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保單反欺詐檢測方法和裝置、電子設備及存儲介質(zhì)與流程

文檔序號:40547343發(fā)布日期:2025-01-03 11:06閱讀:來源:國知局

技術特征:

1.一種保單反欺詐檢測方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述樣本保單信息包括保單號、駕駛員信息、事故報告、評估員信息和受益對象信息;所述基于所述保單樣本的樣本保單信息進行圖構(gòu)建,得到樣本保單圖數(shù)據(jù),包括:

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述更新保單圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、所述事故報告、所述評估員信息和所述受益對象信息進行隨機節(jié)點連接,得到所述樣本保單圖數(shù)據(jù),包括:

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述副節(jié)點和所述目標節(jié)點對所述更新保單圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行更新,得到所述樣本保單圖數(shù)據(jù),包括:

5.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項所述的方法,其特征在于,所述目標反欺詐預測模型包括邊權(quán)重調(diào)整層,時序捕捉層和分類層;所述通過所述目標反欺詐預測模型和所述目標保單圖數(shù)據(jù)對所述當前保單信息進行反欺詐預測,得到反欺詐預測信息,包括:

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述邊權(quán)重調(diào)整層包括多個多頭自注意力層,權(quán)重融合層;所述目標保單圖數(shù)據(jù)包括多個目標節(jié)點邊,所述通過所述邊權(quán)重調(diào)整層對所述目標保單圖數(shù)據(jù)進行權(quán)重調(diào)整,得到權(quán)重更新保單圖數(shù)據(jù),包括:

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述分類層包括全連接層和激活層;所述通過所述分類層和所述保單時序特征數(shù)據(jù)對所述當前保單信息進行反欺詐預測,得到所述反欺詐預測信息,包括:

8.一種保單反欺詐檢測裝置,其特征在于,所述裝置包括:

9.一種電子設備,其特征在于,所述電子設備包括存儲器和處理器,所述存儲器存儲有計算機程序,所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項所述的保單反欺詐檢測方法。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì),所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項所述的保單反欺詐檢測方法。


技術總結(jié)
本申請實施例提供了一種保單反欺詐檢測方法和裝置、電子設備及存儲介質(zhì),屬于文本處理技術領域。該方法包括:獲取保單樣本和保單樣本的樣本保單標簽;基于保單樣本的樣本保單信息進行圖構(gòu)建,得到樣本保單圖數(shù)據(jù);通過樣本保單標簽和樣本保單圖數(shù)據(jù)對預設反欺詐預測模型進行訓練,得到目標反欺詐預測模型;獲取目標對象的當前保單信息,基于樣本保單圖數(shù)據(jù)和當前保單信息進行圖合并,得到目標保單圖數(shù)據(jù);通過目標反欺詐預測模型和目標保單圖數(shù)據(jù)對當前保單信息進行反欺詐預測,得到反欺詐預測信息;其中,反欺詐預測信息用于指示當前保單是虛假保單或不是虛假保單。本申請實施例能夠精準地識別車險保單是否存在虛假理賠。

技術研發(fā)人員:林軍,于淼,張燕紅,史光輝,王建明
受保護的技術使用者:平安科技(深圳)有限公司
技術研發(fā)日:
技術公布日:2025/1/2
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