CN107169869A - 信息处理方法和信息处理装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种信息处理方法和信息处理装置，其中，上述信息处理方法包括：确定待处理的理赔案件的理赔申请原因；获取预设的与所述理赔申请原因对应的评估模型，其中，所述评估模型预先基于同一理赔申请原因的历史理赔案件构建，且所述评估模型指示至少两个信息项的权重系数，所述至少两个信息项为申请理赔时的必填项；基于获取到的所述评估模型中各信息项的权重系数，以及所述理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算所述理赔案件的评分；将所述理赔案件的评分与所述理赔案件关联存储。本发明提供的技术方案使得相关人员能更有针对性地进行理赔案件的调查。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，具体涉及一种信息处理方法和信息处理装置。
背景技术
随着理赔业务量的不断上涨，理赔申请量也随之增加。
传统的理赔调查方案需要相关调查人员针对每一件理赔案件的理赔信息进行评估审核，理赔申请量的增加无疑给相关调查人员带来了很大地工作压力，而针对一些毫无意义的理赔案件的调查也会导致人力资源的不必要浪费。
发明内容
本发明提供一种信息处理方法和信息处理装置，使得相关人员能更有针对性地进行理赔案件的调查。
本发明第一方面提供一种信息处理方法，上述信息处理方法包括：
确定待处理的理赔案件的理赔申请原因；
获取预设的与上述理赔申请原因对应的评估模型，其中，上述评估模型预先基于同一理赔申请原因的历史理赔案件构建，且上述评估模型指示至少两个信息项的权重系数，上述至少两个信息项为申请理赔时的必填项；
基于获取到的上述评估模型中各信息项的权重系数，以及上述理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算上述理赔案件的评分；
将上述理赔案件的评分与上述理赔案件关联存储。
基于本发明第一方面，在第一种可能的实现方式中，上述基于上述评估模型中各信息项的权重系数，以及上述理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算上述理赔案件的评分，包括：
将上述理赔案件的相应信息项所录入的信息转化为相应信息项的分值；
基于上述评估模型中各信息项的权重系数和上述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求和，得到上述理赔案件的评分。
基于本发明第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，上述基于上述评估模型中各信息项的权重系数和上述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求和，得到上述理赔案件的评分，还包括：
对上述加权求和得到的分数进行逻辑回归计算，将逻辑回归计算得到的分数作为上述理赔案件的评分。
基于本发明第一方面，或者本发明第一方面的第一种可能的实现方式，或者，本发明第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，上述确定待处理的理赔案件的理赔申请原因，之前包括：
将当前提交审核的理赔案件确定为待处理的理赔案件。
基于本发明第一方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，上述将当前提交审核的理赔案件确定为待处理的理赔案件，为：
将当前提交审核且符合预设的赔付条件的理赔案件确定为待处理的理赔案件。
本发明第二方面提供一种信息处理装置，上述信息处理装置包括：
理赔原因确定单元，用于确定待处理的理赔案件的理赔申请原因；
获取单元，用于获取预设的与上述理赔原因确定单元确定的理赔申请原因对应的评估模型，其中，上述评估模型预先基于同一理赔申请原因的历史理赔案件构建，且上述评估模型指示至少两个信息项的权重系数，上述至少两个信息项为申请理赔时的必填项；
计算单元，用于基于上述获取单元获取到的评估模型中各信息项的权重系数，以及上述理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算上述理赔案件的评分；
存储单元，用于将上述计算单元计算得到的上述理赔案件的评分与上述理赔案件关联存储。
基于本发明第二方面，在第一种可能的实现方式中，上述计算单元包括：
分值转化单元，用于将上述理赔案件的相应信息项所录入的信息转化为相应信息项的分值；
