本申请涉及一种业务请求的处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：响应于标记账户的业务请求，获取标记账户的描述文本；将标记账户的描述文本输入到预训练的自然语言处理模型，输出标记账户的标准健康数据及标准行为数据；根据预设的量化评估规则对标准健康数据及标准行为数据进行评估，确定标记账户的风险评估等级；在标记账户的风险评估等级为低风险的情况下，确定标记账户的业务请求通过审核，并基于业务请求进行业务办理。采用本方法能够提高确定标记账户能否办理业务的效率和准确性。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，特别是涉及一种业务请求的处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、为控制承保风险，承保企业通常会根据客户的历史投保记录，例如，客户是否存在违约行为，确定客户是否为高风险客户。
2、目前，当高风险客户需要办理再次投保或续保等业务时，通常需要对高风险客户进行风险复核，并根据复核的结果确定高风险客户能否办理业务。然而，随着购买保险产品的人越来越多，对高风险客户进行风险复核需要处理的数据量较大，因此，确定高风险客户能否办理业务的效率和准确性较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高确定标记账户能否办理业务的效率和准确性的业务请求的处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种业务请求的处理方法，包括：
3、响应于标记账户的业务请求，获取所述标记账户的描述文本；其中，所述描述文本包括健康描述文本及行为描述文本，所述健康描述文本用于记载账户所有者的健康状况，所述行为描述文本用于记载账户的操作行为；
4、将所述标记账户的描述文本输入到预训练的自然语言处理模型，输出所述标记账户的标准健康数据及标准行为数据；其中，所述预训练的自然语言处理模型为基于已标注的样本描述文本对机器学习模型进行训练得到的；
5、根据预设的量化评估规则对所述标准健康数据及所述标准行为数据进行评估，确定所述标记账户的风险评估等级；
>6、在所述标记账户的风险评估等级为低风险的情况下，确定所述标记账户的业务请求通过审核，并基于所述业务请求进行业务办理；其中，所述业务请求用于生成保单或更新保单。7、在其中一个实施例中，所述预训练的自然语言处理模型部署于并行处理框架；所述将所述标记账户的描述文本输入到预训练的自然语言处理模型，得到所述标记账户的标准健康数据及标准行为数据，包括：
8、调用预设的数据处理代码，将所述标记账户的描述文本分割为多个数据块，并分发至并行处理框架的各个计算节点，以使所述各个计算节点基于所述预训练的自然语言处理模型对所述多个数据块进行并行处理，得到所述标记账户的标准健康数据及标准行为数据。
9、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
10、将多个标记账户的描述文本上传到分布式文件系统；
11、将多个标记账户的标准健康数据及标准行为数据存储到生产数据库。
12、在其中一个实施例中，所述根据预设的量化评估规则对所述标准健康数据及所述标准行为数据进行评估，得到所述标记账户的风险评估等级，包括：
13、根据所述标准健康数据及所述标准行为数据确定目标评估规则；
14、在所述标准健康数据及所述标准行为数据满足所述目标评估规则的情况下，确定所述标记账户的风险评估等级为低风险。
15、在其中一个实施例中，所述预训练的自然语言处理模型的获得方式包括：
16、获取样本集合，所述样本集合包括带标注的异常健康信息和异常行为信息；
17、将所述样本集合输入到初始自然语言处理模型，输出预测结果；
18、基于所述预测结果与所述样本集合之间的差异，对初始自然语言处理模型中的网络参数进行迭代调整，得到预训练的自然语言处理模型。
19、在其中一个实施例中，所述将所述样本集合输入到初始自然语言处理模型，输出预测结果，包括：
20、基于条件随机场模型，对所述样本集合进行解析，得到初始健康数据及初始行为数据；
21、基于相似度匹配算法，对所述初始健康数据及初始行为数据进行标准化处理，得到标准健康数据及标准行为数据。
22、第二方面，本申请还提供了一种业务请求的处理装置，包括：
23、文本获取模块，用于响应于标记账户的业务请求，获取所述标记账户的描述文本；其中，所述描述文本包括健康描述文本及行为描述文本，所述健康描述文本用于记载账户所有者的健康状况，所述行为描述文本用于记载账户的操作行为；
24、文本处理模块，用于将所述标记账户的描述文本输入到预训练的自然语言处理模型，输出所述标记账户的标准健康数据及标准行为数据；其中，所述预训练的自然语言处理模型为基于已标注的样本描述文本对机器学习模型进行训练得到的；
25、第一确定模块，用于根据预设的量化评估规则对所述标准健康数据及所述标准行为数据进行评估，确定所述标记账户的风险评估等级；
26、第二确定模块，用于在所述标记账户的风险评估等级为低风险的情况下，确定所述标记账户的业务请求通过审核，并基于所述业务请求进行业务办理；其中，所述业务请求用于生成保单或更新保单。
27、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，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的方法的步骤。
28、第四方面，本申请还提供了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的方法的步骤。
29、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
30、上述业务请求的处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过基于预训练的自然语言处理模型对标记账户的描述文本进行解析，并通过标准化后的解析结果进行量化评估，实现了对不同标记账户的实时风险评估，因此提高了标记账户能否办理业务的效率和准确性。
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【技术保护点】
1.一种业务请求的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预训练的自然语言处理模型部署于并行处理框架；所述将所述标记账户的描述文本输入到预训练的自然语言处理模型，得到所述标记账户的标准健康数据及标准行为数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的量化评估规则对所述标准健康数据及所述标准行为数据进行评估，得到所述标记账户的风险评估等级，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预训练的自然语言处理模型的获得方式包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述样本集合输入到初始自然语言处理模型，输出预测结果，包括：
7.一种业务请求的处理装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种业务请求的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预训练的自然语言处理模型部署于并行处理框架；所述将所述标记账户的描述文本输入到预训练的自然语言处理模型，得到所述标记账户的标准健康数据及标准行为数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的量化评估规则对所述标准健康数据及所述标准行为数据进行评估，得到所述标记账户的风险评估等级，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预训练的自然语言处理模型的获得方式包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：于高升，徐征，刘宝辉，王昱森，周佰聪，张娜，
申请(专利权)人：中国人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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