【技术实现步骤摘要】
一种保险理赔人员特征分析方法、装置和设备
[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种保险理赔人员特征分析方法、装置和设备。
技术介绍
[0002]保险理赔是指在发生保险事故而使被保险人财产受到损失或人身生命受到损害时，或保单约定的其它保险事故出现而需要给付保险金时，保险公司根据合同规定，履行赔偿或给付责任的行为，是直接体现保险职能和履行保险责任的工作，是保险法律制度中十分重要的一环，是保险人履行其义务的主要形式。传统的保险理赔人员特征分析方法存在主要基于统计学分析和经验判断，对于大规模数据集，计算复杂度较高，使得其准确度和效率较差的技术问题。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供了一种保险理赔人员特征分析方法、装置和设备，用于针对解决传统的保险理赔人员特征分析方法存在主要基于统计学分析和经验判断，对于大规模数据集，计算复杂度较高，使得其准确度和效率较差的技术问题。
[0004]鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种保险理赔人员特征分析方法、装置和设备。
[0005]第一方面，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种保险理赔人员特征分析方法，其特征在于，所述方法包括：获得目标用户的目标保险理赔数据集，且，所述目标保险理赔数据集包括保险理赔类型标识；获得多级理赔人员分析维度，其中，所述多级理赔人员分析维度包括保险理赔特征分析主体、保险理赔特征分析副体；基于所述保险理赔类型标识和所述多级理赔人员分析维度进行数据挖掘，构建理赔人员特征分布模型；基于所述理赔人员特征分布模型进行深度学习，搭建第一理赔人员特征分析模型；基于所述第一理赔人员特征分析模型进行增量学习，生成第二理赔人员特征分析模型；基于所述目标保险理赔数据集进行主成分分析，获得目标保险理赔数据集合；将所述目标保险理赔数据集合输入所述第二理赔人员特征分析模型，获得目标保险理赔人员特征分析结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述保险理赔类型标识和所述多级理赔人员分析维度进行数据挖掘，构建理赔人员特征分布模型，包括：基于所述保险理赔类型标识和所述保险理赔特征分析主体进行数据挖掘，生成理赔人员主体特征分布模型；基于所述保险理赔类型标识和所述保险理赔特征分析副体进行数据挖掘，生成理赔人员副体特征分布模型；基于所述理赔人员主体特征分布模型和所述理赔人员副体特征分布模型，得到所述理赔人员特征分布模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述保险理赔类型标识和所述保险理赔特征分析主体进行数据挖掘，生成理赔人员主体特征分布模型，包括：基于所述保险理赔类型标识和所述保险理赔特征分析主体，获得具有相同数据量的多组理赔主体分析记录；遍历所述多组理赔主体分析记录进行因子提取，获得多个预备主体特征分析因子；遍历所述多个预备主体特征分析因子进行寻优筛选，获得多个优胜主体特征分析因子；基于所述多个优胜主体特征分析因子，生成所述理赔人员主体特征分布模型。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，遍历所述多个预备主体特征分析因子进行寻优筛选，获得多个优胜主体特征分析因子，包括：遍历所述多个预备主体特征分析因子进行提升适应度分析，获得多个因子提升适应度；遍历所述多个预备主体特征分析因子进行保险理赔影响分析，获得多个因子影响适应度；基于所述多个因子提升适应度和所述多个因子影响适应度进行加权融合，获得多个因子特征适应度；判断所述多个因子特征适应度是否满足预设特征适应度，获得多个适应度判断结果；基于所述多个适应度判断结果，对多个预备主体特征分析因子进行筛选，获得所述多
个优胜主体特征分析因子。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法包括：遍历所述多个预备主体特征分析因子，获得第一预备主体特征分析因子；基于所述多组理赔主体分析记录，对所述第一预备主体特征分析因子进行支持度分析，获得第一因子支持度；基于所述多组理赔主体分析记录，遍历所述多个预备主体特征分析因子进行支持度分析，获得因子特征支持度；基于所述第...
【专利技术属性】
技术研发人员：王辉，王桂元，刘立禹，
申请(专利权)人：凯泰铭科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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