一种智能理赔分析方法及系统

专利主权项内容

1.一种智能理赔分析方法，其特征在于，步骤包括：收集损坏设备数据和用户信息，损坏设备数据包括但不限于保单信息、损坏设备的图像数据及损坏设备的型号，用户信息包括但不限于用户描述、索赔报告、带保险内容的历史社交信息、保险历史、索赔历史及身份验证信息；将损坏设备的图像数据作为输入，通过训练好的图像识别模型进行图像分类识别，以得到第一目标结果，第一目标结果包括设备的损坏类型及图像的置信度分数；收集各类索赔案例中的异常行为模式，及获取损坏设备的传感器数据，将设备的传感器数据作为输入，并基于索赔案例中的异常行为模式通过异常行为识别模型对设备的被使用行为中的异常行为进行分析，得到第二目标结果，第二目标结果包括异常行为模式的类别标签和标识了类别标签的异常行为特征，异常行为模式包括但不限于猛烈摔落、异常震动、异常使用环境和故意损坏；将第一目标结果、第二目标结果及用户信息进行结合，以形成综合特征；将综合特征输入欺诈行为识别模型以识别判断设备是否被正常使用及用户是否存在欺诈行为的可能，并得到第三目标结果，第三目标结果包括设备是否被正常使用的判定结果及其概率，和用户是否存在欺诈行为的判定结果及其概率；对综合特征中各特征对欺诈行为识别模型输出的第三目标结果的影响进行解释性分析，并得到解释性结果，以图形或文本的形式展示综合特征中的每个特征对于欺诈行为识别模型判断的相对重要性，及将解释性结果分享给业务用户、理赔专员或决策者，以帮助理解欺诈行为识别模型的判断依据。 马 克 数 据 网