加权求和单元，用于基于上述获取单元获取到的评估模型中各信息项的权重系数和上述分值转化单元转化得到的上述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求和，得到上述理赔案件的评分。
基于本发明第二方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，上述计算单元还包括：逻辑回归计算单元，用于对上述加权求和单元计算得到的分数进行逻辑回归计算；
上述计算单元具体用于将上述逻辑回归计算单元计算得到的分数作为上述理赔案件的评分输出。
基于本发明第二方面，或者本发明第二方面的第一种可能的实现方式，或者本发明第二方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，上述信息处理装置还包括：
案件确定单元，用于将当前提交审核的理赔案件确定为待处理的理赔案件。
基于本发明第二方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，上述案件确定单元具体用于：将当前提交审核且符合预设的赔付条件的理赔案件确定为待处理的理赔案件。
由上可见，本发明方案预先基于同一理赔申请原因的历史理赔案件构建评估模型，针对待处理的理赔案件，通过获取预设的与该理赔案件的理赔申请原因对应的评估模型，并基于获取到的评估模型中各信息项的权重系数以及该理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算该理赔案件的评分，将该理赔案件的评分与该理赔案件关联存储，从而使得相关人员能够基于与该理赔案件关联的评分有针对性地进行理赔案件的调查，可在一定程度上减少人力资源的不必要浪费。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的信息处理方法一个实施例流程示意图；
图2为本发明提供的信息处理方法另一个实施例流程示意图；
图3为本发明提供的信息处理装置一个实施例结构示意图；
图4为本发明提供的信息处理装置另一个实施例结构示意图；
图5为本发明提供的信息处理装置再一个实施例结构示意图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
本发明实施例对一种信息处理方法进行描述，请参阅图1，本发明实施例中的信息处理方法包括：
步骤101、确定待处理的理赔案件的理赔申请原因；
本发明实施例中，待处理的理赔案件是指已提交申请但未经调查审核的理赔案件。可选的，步骤101之前可包括：将当前提交审核的理赔案件确定为待处理的理赔案件。进一步，还可以进行赔付条件的约束，避免对不符合赔付条件的理赔案件的处理，达到提高处理效率和节省资源的目的。那么，上述将当前提交审核的理赔案件确定为待处理的理赔案件，具体可为：将当前提交审核且符合预设的赔付条件的理赔案件确定为待处理的理赔案件。当然，在其它实现方式中，也可以由相关人员将当前提交审核的理赔案件手动标识为待处理的理赔案件，或者，将当前提交审核且符合预设的赔付条件的理赔案件手动标识为待处理的理赔案件，此处不作限定。
在一种应用场景中，可以在辅助录入提交时执行图1所示的信息处理方法，即，在辅助录入提交时，将本次提交审核的理赔案件确定为待处理的理赔案件，并针对本次提交审核的理赔案件执行图1所示的信息处理方法；或者，在辅助录入提交时，自动检测本次提交审核的理赔案件是否符合预设的赔付条件，若符合，则将本次提交审核的理赔案件确定为待处理的理赔案件，并针对本次提交审核的理赔案件执行图1所示的信息处理方法，若不符合，则不针对本次提交审核的理赔案件执行图1所示的信息处理方法。其中，上述辅助录入提交是指完成理赔申请所需信息的录入之后，提交审核的动作。具体地，可以在辅助录入提交时，基于异步任务表触发图1所示的信息处理方法的执行，其过程如下：在辅助录入提交时，向预设的异步任务表插入异步任务，该异步任务用于触发图1所示的信息处理方法的执行。
在另一种应用场景中，可以将提交审核的理赔案件作为待处理的理赔案件存储于预设的数据库中，之后周期性或定期性针对该数据库中存储的待处理的理赔案件，并行或串行执行图1所示的信息处理方法；或者，可以将提交审核且符合赔付条件的理赔案件作为待处理的理赔案件存储于预设的数据库中，之后周期性或定期性针对该数据库中存储的待处理的理赔案件，并行或串行执行图1所示的信息处理方法；或者，可以将提交审核的理赔案件存储于预设的数据库中，之后周期性或定期性针对该数据库中存储的各个理赔案件，检测各个理赔案件是否符合预设的赔付条件，将符合赔付条件的理赔案件作为待处理的理赔案件，之后针对待处理的理赔案件执行图1所示的信息处理方法。
