CN114202434B - 基于优先算法的理赔方案生成方法、装置、设备及介质 - Google Patents
基于优先算法的理赔方案生成方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114202434B CN114202434B CN202111550900.XA CN202111550900A CN114202434B CN 114202434 B CN114202434 B CN 114202434B CN 202111550900 A CN202111550900 A CN 202111550900A CN 114202434 B CN114202434 B CN 114202434B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- settlement
- responsibility
- responsibilities
- priority
- calculating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 title claims abstract description 69
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 4
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 22
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 22
- 230000006870 function Effects 0.000 description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 230000036541 health Effects 0.000 description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/08—Insurance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明涉及数据处理技术，揭露了一种基于优先算法的理赔方案生成方法，包括：获取用户的理赔文本，并根据理赔责任表提取所述理赔文本中的所有理赔责任；根据所述理赔责任提取对应的责任属性；根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，并利用预构建的优先算法对所有的理赔责任和对应的优先级执行计算，得到多种理赔组合；根据每一种理赔组合计算得到理赔方案，根据预设的筛选条件构建决策树并利用所述决策树筛选得到目标理赔方案。此外，本发明还涉及区块链技术，理赔文本可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于优先算法的理赔方案生成装置、电子设备以及存储介质。本发明能够高效的获得最优理赔方案。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于优先算法的理赔方案生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
近年来，越来越多的人对健康开始重视起来，人们开始意识到意外健康险(简称：意健险)的必要性，故购买意健险的人逐年攀升。因意健险保单没有数量和种类的限制，有的人甚至会购买多份不同的健康险。因此，面对多保单客户群体就存在如何快速选择最优方案进行准确理赔的问题。
以前针对多保单理赔的问题所采取的方案一般是将损失金额带入已定责的保单及责任，针对所有的保单根据不同的责任属性分别进行自动理算，然后取出赔款金额最高的保单作为最终赔付金额。该方案存在的缺陷是：由于存在多个理赔责任，在根据多个理赔责任进行筛选穷举时，往往会出现计算量过大，使案件的作业时间增加，并且较难得到理想最优理赔方案，导致获得理赔方案的效率和准确性较低。
发明内容
本发明提供一种基于优先算法的理赔方案生成方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决获得最优理赔方案效率低的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于优先算法的理赔方案生成方法，包括：
获取用户的理赔文本，并根据预设的理赔责任表提取所述理赔文本中的所有理赔责任；
根据所述理赔责任提取对应的责任属性；
根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，并利用预构建的优先算法对所有的理赔责任和对应的优先级执行计算，得到多种理赔组合；
根据每一种所述理赔组合计算得到理赔方案，根据预设的筛选条件构建决策树并利用所述决策树筛选得到目标理赔方案。
可选地，所述根据预设的理赔责任表提取所述理赔文本中的所有理赔责任，包括：
从预设的理赔责任表中提取列表标签为理赔责任的列表作为目标列表；
从所述理赔文本中提取所述目标列表中的理赔内容作为理赔责任。
可选地，所述根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，包括：
提取所有所述理赔责任中的责任属性对应的属性数值；
对所述属性数值进行计算，得到每一个所述理赔责任对应的优先级。
可选地，所述根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，还可以包括：
通过比较所述属性数值的大小，确定所述责任属性的排名并根据所述责任属性的排名获取对应的预设权重；
根据所述责任属性的排名以及所述对应的预设权重计算得到每一个理赔责任的分值；
根据每一个所述理赔责任的分值确定对应的优先级。
可选地，所述根据每一种理赔组合计算得到理赔方案，包括：
