CN106852177A - 基于一致性测量值的用于数据对象的基于模式识别的监测和受控处理的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种用于自动化承保系统(20、21)或自动化数据捕获系统或自动化数据监测系统，特别是网络监视系统及其方法。通过在承保过程流(19)中捕获承保对象(71、72、73)，和/或通过形成所合并的承保对象(71、72、73)的源，并且通过当在所述承保过程流(19)内触发不一致的承保工作流对象(71、72、73)时激活附加的过程状态(1911、1912、1913)来监测承保系统(20、21)的承保工作流。借助于第一数据库(11)的第一可搜索数据结构(112)生成并捕获包括多个块元件(1112、1113、1114)的识别块映射(111)，并且借助于第二数据库(12)的第二可搜索数据结构(121)捕获多个历史承保工作流对象(1211、1212)。捕获承保对象(71、72、73)，其中针对所存储的识别块映射(111)的块元件(1112、1113、1114)扫描所捕获的工作流对象(71、72、73)。基于所捕获的工作流对象(71、72、73)的过滤块元件，确定关于第二数据库(12)的所存储的工作流对象(1211、1212)中的每个的邻近度因子。通过第二数据库(12)的工作流对象在邻近度因子的预限定范围内触发一致性指数值，并且当所述一致性指数采用的测量值超过风险阈值(141)时，借助于所述测量和监测系统(10)的过程管理引擎(12)触发附加过程状态并将其分配给过程流(19)。

Description

基于一致性测量值的用于数据对象的基于模式识别的监测和 受控处理的系统和方法

技术领域

本发明涉及提供风险暴露组件的风险分担的用于自动化承保系统的基于模式识别的控制和监测系统，或基于自动化模式识别的数据捕获系统。具体地，本发明涉及用于通过捕获承保过程流中的工作流对象和/或来自所合并的对象源的承保对象来监测承保系统或所合并的承保对象的工作流的控制系统，其中当在过程流内检测到不一致的工作流对象时，借助于控制和监测系统触发附加过程状态。更具体地，本发明还涉及用于监测和动态地适应所合并的风险转移对象的投资组合(portfolios)的控制系统。

背景技术

考虑到全球风险转移技术的广泛部署，特别是如保险和再保险系统提供的风险转移技术，这些系统在维持全行业水平上的操作和操作条件中的重要性变得显而易见。然而，在这个领域中的许多问题的技术方法通常是困难的。例如，重要的是改进和调整这种风险转移系统的物理设计和技术实施，以应对任何新出现的问题；问题涉及以下事实，例如，风险评估可以基于可再现的结果，所合并的风险的测量的错误率可以最小化，在测量中可以处理和考虑大量数据，以及这种系统的操作可以被调整到快速变化的环境条件相关的参数，和/或通过自适应来改进。此外，同样重要的是，可以系统化和动态地使用巨大的数据资源，这需要适当的技术模态和物理系统设计。

大多数自动化风险转移系统的明显担忧是数据质量和数据数量。行业内的估计已经发现，保险系统的大约25％的运行时间花费在数据质量问题上。此外，关于不良数据质量的技术影响，进一步的调查发现，大约30％的自动化问题是由于数据质量差，自动化分析受到数据质量问题的不利影响，因此常常使自动化风险转移系统对于自给自足的日常生活操作太不可靠，从而将其减少为独立运行系统；即，在没有人类交互和控制的情况下进行操作的系统，从而以自适应的方式对变化的环境条件进行测量并做出反应。一些基本的技术问题仅与数据的准确性和要处理的数据的量和复杂性相关。一些其它技术问题与诸如完整性和及时性的特性相关；然而，这些问题常常再次在数据识别、数据采集、数据质量和最后的数据处理的问题上结束。风险的测量和确定，特别是在借助于资源合并系统处理暴露组件的风险合并期间，并且更具体地在固定各个风险转移条件参数的水平上，为自动化风险转移和风险合并系统的操作中的技术关键特征。然而，风险的测量由于与具体风险转移相关而要求系统基于可能的最新数据进行操作，具体地，其不仅需要用于测量和捕获适当测量参数的模态，而且还需要适当快速和可靠的数据识别和处理。必须在上述评论中添加以下内容，即连同监管要求的变化的便宜的数据存储已经导致向保险系统捕获、存储和提供的非常大量的数据。在一方面，如上所述，这些数据数量的处理需要适当适配的系统。在另一方面，这些大量的数据还积累了巨大的错误发生率和不一致性，这妨碍了自动化系统的操作。因此，在另一方面，重要的是确保已经在生成新数据的技术水平上，监测模态借助于适当实施的和快速反应的控制和监测系统就位。

对于为自动化适应和确定相关联的风险转移的条件相关参数提供基础的自动化承保系统，用于承保工作流对象的承保过程流包括执行关于对象的承保处理所需的技术步骤和/或程序步骤(即，承保处理)，进行处理步骤的技术装置和其它装置，以及用于在对象上执行处理的装置和/或步骤之间的数据/信令的转移和流动。每个步骤由需要实施的一组过程、活动或任务限定。在承保工作流内，承保的对象(例如，包括用于风险转移的操作条件参数的风险转移对象，即，影响资源合并系统的操作和交互，并通过合并来自风险暴露组件的资源提供风险覆盖，以及触发风险事件，以便借助于转移合并资源自动地覆盖发生的风险事件的影响的技术对象)从开始到完成以具体顺序通过不同步骤，并且每个步骤处的承保处理通过专用技术处理设备或装置，通过激活具体系统功能(还有，例如计算机程序产品)，或者通过专门向旨在对对象执行活动的具体设备或人员发送信号来执行。自动化承保工作流系统可以使用可视前端来设置，或者它们可以为硬编码的，并且它们的执行被委托给处理远程设备或应用的调用和信号生成的工作流执行引擎。

在现有技术中，用于自动化风险转移的承保工作流系统属于所谓的生产工作流系统的领域。生产或工业过程系统专用于通过操纵和操作执行工作流对象的活动的适当设备来专用于操纵和执行诸如操作参数、设备或产品的技术对象的处理步骤。关于数据对象，过程系统还用于数据对象的功能处理和计算，特别是用于通过借助于在工作流(即，承保过程流)内处理数据对象而生成和调整工作流对象来标准化这种系统的操作交互的目的。

关于用于这种自动化承保系统的监测和控制系统，现有技术设想了自动化承保工作流系统，自动化承保工作流系统能够提供用于监测在工作流系统内建模和执行的工作流过程的各种能力。这种能力可以包括，例如，用于关于过程的状态，在过程的情况下执行工作步骤的时间，以及过程内的瓶颈的[管理]的测量标准的测量和显示的分析工具。这些能力还可以转移到用于承保工作流过程的承保工作流系统，承保工作流过程在承保工作流系统外部的系统中执行。现有技术的许多承保系统包括，作为核心的工作流执行引擎，过程管理系统或用于控制和监测工作流对象的处理的类似控制设备/系统。工作流系统的工作流执行引擎可以被，例如，实施为承保过程流的基于处理器的自动化装置。工作流执行引擎利用执行设备或装置操纵一系列活动(过程任务)，交互和信令，或者与人力资源(用户)或IT资源(软件应用和数据库)的交互，以及用于控制贯穿与每个活动相关联的各个阶段的过程的进程的规则。

然而，在承保过程的各个阶段，活动通常需要人类交互：即用户控制或通过表单的数据条目。对于确定承保工作流系统，借助于工作流执行引擎来自动化和操作过程的操纵和监测任务的方式中的一种为开发适当的处理器代码和应用，处理器代码和应用指导基于处理器的工作流执行引擎用于执行的承保过程所需的步骤；然而，实际上，这种承保工作流执行引擎不能借助于承保工作流系统来精确地执行承保过程的所有步骤，同时由此确保基础资源合并系统对于合并风险的操作稳定性。为了解决该问题，在现有技术中，通常的方法设想使用软件和人类干预的组合；然而，这个方法相当复杂，使得再现性、可预测性，并且甚至使得信息流和文档处理困难。另外，由于已处理的工作流对象的量，所以使用该方法不可能为基于对所有处理的承保工作流对象的监测进行动态操作和优化的承保系统提供自动化控制。

现有技术的承保系统中的另一问题在于，由于缺乏允许过滤和动态识别不一致工作流对象的适当的测量、监测和控制系统，所以工作流难以生成和/或动态适应。此外，在到达工作流中的确定处理步骤之后，可能有必要借助于在承保过程流或工作流开始时不可预测的步骤来对处理进行调整，并且这些步骤可以取决于风险暴露组件和/或资源合并系统(即，自动化保险系统)的环境参数或可操作参数。然而，承保条件和/或转移风险的所合并的风险投资组合的这种适应性主要取决于正确地测量和识别不一致承保对象，并且甚至更多地取决于基于其不一致的水平正确地测量这种不一致承保对象的可能影响。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种用于基于模式识别的控制和监测系统的系统和方法，所述控制和监测系统用于承保系统或其它基于模式识别的自动化数据捕获系统，所述系统和方法为风险暴露组件提供风险分担。具体地，所述系统可以用于监测大数据传输，控制化自动风险承保，作为具有适当接口的自动化保险系统，或网络的自动化监视，特别是全球主干网络。具体地，可以设想用于控制系统的装置，该控制系统用于监测和过滤非一致风险对象如例如承保风险转移对象的装置，还用于通过在承保过程流中捕获工作流对象来监测承保系统的工作流，这些不具有现有技术的缺点。具体地，本发明的目的是提供一种监测和控制系统，其能够更好地捕获可影响自动化保险系统的所合并风险的外部和/或内部因素，并且可以进一步影响自动化承保工作流中的对象的处理。此外，本发明的目的是提供一种系统，其能够通过监测和识别非一致对象而进行操作，从而对外部或内部发生的边界条件或约束作出反应。此外，本发明的目的是提供一种能够动态地对变化的环境或内部条件或测量参数做出反应的系统，该系统在风险合并的过程(即，承保过程)中可能是未知的或可预测的，特别是用于自动识别、测量和分类，即，基于非一致的程度来监测非一致的风险转移承保对象。

