查询保单续费难度的方法技术

本发明专利技术提供一种查询保单续费难度的方法

【技术实现步骤摘要】
查询保单续费难度的方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及金融保险数据处理
，具体地涉及一种查询保单续费难度的方法
、
一种查询保单续费难度的系统
、
一种电子设备和一种机器可读存储介质
。

技术介绍

[0002]保险单
(
保单
)
是保险人与投保人签订保险合同的书面证明，保单中包含保险期限
、
保险费等信息
。
在电子化应用中，保险公司常通过业务数据库记录保单文件
。
保险业务人员需要查看保单文件，定期联系客户，以提醒客户保单的缴费期限，避免因缴费时间过晚导致客户所需要的保障丧失，但是由于保单信息和客户需求的差异，各个保单的完成续费的难度不相同，保险公司常根据保单续费难度差异，调控公司业务资源，以提高收费完成率
。
[0003]目前，保单的续费难度通常是由人工判断的并上报至保险公司
。
专职人员通过查看需要缴费的保单，依据个人经验，判断保单的续费难度等级，然而人工判断很难覆盖业务数据库中各种类型的保单文件，会遗漏关键信息，不同人员对保单文件的续费难度等级判断结果差异很大，在进行客户服务业务时，续费难度等级的人工判断结果很难对业务人员提供有效难度信息，很难为改善保险公司的客户服务提供帮助
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种查询保单续费难度的方法
、
系统
、
设备及存储介质，避免人工判断保单续费难度等级难以保证信息准确性和有效性，导致的难以向业务人员提供符合客户需求的信息，进而实现自动化地判断保单续费难度高低，以及向业务人员提供各自业务关联保单的有效难度信息
。
[0005]为了实现上述目的，本说明书采用下述方案：
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种查询保单续费难度的方法，该方法包括：
[0007]响应于用户设备的查询指令确定所查询的保单文件列表，所述查询指令携带业务人员标识和指定续期时间段的信息，所述查询指令用于指示待查询的保单文件的字段和所述保单文件列表的数据结构；
[0008]将所述保单文件列表中保单文件分别输入至树集成模型，以提取各保单文件的叶子结点编码向量，所述树集成模型包括基于由业务人员属性确定的特征和由保单属性确定的特征，形成的多棵决策树；
[0009]将各保单文件的叶子结点编码向量分别输入至排序算法模型，以获得与各保单文件对应的难度评分值，所述难度评分值用于指示所述保单文件列表中保单文件之间的续期缴费难度高低；
[0010]将所述保单文件列表和所述难度评分值返回至所述用户设备，以使得所述用户设备基于所述难度评分值，呈现所述保单文件列表中各保单文件
。
[0011]第二方面，本专利技术实施例提供一种查询保单续费难度的系统，该系统包括：
[0012]查询模块，用于响应于用户设备的查询指令确定所查询的保单文件列表，所述查询指令携带业务人员标识和指定续期时间段的信息，所述查询指令用于指示待查询的保单文件的字段和所述保单文件列表的数据结构；
[0013]决策模块，用于将所述保单文件列表中保单文件分别输入至树集成模型，以提取各保单文件的叶子结点编码向量，所述树集成模型包括基于由业务人员属性确定的特征和由保单属性确定的特征，形成的多棵决策树；
[0014]评估模块，将各保单文件的叶子结点编码向量分别输入至排序算法模型，以获得与各保单文件对应的难度评分值，所述难度评分值用于指示所述保单文件列表中保单文件之间的续期缴费难度高低；
[0015]返回模块，用于将所述保单文件列表和所述难度评分值返回至所述用户设备，以使得所述用户设备基于所述难度评分值，呈现所述保单文件列表中各保单文件
。
[0016]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，该电子设备包括：
[0017]至少一个处理器；
[0018]存储器，与所述至少一个处理器连接；
[0019]其中，所述存储器存储有能被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令实现前述的方法
。
[0020]第四方面，本专利技术实施例提供一种机器可读存储介质，存储有机器指令，当所述机器指令在机器上运行时，使得机器执行前述的方法
。
[0021]在本专利技术中，业务人员通过用户设备查询确定该业务人员关联的保单文件列表，在查询时通过查询指令所携带的业务人员标识和指定续期时间段的信息，确定保单文件列表中各保单文件，以使得接收查询指令的服务器对业务数据库中业务人员和时间范围关联的保单文件进行难度评估，而不是针对业务数据库中全部保单文件进行难度评估，避免未关联的业务人员对保单续费难度的影响，同时能够减少服务器使用模型处理数据时的资源开销