获得所述理赔文本中的额定信息以及预设的规则；
根据所述规则和所述理赔组合对所述额定信息、所述属性数值进行计算，得到理赔金额；
根据所述理赔金额在所述理赔文本中匹配对应的权益；
将所述理赔金额和所述对应的权益作为理赔方案。
可选地，所述利用预构建的优先算法对所有的理赔责任和对应的优先级执行计算，得到多种理赔组合，包括：
根据每一个所述理赔责任对应的优先级设置所述优先算法的节点；
利用所述优先算法遍历所述节点的所有路径；
根据所述所有路径中的每一种路径得到所述所有理赔责任的组合方式。
可选地，所述获取用户的理赔文本，包括：
获取理赔文本的存储路径；
将所述存储路径编译为路径参数，利用所述路径参数对预设的数据接口进行赋值，并利用赋值后的所述数据接口对所述理赔文本中的所述用户的理赔文本进行调用。
为了解决上述问题，本发明还提供一种基于优先算法的理赔方案生成装置，所述装置包括：
理赔责任获取模块，用于获取用户的理赔文本，并根据预设的理赔责任表提取所述理赔文本中的所有理赔责任；
理赔组合生成模块，用于根据所述理赔责任提取对应的责任属性，并根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，及利用预构建的优先算法对所有的理赔责任和对应的优先级执行计算，得到多种理赔组合；
目标理赔方案获取模块，用于根据每一种所述理赔组合计算得到理赔方案，根据预设的筛选条件构建决策树并利用所述决策树筛选得到目标理赔方案。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的基于优先算法的理赔方案生成方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于优先算法的理赔方案生成方法。
本发明实施例通过对理赔责任的责任属性进行分析，进而得到理赔责任的优先级，再根据该优先级结合优先算法能够快速的不通过穷举的方式获得较优的组合方式，可以进一步提高的获得最优结果的准确性；通过决策树进一步地对理赔组合的理赔方案进行筛选，提高了目标理赔方案与筛选条件的吻合性。因此本发明提出的基于优先算法的理赔方案生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决获得最优理赔方案效率低的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的基于优先算法的理赔方案生成方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的计算得到每一个理赔责任对应的优先级的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的获取多种理赔组合的流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的基于优先算法的理赔方案生成装置的功能模块图；
图5为本发明一实施例提供的实现所述基于优先算法的理赔方案生成方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、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
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种基于优先算法的理赔方案生成方法。所述基于优先算法的理赔方案生成方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于优先算法的理赔方案生成方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDeliveryNetwork，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于优先算法的理赔方案生成方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于优先算法的理赔方案生成方法包括：
S1、获取用户的理赔文本，并根据预设的理赔责任表提取所述理赔文本中的所有理赔责任；
本发明实施例中，所述理赔文本与一个用户对应并可以包括多个理赔责任。例如，所述理赔文本为医疗理赔，那么该医疗理赔中可以包含多个理赔责任，如疾病门诊责任、疾病住院责任，这两个责任分别具有各自的理赔方案。
本发明实施例中，所述获取用户的理赔文本，包括：
获取理赔文本的存储路径；
将所述存储路径编译为路径参数，利用所述路径参数对预设的数据接口进行赋值，并利用赋值后的所述数据接口对所述理赔文本中的所述用户的理赔文本进行调用。
详细地，所述存储路径可由业务员、管理员等具有对理赔文本进行处理权限的人员预先上传。
具体地，可利用预设的编译器将所述存储路径编译为路径参数，并利用所述路径参数对预设的数据接口进行赋值，利用该数据接口可对所述存储路径下的数据进行调用，其中，所述编译器包括但不限于：Microsoft Visual Studio、Dev-C++、C++Builder、Emacs+GC。
本发明实施例中，所述根据预设的理赔责任表提取所述理赔文本中的所有理赔责任，包括：
从预设的理赔责任表中提取列表标签为理赔责任的列表作为目标列表；
从所述理赔文本中提取所述目标列表中的理赔内容作为理赔责任。
本发明实施例中，所述理赔责任表是根据用户的理赔文本所拥有的责任内容预先生成的，其中包括理赔文本所包括的所有的理赔责任以及所述理赔责任对应的所有责任属性。
例如，用户的理赔文本为医疗理赔，那么在医疗理赔对应的理赔责任表中包括不同的标签列：理赔责任列表、责任属性列表等，其中理赔责任列表中包括医疗理赔对应的所有理赔责任：疾病门诊、疾病住院等。
S2、根据所述理赔责任提取对应的责任属性；
本发明实施例中，所述责任属性为所述理赔责任包括的理赔标准，例如：免赔额、赔付比例等。