根据本发明，这些目的尤其通过独立权利要求的特征来实现。另外，从从属权利要求及其描述中可以得出进一步有利的实施例。

根据本发明，具体地，通过控制和监测承保系统的承保工作流和/或所合并的风险转移对象的投资组合，实现了上述关于风险暴露组件的用于控制和监测保险承保系统的目的，其中工作流对象在承保过程流中和/或在所合并的风险转移对象的源中被捕获，并且其中在借助于控制和监测系统检测到过程流和/或组合源的所合并风险转移对象内的非一致工作流对象时触发激活附加过程状态，并且基于由自动化承保系统提供的预限定边界条件生成多个块元件，其中所述块元件为工作流对象的可触发部分，并且包括可互连的搜索项和/或元数据中的一个或更多个，并且其中所述块元件被分配给识别块映射并且借助于由第一数据库提供的第一可搜索数据结构进行存储，并且其中所述系统包括第二数据库，所述第二数据库提供用于存储多个工作流对象的第二可搜索数据结构，并且其中基于可限定的边界条件参数和/或历史工作流对象至少部分地生成第二数据库的存储的工作流对象，并且其中借助于测量和监测系统在工作流路径内捕获工作流对象，并且其中所述系统包括具有识别模块的核心引擎用于扫描所捕获的工作流对象，从而识别和标识在所捕获的工作流对象中的所存储的识别块映射的块元件，并且其中，基于所捕获的工作流对象的过滤块元件确定相对于第二数据库的所存储的工作流对象中的每个的邻近度因子，并且其中通过将所捕获的工作流对象的所识别的块元件与第二数据库的工作流对象的块元件进行匹配来测量对应的邻近度因子，从而基于可相互分配的块元件提供对于两个工作流对象的邻近度的测量，并且其中基于所识别的块元件与第一可搜索数据结构的所存储的块元件的一致性，并且基于所识别的块元件与第二数据库的工作流对象的一致性，生成一致性指数并将其分配给所捕获的工作流对象，并且其中仅选择在邻近度因子的预限定范围内的工作流对象用于生成一致性指数，并且其中所述一致性指数提供对于所捕获的工作流对象与自动化承保系统的预限定边界条件的一致性的测量，并且其中测量的一致性指数超过如借助于触发模块所建立的风险阈值时，借助于测量和监测系统的过程管理引擎触发附加过程状态并将其分配给过程流。为识别模块识别和标识块元件的目的，可以例如借助于识别模块对所捕获的工作流对象进行内容扫描，从而借助于第一可搜索数据结构的所存储的块元件触发工作流对象的块元件，并且其中借助于分类模块对所捕获的工作流对象的触发块元件进行分类，并且其中借助于实体提取模块提取相关联的实体，并且其中借助于关键词标记模块来标记工作流对象的检测到的搜索项。可以例如基于由自动化承保系统提供的预定边界条件，通过至少部分地从历史和/或模拟数据中提取数据生成多个块元件。可互连的搜索项和/或元数据中的一个或更多个可以例如至少部分地从历史和/或模拟数据中提取和/或生成。第二数据库的所存储的工作流对象可以例如至少部分地基于可限定的边界条件参数生成，所述可限定的边界条件参数从第一数据库中选择块元件和/或从历史工作流对象的数据中提取工作流对象。通过将所捕获的工作流对象的所识别的块元件与第二数据库的工作流对象的块元件进行匹配来测量对应的邻近度因子，从而基于可相互分配的块元件和/或它们的一致程度提供对于两个工作流对象的邻近度的测量。作为变型，基于所捕获的工作流对象的过滤的块元件，可以例如确定关于第二数据库的所存储的工作流对象中的每个的邻近度因子，其中通过将所捕获的工作流对象的所识别的块元件与第二数据库的工作流对象的块元件进行匹配来测量对应的邻近度因子，从而基于可相互分配的块元件的数目和/或它们的一致性程度提供针对两个工作流对象的邻近度的测量。作为进一步的变型，基于所识别的块元件与第一可搜索数据结构的所存储的块元件的一致性，并且基于所识别的块元件与第二数据库的工作流对象的一致性，可以例如确定一致性指数并且将其分配给所捕获的工作流对象，并且其中所述一致性指数提供所捕获的工作流对象与自动化承保系统的预限定边界条件的所述方差的测量。作为另一变型，控制系统和运行时间执行设备可以例如在运行时间交互，其中通过基于所传输的控制和操纵信令借助于运行时间执行设备执行所激活的过程任务，可使用所生成的过程任务基于动态调整的过程流来处理对象。控制系统的第一层执行可以例如包括生成过程状态，并且控制系统的第二层执行可以例如包括，当测量一致性指数超过借助于触发模块建立的风险阈值时，生成和关联附加过程状态和/或任务，并且其中通过使运行时间执行设备的操作参数交替，由控制系统动态地适应工作流对象和所述适当信令的处理。此外，捕获装置可以例如包括测量设备和/或测量传感器，用于捕获工作流对象的状态参数和/或任务参数。可以例如经由多个输入设备捕获工作流对象，所述输入设备可经由接口模块和/或网络由风险暴露组件和/或自动化保险系统访问，用于基于借助于控制系统的信令模块生成的适当信号来动态地适应工作流对象。可以例如基于所捕获的工作流对象的所测量的一致性指数，通过控制系统动态地生成附加过程状态的过程任务的任务参数的至少部分。可以例如借助于信令模块生成适当的信令，用于操纵执行设备，所述执行设备根据由控制系统生成的过程流和/或附加过程流来处理所选择的对象。可以例如至少基于所捕获的状态参数、任务参数和/或操作参数，借助于控制系统的专用监测和/或测量设备监测所捕获的工作流对象的处理。本发明尤其具有可在自动化过程流中处理承保工作流对象，其中过程流可完全通过监测和控制系统进行控制和操作。此外，操作参数的动态分配允许在所捕获的对象(即，在承保过程流中处理的对象)的处理期间动态地适应承保过程。这还具有的优点是，被实施为可动态适应的系统的控制系统可以在无任何附加的技术或人为干预的情况下被自动优化。出于监测和动态地适应它们的承保过程，由执行型设备执行这些过程以及向那些设备发送适当的信令，感测和响应外部事件的以及通过增量地改进这些处理的目的，用于响应过程的管理的对象的状态转换受控处理的本监测和控制系统允许操作者具有它们的过程(在平台内部和外部执行它们)的实时可见性。这对于现有技术提供的系统是不可能的。此外，监测和控制系统允许借助于适当调整的承保对象，能力市场的识别和/或向外和/或向内二者条件的布置来构建兼性和合同涵盖(风险覆盖，措辞，术语和条件)。在承保过程本身的上下文中，系统允许风险转移合并的完全自动化定制；即以受控方式提供的保险系统解决方案，其是简单的，具有竞争性的措辞和费率，以及易于管理和控制。该系统以自适应的方式允许改进构建和布置风险转移解决方案的“经验”；即保险和再保险系统。最后，借助于对所合并的风险投资组合的持续监测和控制，本发明的系统允许确保保险系统的操作能力，以覆盖作为与转移的风险相关的影响而发生的损失，从而最小化风险转移所需的风险合并资源。因此，该系统还允许通过提供自适应的、优化的和自动化的精算建模、索赔、核算和合同措辞服务来监测自动(再)保险系统的有效性，并且允许自动优化保留、所需限制和所提供的覆盖范围等。

