基于人工智能的理赔方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种基于人工智能的自动理赔方法、装置、设备及介质，涉及技术领域。该方法包括：获取待处理理赔案件；确定待理赔案件中的原子特征分别在不同理赔标签对应的目标原子特征组合中命中的目标原子特征；根据目标原子特征对应的条件概率，确定命中的目标原子特征在不同理赔标签下对应的条件概率；根据命中的目标原子特征分别在不同理赔标签下对应的条件概率，对应计算不同理赔标签下待处理理赔案件对应的打分结果；根据打分结果，通过理赔标签预测模型获取待处理理赔案件对应的理赔标签，理赔标签预测模型用于利用打分结果和理赔标签之间的对应关系进行理赔标签预测。通过上述方法，能够实现准确地自动理赔。能够实现准确地自动理赔。能够实现准确地自动理赔。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的理赔方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种基于人工智能的理赔方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]保险通过缴纳规定的保费，可以享受财务、人身等保障。随着社会的经济发展和人们保险意识的提高，保险业务的需求也越来越多。在用户需要理赔时，核保、理赔等业务需要严格管控风险(如带病投保、冒名住院、假冒代办)，降低潜在损失。传统的理赔流程中，通常是由保险公司的人员进行理赔的受理、调查及审核等工作，因此传统的流程中一般需要设计多个部门的人员沟通合作，理赔流程较长，效率低下，且通过出现人为因素造成的错误。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种基于人工智能的理赔方法、装置、设备及介质，该方法通过集成多个模型构建理赔标签预测模型，并通过该理赔标签预测模型自动获取理赔标签，以解决通过人力处理理赔案件时效率低、出错率高的问题。
[0004]第一方面，提供了一种基于人工智能的自动理赔方法，包括：
[0005]获取待处理理赔案件，所述待处理理赔案件包括至少一个原子特征；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的自动理赔的方法，其特征在于，包括：获取待处理理赔案件，所述待处理理赔案件包括至少一个原子特征；确定所述原子特征分别在不同理赔标签对应的目标原子特征组合中命中的目标原子特征；根据预获取的所述目标原子特征对应的条件概率，确定所述命中的目标原子特征在不同所述理赔标签下对应的条件概率，所述目标原子特征为所述目标原子特征组合中的原子特征；根据所述命中的目标原子特征分别在不同所述理赔标签下对应的条件概率，对应计算不同所述理赔标签下所述待处理理赔案件对应的打分结果；根据所述打分结果，通过理赔标签预测模型获取所述待处理理赔案件对应的理赔标签，所述理赔标签预测模型用于利用所述打分结果和所述理赔标签之间的对应关系进行理赔标签预测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据多个样本理赔案件包括的所述原子特征，获取多个原子特征组合，所述样本理赔案件用于训练所述理赔标签预测模型；从所述多个原子特征组合中确定不同所述理赔标签分别对应的所述目标原子特征组合，所述目标原子特征组合包括预设数量的所述原子特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每一所述样本理赔案件对应有一个所述理赔标签，所述方法还包括：确定具有第一理赔标签的所述样本理赔案件的总数量，以及具有第一目标原子特征的所述样本理赔案件的数量，所述第一理赔标签为不同所述理赔标签中的任意一个，所述第一目标原子特征为所述第一理赔标签对应的所述目标原子特征组合中的任意一个；计算具有所述第一目标原子特征的所述样本理赔案件的数量，与具有所述第一理赔标签的所述样本理赔案件的总数量之间的比值，获取所述第一目标原子特征在所述第一理赔标签下对应的所述条件概率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述理赔标签有多个，且不同所述理赔标签分别对应的所述目标原子特征组合包括多个所述目标原子特征，所述方法还包括：遍历每一所述理赔标签下的每一所述目标原子特征，获取所述目标原子特征分别对应的条件概率。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据获取所述目标原子特征分别对应的条件概率，确定所述样本理赔案件分别在所述不同理赔标签下的打分结果；根据所述样本理赔案件的打分结果和所述样本理赔案件的理赔标签，确定所述理赔标...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵知纬，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：