在本发明实施例中，理赔申请原因包括但不限于如下几种原因：意外死亡、疾病死亡、重大疾病、意外医疗、疾病医疗。在步骤101中，可以基于待处理的理赔案件的案件信息确定该理赔案件的理赔申请原因。
步骤102、获取预设的与上述理赔申请原因对应的评估模型；
其中，上述评估模型预先基于同一理赔申请原因的历史理赔案件构建，且上述评估模型指示至少两个信息项的权重系数，上述至少两个信息项为申请理赔时的必填项。上述至少两个信息项的权重系数是基于相应理赔申请原因的历史理赔案件构建，例如，可基于相应理赔申请原因的历史理赔案件的调查率和对应信息项的关系确定。具体地，可以基于SAS系统(SAS的英文全文为Statistics Analysis System)和大数据技术对各种理赔申请原因的历史理赔案件进行分析整理，归纳出与理赔申请原因对应的评估模型。
可选的，上述至少两个信息项可以分为四个维度，每个维度所包含的信息项可参照如下：
1.客户风险维度，可包括但不限于如下信息项：年龄，性别，职业，是否有既往理赔等。
2.业务员风险维度，可包括但不限于如下信息项：理赔发生率是否异常，疾病发生率是否异常，是否黑名单业务员等。
3.保单风险维度，可包括但不限于如下信息项：投保时间，风险保额，保额/保费，费用险档次/份数等。
4.事故风险维度，可包括但不限于如下信息项：报案日距事故日时间，申请理赔距事故日时间，主要疾病类别，就诊医院，是否异地出险等。
需要说明的是，上述信息项仅是示意，而并非穷举，在实际应用中，可以根据实际情况增删信息项，此处不作限定。由于不同的评估模型为预先针对不同的理赔申请原因构建，因此，不同评估模型可能不同，当然，也不排除因偶然因素而出现相同的评估模型。
步骤103、基于获取到的上述评估模型中各信息项的权重系数，以及上述理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算上述理赔案件的评分；
本发明实施例中，可先将上述理赔案件的相应信息项所录入的信息转化为相应信息项的分值，然后基于获取到的上述评估模型中各信息项的权重系数和相应信息项的分值计算上述理赔案件的评分。
可选的，预先设定各信息项的可能值(可能值也即可能录入的信息)与分值之间的对应关系，或者设定各信息项的可能值所在的区间与分值之间的对应关系，以便基于该对应关系，将上述理赔案件的相应信息项所录入的信息转化为相应信息项的分值。
在一种应用场景中，可以采用加权求和的方式计算上述理赔案件的评分。步骤103包括：将上述理赔案件的相应信息项所录入的信息转化为相应信息项的分值；基于上述评估模型中各信息项的权重系数和上述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求和，得到上述理赔案件的评分。具体地，步骤103可以根据第一公式计算上述理赔案件的评分，上述第一公式为：XB＝A1系数*A1值+A2系数*A2值+…..AN系数*AN值+L1。其中，XB表示加权求和得到的分数，A1系数表示信息项A1的权重系数，A1值表示信息项A1所录入的信息转化得到的分值，A2系数表示信息项A2的权重系数，A2值表示信息项A2所录入的信息转化得到的分值，以此类推，AN系数表示信息项AN的权重系数，N为大于2的自然数，L1表示预设的固定常量。在其它实施例中，L1也可以取0。进一步，为了将上述理赔案件的评分约束在0到1的范围内，以便于该评分后续能更好地被调用，本应用场景中，在基于上述评估模型中各信息项的权重系数和上述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求和之后，还可以对加权求和得到的分数进行逻辑回归计算，将逻辑回归计算得到的分数作为上述理赔案件的评分。具体地，可以基于第二公式对加权求和得到的分数进行逻辑回归计算，上述第二公式具体为：SCORE1＝1/(1+exp(-1*XB))，其中，SCORE1表示逻辑回归计算得到的分数，XB表示加权求和得到的分数。