在一个实现变型中，承保系统的承保过程流基于工作流对象的状态转换受控处理，并且其中借助于控制系统，在包括多个过程状态的状态结构化过程流之后选择和处理对象，并且其中对于每个过程状态，借助于控制系统执行一个或更多个过程任务，并且其中从一个过程状态处理所选对象以达到后续过程状态。工作流对象的状态参数可以例如由控制系统的捕获装置捕获，并且过程状态可以例如基于所捕获的状态参数来确定，并且可以将它们分配给所选对象，其中，基于工作流对象的所确定的过程状态和/或状态参数，借助于用于具体过程状态的控制系统生成至少一个过程任务。此外，所生成的过程任务可以例如根据分配给过程任务的任务参数被激活。过程流可以例如由控制系统进行动态地操作，其中，借助于控制系统，通过执行所分配的过程任务，从所确定的过程状态处理承保工作流对象以达到后续过程状态。可以例如动态地生成和调整承保过程流，其中工作流对象借助于控制系统进行处理，控制系统通过触发先前的过程状态的任务参数和/或状态参数的限定触发值来发起后续的处理状态。对于过程流内的后续状态转换，在测量到非一致的工作流对象之后，后续过程任务可以例如被分割成子任务，并且其中子任务由控制系统生成以提供附加过成状态，附加过程状态在一致性参数到达超过借助于触发模块建立的风险阈值时被触发并分配给过程流。该实现变型尤其具有可以在状态结构化承保过程流中处理承保工作流对象的优点，其中状态结构化过程流可以由监测和控制系统完全控制和操作。此外，其优点在于，承保过程流的过程状态的所应用的过程任务可以借助于所分配的操作参数进一步进行控制，其中具体任务的操作约束或分割可以由监测和控制系统借助于操作参数进行控制。操作参数的动态分配允许在捕获的工作流对象(即，在承保过程流中处理的对象)的处理期间动态地适应过程流。这还具有的优点是，被实施为可动态适应的系统的监测和控制系统可以在无任何附加的技术或人为干预的情况下被自动优化。为建模和动态地适应它们的承保过程以及相关联的转移风险，由执行设备执行这些过程以及向那些设备发送适当的信令，感测和响应外部事件，以及通过增量地改进这些处理，用于关于响应过程管理的承保工作流对象的状态转换受控处理的当前控制系统允许操作者实时地可见它们的过程(在平台内部和外部二者执行相同的过程)。这对于如从现有技术中已知的系统是不可能的。此外，该实现变型尤其具有可以借助于监测和控制系统完全自动地处置对象的处理的优点。以这种方式，控制系统可以基于所选对象的不同的状态转换来自动地控制、操纵和操作过程流内的工作流对象的承保处理，并且其中监测和控制系统可以例如借助于操纵和到执行模块或设备的信号传输来处理对象。

在进一步的实现变型中，控制系统包括历史引擎设备，其中与已知风险参数相关联的已处理工作流对象的历史数据被存储在控制系统的存储设备中，并且其中将所存储的历史数据与当前工作流对象进行比较，并且由此借助于过滤模块从所存储的数据中过滤相关的历史工作流对象数据，其中历史引擎设备和控制系统通过数据链路连接，所述数据链路用于控制系统与历史引擎设备之间的数据信令传输，并且其中控制系统动态地生成状态结构化过程流，并且所捕获的工作流对象基于来自控制系统的历史引擎设备和过程管理引擎的数据信令传输进行动态地处理。该实现变型尤其具有控制系统基于与历史数据的比较提供改进的过程流的优点。这还允许系统和所生成的过程流的自动化适应和优化，以这种方式，这是现有技术中已知的系统所不可能的。

在另一实现变型中，承保过程流为离散的时间-随机控制过程，其中控制系统包括随机评级模块，并且其中下一过程任务的每次发起至少基于对先前过程状态的过程任务的选择和借助于随机评级模块的附加评级。该实施例变型尤其具有以下优点，即当获得指示一致性指数超过借助于触发模块建立的风险阈值的测量值时，监测和控制系统可以自动地生成和适应过程流，并且还通过适当的信号生成来操纵和操作外部设备。

在又一实现变型中，控制系统通过在通过在借助于承保过程流完成处理之后自动捕获已处理的工作流对象而自适应，其中借助于第二数据库的第二可搜索数据结构动态对改变第二数据库的内容，从而存储所捕获和已处理的工作流对象。该实现变型尤其具有可以完全自动地处置对象的任何处理而无任何额外的外部交互的优点。此外，所实现的变型具有以下优点，即监测和控制系统可以自适应的方式进行操作，从而通过与对应的风险转移相关联的承保对象，自动地对总体合并风险做出反应。

在一个实现变型中，借助于信令模块生成控制和操纵信令，并且经由运行时间接口将其传输到相关联的运行时间执行模块，其中通过基于所传输的控制和操纵信令借助于运行时间执行模块执行所激活的过程任务来处理工作流对象，并且其中，所述过程任务借助于过程任务引擎生成。该实施例变型尤其具有可以借助于监测和控制系统直接调整非一致对象的优点。

在一个实现变型中，自动化承保系统通过适应反映自动化承保系统的总体风险偏好的预限定边界条件来动态地适应从风险暴露组件合并的总体风险。该实现变型尤其具有以下优点，即自动化保险系统的总体相关联的和所合并的风险可以由自动化保险系统借助于控制和监测系统动态地控制和监测。

在另一实现变型中，除可互连搜索项和/或元数据中的一个或更多个之外，块元件还包括可变加权参数，并且其中通过可变加权参数对每个块元件和/或其具有所存储的块元件以及具有带有工作流对象的所识别的块元件的一致性进行加权，以便生成一致性指数。该实现变型尤其具有以下优点，即加权参数允许结合与具体承保对象和/或可触发块元件相关联的风险的功能关系，该功能关系被转移到自动化保险系统并由自动化保险系统合并，并且具体块元件结合到对象中。

根据本发明，获得了用于控制和监测用于风险暴露组件的保险承保系统的上述目的，此外，具体地，其中承保系统的风险转移对象的投资组合通过从所合并的风险转移对象的投资组合中连续捕获的风险转移对象来监测，并且其中，在借助于控制和监测系统检测到在过程流内的非一致工作流对象时触发附加过程状态，并且其中基于由自动化承保系统提供的预限定边界条件生成多个块元件，并且其中所述块元件为风险转移对象的可触发部分，并且包括可互连搜索项和/或元数据中的一个或更多个，并且其中所述块元件被分配给识别块映射并且借助于由第一数据库提供的第一可搜索数据结构来存储，并且其中所述系统包括第二数据库，第二数据库提供用于存储多个风险转移对象的第二可搜索数据结构，其中至少部分地基于可限定的边界条件参数生成和/或基于历史风险转移对象生成第二数据库的所存储的风险转移对象，并且其中借助于测量和监测系统可以在工作流路径内捕获风险转移对象，并且其中所述系统包括具有识别模块的核心引擎用于扫描所捕获的风险转移对象，从而识别和标识在所捕获的风险转移对象中的所存储的识别块映射的块元件，并且其中基于所捕获的风险转移对象的过滤块元件，确定相对于第二数据库的所存储的风险转移对象中的每个的邻近度因子，并且其中通过将所捕获的工作流对象的所识别的块元件与第二数据库的工作流对象的块元件进行匹配来测量对应的邻近度因子，从而基于可相互分配的块元件提供针对两个工作流对象的邻近度的测量，并且其中基于所识别的块元件与第一可搜索数据结构的所存储的块元件的一致性，并且基于所识别的块元件与第二数据库的风险转移对象的一致性，生成一致性指数并将其分配给所捕获的风险转移对象，并且其中，仅选择在邻近度因子的预限定范围内的风险转移对象用于生成一致性指数，并且其中所述一致性指数提供对所捕获的工作流对象与自动化承保系统的预限定边界条件的一致性的测量，并且其中当一致性指数被测量为超过借助于触发模块的风险阈值时，借助于测量和监测系统的过程管理引擎触发过程状态并将其分配给过程流。例如，出于借助于识别模块识别和标识块元件的目的，可借助于识别模块对所捕获的工作流对象进行内容扫描，并且借助于第一可搜索数据结构的所存储的块元件触发工作流对象的块元件，并且其中借助于分类模块对所捕获的工作流对象的触发块元件进行分类，并且其中借助于实体提取模块提取相关联的实体，并且其中借助于关键词标记模块来标记工作流对象的检测到的搜索项。本发明的本实施例尤其具有与所述发明的先前实现变型相同的优点。具体地，其允许监测和过滤合并的风险转移对象；即，以完全自动化的方式借助于保险系统(20、21)合并的风险组合，并且此外，通过基于它们的不一致率来捕获对象二动态地适应所合并的风险。

最后，本发明不限于为风险暴露组件提供风险分担的用于“保险承保系统”的基于模式识别的控制和监测系统的系统和方法，还可以明确地应用为用于自动化管理、金融合同的控制和监测的适当系统。通常可以实现本发明以用于基于模式识别的控制和监测包括敏感和可识别数据的所有种类的数据集的自动化系统。这种系统和敏感数据可以例如包括以下广泛类别的控制和监测，即(i)金融数据系统，其中金融数据的类型众多，但是可以例如包括信用卡帐号和跟踪数据、银行帐号和相关联的金融信息，以及关于个人和企业的各种信用相关数据。这种基于模式识别的控制和监测金融系统还可以例如被提供用于自动化监测和控制与各种监管标准的合规性或相合性，如例如报告公共控制系统的金融数据的在美国的萨班斯-奥克斯利法案(Sarbanes-Oxley)。在这个意义上，本发明还提供了基于模式识别的控制和监测金融系统和/或自动化金融合规系统；(ii)健康数据监测系统；(iii)敏感的业务数据监测和控制系统。

除如上所述的系统和对应的方法之外，本发明还涉及一种计算机程序产品，其包括计算机程序代码装置，用于以控制系统执行所提出的方法的方式对控制系统的一个或更多个处理器进行控制；并且具体地，其涉及包括计算机可读介质的计算机程序产品，计算机可读介质在其中包含用于处理器的计算机程序代码装置。

