本技術(shù)涉及文本處理，尤其涉及一種保單反欺詐檢測(cè)方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、保單反欺詐預(yù)測(cè)技術(shù)是用于檢測(cè)保險(xiǎn)理賠中的保單是否涉及欺詐行為的技術(shù)，例如，在汽車保險(xiǎn)理賠場(chǎng)景，需要檢測(cè)保單是否存在虛假和騙保，但由于汽車?yán)碣r保單中包含多個(gè)第三方實(shí)體的信息，如保單持有人、評(píng)估員、維修地點(diǎn)和維修員等，導(dǎo)致在識(shí)別車險(xiǎn)保單是否存在欺詐性行為時(shí)難以綜合多方信息做出精準(zhǔn)的判斷。因此，如何精準(zhǔn)地識(shí)別車險(xiǎn)保單是否存在虛假理賠，成為亟待解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例的主要目的在于提出一種保單反欺詐檢測(cè)方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在精準(zhǔn)地識(shí)別車險(xiǎn)保單是否存在虛假理賠。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第一方面提出了一種保單反欺詐檢測(cè)方法，所述方法包括：

3、獲取保單樣本和所述保單樣本的樣本保單標(biāo)簽；其中，所述樣本保單標(biāo)簽用于指示所述保單樣本是虛假保單或者不是虛假保單；

4、基于所述保單樣本的樣本保單信息進(jìn)行圖構(gòu)建，得到樣本保單圖數(shù)據(jù)；

5、通過(guò)所述樣本保單標(biāo)簽和所述樣本保單圖數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)設(shè)反欺詐預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)反欺詐預(yù)測(cè)模型；

6、獲取目標(biāo)對(duì)象的當(dāng)前保單信息，基于所述樣本保單圖數(shù)據(jù)和所述當(dāng)前保單信息進(jìn)行圖合并，得到目標(biāo)保單圖數(shù)據(jù)；

7、通過(guò)所述目標(biāo)反欺詐預(yù)測(cè)模型和所述目標(biāo)保單圖數(shù)據(jù)對(duì)所述當(dāng)前保單信息進(jìn)行反欺詐預(yù)測(cè)，得到反欺詐預(yù)測(cè)信息；其中，所述反欺詐預(yù)測(cè)信息用于指示所述當(dāng)前保單是虛假保單或不是虛假保單。

8、在一些實(shí)施例，所述樣本保單信息包括保單號(hào)、駕駛員信息、事故報(bào)告、評(píng)估員信息和受益對(duì)象信息；所述基于所述保單樣本的樣本保單信息進(jìn)行圖構(gòu)建，得到樣本保單圖數(shù)據(jù)，包括：

9、根據(jù)所述保單號(hào)對(duì)所述駕駛員信息進(jìn)行篩選，得到保單駕駛員關(guān)聯(lián)信息；

10、將所述保單號(hào)、所述駕駛員信息和所述保單駕駛員關(guān)聯(lián)信息進(jìn)行節(jié)點(diǎn)連接，得到初始保單圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；所述初始保單圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)包括至少兩個(gè)主節(jié)點(diǎn)和任意兩個(gè)所述主節(jié)點(diǎn)之間的主節(jié)點(diǎn)邊；

11、根據(jù)預(yù)設(shè)主節(jié)點(diǎn)邊權(quán)重對(duì)每一所述主節(jié)點(diǎn)邊進(jìn)行權(quán)重更新，得到更新保單圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

12、基于所述更新保單圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、所述事故報(bào)告、所述評(píng)估員信息和所述受益對(duì)象信息進(jìn)行隨機(jī)節(jié)點(diǎn)連接，得到所述樣本保單圖數(shù)據(jù)。

13、在一些實(shí)施例，所述基于所述更新保單圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、所述事故報(bào)告、所述評(píng)估員信息和所述受益對(duì)象信息進(jìn)行隨機(jī)節(jié)點(diǎn)連接，得到所述樣本保單圖數(shù)據(jù)，包括：

14、根據(jù)所述更新保單圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行主節(jié)點(diǎn)隨機(jī)選取，得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)；

15、根據(jù)所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)對(duì)所述事故報(bào)告、所述評(píng)估員信息和所述受益對(duì)象信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)篩選，得到至少一個(gè)備選節(jié)點(diǎn)；

16、從所述備選節(jié)點(diǎn)中進(jìn)行節(jié)點(diǎn)隨機(jī)選取，得到副節(jié)點(diǎn)；

17、根據(jù)所述副節(jié)點(diǎn)和所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)對(duì)所述更新保單圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到所述樣本保單圖數(shù)據(jù)。

18、在一些實(shí)施例，所述根據(jù)所述副節(jié)點(diǎn)和所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)對(duì)所述更新保單圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到所述樣本保單圖數(shù)據(jù)，包括：

19、若所述副節(jié)點(diǎn)和所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間存在副連接邊，根據(jù)預(yù)設(shè)副更新權(quán)重對(duì)所述副連接邊進(jìn)行更新，得到更新連接邊，并基于所述更新連接邊對(duì)所述更新保單圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到所述樣本保單圖數(shù)據(jù)；

20、若所述副節(jié)點(diǎn)和所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間不存在副連接邊，根據(jù)預(yù)設(shè)副連接邊權(quán)重、所述副節(jié)點(diǎn)和所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行邊連接，得到更新連接邊，并基于所述更新連接邊對(duì)所述更新保單圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到所述樣本保單圖數(shù)據(jù)。

21、在一些實(shí)施例，所述目標(biāo)反欺詐預(yù)測(cè)模型包括邊權(quán)重調(diào)整層，時(shí)序捕捉層和分類層；所述通過(guò)所述目標(biāo)反欺詐預(yù)測(cè)模型和所述目標(biāo)保單圖數(shù)據(jù)對(duì)所述當(dāng)前保單信息進(jìn)行反欺詐預(yù)測(cè)，得到反欺詐預(yù)測(cè)信息，包括：

22、通過(guò)所述邊權(quán)重調(diào)整層對(duì)所述目標(biāo)保單圖數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重調(diào)整，得到權(quán)重更新保單圖數(shù)據(jù)；

23、通過(guò)所述時(shí)序捕捉層對(duì)所述權(quán)重更新保單圖數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序特征捕捉，得到保單時(shí)序特征數(shù)據(jù)；

24、通過(guò)所述分類層和所述保單時(shí)序特征數(shù)據(jù)對(duì)所述當(dāng)前保單信息進(jìn)行反欺詐預(yù)測(cè)，得到所述反欺詐預(yù)測(cè)信息。

25、在一些實(shí)施例，所述邊權(quán)重調(diào)整層包括多個(gè)多頭自注意力層，權(quán)重融合層；所述目標(biāo)保單圖數(shù)據(jù)包括多個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)邊，所述通過(guò)所述邊權(quán)重調(diào)整層對(duì)所述目標(biāo)保單圖數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重調(diào)整，得到權(quán)重更新保單圖數(shù)據(jù)，包括：

26、通過(guò)多個(gè)所述多頭自注意力層對(duì)所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)邊進(jìn)行權(quán)重調(diào)整，得到多個(gè)備選權(quán)重?cái)?shù)據(jù)；

27、根據(jù)所述權(quán)重融合層對(duì)多個(gè)所述備選權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重融合，得到目標(biāo)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)；

28、根據(jù)所述目標(biāo)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)對(duì)所述目標(biāo)保單圖數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重調(diào)整，得到所述權(quán)重更新保單圖數(shù)據(jù)。

29、在一些實(shí)施例，所述分類層包括全連接層和激活層；所述通過(guò)所述分類層和所述保單時(shí)序特征數(shù)據(jù)對(duì)所述當(dāng)前保單信息進(jìn)行反欺詐預(yù)測(cè)，得到所述反欺詐預(yù)測(cè)信息，包括：

30、通過(guò)所述全連接層對(duì)所述保單時(shí)序特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征聚合，得到保單聚合特征數(shù)據(jù)；

31、通過(guò)所述激活層對(duì)所述保單聚合特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，得到所述反欺詐預(yù)測(cè)信息。

32、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第二方面提出了一種保單反欺詐檢測(cè)裝置，所述裝置包括：

33、獲取數(shù)據(jù)模塊，用于獲取保單樣本和所述保單樣本的樣本保單標(biāo)簽；其中，所述樣本保單標(biāo)簽用于指示所述保單樣本是虛假保單或者不是虛假保單；

34、圖構(gòu)建模塊，用于基于所述保單樣本的樣本保單信息進(jìn)行圖構(gòu)建，得到樣本保單圖數(shù)據(jù)；

35、模型訓(xùn)練模塊，用于通過(guò)所述樣本保單標(biāo)簽和所述樣本保單圖數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)設(shè)反欺詐預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)反欺詐預(yù)測(cè)模型；

36、圖合并模塊，用于獲取目標(biāo)對(duì)象的當(dāng)前保單信息，基于所述樣本保單圖數(shù)據(jù)和所述當(dāng)前保單信息進(jìn)行圖合并，得到目標(biāo)保單圖數(shù)據(jù)；

37、保單預(yù)測(cè)模塊，用于通過(guò)所述目標(biāo)反欺詐預(yù)測(cè)模型和所述目標(biāo)保單圖數(shù)據(jù)對(duì)所述當(dāng)前保單信息進(jìn)行反欺詐預(yù)測(cè)，得到反欺詐預(yù)測(cè)信息；其中，所述反欺詐預(yù)測(cè)信息用于指示所述當(dāng)前保單是虛假保單或不是虛假保單。

38、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第三方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

39、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第四方面提出了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

40、本技術(shù)提出的一種保單反欺詐檢測(cè)方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其通過(guò)獲取保單樣本和樣本保單標(biāo)簽，然后基于保單樣本的樣本保單信息進(jìn)行圖構(gòu)建，得到樣本保單圖數(shù)據(jù)，然后通過(guò)樣本保單標(biāo)簽和樣本保單圖數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)設(shè)反欺詐模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而提升預(yù)設(shè)反欺詐模型對(duì)保單信息的感知能力，提升對(duì)保單是否存在虛假理賠的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度，得到目標(biāo)反欺詐模型；進(jìn)一步的，基于，獲取目標(biāo)對(duì)象的當(dāng)前保單信息，并基于樣本保單圖數(shù)據(jù)和當(dāng)前保單信息進(jìn)行圖合并，得到目標(biāo)保單圖數(shù)據(jù)，最后通過(guò)目標(biāo)反欺詐預(yù)測(cè)模型和目標(biāo)保單圖數(shù)據(jù)對(duì)保單信息進(jìn)行反欺詐預(yù)測(cè)，從而精準(zhǔn)預(yù)測(cè)出目標(biāo)對(duì)象的當(dāng)前保單信息是否屬于虛假保單。