本发明实施例中，所述责任属性与所述理赔责任是关联对应的，所述责任属性与所述理赔责任可以映射存储在所述理赔责任表中，根据某一理赔责任提取其对应的责任属性。
例如，在医疗理赔文本中，理赔责任列表中存储有疾病门诊、疾病住院，在责任属性列表中对应存储有疾病门诊和疾病住院关联的责任属性，疾病门诊和疾病住院对应的责任属性可以包括免赔额、赔付比例等。
S3、根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，并利用预构建的优先算法对所有的理赔责任和对应的优先级执行计算，得到多种理赔组合；
本发明实施例中，在根据理赔责任计算理赔方案时，需要不同的方式组合理赔责任进行计算，不同理赔责任组合受责任属性(如免赔额、赔付比例、理赔限额等)或计算规则限制，因此计算得到的理赔方案可能是不同的，但是对于数量较多的理赔责任，并不能穷举所有的组合方式并分别进行计算，因此需要为获得理想的理赔方案对理赔责任设置优先级，以确保利用身份优先算法计算排列组合方式后，选取优先级在前的排列组合方式对理赔责任进行计算，使从计算结果中获取接近理想的理赔方案。
例如，理想的理赔方案是获得最大数额的理赔方案，那么在对理赔责任进行排列组合并进行计算时，若每个理赔责任对应的理算金额根据责任属性不同而不同，则需要结合责任属性进行分析，对获得较大理算金额的理赔责任设置较高的优先级，以使最终能够获得较高的理赔方案，如根据赔付比例确定优先级，理赔责任A的赔付比例>理赔责任B的赔付比例>理赔责任C的赔付比例，在对理赔责任排列组合时，首先保证赔付比例大的理赔责任A在排列组合时位于前面，得到排列组合方式ABC、ACB、BAC、CAB等，若只获取两种组合方式，则选择ABC、ACB这两种组合方式进行理赔计算。
本发明实施例中，不同的理赔责任对应的责任属性中可以包括不同的理赔限制、理赔优惠等，因此可以根据对每一个理赔责任对应的责任属性进行分析计算，进而确定理赔责任对应的优先级。
本发明实施例中，所述根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，包括：
提取所有所述理赔责任中的责任属性对应的属性数值；
对所述属性数值进行计算，得到每一个所述理赔责任对应的优先级。
本发明实施例中，所述属性数值与所述责任属性关联对应，所述属性数值与所述责任属性可以映射存储在所述理赔责任表中，根据某一责任属性提取其对应的属性数值。
例如，在医疗理赔文本中，理赔责任列表中存储有疾病门诊、疾病住院，在责任属性列表中对应存储有疾病门诊和疾病住院关联的责任属性(免赔额、赔付比例)，疾病门诊这一理赔责任对应的责任属性中：免赔额对应的属性数值可以为100元、赔付比例为0.5；疾病住院这一理赔责任对应的责任属性中：免赔额对应的属性数值可以为200元、赔付比例为0.2，通过对上述数值计算得到，疾病住院中的免赔额对应的属性数值是疾病门诊的2倍，疾病住院中的赔付比例对应的属性数值是疾病门诊的0.4倍，将上述两个背书相乘，得到疾病住院的优先级应小于疾病门诊的优先级。
本发明另一可选实施例中，请参阅图2所示，所述根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，还可以包括：
S21、提取所有理赔责任中的责任属性对应的属性数值；
S22、通过比较所述属性数值的大小，确定所述责任属性的排名并根据所述责任属性的排名获取对应的预设权重；
S23、根据所述责任属性的排名以及所述对应的预设权重计算得到每一个理赔责任的分值；
S24、根据每一个所述理赔责任的分值确定对应的优先级。
本发明实施例中，可以利用如下权重算法对所述责任属性的排名进行计算，得到理赔责任的分值：
其中，G为所述理赔责任的分值，n为排名的名次总数，Qi为第i个责任属性的排名，Pi为第i个责任属性的排名对应的预设权重。
例如，假设理赔责任为a、b、c，其分别对应责任属性x、y,，通过对责任属性x、y的属性数值进行比较得到，责任属性x对应的排名为a>c>b，责任属性x对应的排名为a<b<c，排名对应的预设权重为0.5、0.4、0.2，通过权重算法计算得到理赔责任为a、b、c对应的分值分别为0.7、0.6、0.9，因此确定理赔责任为a、b、c的优先级为c>a>b。
本发明实施例中，所述优先算法是一个针对图和树的遍历算法，其中每一个节点只能访问一次，依次对每个节点的所有分支路径进行访问。通过优先算法根据优先级设置理赔责任节点，对理赔责任节点按照分支路径进行访问，进而获取符合优先级的理赔责任节点组合方式。
本发明实施例中，请参阅图3所示，所述利用预构建的优先算法对所有的理赔责任和对应的优先级计算，得到多种理赔组合，包括：
S31、根据每一个所述理赔责任对应的优先级设置所述优先算法的节点；
S32、利用所述优先算法遍历所述节点的所有路径；
S33、根据所述所有路径中的每一种路径得到所述所有理赔责任的组合方式。
例如，假设有理赔责任为a、b、c，其优先级为c>a>b，则将理赔责任c作为第一节点，理赔责任a和b可以位于第一节点下的二级分支节点。
本发明一可选实施例中，在所述得到多种理赔组合之前，还根据预设的筛选要求提取所述所有理赔责任的组合方式提取出目标理赔组合。例如，筛选条件为获取10种组合方式，则从所述所有理赔责任的组合方式中提取10种组合方式作为目标组合方式；筛选条件为获得理赔责任b位于组合中第二位的所有组合方式，则从所述所有理赔责任的组合方式中提取理赔责任b位于组合中第二位是组合方式作为目标组合方式。
S4、根据每一种所述理赔组合计算得到理赔方案，根据预设的筛选条件构建决策树并利用所述决策树筛选得到目标理赔方案。
本发明实施例中，所述理赔方案包括理赔金额或权益等，通过对理赔方案筛选其中最优的理赔方案作为目标结果。
本发明实施例中，所述根据每一种理赔组合计算得到理赔方案，包括：
获得所述理赔文本中的额定信息以及预设的规则；
根据所述规则和所述理赔组合对所述额定信息、所述属性数值进行计算，得到理赔金额；
根据所述理赔金额在所述理赔文本中匹配对应的权益；