附图说明

下面将参考附图以示例的方式更详细地解释本发明，其中：

图1示出示意性地说明根据本发明的用于基于模式识别的控制和监测系统10的示例性系统的方框图，该系统用于针对风险暴露组件51、52、53、54的保险承保系统20、21，其中承保系统20、21的承保工作流和/或所合并的风险转移对象通过在承保工作流19中捕获承保对象71、72、73和/或通过从风险转移系统20、21中选择所合并的承保对象71、72、73中的一个来监测。在检测到过程流19和/或选自所合并的风险转移对象的风险转移对象71、72、73中的不一致工作流风险转移对象71、72、73之后借助于控制和监测系统10触发激活附加过程状态1911、1912、1913。

图2示出示意性地说明识别模块132的示例性技术后端框架的方框图，其提供如与由控制和监测系统10借助于分类模块133、实体提取模块134和关键词标记模块135限定的一个或更多个情景相匹配的文档的自动分类、实体提取和标记。识别模块132的结构是模块化和灵活的；并且其可以容易地适应于改变不同的自动化风险合并系统20、21和风险暴露组件50、51、52的承保和风险转移条件参数中涉及的要求。因此，该结构独立于具体的承保条件。识别模块132具体地基于机器学习(ML)和/或统计学习和/或生物工程进行实施。监测和控制系统10通过与一种或多种情景相关的承保对象71、72、73的暗示性分类、自动归档和通知来实现过程自动化；即，基于预限定的风险转移和/或承保边界或条件参数。

图3示出示意性地说明如由识别模块132实施的示例性识别流的方框图。模块化框架允许以低实施努力来插入和拔出新的数据处理设置和/或算法以及不同的应用。为改进灵活性，借助于信令模块14进行的信令可以例如使用XML以标准格式提供。识别模块132可以提供具有非常高程度匹配的目标对象71、72、73的文本块。

图4示出示意性地说明如借助于分类模块133实施的示例性分类过程的方框图。

图5示出示意性地说明如借助于实体提取模块134实施的示例性实体提取过程的方框图。

图6示出示意性地说明如借助于关键词标记模块135实施的示例性关键词标记过程的方框图。

图7示出示意性地说明如借助于识别模块132实施的示例性字符串对准过程的方框图。

图8示出示意性地说明如借助于识别模块132实施的示例性全局对准过程和局部对准过程的方框图。

图9示出示意性地说明如例如借助于识别模块132实施的基于点图矩阵的示例性比较过程的方框图。

图10示出示意性地说明如借助于识别模块132实施的识别过程的示例性部分的方框图。

具体实施方式

图1示意性地说明用于基于模式识别的控制和监测系统10的实施例的可能实施的架构，其用于针对风险暴露组件51、52、53、54保险承保系统20、21和/或风险转移承保对象的自动化投资组合管理系统。在图1中，附图标记10是指本发明的监测和控制系统。监测和控制系统10基于基础电子组件、操纵代码和交互式接口设备(诸如例如，信号生成模块，或借助于在不同模块、设备之间的适当的信号生成而电子交互的其它模块等)来实施。被捕获用于借助于系统10进行控制和监测的对象71、72、73可以包括例如在自动承保过程流19中被处理的至少一个工作流对象，使得能够在风险暴露组件51、52、53、54与自动化资源合并系统20、21(即，自动化保险系统)之间进行具体限定的风险转移，其中在承保工作流19的路径内的对象71、72、73的处理期间，或者在通过从自动化承保和/或保险系统20、21的已经处理的和所合并的风险转移的源捕获对象71、72、73完成自动化工作流，即承保对象71、72、73的处理之后捕获对象71、72、73。被捕获用于借助于系统10进行控制和监测的对象71、72、73还可以仅包括例如来自自动化保险系统20、21的所合并的风险转移对象71、72、73的源的风险转移对象71、72、73；即，来自如由资源合并系统20、21合并的风险转移对象71、72、73的投资组合。在这些情况下，监测和控制系统10能够提供对不一致风险转移对象或承保对象71、72、73的监测和过滤，以及对适当的信令的激活和/或对这些不一致测量对象71、72、73的进一步处理和调整和/或分离。使用监测和控制系统10借助于选择或过滤模块来选择对象71、72、73；并且在如图2至图10所示的识别过程之后对其进行处理。

当在承保系统20、21的承保工作流19中捕获对象71、72、73时，即对象71、72、73为自动化保险系统20、21的承保过程的处理的工作流对象71、72、73时，通过捕获工作流对象71、72、73并且通过在过程流19内检测到不一致工作流对象71、72、73之后借助于控制和监测系统10触发激活附加过程状态1911、1912、1913来监测和控制工作流19。然而，监测和控制系统10还可以应用于已经处理和所合并的对象71、72、73，特别是借助于自动化保险系统20、21，并且其中由自动化保险系统20、21合并的总体风险由总体合并的风险转移对象71、72、73给出；例如，存储并分配给自动化保险系统20、21的适当存储源中的保险系统20、21。在这种情况下，监测和控制系统10通过从存储源连续捕获所合并的风险转移对象71、72、73的投资组合的风险转移对象71、72、73来监测和控制承保系统20、21的风险转移对象71、72、73的对应投资组合，并且其中在检测到所合并的风险转移对象71、72、73的投资组合内的不一致风险转移对象71、72、73之后借助于控制和监测系统10触发过程状态1191、1192、1193的激活。在下文，作为工作流对象71、72、73或所合并的风险转移对象71、72、73的针对对象71、72、73引用可互换使用，并且其中本领域技术人员应当理解，控制和监测系统10可以在承保过程期间或紧接在承保过程之后借助于监测对象71、72、73以上述方式加以应用，或者作为在分配给自动化保险系统20、21的源的投资组合中合并的已经处理的对象71、72、73。

为实施受控的承保处理，对于每个承保过程状态1911、1912、1913，可以由监测和控制系统10执行一个或更多个承保过程任务1911、1912、1913，以便将工作流对象71、72、73从一个过程状态1911、1912、1913处理到随后的过程状态1911、1912、1913。过程流的变化可以通过执行一个或更多个任务来引发。然而，过程和任务可以在系统中独立地实施，其中，过程或过程流和执行一个或更多个任务之间的可能关系被实施为约束。过程任务1911、1912、1913无须必须由控制和监测系统10生成但是如在所实现的变型中那样，它们也可以从外部源(诸如具有诸如用于手动输入的控制台的适当的、预限定的过程任务或输入装置的所指数据库等)插入或导入。

承保处理或工作流19包括用于执行对象71、72、73的受控处理所需的技术和/或程序步骤，特别是借助于控制和监测系统10进行的状态转换受控处理。此外，系统10包括用于进行处理步骤以及用于执行关于对象71、72、73的处理的装置和/或步骤之间的数据/信令的传递和流动的技术装置和其它装置。由需要被执行的一组过程或任务处理对象71、72、73。在承保过程流19中，承保对象71、72、73从开始到完成以具体顺序通过不同的任务1911、1912、1913和过程状态1911、1912、1913；并且任务1911、1912、1913通过专用技术处理设备或装置，或者通过由指示处理器设备的监测和控制系统10生成的具体功能，或者通过出于指示在承保工作流对象71、72、73上执行活动/任务的目的的专用信令生成来执行。监测和控制系统10包括用于执行承保过程流19的过程管理引擎13。可以例如基于过程管理引擎13的过程管理生成器中的所需过程生成具体过程流19的生成，即，过程管理过程限定。如下所述，可以至少基于捕获装置15、151…154的测量参数，和/或经由接口模块18以及输入设备181、182、183传输的数据动态地生成(按状态)过程流19，例如，经由通过保险系统20、21或风险暴露组件51、52、53的输入。在一个实现变型中，所生成的过程流19例如可以在过程管理引擎13的翻译器引擎处动态地或部分动态地转换成诸如例如Java源代码等的处理器源代码。然后，可以在过程管理引擎13的编译器引擎的情况下将源代码编译成字节代码。最后，可以将监测和控制系统10的处理设备或处理器驱动的、操纵的或操作的虚拟机配置成用于执行字节码。这种设备可以包括过程任务1921、1922、1923的执行设备，诸如例如，运行时间执行模块30、31。因此，过程流19借助于过程管理引擎13建模和生成，该过程管理引擎13包括或基于存储在数据库中的具体处理规则和技术指令。本领域技术人员应当理解，技术指令的范围必须沿宽泛的线建立，包括所有技术上必需的信息、数据、规范或操作参数，诸如以允许处理规则通过系统10执行。此外，承保对象71、72、73的参数的至少一部分可以例如经由多个输入设备181、182、183捕获，这些多个输入设备181、182、183可经由接口模块18和/或网络60由风险暴露组件51、52、53和/或自动化保险系统20、21访问，用于基于借助于控制系统10的信令模块14生成的适当信号动态地适应工作流对象71、72、73。网络60可以包括硬连线或无线网络；例如因特网，GSM网络(全球移动通信系统)、UMTS网络(通用移动电信系统)和/或WLAN(无线局域网)和/或专用点对点通信线路。