在另一种应用场景中，可以采用加权求平均值的方式计算上述理赔案件的评分。步骤103包括：将上述理赔案件的相应信息项所录入的信息转化为相应信息项的分值；基于上述评估模型中各信息项的权重系数和上述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求平均值，得到上述理赔案件的评分。具体地，步骤103可以根据第三公式计算上述理赔案件的评分，上述第三公式为：XBP＝(A1系数*A1值+A2系数*A2值+…..AN系数*AN值)/N+L2。其中，XBP表示加权求和得到的分数，A1系数表示信息项A1的权重系数，A1值表示信息项A1所录入的信息转化得到的分值，A2系数表示信息项A2的权重系数，A2值表示信息项A2所录入的信息转化得到的分值，以此类推，AN系数表示信息项AN的权重系数，N为大于2的自然数，L2表示预设的固定常量。在其它实施例中，L2也可以取0。进一步，为了将上述理赔案件的评分约束在0到1的范围内，以便于该评分后续能更好地被调用，本应用场景中，在基于上述评估模型中各信息项的权重系数和上述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求平均值之后，还可以对加权求和得到的分数进行逻辑回归计算，将逻辑回归计算得到的分数作为上述理赔案件的评分。具体地，可以基于第四公式对加权求和得到的分数进行逻辑回归计算，上述第四公式具体为：SCORE2＝1/(1+exp(-1*XBP))，其中，SCORE2表示逻辑回归计算得到的分数，XBP表示加权求平均值得到的分数。
步骤104、将上述理赔案件的评分与上述理赔案件关联存储；
在步骤104中，将步骤103计算得到的上述理赔案件的评分与上述理赔案件关联存储，以便相关人员能够基于与该理赔案件关联的评分有针对性地进行理赔案件的调查。
可选的，针对评分超过预先的评分阈值的理赔案件，对该理赔案件进行加显处理或输出指示优先审核的提醒信息，以便相关人员可以更有针对性地进行理赔案件的调查。上述提醒信息的类型包括但不限于如下一种或两种以上的组合：图片、文字、语音。
需要说明的是，本发明实施例中的信息处理方法可以由信息处理装置实现，该信息处理装置具体可以集成在服务器、个人计算机或其它设备中，此处不作限定。
由上可见，本发明实施例中预先基于同一理赔申请原因的历史理赔案件构建评估模型，针对待处理的理赔案件，通过获取预设的与该理赔案件的理赔申请原因对应的评估模型，并基于获取到的评估模型中各信息项的权重系数以及该理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算该理赔案件的评分，将该理赔案件的评分与该理赔案件关联存储，从而使得相关人员能够基于与该理赔案件关联的评分有针对性地进行理赔案件的调查，可在一定程度上减少人力资源的不必要浪费。
实施例二
本发明实施例与实施例一的区别在于，本发明实施例进一步对当前提交审核的理赔案件进行赔付条件的检测。具体地，请参阅图2，本发明实施例中的信息处理方法包括：
步骤201、检测当前提交审核的理赔案件是否符合预设的赔付条件；
本发明实施例中，对当前提交审核的理赔案件进行赔付条件检测，当检测到当前提交审核的理赔案件符合预设的赔付条件时，进入步骤202，否则，进入步骤205。
步骤202、确定上述理赔案件的理赔申请原因；
本发明实施例中，理赔申请原因包括但不限于如下几种原因：意外死亡、疾病死亡、重大疾病、意外医疗、疾病医疗。在步骤202中，可以基于上述理赔案件的案件信息确定该理赔案件的理赔申请原因。
步骤203、获取预设的与上述理赔申请原因对应的评估模型；
其中，上述评估模型预先基于同一理赔申请原因的历史理赔案件构建，且上述评估模型指示至少两个信息项的权重系数，上述至少两个信息项为申请理赔时的必填项。上述至少两个信息项的权重系数是基于相应理赔申请原因的历史理赔案件构建，例如，可基于相应理赔申请原因的历史理赔案件的调查率和对应信息项的关系确定。具体地，可以基于SAS系统(SAS的英文全文为Statistics Analysis System)和大数据技术对各种理赔申请原因的历史理赔案件进行分析整理，归纳出与理赔申请原因对应的评估模型。
可选的，上述至少两个信息项可以分为四个维度，每个维度所包含的信息项可参照如下：
1.客户风险维度，可包括但不限于如下信息项：年龄，性别，职业，是否有既往理赔等。
2.业务员风险维度，可包括但不限于如下信息项：理赔发生率是否异常，疾病发生率是否异常，是否黑名单业务员等。
3.保单风险维度，可包括但不限于如下信息项：投保时间，风险保额，保额/保费，费用险档次/份数等。
4.事故风险维度，可包括但不限于如下信息项：报案日距事故日时间，申请理赔距事故日时间，主要疾病类别，就诊医院，是否异地出险等。
需要说明的是，上述信息项仅是示意，而并非穷举，在实际应用中，可以根据实际情况增删信息项，此处不作限定。由于不同的评估模型为预先针对不同的理赔申请原因构建，因此，不同评估模型可能不同，当然，也不排除因偶然因素而出现相同的评估模型。