将所述理赔金额和所述对应的权益作为理赔方案。
本发明实施例中，所述理赔权益可以为与理赔金额等价的权益，例如在车赔项目中，存在权益：轮胎、保养服务等等。
本发明实施例中，所述根据预设的筛选条件构建决策树，可以通过将所述筛选条件作为参数对预设的决策函数进行赋值，并利用赋值后的决策函数作为决策条件，生成决策树；
示例性地，所述决策函数可以为：
其中，f(x)为所述决策函数的输出值，x为所述决策函数的参数，g(y)为所述决策函数的输入值。
详细地，可从利用筛选条件对所述决策函数的参数x进行赋值，并将赋值后的决策函数作为决策条件生成如下决策树：
当所述决策树的输入值g(y)与所述决策树的参数x相同时，该决策树输出值f(x)＝；
当所述决策树的输入至g(y)与所述决策树的参数x不相同时，该决策树输出值f(x)＝。
本发明实施例中，所述利用所述决策树筛选得到目标理赔方案，包括：
从所述理赔方案中逐个选取其中一个作为输入值；
将所述输入值输入至所述决策树，得到所述决策树输出的输出结果，其中，所述输出结果为所述输入值与所述决策树的参数相同，或者所述输入值与所述决策树的参数不同；
统计每一个理赔方案对应的决策树中输出的所述输入值与所述决策树的参数相同的输出结果的数量，并根据所述数量确定符合预设条件的计算结果所对应的理赔方案为目标理赔方案。
本发明实施例中，可通过统计理赔方案对应的决策树中所述输出结果为所述输入值与所述决策树的参数相同的输出结果的数量，以判断哪一个理赔方案与筛选条件吻合度更高。
本发明另一可选实施例中，可以通过设置预设条件来筛选得到目标理赔方案。例如，预设条件可以为理赔金额最大，或者根据用户的需求分析得到。例如，在车赔项目中，预设条件为理赔金额最大，则直接选取所述理赔方案中理赔金额的数值最大作为目标理赔方案；若用户需求为获得车辆的保养服务，则选取理赔方案中包含保养服务的理赔方案作为目标理赔方案。
本发明实施例通过对理赔责任的责任属性进行分析，进而得到理赔责任的优先级，再根据该优先级结合优先算法能够快速的不通过穷举的方式获得较优的组合方式，可以进一步提高的获得最优结果的准确性；通过决策树进一步地对理赔组合的理赔方案进行筛选，提高了目标理赔方案与筛选条件的吻合性。因此本发明提出的基于优先算法的理赔方案生成方法，可以解决获得最优理赔方案效率低的问题。
如图4所示，是本发明一实施例提供的基于优先算法的理赔方案生成装置的功能模块图。
本发明所述基于优先算法的理赔方案生成装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于优先算法的理赔方案生成装置100可以包括画像匹配模块101、第一推荐模块102、画像完善模块103、画像筛选模块104及第二推荐模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述理赔责任获取模块101，用于获取用户的理赔文本，并根据预设的理赔责任表提取所述理赔文本中的所有理赔责任；
所述理赔组合生成模块102，用于根据所述理赔责任提取对应的责任属性，并根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，及利用预构建的优先算法对所有的理赔责任和对应的优先级执行计算，得到多种理赔组合；
所述目标理赔方案获取模块103，用于根据每一种所述理赔组合计算得到理赔方案，根据预设的筛选条件构建决策树并利用所述决策树筛选得到目标理赔方案。
详细地，本发明实施例中所述基于优先算法的理赔方案生成装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图3中所述的基于优先算法的理赔方案生成方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
如图5所示，是本发明一实施例提供的实现基于优先算法的理赔方案生成方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于优先算法的理赔方案生成程序。
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行基于优先算法的理赔方案生成程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于优先算法的理赔方案生成程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图5仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的基于优先算法的理赔方案生成程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取用户的理赔文本，并根据预设的理赔责任表提取所述理赔文本中的所有理赔责任；
根据所述理赔责任提取对应的责任属性；
根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，并利用预构建的优先算法对所有的理赔责任和对应的优先级执行计算，得到多种理赔组合；
根据每一种所述理赔组合计算得到理赔方案，根据预设的筛选条件构建决策树并利用所述决策树筛选得到目标理赔方案。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取用户的理赔文本，并根据预设的理赔责任表提取所述理赔文本中的所有理赔责任；
根据所述理赔责任提取对应的责任属性；
根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，并利用预构建的优先算法对所有的理赔责任和对应的优先级执行计算，得到多种理赔组合；