对象71、72、73或所合并的对象71、72、73的投资组合的承保处理可以例如借助于监测和控制系统10的专用监测和/或测量设备15、151、152、153、154来监测，特别至少是基于所捕获的状态参数1911、1912、1913或对象71、72、73的承保工作流19的任务参数1921、1922、1923和/或与承保对象71、72、73、74相关联的风险转移参数。监测和控制系统10可以使用一个或更多个视觉前端来实施。执行附加过程状态1911、1912、1913或过程任务1921、1922、1923借助于监测和控制系统10或通过专用过程流19执行引擎进行控制和/或操纵，专用过程流19执行引擎处理远程设备或应用的调用和信号生成。对于附加的承保过程状态1911、1912、1913，所执行的不一致捕获对象71、72、73，监测和控制系统10可以例如进一步包括双层结构，其中控制系统10的第一层执行包括生成附加过程状态1911、1912、1913，并且控制系统10的第二层执行包括过程生成和关联任务1921、1922、1923，其中至少基于相关联的过程状态1911、1912、1913或任务1921、1922、1923的可改变的操作参数来动态地适应通过监测和控制系统10处理对象71、72、73和适当的信令141、142、143。附图标记141表示专用于运行时间执行模块30、142的信令、用于运行时间执行模块31的信令等。可以由监测和控制系统10的捕获装置151、152、153、154捕获所捕获的对象71、72、73的承保过程状态参数，并且基于捕获的状态参数确定过程状态1911、1912、1913。所确定的过程状态1911、1912、1913由监测和控制系统10分配给所选择的对象71、72、73。在触发不一致的对象71、72、73之后，借助于监测和控制系统10基于所捕获的对象71、72、73的所确定的过程状态1911、1912、1913和/或状态参数生成至少一个过程任务1921、1922、1923，其中对于具体的过程状态1911、1912、1913，根据分配给过程任务1911、1912、1913的任务参数来激活所生成的过程任务1921、1922、1923。控制系统10例如可以基于所选对象71、72、73的过程状态1911、1912、1913生成一个或更多个过程任务，以便使对象71、72、73具有可预先限定的一致率。下面详细描述针对一致率的测量操作。

监测和控制系统10基于由自动化承保系统20、21提供的预限定边界条件生成多个块元件1112、1113、1114。块元件1112、1113、1114形成工作流的可触发部分和/或承保对象71、72、73，并且包括可互连搜索项和/或元数据中的一个或更多个，并且其中块元件1112、1113、1114被分配给识别块映射111并且借助于由第一数据库11提供的第一可搜索数据结构112进行存储。多个块元件1112、1113、1114可以例如尤其基于由自动化承保系统20、21以及由至少部分地从历史数据和/或模拟数据提取数据提供的预限定边界条件来生成。此外，可以例如至少部分地从历史数据和/或模拟数据中提取和/或生成可互连搜索项和/或元数据中的一个或更多个。另外，块元件1112、1113、1114可以例如包括可互连搜索项和/或元数据、可变加权参数中的一个或更多个，并且其中每个块元件1112、1113、1114和/或具有所存储的块元件1111、1112、1113以及具有带有工作流对象1211、1212的所识别的块元件的每个块元件1112、1113、1114的一致性通过可变加权参数进行加权，以便生成一致性指数。加权参数允许结合与具体承保对象71、72、73和/或可触发块元件1111、1112、1113相关联的风险的功能关系，然后该功能关系转移到自动化保险系统20、21并通过自动化保险系统20、21合并，其中具体块元件1111、1112、1113结合到对象71、72、73中。

系统10包括第二数据库12，第二数据库12提供用于存储多个工作流对象1211、1212的第二可搜索数据结构121，其中第二数据库12的所存储的工作流对象1211、1212至少部分地基于可限定边界条件参数和/或历史工作流对象生成。第二数据库12的所存储的工作流对象1211、1212可以例如至少部分基于可限定的边界条件参数生成，所述可限定的边界条件参数从第一数据库11中选择块元件1112、1113、1114和/或从历史工作流的数据中提取工作流对象。

借助于测量和监测系统10在工作流路径19内或从存储在保险系统20、21的存储源中的风险转移对象71、72、73的投资组合中捕获工作流对象71、72、73。对于所捕获的承保对象71、72、73，系统10包括具有识别模块132的核心引擎131，用于扫描所捕获的工作流对象71、72、73，从而识别和标识所捕获的工作流对象71、72、73的所存储的识别块映射111的块元件1112、1113、1114。所捕获的工作流对象可以例如借助于识别模块132进行内容扫描，以用于借助于识别模块132识别和标识块元件112、113、114，从而借助于第一可搜索数据结构111的所存储的块元件触发工作流对象71、72、73的块元件。所捕获的工作流对象71、72、73的触发块元件借助于分类模块133来分类。借助于实体提取模块134提取另外的关联实体，并且借助于关键词标记模块135来标记工作流对象的检测到的搜索项。

基于所捕获的工作流对象71、72、73的过滤的块元件，确定关于第二数据库12的所存储的工作流对象1211、1212中的每个的邻近度因子，其中通过将所捕获的工作流对象71、72、73的所识别的块元件与第二数据库12的工作流对象1211、1212的块元件1211、1212进行匹配测量对应的邻近度因子，从而基于可相互分配的块元件提供对于两个工作流对象的邻近度的测量。可以例如通过将所捕获的工作流对象71、72、73的所识别的块元件与第二数据库12的工作流对象的块元件1211、1212进行匹配测量对应的邻近度因子，从而基于可相互分配的块元件和/或它们的一致性程度提供针对两个工作流对象的邻近度的测量。此外，基于所捕获的工作流对象71、72、73的过滤的块元件1211、1212，可以确定例如关于第二数据库12的所存储的工作流对象1211、1212中的每个的邻近度因子，并且其中，通过将所捕获的工作流对象71、72、73的所识别的块元件与第二数据库12的工作流对象1211、1212的块元件进行匹配测量对应的邻近度因子，从而基于相互分配的块元件的数目和/或它们的一致性程度提供对于两个工作流对象的邻近度的测量。

基于所识别的块元件与第一可搜索数据结构111的所存储的块元件1111、1112、1113的一致性，并且基于所识别的块元件与第二数据库12的工作流对象1211、1212的一致性来生成一致性指数并且将其分别分配给所捕获的工作流对象71、72、73，并且其中，仅选择邻近度因子的预限定范围内的工作流对象1211、1212用于生成一致性指数。一致性指数提供所捕获的工作流对象71、72、73在自动化承保系统10的预限定边界条件内的一致性的测量。例如，可以基于所识别的块元件与第一可搜索数据结构111的所存储的块元件1111、1112、1113的一致性，并且基于所识别的块元件与第二数据库12的工作流对象1211、1212的一致性生成一致性指数并将该一致性指数分配给所捕获的工作流对象71、72、73，其中一致性指数提供所捕获的工作流对象71、72、73在自动化承保系统10的预限定边界条件内的方差的测量。

当一致性指数被测量为超过如借助于触发模块14建立的风险阈值141时，借助于测量和监测系统10的过程管理引擎13触发附加过程状态并将该附加过程状态分配给过程流19。为提供控制和监测系统10与其它设备的所需信令和自驱动交互，借助于信令模块14生成控制和操纵信令141、142、143，并且例如经由运行时间接口311、312将操纵信令141、142、143传输到相关联的运行时间执行模块30、31，其中通过借助于运行时间执行模块30、31基于所传输的控制和操纵信令141、142、143执行所激活的过程任务1921、1922、1923来处理工作流对象71、72、73，并且其中借助于过程任务引擎312、322生成过程任务1921、1922、1923。基于监测和控制系统10的信令，自动化承保系统20、21可以例如动态地适应总体风险，特别是以自适应的方式，总体风险通过适应反映自动化承保系统20、21的总体风险偏好的预限定边界条件，从风险暴露组件51、…、54合并。这种自调整和自动化控制的水平未达到现有技术的已知系统中的任何一种。

在一个实现变型中，承保系统20、21的承保过程流19基于工作流对象71、72、73的状态转换受控处理。在该实现变型中，借助于监测和控制系统10选择对象71、72、73，并且在包括多个过程状态1911、1912、1913的状态结构化过程流19之后对其进行处理；并且对于每个过程状态1911、1912、1913，借助于控制系统10执行一个或更多个过程任务1921、1922、1923，并且其中将所选对象71、72、73从一个过程状态1911、1912处理到随后的过程状态1911、1912、1913。工作流对象71、72、73的状态参数可以例如由监测和控制系统10的捕获装置15、151、152、153、154捕获；并且基于所捕获的状态参数确定过程状态1911、1912、1913并将过程状态1911、1912、1913分配给所选择的对象71、72、73。基于工作流对象71、72、73的所确定的过程状态1911、1912、1913和/或状态参数，可以借助于用于具体的过程状态1911、1912、1913的监测和控制系统10生成至少一个过程任务1921、1922、1923。所生成的过程任务1911、1912、1913可以例如根据分配给过程任务1921、1922、1923的任务参数被激活。监测和控制系统10的捕获装置15可以包括测量设备和/或测量传感器151、152、153、154，用于捕获工作流对象71、72、73的状态参数和/或任务参数。

在另一实现变型中，过程流19由监测和控制系统10动态地操作；其中借助于监测和控制系统10，通过执行所分配的处理任务1921、1922、1923、1924，将承保工作流对象71、72、73从所确定的过程状态121、122、123处理到后续过程状态1911、1912、1913。可以例如动态地生成和调整承保过程流19，其中工作流对象71、72、73借助于控制系统10来处理，控制系统10通过触发先前过程状态1911、1922、1933的任务参数和/或状态参数的限定的触发值来发起后续过程状态1911、1922、1933的值。对于过程流19内的后续状态转换，可以例如借助于子任务来分割后续处理任务1911、1912、1923，其中子任务由监测和控制系统10生成，以在达到超过借助于触发模块14建立的风险阈值141的一致性指数的测量值时，提供触发的并且分配给过程流19的附加过程状态。最后，作为附加的实现变型，监测和控制系统10包括历史引擎设备16，其中与已知风险参数相关联的已处理的工作流对象的历史数据存储在控制系统10的存储设备中，并且其中将所存储的历史数据与当前工作流对象71、72、73进行比较，以及相关历史工作流对象71、72、73数据借助于过滤器模块17从存储的数据中过滤的数据，其中历史引擎设备16以及监测和控制系统10通过数据链路连接，用于在控制系统10与历史引擎设备16之间进行数据信令传输，并且其中通过控制系统10动态地生成状态结构化过程流19，并且基于来自历史引擎设备16和控制系统10的过程管理引擎13的数据信令传输动态地处理所捕获的工作流对象。如上所述，过去承保对象71、72、73和承保过程19的历史数据存储在监测和控制系统10的存储设备中。将所存储的历史数据与所捕获的承保对象71、72、73进行比较；然后，借助于过滤器模块17过滤来自所存储的数据的相关历史对象数据和/或过程流数据。

当已经借助于控制和监测系统10在可限定范围内触发不一致的信号时，监测和控制系统10以及运行时间执行设备30、31可以例如在运行时间交互，其中通过借助于运行时间执行设备30、31基于所传输的控制和操纵信令141、142、143执行激活的过程任务1921、1922、1923，来使用所生成的过程任务1921、1922、1923基于动态适应的过程流19处理对象71、72、73。例如，控制系统10的第一层执行可以包括生成过程状态1911、1912、1913，并且控制系统10的第二层执行可以包括在已经采用测量值时生成和关联附加过程任务1911、1912、1913，其中一致性指数超过借助于触发模块14建立的风险阈值141，并且其中通过使运行时间执行设备30、31的操作参数交替，由控制系统10动态地调整工作流对象71、72、73和适当信令141、142、143的处理。此外，监测和控制系统10可以例如通过在借助于承保过程流19完成处理之后自动捕获已处理的工作流对象71、72、73而自适应，并且其中借助于第二数据库12的第二可搜索数据结构121动态地改变第二数据库12的内容，从而存储所捕获和已处理的工作流对象1211、1212。

附加过程状态1911、1912、1913的过程任务1921、1922、1923的任务参数的至少部分可以由控制系统10基于所捕获的工作流对象71、72、73的测量的一致性指数动态地生成。可以例如借助于信令模块14生成适当的信令141、142、143，用于根据由控制系统10所生成的过程流和/或附加过程流19来操纵处理所选择的对象71、72、73的执行设备50、51、52。最后，可借助于控制系统10的专用监测和/或测量设备30、31特别是至少基于所捕获的状态参数、任务参数和/或操作参数来例如监测处理所捕获的工作流71、72、73，。

作为实施例变型，可以借助于附加的过程状态自动地在工作流路径19内汇编工作流对象71、72、73，该附加的过程状态借助于测量和监测系统(10)的过程管理引擎13被触发并且被分配给过程流19，其中借助于基于通过组合在第一数据库11内触发的多个块元件1112、1113、1114预限定的结构的系统10。

在更进一步的实施例变型中，工作流对象71、72、73的至少一个风险导入识别块元件被在改进测量的一致性指数的第一数据库11内触发的块元件1112、1113、1114替代，其中工作流对象71、72、73的块元件借助于附加过程状态来替代，附加过程状态借助于测量和监测系统10的过程管理引擎13被触发并且被分配给过程流19。工作流对象71、72、73的风险导入识别块元件可以自动地被借助于系统10在第一数据库11内触发的块元件11112、1113、1114替代，直到所捕获的工作流对象71、72、73的所测量的一致性指数在自动化承保系统10的预限定边界条件内进行测量。

总之，系统10提供了用于广泛范围的自动化功能的自动化设备，如例如(i)自动化文档审阅功能，如例如当在工作流对象71、72、73(例如，文档)中检测到作为条款的存储的块元件时，自动显示关键注释。系统10可以生成视觉隐喻，用于创建工作流对象71、72、73的“风险图”。系统10还可以向适应自动化结果的合同审阅者传输工作流对象71、72、73，并将其转换为生成的合同审查；(ii)自动化库存功能，因为系统10包括作为存储点的数据库11，用于提供并包含投资组合中所有条款的最新集合以及例如备注、评论或意见等的用户具体数据。这个特征还可用作用于培训的可搜索平台，以及用于确保一致性；(iii)自动化检查列表功能，如例如，自动生成内容的清单，例如排除。这还可以包括根据需要例如通过不同的承保者组自动地生成每个LoB(业务线)和/或每个范围的可变检查表，这具有借助于自动化生成节省用户的工作时间的优点；(iv)自动化文档比较功能，如例如捕获工作流对象71、72、73例如合同数据，以跨用户具体组合或存储的集合进行比较。以这种方式，通过系统10检测第二数据库12的类似工作流对象71、72、73，并且可以自动地比较所捕获的工作流对象71、72、73，特别是提供可测量的邻近度因子和一致性指数；(v)自动化文档搜索功能，如例如自由文本搜索引擎可以集成到提供用于工作流对象71、72、73或块元件的自由搜索的系统10中。例如，在进入例如集成搜索引擎中的“背书5WXL责任客户X 2013年草案3(Endorsement 5WXL Liability Client X 2013draft 3)”时，系统将创建到对应的工作流对象71、72、73或块元件的链接；(vi)自动化内容搜索功能，如例如自由文本搜索引擎可以集成到提供用于如存储在第一和/或第二数据库11/12中的块元件的自由搜索的系统10中。允许跨整个存储的工作流对象71、72、73或块元件(例如，对象)的内容搜索，例如，在具体用户的投资组合概览内的具体分部或所引入文档；(vii)自动化文档基准测试功能，从而借助于系统10提供标准化索引和自动化工作流对象71、72、73，例如合同、摘要。这个特征还允许标准和非标准工作流对象71、72、73的基准测试和分段；(viii)自动化文档起草功能，其中系统10作为工作流对象71、72、73例如合同草案基于结构化预限定“订单形式”进行汇编，同时仅选择块元件的已批准条款；(ix)自动化文档重新起草功能，从而自动地改进所捕获的工作流对象71、72、73，例如，输入文档作为由第三方汇编的工作流对象71、72、73，从而由批准的块元件自动地替代检测到的风险导入块元件，如例如风险导入条款。出于控制原因，替代的工作流对象71、72、73可以被系统10标记或以其它方式标注。

自动化保险系统20、21被实施为至少包括用于合并风险暴露组件51、52、53、54的资源的自动资源合并系统，以便借助于合并资源基于与承保对象71、72、73相关联的所合并的风险提供对风险暴露组件51…54的风险保护。所合并的风险可以例如基于货币参数。资源合并系统20、21可以例如包括用于电子货币转移和关联的所有必要的技术手段，如例如，由一个或更多个相关联的支付转移模块经由电子网络60发起。货币参数可以基于仅可以电子交换的任何可用的电子和可转移装置，诸如例如，e-货币、e-款项、电子现金、电子货币、数字款项、数字现金、数字货币或网络货币等。自动化保险系统20、21的支付数据存储可以例如提供用于关联和存储货币参数的装置，所述装置链接到所合并的风险暴露组件51、52、53、54中的单个。本发明可以涉及所提到的网络60的使用，诸如例如计算机网络或电信网络，和/或因特网和数字存储值系统。电子资金转移(EFT)、直接存款、数字黄金货币和虚拟货币为电子款项的另外示例。而且，传输可以涉及诸如金融密码术的技术以及实现它们的技术。对于货币参数的交易，优选使用硬电子货币，而不具有争议或撤销任何费用的技术可能性。资源合并系统20、21可以支持例如不可逆交易。这个安排的优点在于电子货币系统的操作成本由于无须解决付款争议而大大减少。然而，以这种方式，电子货币交易也可以立即清算，使得资金立即可用于自动化保险系统20、21。这意味着使用硬电子货币相当地类似于现金交易。然而，也可以设想使用软电子货币，诸如允许付款逆转的货币，例如，具有72小时的“清算时间”等。电子货币参数交换的模态适用于与本发明的资源合并系统20、21相关的所有连接的系统和模块，诸如例如适当的支付转移模块。

参考标记列表

10 控制和监测系统

11 第一数据库

111 识别块映射

1111、1112、1113 可触发的块元件

112 第一可搜索数据结构

12 第二数据库

121 第二可搜索数据结构

1211、1212 所存储的工作流对象

13 过程管理引擎

131 核心引擎

132 识别模块

133 分类模块

134 实体提取模块

135 关键词标记模块

136 触发模块

1361 阈值

14 信令模块

141、142、143 控制和操纵信令

15 捕获装置

151、152、153、154 测量设备和/或传感器

16 历史引擎设备

17 过滤模块

18 接口模块

181、182、183 输入设备

19 过程流(状态结构的)

1911、1912、1913 过程状态

1921、1922、1923 过程任务

20、21 保险承保系统

31、32 运行时间执行设备

311、321 信令接口

321、322 过程任务引擎

50、51、52 风险暴露组件

60 网络

71、72、73 过程流或对象源的承保对象

Claims (31)

1.一种用于控制和监测系统(10)的基于模式识别的方法，所述控制和监测系统(10)用于自动化承保系统(20、21)或自动化数据捕获和监视系统，其中通过在所述承保过程流(19)中或从对象源捕获承保对象(71、72、73)来监测承保系统(20、21)的所述工作流和/或承保系统(20、21)的所述对象源，并且其中在借助于所述控制和监测系统(10)检测到非一致的工作流对象(71、72、73)之后触发激活附加过程状态(1911、1912、1913)，所述基于模式识别的方法的特征在于：

基于由自动化承保系统(20、21)提供的预限定边界条件生成多个块元件(1112、1113、1114)，并且其中所述块元件(1112、1113、1114)为工作流对象(71、72、73)的可触发部分，并且包括可互连的搜索项和/或元数据中的一个或更多个，并且其中所述块元件(1112、1113、1114)被分配给识别块映射(111)并且借助于由第一数据库(11)提供的第一可搜索数据结构(112)进行存储，

所述系统(10)包括第二数据库(12)，所述第二数据库(12)提供用于存储多个工作流对象(1211、1212)的第二可搜索数据结构(121)，并且其中基于可限定的边界条件参数和/或历史工作流对象至少部分地生成所述第二数据库(12)的所述存储的工作流对象(1211、1212)，

借助于所述测量和监测系统(10)在所述工作流路径(19)内捕获工作流对象(71、72、73)，并且其中所述系统(10)包括具有识别模块(132)的核心引擎(131)用于扫描所捕获的工作流对象(71、72、73)，从而识别和标识在所捕获的工作流对象(71、72、73)中的所存储的识别块映射(111)的块元件(1112、1113、1114)，

基于所捕获的工作流对象(71、72、73)的所述过滤块元件，确定相对于所述第二数据库(12)的所存储的工作流对象(1211、1212)中的每个的邻近度因子，并且其中通过将所捕获的工作流对象(71、72、73)的所识别的块元件与所述第二数据库(12)的工作流对象(1211、1212)的块元件进行匹配来测量对应的邻近度因子，从而基于所述可相互分配的块元件提供用于所述两个工作流对象的所述邻近度的所述测量，

基于所识别的块元件与所述第一可搜索数据结构(111)的所存储的块元件(1111、1112、1113)的一致性，并且基于所识别的块元件与所述第二数据库(12)的工作流对象(1211、1212)的一致性，生成一致性指数并将其分配给所捕获的工作流对象(71、72、73)，并且其中，仅选择在所述邻近度因子的预限定范围内的工作流对象(1211、1212)用于生成所述一致性指数，并且其中所述一致性指数提供用于所捕获的工作流对象(71、72、73)与所述自动化承保系统(10)的所述预限定边界条件的一致性的测量，以及

当所述一致性指数的所述测量值超过如借助于所述触发模块(14)建立的风险阈值(141)时，借助于所述测量和监测系统(10)的过程管理引擎(13)触发所述附加过程状态并将其分配给所述过程流(19)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为了借助于所述识别模块(132)识别和标识块元件(112、113、114)，借助于所述识别模块(132)对所捕获的工作流对象进行内容扫描，从而借助于所述第一可搜索数据结构(111)的所存储的块元件触发所述工作流对象(71、72、73)的块元件，其中借助于分类模块(133)对所捕获的工作流对象的触发块元件进行分类，其中借助于实体提取模块(134)提取相关联的实体，并且其中借助于关键词标记模块(135)来标记所述工作流对象的所述检测到的搜索项。

3.根据权利要求1至2中的一项所述的方法，其特征在于，借助于信令模块(14)，生成控制和操纵信令(141、142、143)并且经由所述运行时间接口(311、312)传输到相关联的运行时间执行模块(30、31)，其中通过基于所传输的控制和操纵信令(141、142、143)借助于所述运行时间执行模块(30、31)执行所述激活的过程任务(1921、1922、1923)来处理所述工作流对象(71、72、73)，并且其中，借助于过程任务引擎(312、322)生成所述过程任务(1921、1922、1923)。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，基于由自动化承保系统(20、21)提供的预定边界条件，通过至少部分地从历史和/或模拟数据中提取数据生成所述多个块元件(1112、1113、1114)。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，通过所述承保系统(20、21)借助于用于控制和监测系统(10)的基于模式识别的方法，通过适应反映所述自动承保系统(20、21)的所述总体风险偏好的所述预限定边界条件，关于从风险暴露组件(50、…、54)合并的总体风险动态地适应所述自动化承保系统(20、21)。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述可互连搜索项和/或元数据中的一个或更多个至少部分地从历史和/或模拟数据中提取和/或生成。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，除所述可互连搜索项和/或元数据中的所述一个或更多个之外，所述块元件(1112、1113、1114)还包括可变加权参数，其中通过所述可变加权参数对每个块元件(1112、1113、1114)和/或其与所存储的块元件(1111、1112、1113)以及与带有工作流对象(1211、1212)的所识别的块元件的一致性进行加权，用于生成所述一致性指数。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，基于可限定的边界条件参数至少部分地生成所述第二数据库(12)的所存储的工作流对象(1112、1212)，所述可限定的边界条件参数从所述第一数据库(11)中选择块元件(1112、1113、1114)和/或从历史工作流对象的数据中提取工作流对象。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，通过将所捕获的工作流对象(71、72、73)的所识别的块元件与所述第二数据库(12)的工作流对象(1211、1212)的块元件(1211、1212)进行匹配来测量所述对应的邻近度因子，从而基于所述可相互分配的块元件和/或它们的一致程度提供针对所述两个工作流对象的所述邻近度的所述测量。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，基于所捕获的工作流对象(71、72、73)的所述过滤的块元件，确定对于所述第二数据库(12)的所存储的工作流对象(1211、1212)中的每个的邻近度因子，其中通过将所捕获的工作流对象(71、72、73)的所识别的块元件与所述第二数据库(12)的工作流对象(1211、1212)的块元件进行匹配来测量对应的邻近度因子，从而基于可相互分配的块元件的数目和/或它们的一致性程度提供用于所述两个工作流对象的所述邻近度的所述测量。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其特征在于，基于所识别的块元件与所述第一可搜索数据结构(111)的所存储的块元件(1111、1112、1113)的一致性，并且基于所识别的块元件与所述第二数据库(12)的工作流对象(1211、1212)的一致性，生成所述一致性指数并且将其分配给所捕获的工作流对象(71、72、73)，其中所述一致性指数提供所捕获的工作流对象(71、72、73)在所述自动化承保系统(10)的所述预限定边界条件内的所述方差的测量。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述承保系统(20、21)的所述承保过程流(19)基于工作流对象(71、72、73)的状态转变受控处理，其中，借助于控制系统(10)，在包括多个过程状态(1911、1912、1913)的所述状态结构化过程流(19)之后选择和处理对象(71、72、73)，并且对于每个过程状态(1911、1912、1913)，借助于所述控制系统(10)执行一个或更多个过程任务(1921、1922、1923)，并且其中从一个过程状态(1911、1912、1913)处理所选对象(71、72、73)以到达后续过程状态(1911、1912、1913)。

13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，其特征在于，通过所述控制系统(10)的捕获装置(15、151、152、153、154)捕获工作流对象(71、72、73)的状态参数，并且基于所捕获的状态参数确定处理状态(1911、1912、1913)并将其分配给所选择的对象(71、72、73)，其中，基于所述工作流对象(71、72、73)的所确定的处理状态(1911、1912、1913)和/或状态参数，借助于所述监测和控制系统(10)产生针对具体过程状态(1911、1912、1913)的至少一个过程任务(1921、1922、1923)。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，根据分配给过程任务(1921、1922、1923)的任务参数激活所生成的过程任务(1911、1921、1923)。

15.根据权利要求1至14中任一项所述的方法，其特征在于，所述过程流(19)由所述控制系统(10)进行动态地操作，其中，借助于所述控制系统(10)，通过执行所分配的处理任务(1921、1922、1923、1924)，从所确定的处理状态(121、122、123)处理承保工作流对象(71、72、73)以到达后续处理状态(1911、1912、1913)。

16.根据权利要求1至15中任一项所述的方法，其特征在于，所述承保过程流(19)被动态地生成和适应，其中所述工作流对象(71、72、73)借助于所述控制系统(10)进行处理，所述控制系统(10)通过触发所述先前过程状态(1911、1922、1933)的所述任务参数和/或状态参数的限定触发值来发起后续过程状态(1911、1922、1933)。

17.根据权利要求1至16中任一项所述的方法，其特征在于，对于所述过程流(19)内的后续状态转换，将所述后续处理任务(1911、1912、1923)分割成子任务，其中，子任务由所述控制系统(10)生成，以便当采取超过如所述触发模块(14)所建立的所述风险阈值(141)的一致性指数的测量值时，提供被触发并分配给所述过程流(19)的附加过程状态。

18.根据权利要求1至17中任一项所述的方法，其特征在于，所述控制系统(10)包括历史引擎设备(16)，其中与已知风险参数相关联的已处理工作流对象的历史数据被存储在所述控制系统(10)的存储设备中，其中将所存储的历史数据与所述当前工作流对象(71、72、73)进行比较，并且借助于过滤模块(17)从所存储的数据中过滤相关的历史工作流对象(71、72、73)数据，其中所述历史引擎设备(16)和所述控制系统(10)通过数据链路连接，所述数据链路用于所述控制系统(10)与所述历史引擎设备(16)之间的数据信令传输，并且其中所述控制系统(10)动态地生成所述状态结构化过程流(19)，并且所捕获的工作流对象基于来自所述控制系统(10)的所述历史引擎设备(16)和所述过程管理引擎(13)的所述数据信令传输进行动态地处理。

19.根据权利要求1至18中任一项所述的方法，其特征在于，所述控制系统(10)和所述运行时间执行设备(30、31)在运行时间交互，其中通过基于所传输的控制和操纵信令(141、142、143)借助于所述运行时间执行设备(30、31)执行所述激活的过程任务(1921、1922、1923)，来使用所生成的过程任务(1921、1922、1923)基于所述动态地适应的过程流(19)处理所述对象(71、72、73)。

20.根据权利要求1至19中任一项所述的方法，其特征在于，所述控制系统(10)的第一层执行包括生成所述过程状态(1911、1912、1913)，并且所述控制系统(10)的第二层执行包括，当采用超过如借助于所述触发模块(14)所建立的所述风险阈值(141)的所述一致性指数的测量值时，生成和关联所述附加过程任务(1911、1912、1913)，其中通过使所述运行时间执行设备(30、31)的操作参数交替，由所述控制系统(10)动态地适应所述工作流对象(71、72、73)和所述适当信令(141、142、143)的所述处理。

21.根据权利要求1至20中任一项所述的方法，其特征在于，所述控制系统(10)通过在借助于所述承保过程流(19)完成所述处理之后自动捕获已处理的工作流对象(71、72、73)而自适应，其中借助于所述第二数据库(12)的所述第二可搜索数据结构(121)动态地改变所述第二数据库(12)的内容，从而存储所捕获和已处理的工作流对象(1211、1212)。

22.根据权利要求1至21中任一项所述的方法，其特征在于，所述捕获装置(15)包括测量设备和/或测量传感器(151、152、153、154)，用于捕获所述工作流对象(71、72、73)的状态参数和/或任务参数。

23.根据权利要求1至22中任一项所述的方法，其特征在于，经由多个输入设备(181、182、183)捕获所述工作流对象(71、72、73)的所述参数，所述输入设备(181、182、183)可经由所述接口模块(18)和/或网络(60)由风险暴露组件(51、52、53)和/或自动化保险系统(20、21)访问，用于基于借助于所述控制系统(10)的所述信令模块(14)生成的适当信号来动态地适应所述工作流对象(71、72、73)。

24.根据权利要求1至23中任一项所述的方法，其特征在于，基于所捕获的工作流对象(71、72、73)的所测量的一致性指数，通过所述控制系统(10)动态地生成所述附加过程状态(1911、1912、1913)的所述过程任务(1921、1922、1923)的任务参数的至少部分。

25.根据权利要求1至24中任一项所述的方法，其特征在于，借助于所述信令模块(14)生成适当的信令(141、142、143)，用于操纵所述执行设备(50、51、52)，所述执行设备(50、51、52)根据如由所述控制系统(10)生成的所述过程流和/或附加过程流(19)来处理所选择的对象(71、72、73)。

26.根据权利要求1至24中任一项所述的方法，其特征在于，至少基于所捕获的状态参数、所述任务参数和/或所述操作参数，借助于所述控制系统(10)的专用监测和/或测量设备(30、31)监测所捕获的工作流对象(71、72、73)的所述处理。

27.根据权利要求1至25中任一项所述的方法，其特征在于，借助于所述附加过程状态，通过组合在所述第一数据库(11)内触发的多个块元件(1112、1113、1114)基于预限定的结构由所述系统(10)在所述工作流路径(19)内自动汇编所述工作流对象(71、72、73)，所述附加过程状态借助于所述测量和监测系统(10)的所述过程管理引擎(13)被触发并且被分配给所述过程流(19)。

28.根据权利要求1至26中任一项所述的方法，其特征在于，借助于所述附加过程状态，基于所识别的块元件与所述第二数据库(12)的工作流对象(1211、1212)的所述一致性，由在所述第一数据库(11)内触发的块元件(1112、1113、1114)替代所述工作流对象(71、72、73)的至少一个风险导入识别块元件，从而改进所测量的一致性指数，所述附加过程状态借助于所述测量和监测系统(10)的所述过程管理引擎(13)触发并且被分配给所述过程流(19)。

29.根据权利要求27所述的方法，其特征在于，所述工作流对象(71、72、73)的风险导入识别块元件由在所述第一数据库(11)内触发的块元件(1112、1113、1114)替代，直到所捕获的工作流对象(71、72、73)的所测量的一致性指数在所述自动化承保系统(10)的所述预限定边界条件内进行测量。

30.一种用于自动化承保系统(20、21)或基于自动化模式识别的数据捕获系统的基于模式识别的控制和监测系统(10)，其中所述承保系统(20、21)的风险转移对象的投资组合通过连续捕获所述合并的风险转移对象(71、72、73)的所述投资组合的风险转移对象(71、72、73)来监测，并且其中，在借助于所述控制和监测系统(10)检测到在所述合并的风险转移对象(71、72、73)的所述投资组合内的非一致风险转移对象(71、72、73)之后，触发激活过程状态(1911、1912、1913)，所述基于模式识别的控制和检测系统(10)的特征在于：

基于借助于自动化承保系统(20、21)提供的预限定边界条件生成多个块元件(1112、1113、1114)，其中所述块元件(1112、1113、1114)为风险转移对象(71、72、73)的可触发部分，并且包括所述可互连搜索项和/或元数据中的一个或更多个，并且其中所述块元件(1112、1113、1114)被分配给识别块映射(111)并且借助于由第一数据库(11)提供的第一可搜索数据结构(112)来存储，

所述系统(10)包括第二数据库(12)，所述第二数据库(12)提供用于存储多个风险转移对象(1211、1212)的第二可搜索数据结构(121)，其中基于可限定的边界条件参数至少部分地生成和/或基于历史风险转移对象生成所述第二数据库(12)的所存储的风险转移对象(1211、1212)，

借助于所述测量和监测系统(10)风险转移对象(71、72、73)在所述工作流路径(19)内是可捕获，其中所述系统(10)包括具有识别模块(132)的核心引擎(131)用于扫描所捕获的风险转移对象(71、72、73)，从而识别和标识在所捕获的风险转移对象(71、72、73)中的所存储的识别块映射(111)的块元件(1112、1113、1114)，

基于所捕获的风险转移对象(71、72、73)的所述过滤块元件，确定相对于所述第二数据库(12)的所存储的风险转移对象(1211、1212)中的每个的接近度因子，并且其中通过将所捕获的风险转移对象(71、72、73)的所识别的块元件与所述第二数据库(12)的风险转移对象(1211、1212)的块元件进行匹配来测量对应的邻近度因子，从而基于所述可相互分配的块元件提供针对所述两个风险转移对象的所述邻近度的所述测量，

基于所识别的块元件与所述第一可搜索数据结构(111)的所存储的块元件(1111、1112、1113)的一致性，并且基于所识别的块元件与所述第二数据库(12)的风险转移对象(1211、1212)的一致性，生成一致性指数并将其分配给所捕获的风险转移对象(71、72、73)，并且其中，仅选择在所述邻近度因子的预限定范围内的风险转移对象(1211、1212)用于生成所述一致性指数，并且其中所述一致性指数提供针对所捕获的风险转移对象(71、72、73)在所述自动化承保系统(10)的所述预限定边界条件内一致性的测量，以及

当采用超过如借助于所述触发模块(14)建立的风险阈值(141)的所述一致性指数的所述测量值时，可借助于所述测量和监测系统(10)的过程管理引擎(13)触发所述过程状态并将其分配给过程流(19)。

31.根据权利要求29所述的系统，其特征在于，为了借助于所述识别模块(132)识别和标识块元件(112、113、114)，借助于所述识别模块(132)对所捕获的工作流对象进行内容扫描，从而借助于所述第一可搜索数据结构(111)的所存储的块元件触发所述工作流对象(71、72、73)的块元件，其中借助于分类模块(133)对所捕获的工作流对象的触发块元件进行分类，其中借助于实体提取模块(134)提取相关联的实体，并且其中借助于关键词标记模块(135)来标记所述工作流对象的所述检测到的搜索项。