。
将所述保单文件列表中保单文件分别输入至树集成模型，提取保单文件的叶子结点编码向量，能够相对于保单是否成功续费，通过树集成模型能够决策业务人员的属性特点
、
各保单文件的属性特点的重要性关联程度，得到该业务人员的各保单文件的不同特征表现
。
然后将各保单文件的叶子结点编码向量分别输入至排序算法模型，能够通过排序算法模型所输出的概率值大小，表示保单文件列表内保单文件之间的难度评分值大小，从而得到该业务人员在指定续期时间范围内的保单文件列表和难度评分值，能够表现与该业务人员在指定续期时间范围内关联的保单文件之间的续费难度差异性，相对于对全部保单文件进行难度评估，具有准确性和有效性的特点
。
用户设备基于难度评分值呈现保单文件列表中的保单文件，能够使得使用用户设备的业务人员的保单文件续费难度信息在保单文件列表中呈相对的差异性表现，且同时与业务人员的属性特点和保单属性特点是相符的，保单续费难度信息是有效的，该续费难度信息能够有助于业务人员对该业务人员在续期时间范围内关联的保单进行符合客户需求的业务操作，以改善保险业务的客户服务
。
[0022]本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明
。
附图说明
[0023]附图是用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式共同用于解释本专利技术实施例，但并不构成对本专利技术实施例的限定
。
在附图中：
[0024]图1为本专利技术实施例的主要方法步骤示意图；
[0025]图2为本专利技术实施例的一种示例性的树集成模型的树结构示意图；
[0026]图3为本专利技术实施例的一种示例性的
RankNet
模型的层结构示意图；
[0027]图4为本专利技术实施例的一种示例性的应用服务器和数据库的交互场景示意图；
[0028]图5为本专利技术实施例的一种示例性的电子设备的模块示意图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种查询保单续费难度的方法，其特征在于，该方法包括：响应于用户设备的查询指令确定所查询的保单文件列表，所述查询指令携带业务人员标识和指定续期时间段的信息，所述查询指令用于指示待查询的保单文件的字段和所述保单文件列表的数据结构；将所述保单文件列表中保单文件分别输入至树集成模型，以提取各保单文件的叶子结点编码向量，所述树集成模型包括基于由业务人员属性确定的特征和由保单属性确定的特征，形成的多棵决策树；将各保单文件的叶子结点编码向量分别输入至排序算法模型，以获得与各保单文件对应的难度评分值；将所述保单文件列表和所述难度评分值返回至所述用户设备，以使得所述用户设备基于所述难度评分值，呈现所述保单文件列表中各保单文件
。2.
根据权利要求1所述的查询保单续费难度的方法，其特征在于，所述响应于用户设备的查询指令确定所查询的保单文件列表，包括：基于查询指令中业务人员标识，查询确定与所述业务人员标识的字段对应的业务人员属性信息以及与所述业务人员标识对应的全量保单文件；按时间戳字段过滤所述全量保单文件，以保留处于所述查询指令中指定续期时间段内的保单文件；将业务人员属性信息标记至保留的保单文件，生成保单文件列表
。3.
根据权利要求1所述的查询保单续费难度的方法，其特征在于，其中，所述树集成模型的训练方法包括：从业务数据库中获取历史保单文件的属性信息和业务人员属性信息，并将所述历史保单文件的属性信息中续期信息作为目标变量，所述续期信息包括在宽限期内是否续期缴费的信息；将所述历史保单文件作为训练样本，并通过
XGBOOST
模型训练获得树集成模型；所述树集成模型中各决策树的各层叶子结点是基于所述训练样本中的保单属性信息和所述业务人员属性信息，选择的特征；所述选择的特征是由业务人员属性确定的特征或由保单属性确定的特征
。4.
根据权利要求3所述的查询保单续费难度的方法，其特征在于，其中，所述排序算法模型是对神经网络双塔模型进行训练，获得的神经网络模型；所述神经网络模型是单塔模型，且所述神经网络模型的层结构与所述神经网络双塔模型中任意一者的层结构相同
。5.
根据权利要求4所述的查询保单续费难度的方法，其特征在于，所述排序算法模型的获得方法包括：基于所述历史保单文件中与同一业务人员标识和同一续期时间段对应的保单文件，构成多对保单文件；将成对的保单文件的标识值，作为目标值，所述标识值用于表示在指定的时间范围内所述成对的保单文件之间续期缴费的难度高低；从所述树集成模型中提取成对的保单文件的叶子结点编码向量，作为训练集；基于所述训练集和所述目标值，训练神经网络双塔模型，并将训练后的...

【专利技术属性】
技术研发人员：温佳美，李昊，
申请(专利权)人：人保信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：