步骤204、基于获取到的上述评估模型中各信息项的权重系数，以及上述理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算上述理赔案件的评分；
本发明实施例中，可先将上述理赔案件的相应信息项所录入的信息转化为相应信息项的分值，然后基于获取到的上述评估模型中各信息项的权重系数和相应信息项的分值计算上述理赔案件的评分。
可选的，预先设定各信息项的可能值(可能值也即可能录入的信息)与分值之间的对应关系，或者设定各信息项的可能值所在的区间与分值之间的对应关系，以便基于该对应关系，将上述理赔案件的相应信息项所录入的信息转化为相应信息项的分值。
在一种应用场景中，可以采用加权求和的方式计算上述理赔案件的评分。步骤204包括：将上述理赔案件的相应信息项所录入的信息转化为相应信息项的分值；基于上述评估模型中各信息项的权重系数和上述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求和，得到上述理赔案件的评分。具体地，步骤204可以根据第一公式计算上述理赔案件的评分，上述第一公式为：XB＝A1系数*A1值+A2系数*A2值+…..AN系数*AN值+L1。其中，XB表示加权求和得到的分数，A1系数表示信息项A1的权重系数，A1值表示信息项A1所录入的信息转化得到的分值，A2系数表示信息项A2的权重系数，A2值表示信息项A2所录入的信息转化得到的分值，以此类推，AN系数表示信息项AN的权重系数，N为大于2的自然数，L1表示预设的固定常量。在其它实施例中，L1也可以取0。进一步，为了将上述理赔案件的评分约束在0到1的范围内，以便于该评分后续能更好地被调用，本应用场景中，在基于上述评估模型中各信息项的权重系数和上述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求和之后，还可以对加权求和得到的分数进行逻辑回归计算，将逻辑回归计算得到的分数作为上述理赔案件的评分。具体地，可以基于第二公式对加权求和得到的分数进行逻辑回归计算，上述第二公式具体为：SCORE1＝1/(1+exp(-1*XB))，其中，SCORE1表示逻辑回归计算得到的分数，XB表示加权求和得到的分数。
在另一种应用场景中，可以采用加权求平均值的方式计算上述理赔案件的评分。步骤204包括：将上述理赔案件的相应信息项所录入的信息转化为相应信息项的分值；基于上述评估模型中各信息项的权重系数和上述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求平均值，得到上述理赔案件的评分。具体地，步骤204可以根据第三公式计算上述理赔案件的评分，上述第三公式为：XBP＝(A1系数*A1值+A2系数*A2值+…..AN系数*AN值)/N+L2。其中，XBP表示加权求和得到的分数，A1系数表示信息项A1的权重系数，A1值表示信息项A1所录入的信息转化得到的分值，A2系数表示信息项A2的权重系数，A2值表示信息项A2所录入的信息转化得到的分值，以此类推，AN系数表示信息项AN的权重系数，N为大于2的自然数，L2表示预设的固定常量。在其它实施例中，L2也可以取0。进一步，为了将上述理赔案件的评分约束在0到1的范围内，以便于该评分后续能更好地被调用，本应用场景中，在基于上述评估模型中各信息项的权重系数和上述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求平均值之后，还可以对加权求和得到的分数进行逻辑回归计算，将逻辑回归计算得到的分数作为上述理赔案件的评分。具体地，可以基于第四公式对加权求和得到的分数进行逻辑回归计算，上述第四公式具体为：SCORE2＝1/(1+exp(-1*XBP))，其中，SCORE2表示逻辑回归计算得到的分数，XBP表示加权求平均值得到的分数。
步骤205、将上述理赔案件的评分与上述理赔案件关联存储；
在步骤205中，将步骤204计算得到的上述理赔案件的评分与上述理赔案件关联存储，以便相关人员能够基于与该理赔案件关联的评分有针对性地进行理赔案件的调查。
可选的，针对评分超过预先的评分阈值的理赔案件，对该理赔案件进行加显处理或输出指示优先审核的提醒信息，以便相关人员可以更有针对性地进行理赔案件的调查。上述提醒信息的类型包括但不限于如下一种或两种以上的组合：图片、文字、语音。
步骤206、结束本次处理流程。
需要说明的是，本发明实施例中是当检测当前提交审核的理赔案件不符合预设的赔付条件或者步骤205执行之后结束本次处理流程。当然，在其它实施例中，当检测当前提交审核的理赔案件不符合预设的赔付条件，也可以不结束本次处理流程而执行其它预设的步骤。同理，在步骤205执行之后也可以不结束本次处理流程而执行其它预设的步骤，此处不作限定。
