保单数据的检测方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及业务数据检测领域，揭示了一种保单数据的检测方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：获取待检测的保单数据；根据自然语言算法识别所述保单数据，获取所述保单数据包含的项目信息数据；获取所述项目信息数据对应的预配置的检测数据，根据所述检测数据与所述项目信息数据计算数据偏移量；若所述数据偏移量不满足预设告警值的范围要求，则确定所述项目信息数据为异常数据；其中，所述预设告警值的范围基于历史数据统计项目信息数据的正常偏移量范围而得到；获取所述异常数据对应的关联项目信息，根据所述关联项目信息与所述异常数据生成异常保单信息。本申请能够提高保单数据中不同项目信息的检测效率及检测准确率。准确率。准确率。

【技术实现步骤摘要】
保单数据的检测方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本申请涉及到业务数据检测领域，特别是涉及到一种保单数据的检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前保险企业将保险产品的保单数据以数字化进行记录，在保险产品的销售与售后进程，由于不同进程需要不同部门的认为参与，容易出现数据错误的现象，导致出现异常保单，而对于异常保单的检测，不同部门需要对其负责的阶段制定相应的规则，导致异常保单的检测不统一，检测效率低。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的为提供一种保单数据的检测方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决保单数据的检测方式复杂、检测效率低的问题。
[0004]为了实现上述专利技术目的，本申请提出一种保单数据的检测方法，包括：
[0005]获取待检测的保单数据；
[0006]根据自然语言算法识别所述保单数据，获取所述保单数据包含的项目信息数据；
[0007]获取所述项目信息数据对应的预配置的检测数据，根据所述检测数据与所述项目信息数据计算数据偏移量；
[0008]若所述数据偏移量不满足预设告警值的范围要求，则确定所述项目信息数据为异常数据；其中，所述预设告警值的范围基于历史数据统计项目信息数据的正常偏移量范围而得到；
[0009]获取所述异常数据对应的关联项目信息，根据所述关联项目信息与所述异常数据生成异常保单信息。
[0010]进一步地，所述根据自然语言算法识别所述保单数据，获取所述保单数据包含的项目信息数据，包括：
[0011]根据自然语言算法识别所述保单数据，获取所述保单数据包含的项目信息及所述项目信息的内容范围；
[0012]根据自然语言算法识别所述内容范围内的内容信息，获取所述项目信息的项目信息数据。
[0013]进一步地，所述根据自然语言算法识别所述内容范围内的内容信息，获取所述项目信息的项目信息数据，包括：
[0014]获取所述项目信息的先验知识数据；
[0015]将所述自然语言算法配置所述先验知识数据，得到先验知识的自然语言算法；
[0016]根据所述先验知识的自然语言算法识别所述内容范围内的内容信息，获取所述项目信息的项目信息数据。
[0017]进一步地，所述根据所述检测数据与所述项目信息数据计算数据偏移量，包括：
[0018]识别所述项目信息数据的类型；
[0019]根据所述类型从预设的配置文件中匹配计算规则，根据所述检测数据与所述项目信息数据基于所述计算规则计算数据偏移量。
[0020]进一步地，所述根据所述类型从预设的配置文件中匹配计算规则，包括：
[0021]根据所述类型从预设的配置文件中匹配待选计算规则；
[0022]获取所述项目信息数据的检测执行时间，根据所述检测执行时间从所述待选计算规则中筛选对应时间的目标计算规则。
[0023]进一步地，所述根据所述检测数据与所述项目信息数据基于所述计算规则计算数据偏移量，包括：
[0024]获取所述计算规则的计算参数及检测参数；
[0025]获取所述项目信息数据中与所述计算参数具有相同语义的参数信息，并获取所述参数信息对应的数据值；
[0026]将所述数据值配置为所述计算参数的第一参数值；
[0027]将所述检测数据的数据值配置为所述检测参数的第二参数值；
[0028]根据所述第一参数值、所述第二参数值与所述计算规则进行数据计算，得到所述项目信息数据的数据偏移量。
[0029]进一步的，所述根据所述关联项目信息与所述异常数据生成异常保单信息之后，还包括：
[0030]根据所述异常保单信息匹配异常解决措施；
[0031]将所述异常保单信息与所述异常解决措施关联，生成异常任务；
[0032]将所述异常任务上传至异常任务调度链，并向预设的异常解决部门发送异常任务通知，以依次从所述异常任务调度链获取并执行所述异常任务。
[0033]本申请还提供一种保单数据的检测装置，包括：
[0034]数据获取模块，用于获取待检测的保单数据；
[0035]项目识别模块，用于根据自然语言算法识别所述保单数据，获取所述保单数据包含的项目信息数据；
[0036]偏移计算模块，用于获取所述项目信息数据对应的预配置的检测数据，根据所述检测数据与所述项目信息数据计算数据偏移量；
[0037]异常检测模块，用于若判定所述数据偏移量不满足预设告警值的范围要求，则确定所述项目信息数据为异常数据；其中，所述预设告警值的范围基于历史数据统计项目信息数据的正常偏移量范围而得到；
[0038]异常生成模块，用于获取所述异常数据对应的关联项目信息，根据所述关联项目信息与所述异常数据生成异常保单信息。
[0039]本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述保单数据的检测方法的步骤。
[0040]本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述保单数据的检测方法的步骤。
[0041]本申请例提供了一种保单数据进行多维度检测的方法，首先获取待检测的保单数
据；所述待检测的保单数据包括记录保险产品上线、销售、售后支出等数字化数据，然后根据自然语言算法识别所述保单数据，获取所述保单数据包含的项目信息数据，准确地识别保单数据中的每一项信息，当获取了所述保单数据包含的项目信息数据后，获取所述项目信息数据对应的预配置的检测数据，不同的项目信息数据配置的检测数据不相同，然后根据所述检测数据与所述项目信息数据计算数据偏移量，即计算所述检测数据与所述项目信息数据的百分比差异值作为所述数据偏移量，从而可以准确地计算出当前的保单数据中的项目信息数据与预配置的检测数据的差异值，若所述数据偏移量小于所述预设告警值的最小值，且所述数据偏移量与所述预设告警值的绝对差值大于第一数值，将所述项目信息数据确定为异常数据；或，所述数据偏移量大于所述预设告警值的最大值，且所述数据偏移量与所述预设告警值的绝对差值大于第一数值，将所述项目信息数据确定为异常数据，在确定所述项目信息数据为异常数据后，获取所述异常项目数据的关联项目信息，根据所述关联项目信息与所述异常数据生成异常保单信息，不仅基于异常数据生成异常保单信息，还获取异常数据对应的关联项目信息生成异常保单信息，从而快速、全面地对保单数据进行检测，提高保单数据中不同项目信息的检测效率及检测准确率。
附图说明
[0042]图1为本申请保单数据的检测方法的一实施例流程示意图；
[0043]图2为本申请保单数据的检测装置的一实施例结构示意图；
[0044]图3为本申请计算机设备的一实施例结构示意框图。
[0045]本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种保单数据的检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的保单数据；根据自然语言算法识别所述保单数据，获取所述保单数据包含的项目信息数据；获取所述项目信息数据对应的预配置的检测数据，根据所述检测数据与所述项目信息数据计算数据偏移量；若所述数据偏移量不满足预设告警值的范围要求，则确定所述项目信息数据为异常数据；其中，所述预设告警值的范围基于历史数据统计项目信息数据的正常偏移量范围而得到；获取所述异常数据对应的关联项目信息，根据所述关联项目信息与所述异常数据生成异常保单信息。2.根据权利要求1所述的保单数据的检测方法，其特征在于，所述根据自然语言算法识别所述保单数据，获取所述保单数据包含的项目信息数据，包括：根据自然语言算法识别所述保单数据，获取所述保单数据包含的项目信息及所述项目信息的内容范围；根据自然语言算法识别所述内容范围内的内容信息，获取所述项目信息的项目信息数据。3.根据权利要求2所述的保单数据的检测方法，其特征在于，所述根据自然语言算法识别所述内容范围内的内容信息，获取所述项目信息的项目信息数据，包括：获取所述项目信息的先验知识数据；将所述自然语言算法配置所述先验知识数据，得到先验知识的自然语言算法；根据所述先验知识的自然语言算法识别所述内容范围内的内容信息，获取所述项目信息的项目信息数据。4.根据权利要求1所述的保单数据的检测方法，其特征在于，所述根据所述检测数据与所述项目信息数据计算数据偏移量，包括：识别所述项目信息数据的类型；根据所述类型从预设的配置文件中匹配计算规则，根据所述检测数据与所述项目信息数据基于所述计算规则计算数据偏移量。5.根据权利要求4所述的保单数据的检测方法，其特征在于，所述根据所述类型从预设的配置文件中匹配计算规则，包括：根据所述类型从预设的配置文件中匹配待选计算规则；获取所述项目信息数据的检测执行时间，根据所述检测执行时间从所述待选计算规则中筛选对应时间的目标计算规则。6.根据权利要4所述的保单数据的检测方...

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