根据每一种所述理赔组合计算得到理赔方案，根据预设的筛选条件构建决策树并利用所述决策树筛选得到目标理赔方案。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。***权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种基于优先算法的理赔方案生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户的理赔文本，并根据预设的理赔责任表提取所述理赔文本中的所有理赔责任；
根据所述理赔责任提取对应的责任属性；
根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，并利用预构建的优先算法对所有的理赔责任和对应的优先级执行计算，得到多种理赔组合，所述优先算法是一个针对图和树的遍历算法，其中每一个节点只能访问一次，依次对每个节点的所有分支路径进行访问；
根据每一种所述理赔组合计算得到理赔方案，根据预设的筛选条件构建决策树并利用所述决策树筛选得到目标理赔方案；
其中，所述利用预构建的优先算法对所有的理赔责任和对应的优先级执行计算，得到多种理赔组合，包括：根据每一个所述理赔责任对应的优先级设置所述优先算法的节点；利用所述优先算法遍历所述节点的所有路径；根据所述所有路径中的每一种路径得到所述所有理赔责任的组合方式。
2.如权利要求1所述的基于优先算法的理赔方案生成方法，其特征在于，所述根据预设的理赔责任表提取所述理赔文本中的所有理赔责任，包括：
从预设的理赔责任表中提取列表标签为理赔责任的列表作为目标列表；
从所述理赔文本中提取所述目标列表中的理赔内容作为理赔责任。
3.如权利要求1所述的基于优先算法的理赔方案生成方法，其特征在于，所述根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，包括：
提取所有所述理赔责任中的责任属性对应的属性数值；
对所述属性数值进行计算，得到每一个所述理赔责任对应的优先级。
4.如权利要求1所述的基于优先算法的理赔方案生成方法，其特征在于，所述根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，包括：
提取所有所述理赔责任中的责任属性对应的属性数值；
通过比较所述属性数值的大小，确定所述责任属性的排名并根据所述责任属性的排名获取对应的预设权重；
根据所述责任属性的排名以及所述对应的预设权重计算得到每一个理赔责任的分值；
根据每一个所述理赔责任的分值确定对应的优先级。
5.如权利要求3所述的基于优先算法的理赔方案生成方法，其特征在于，所述根据每一种所述理赔组合计算得到理赔方案，包括：
获得所述理赔文本中的额定信息以及预设的规则；
根据所述规则和所述理赔组合对所述额定信息、所述属性数值进行计算，得到理赔金额；
根据所述理赔金额在所述理赔文本中匹配对应的权益；
将所述理赔金额和所述对应的权益作为理赔方案。
6.如权利要求1所述的基于优先算法的理赔方案生成方法，其特征在于，所述获取用户的理赔文本，包括：
获取理赔文本的存储路径；
将所述存储路径编译为路径参数，利用所述路径参数对预设的数据接口进行赋值，并利用赋值后的所述数据接口对所述理赔文本中的所述用户的理赔文本进行调用。
7.一种基于优先算法的理赔方案生成装置，用于实现如权利要求1至6中任意一项所述的基于优先算法的理赔方案生成方法，其特征在于，所述装置包括：
理赔责任获取模块，用于获取用户的理赔文本，并根据预设的理赔责任表提取所述理赔文本中的所有理赔责任；
理赔组合生成模块，用于根据所述理赔责任提取对应的责任属性，并根据每一个所述理赔责任对应的责任属性计算得到每一个所述理赔责任对应的优先级，及利用预构建的优先算法对所有的理赔责任和对应的优先级执行计算，得到多种理赔组合；
目标理赔方案获取模块，用于根据每一种所述理赔组合计算得到理赔方案，根据预设的筛选条件构建决策树并利用所述决策树筛选得到目标理赔方案。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至6中任意一项所述的基于优先算法的理赔方案生成方法。
9.一种计算机可读存储介质，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如权利要求1至6中任意一项所述的基于优先算法的理赔方案生成方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111550900.XA CN114202434B (zh) | 2021-12-17 | 2021-12-17 | 基于优先算法的理赔方案生成方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111550900.XA CN114202434B (zh) | 2021-12-17 | 2021-12-17 | 基于优先算法的理赔方案生成方法、装置、设备及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114202434A CN114202434A (zh) | 2022-03-18 |
| CN114202434B true CN114202434B (zh) | 2024-06-28 |
Family
ID=80655041
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111550900.XA Active CN114202434B (zh) | 2021-12-17 | 2021-12-17 | 基于优先算法的理赔方案生成方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114202434B (zh) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109255013A (zh) * | 2018-08-14 | 2019-01-22 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 理赔决策方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN109360110A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-02-19 | 平安健康保险股份有限公司 | 自动理算方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20190095999A1 (en) * | 2017-09-28 | 2019-03-28 | Accenture Global Solutions Limited | Cognitive agent assistant |