需要说明的是，本发明实施例中的信息处理方法可以由信息处理装置实现，该信息处理装置具体可以集成在服务器、个人计算机或其它设备中，此处不作限定。
由上可见，本发明实施例中预先基于同一理赔申请原因的历史理赔案件构建评估模型，针对当前提交审核且符合预设的赔付条件的理赔案件，通过获取预设的与该理赔案件的理赔申请原因对应的评估模型，并基于获取到的评估模型中各信息项的权重系数以及该理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算该理赔案件的评分，将该理赔案件的评分与该理赔案件关联存储，从而使得相关人员能够基于与该理赔案件关联的评分有针对性地进行理赔案件的调查，可在一定程度上减少人力资源的不必要浪费。另外，通过赔付条件的约束，可以避免对不符合赔付条件的理赔案件的处理，进一步提高了信息处理效率，节省了资源。
实施例三
本发明实施例中对一种信息处理装置进行描述，请参阅图3，本发明实施例中的信息处理装置300包括：
理赔原因确定单元301，用于确定待处理的理赔案件的理赔申请原因；
获取单元302，用于获取预设的与上述理赔原因确定单元确定的理赔申请原因对应的评估模型，其中，上述评估模型预先基于同一理赔申请原因的历史理赔案件构建，且上述评估模型指示至少两个信息项的权重系数，上述至少两个信息项为申请理赔时的必填项；
计算单元303，用于基于获取单元302获取到的评估模型中各信息项的权重系数，以及上述理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算上述理赔案件的评分；
存储单元304，用于将计算单元303计算得到的上述理赔案件的评分与上述理赔案件关联存储。
可选的，在图3所示实施例的基础上，如图4所示的信息处理装置400，计算单元303包括：
分值转化单元3031，用于将上述理赔案件的相应信息项所录入的信息转化为相应信息项的分值；
加权求和单元3032，用于基于获取单元302获取到的评估模型中各信息项的权重系数和分值转化单元3031转化得到的上述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求和，得到上述理赔案件的评分。
可选的，在图4所示实施例的基础上，如图5所示的信息处理装置500，计算单元303还包括：逻辑回归计算单元3033，用于对加权求和单元3032计算得到的分数进行逻辑回归计算；计算单元303具体用于将逻辑回归计算单元3033计算得到的分数作为上述理赔案件的评分输出。
可选的，本发明实施例中的信息处理装置还包括：案件确定单元，用于将当前提交审核的理赔案件确定为待处理的理赔案件。
进一步，上述案件确定单元具体用于：将当前提交审核且符合预设的赔付条件的理赔案件确定为待处理的理赔案件。
需要说明的是，本发明实施例中的信息处理装置具体可以集成在服务器、个人计算机或其它设备中，此处不作限定。
应理解，本发明实施例中的信息处理装置可以用于实现上述方法实施例中的全部技术方案，其各个功能模块的功能可以根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可参照上述实施例中的相关描述，并且，在本发明实施例中没有详述和提及的部分，可以参见上述方法实施例的描述，此处不再赘述。
由上可见，本发明实施例中预先基于同一理赔申请原因的历史理赔案件构建评估模型，针对待处理的理赔案件，通过获取预设的与该理赔案件的理赔申请原因对应的评估模型，并基于获取到的评估模型中各信息项的权重系数以及该理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算该理赔案件的评分，将该理赔案件的评分与该理赔案件关联存储，从而使得相关人员能够基于与该理赔案件关联的评分有针对性地进行理赔案件的调查，可在一定程度上减少人力资源的不必要浪费。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、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，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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单元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单元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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的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取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明实施例各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上上述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种信息处理方法，其特征在于，所述信息处理方法包括：
确定待处理的理赔案件的理赔申请原因；
获取预设的与所述理赔申请原因对应的评估模型，其中，所述评估模型预先基于同一理赔申请原因的历史理赔案件构建，且所述评估模型指示至少两个信息项的权重系数，所述至少两个信息项为申请理赔时的必填项；
基于获取到的所述评估模型中各信息项的权重系数，以及所述理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算所述理赔案件的评分；
将所述理赔案件的评分与所述理赔案件关联存储。
2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述评估模型中各信息项的权重系数，以及所述理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算所述理赔案件的评分，包括：
将所述理赔案件的相应信息项所录入的信息转化为相应信息项的分值；
基于所述评估模型中各信息项的权重系数和所述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求和，得到所述理赔案件的评分。
3.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述评估模型中各信息项的权重系数和所述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求和，得到所述理赔案件的评分，还包括：
对所述加权求和得到的分数进行逻辑回归计算，将逻辑回归计算得到的分数作为所述理赔案件的评分。
4.根据权利要求1至3任一项所述的信息处理方法，其特征在于，所述确定待处理的理赔案件的理赔申请原因，之前包括：
将当前提交审核的理赔案件确定为待处理的理赔案件。
5.根据权利要求4所述的信息处理方法，其特征在于，所述将当前提交审核的理赔案件确定为待处理的理赔案件，为：
将当前提交审核且符合预设的赔付条件的理赔案件确定为待处理的理赔案件。
6.一种信息处理装置，其特征在于，所述信息处理装置包括：
理赔原因确定单元，用于确定待处理的理赔案件的理赔申请原因；
获取单元，用于获取预设的与所述理赔原因确定单元确定的理赔申请原因对应的评估模型，其中，所述评估模型预先基于同一理赔申请原因的历史理赔案件构建，且所述评估模型指示至少两个信息项的权重系数，所述至少两个信息项为申请理赔时的必填项；
计算单元，用于基于所述获取单元获取到的评估模型中各信息项的权重系数，以及所述理赔案件的相应信息项所录入的信息，计算所述理赔案件的评分；
存储单元，用于将所述计算单元计算得到的所述理赔案件的评分与所述理赔案件关联存储。
7.根据权利要求6所述的信息处理装置，其特征在于，
所述计算单元包括：
分值转化单元，用于将所述理赔案件的相应信息项所录入的信息转化为相应信息项的分值；
加权求和单元，用于基于所述获取单元获取到的评估模型中各信息项的权重系数和所述分值转化单元转化得到的所述理赔案件的相应信息项的分值进行加权求和，得到所述理赔案件的评分。
8.根据权利要求7所述的信息处理装置，其特征在于，
所述计算单元还包括：逻辑回归计算单元，用于对所述加权求和单元计算得到的分数进行逻辑回归计算；
所述计算单元具体用于将所述逻辑回归计算单元计算得到的分数作为所述理赔案件的评分输出。
9.根据权利要求6至8任一项所述的信息处理装置，其特征在于，所述信息处理装置还包括：
案件确定单元，用于将当前提交审核的理赔案件确定为待处理的理赔案件。
10.根据权利要求9所述的信息处理装置，其特征在于，所述案件确定单元具体用于：将当前提交审核且符合预设的赔付条件的理赔案件确定为待处理的理赔案件。
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