识模型；对所述核保知识模型的实体进行整合分析构建核保知识图谱。本专利技术还公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述方法。本专利技术还公开了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述方法。本专利技术通过交互式健康问卷、用户的证明文件得到用户的健康数据和证明文件数据。进一步根据用户的历史投保信息和知识库数据形成基础数据，并通过核保风险模型对用户信息进行检测，检测用户是否存在虚假信息等风险，得到用户的智能化核保结论，为人工核保提供核保建议。本专利技术综合多方面信息对用户对风险进行智能检测，提高客户风险检测的准确度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出本专利技术数据处理方法一个具体实施例的流程图；图2示出本专利技术数据处理方法一个具体实施例S100的流程图；图3示出本专利技术数据处理方法一个具体实施例交互式健康问卷的示意图；图4示出本专利技术数据处理方法一个具体实施例疾病问卷的示意图；图5示出本专利技术数据处理方法一个具体实施例S200的流程图；图6示出本专利技术数据处理方法一个具体实施例收入证明的示意图；图7示出本专利技术数据处理方法一个具体实施例S000的流程图；图8示出本专利技术数据处理方法一个具体实施例S400的流程图；图9示出本专利技术数据处理系统一个具体实施例的结构图；图10示出本专利技术数据处理系统一个具体实施例包括模型构建模块的结构图；图11示出本专利技术数据处理系统一个具体实施例包括知识图谱构建模块的结构图；图12示出适于用来实现本专利技术实施例的计算机设备的结构示意图。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，所描述的实施例仅仅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本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：/n通过交互式健康问卷获取用户的健康数据；/n对用户的证明文件进行信息提取得到证明文件数据；/n根据用户的历史投保信息、健康数据、证明文件数据和知识库数据形成基础数据，将基础数据输入预设的核保风险模型对用户风险进行检测得到检测结果并反馈给管理人员。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
通过交互式健康问卷获取用户的健康数据；
对用户的证明文件进行信息提取得到证明文件数据；
根据用户的历史投保信息、健康数据、证明文件数据和知识库数据形成基础数据，将基础数据输入预设的核保风险模型对用户风险进行检测得到检测结果并反馈给管理人员。


2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述通过交互式健康问卷获取用户的健康数据具体包括：
向用户展示交互式健康问卷，接收用户基于交互式健康问卷输入的健康告知信息；
若所述健康告知信息包括预设的疾病，向用户展示与所述疾病对应的疾病问卷以接收用户输入的疾病信息；
根据所述健康告知信息和所述疾病信息形成所述健康数据。


3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述对用户的证明文件进行信息提取得到证明文件数据具体包括：
对用户的证明文件通过OCR识别技术进行旋转校正、倾斜校正、表与文字框检测、文字识别和AI纠错得到识别图像；
对识别图像进行图像去噪、文字排版处理和表格的处理识别得到文字信息；
对所述文字信息进行实体要素抽取得到证明文件数据。


4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述基础数据包括客户信息表、被保人体检记录、被保人体检详情表、被保人病史记录、被保人家庭成员病史记录、理赔记录、投保记录、核保记录、保险产品表、医疗机构表、疾病库、疾病分类表、疾病信息表和疾病因果关系表。


5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，进一步包括预先构建所述核保风险模型的步骤。


6.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，所述构建所述核保风险模型具体包括：
对历史用户对应的数据进行处理得到历史基础数据；
对历史用户的风险类型进行人工标记；
将历史基础数据和对应的风险类型输入机器学习模型中对模型进行训练得到所述核保风险模型。


7.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，进一步包括：
对基础数据进行实体和关系提取；
将实体与关系进行关联形成核保知识模型；
对所述核保知识模型的实体进行整合分析构建核保知识图谱。


8.根据权利要求7所述的数据处理方法，其特征在于，对所述核保知识模型进行实体整合分析构建核保知识图谱具体包括：
通过实体消歧、实体链接和知识合并对核保知识模型的实体进行整合分析以构建核保知识图谱。


9.一种数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：戚桂凤，陶军，程君华，来源，刘研，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：上海;31