-
2021
- 2021-12-17 CN CN202111550900.XA patent/CN114202434B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109255013A (zh) * | 2018-08-14 | 2019-01-22 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 理赔决策方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN109360110A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-02-19 | 平安健康保险股份有限公司 | 自动理算方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114202434A (zh) | 2022-03-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113656690B (zh) | 产品推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN116541883B (zh) | 基于信任的差分隐私保护方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN112733531B (zh) | 虚拟资源分配方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
| CN117193975A (zh) | 任务调度方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN114612194A (zh) | 产品推荐方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113627160B (zh) | 文本纠错方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113516417A (zh) | 基于智能建模的业务评估方法、装置、电子设备及介质 | |
| WO2022142021A1 (zh) | 基于可疑社团的刷单行为检测方法、装置、设备及介质 | |
| CN113657546B (zh) | 信息分类方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN116823437A (zh) | 基于配置化风控策略的准入方法、装置、设备及介质 | |
| CN116501610B (zh) | 做市交易***的测试方法、装置、设备及介质 | |
| CN114202434B (zh) | 基于优先算法的理赔方案生成方法、装置、设备及介质 | |
| CN111429085A (zh) | 合同数据生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112560721B (zh) | 无感知模型切换方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113626605B (zh) | 信息分类方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN114157634B (zh) | 唯一账号识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115408672A (zh) | 黑名单的深度预警方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115225489B (zh) | 队列业务流量阈值动态控制方法、电子设备及存储介质 | |
| CN114819590B (zh) | 策略智能推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN114912818B (zh) | 资产指标分析方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113592606B (zh) | 基于多重决策的产品推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116629596B (zh) | 供应链风险预测方法、装置、设备及介质 | |
| CN113627800B (zh) | 水源地巡查点位确定方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN116739611B (zh) | 客户信息跟踪管理方法、装置、设备及介质 | |
| CN117829839A (zh) | 可疑交易账户识别方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant |