CN107977897A - 保险业务数据分析方法、系统及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种保险业务数据分析方法，包括步骤：获取符合记录条件的保险记录对应的保险业务数据，保险业务数据包括保费数据和赔付数据；获取保费数据和赔付数据中的符合预设维度条件的多个维度参数；根据多个维度参数配置保费数据和所述赔付数据对应的多维度数据表；根据所述多个维度参数中的一个或者多个维度参数对应的参数值，从所述多维度数据表中获取相应维度的所述保费数据和所述赔付数据，并通过预设的算法计算得到保险业务二级数据。本发明还公开了一种保险业务数据分析系统及计算机可读存储介质。本发明建立了以多维度数据表为核心的分析体系，使分析人员可以方便获取需要的保险业务二级数据，分析结果准确，减少了员工工作量。

Description

保险业务数据分析方法、系统及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种保险业务数据分析方法、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

随着社会经济水平的提高，购买个人保险，特别是健康险的居民也越来越多。一般保险企业办理保险业务的处理流程包括被保险人保险生效、出险信息收集以及保险理赔金额的计算等，这些处理流程涉及的数据较为繁杂。此外，随着业务量的增大，出险信息收集部门、保险理赔部门以及管理保险生效的部门往往需要花费大量的时间进行数据处理分析，但目前的数据处理分析仅是依靠手工计算来完成，且不同的部门之间数据分析结果相差较大，因此数据分析结果不准确，数据分析部门员工工作量大。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种保险业务数据分析方法、系统及计算机可读存储介质。

为实现上述目的，本发明提供的一种保险业务数据分析方法，包括以下步骤：

获取符合记录条件的保险记录对应的保险业务数据，所述保险业务数据包括保费数据和赔付数据；

获取所述保费数据和所述赔付数据中的符合预设维度条件的多个维度参数；

根据所述多个维度参数配置所述保费数据和所述赔付数据对应的多维度数据表；

根据所述多个维度参数中的一个或者多个维度参数对应的参数值，从所述多维度数据表中获取相应维度的所述保费数据和所述赔付数据，并通过预设的算法计算得到保险业务二级数据。

可选地，所述预设维度条件包括保险记录分别对应的保险事件发生时间、保险类型、保险机构、保险销售渠道、业务员、用户所处位置区域、用户的年龄区域、或者保险缴费方式。

可选地，所述保险业务二级数据包括赔付率；

所述根据所述多个维度参数中的一个或者多个维度参数对应的参数值，从所述多维度数据表中获取相应维度的所述保费数据和所述赔付数据，并通过预设的算法计算得到保险业务二级数据的步骤包括：

根据所述多个维度参数中的时间参数对应的时间参数值，从所述多维度数据表中查询一保险业务数据对应的已付赔款、未决赔款准备金以及期满保费；

根据预设的算法计算该保险业务的赔付率，其中，LR为赔付率、Paid为已付赔款、IBNR为未决赔款准备金以及EP为期满保费。

可选地，所述根据所述多个维度参数配置所述保费数据和所述赔付数据对应的多维度数据表的步骤，包括：

根据获取到的所述多个维度参数，建立每个所述维度参数与所述保费数据和所述赔付数据的对应关系；

以所述维度参数作为所述多维度数据表的表头，根据每个所述维度参数与所述保费数据和所述赔付数据的对应关系，将每个维度参数对应的所述保费数据和对应的所述赔付数据存储于所述多维度数据表中。

可选地，所述保费数据包括期交保费；所述获取符合记录条件的保险记录对应的保险业务数据，所述保险业务数据包括保费数据和赔付数据的步骤包括：

根据保险业务数据对应的保险承包期以及保费总额，将所述保费总额分摊到每个保险承包期后得到期交保费。

可选地，所述保险业务二级数据包括赔付额度；所述根据所述多个维度参数中的一个或者多个维度参数对应的参数值，从所述多维度数据表中获取相应维度的所述保费数据和所述赔付数据，并通过预设的算法计算得到保险业务二级数据的步骤，包括：

响应保险业务的赔付额度计算请求，获取该保险业务的时间参数对应的时间参数值以及保险类型参数对应的保险类型参数值；

根据所述多个维度参数中的时间参数对应的时间参数值以及保险类型参数对应的保险类型参数值，从所述多维度数据表中查询符合预设时间段内的该类型的保险业务所对应的赔付数据；

根据所述赔付数据以及预设的理赔算法，计算该保险业务的赔付额度。

可选地，所述根据所述赔付数据以及预设的理赔算法，计算该保险业务的赔付额度的步骤，包括：

获取所述保险业务的赔付额度计算请求发生时，符合就医条件的医疗机构对应的实时工作数据和饱和工作数据；

确定所述符合就医条件的医疗机构中实时工作数据小于饱和工作数据的医疗机构；

获取所述实时工作数据小于饱和工作数据的医疗机构对应的医疗费用标准中，收费标准最低的医疗费用标准，并根据所述收费标准最低的医疗费用标准以及所述赔付数据，计算该保险业务的赔付额度。

为实现上述目的，本发明提供的一种保险业务数据分析系统，包括：

获取模块，用于获取符合记录条件的保险记录对应的保险业务数据，所述保险业务数据包括保费数据和赔付数据；

所述获取模块，还用于获取所述保费数据和所述赔付数据中的符合预设维度条件的多个维度参数；

配置模块，用于根据所述多个维度参数配置所述保费数据和所述赔付数据对应的多维度数据表；

计算模块，用于根据所述多个维度参数中的一个或者多个维度参数对应的参数值，从所述多维度数据表中获取相应维度的所述保费数据和所述赔付数据，并通过预设的算法计算得到保险业务二级数据。

为实现上述目的，本发明提供的一种保险业务数据分析系统，包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的保险业务数据分析方法的步骤。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的保险业务数据分析方法的步骤。

本发明通过获取符合记录条件的保险记录对应的保险业务数据，所述保险业务数据包括保费数据和赔付数据；获取所述保费数据和所述赔付数据中的符合预设维度条件的多个维度参数；根据所述多个维度参数配置所述保费数据和所述赔付数据对应的多维度数据表；根据所述多个维度参数中的一个或者多个维度参数对应的参数值，从所述多维度数据表中获取相应维度的所述保费数据和所述赔付数据，并通过预设的算法计算得到保险业务二级数据。从而建立了以所述多维度数据表为核心的数据分析体系，使分析人员便于根据多维度数据表以及预设的算法获取需要的保险业务二级数据，分析结果准确，减少了数据分析人员的工作量。

附图说明

图1为本发明中的保险业务数据分析系统的硬件结构示意图；

图2为本发明中的保险业务数据分析方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明中的保险业务数据分析方法第一实施例中步骤S30的细化流程示意图；

图4为本发明中的保险业务数据分析方法第二实施例中步骤S40的细化流程示意图；

图5为本发明中的保险业务数据分析方法第三实施例中步骤S40的细化流程示意图；

图6为本发明中的保险业务数据分析方法第四实施例中步骤S47的细化流程示意图；

图7为本发明中的保险业务数据分析系统的系统功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

请参照图1，图1为本发明各个实施例中保险业务数据分析系统的结构示意图，所述保险业务数据分析系统可以是管理保险业务的服务器，也可以是单独用于数据分析的平台系统。所述保险业务数据分析系统可以与输入设备通信连接，用于接收输入设备输入的保险记录对应的保险数据，其中保险数据可以包括保险记录的发生时间、保险承保期、保险销售渠道、保险类型、保险公司保险编号、保险机构、保险业务员、被保险人所处区域、投保人所处区域、被保险人的年龄区域范围、保险缴费方式、已付赔款、未决赔款准备金、期交保费以及期满保费等等一系列与保险记录相关的数据。

所述保险业务数据分析系统包括通信模块10、存储器20及处理器30等部件。其中，所述处理器30分别与所述存储器20和所述通信模块10连接，所述存储器20上存储有计算机程序，所述计算机程序同时被处理器30执行。

通信模块10，可通过网络与外部设备，例如与远程扫描仪连接。通信模块10可以接收外部通讯设备发出的请求，还可发送事件、指令及信息至所述外部设备和/或其他服务器。所述外部通讯设备可以是扫描仪、手机、电脑、键盘及摄像机等电子设备。

存储器20，可用于存储软件程序以及各种数据。存储器20可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统等；存储数据区可存储根据保险业务数据分析系统的使用所创建的数据或信息等。可选地，存储数据区可以以表的形式进行数据存储，例如多维度数据表。此外，存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器30，是保险业务数据分析系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个保险业务数据分析系统的各个部分，通过运行或执行存储在存储器20内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器20内的数据，执行保险业务数据分析系统的各种功能和处理数据。处理器30可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器30可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器30中。

尽管图1未示出，但上述保险业务数据分析系统还可以包括电路控制模块，用于与电源连接，实现电源控制。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的保险业务数据分析系统结构并不构成对保险业务数据分析系统的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

基于上述硬件结构，提出本发明保险业务数据分析方法的第一实施例，参见图2，在本实施例中，所述方法包括步骤：

步骤S10，获取符合记录条件的保险记录对应的保险业务数据，所述保险业务数据包括保费数据和赔付数据；

保险公司的保险业务会涉及到各类数据分析，本实施例中所述的保险业务的数据分析主要涉及其中的个人保险业务，特别是个人健康险业务。所述符合记录条件的保险记录可以是用户与保险公司之间已经结算理赔费用的保险记录，该保险记录对应的保险业务数据可以是在用户向保险公司发起理赔，保险公司收集了被保险人的出险信息，且确定保险赔付费用后留存的所有数据。由于保险业务过程主要涉及投保和保险赔付，因此相应地，所述保险业务数据也主要包括保费数据和赔付数据。

保险业务数据的获取方式可以根据实际需要进行设置，可以通过手工录入的方式获取，还可以采用扫描仪对表格等特定形式的资料进行扫描后通过文字识别进行数据获取。

保险业务数据的获取频率可以是实时获取，然后将数据存储在分析系统的存储器中，还可以是将数据先暂存在保险机构的本地存储器中，每间隔固定时间再统一将数据上传至分析系统。

步骤S20，获取所述保费数据和所述赔付数据中的符合预设维度条件的多个维度参数；

保费数据和赔付数据中包括多种类型的数据，而每种类型的数据都代表着一种维度，一个数据本身也与多个数据类型相关。在分析系统获取到保险业务数据之后，处理器会选择符合预设维度条件的多个维度参数作为配置多维度数据表的基础。

其中，所述预设维度条件包括保险记录分别对应的保险事件发生时间、保险类型、保险机构、保险销售渠道、业务员、用户所处位置区域、用户的年龄区域、或者保险缴费方式。

步骤S30，根据所述多个维度参数配置所述保费数据和所述赔付数据对应的多维度数据表；

多维度数据表由多个维度参数以及每个维度参数对应的数据构成，其中每个维度数据表由一个维度参数作为数据标识进行数据的分类存储。例如，配置所述保费数据和所述赔付数据对应的多维度数据表的过程可以是：将保险机构、保险销售渠道以及保险事件发生时间中的保险销售月份作为多个维度参数，根据这三个维度参数配置多维度数据表需要将保险业务数据与每个维度参数进行关联，然后再将数据存储在相应的数据表中。

假设用户5月份通过网络渠道在保险机构A购买了保险，并记录有保费数据，该数据会在保险业务数据录入分析系统后被分配到保险机构这一维度数据表的A机构这一列或行中，同时也会与保险销售月份对应的表中的5月份进行关联，还会与保险销售渠道作为维度参数的表中的网络销售渠道关联。赔付数据与多维度数据表的关联与保费数据的配置方式相同，在此不做赘述。

请一并参见图3，在一可选地实施例中，所述步骤S30还可以包括以下步骤：

步骤S31，根据获取到的所述多个维度参数，建立每个所述维度参数与所述保费数据和所述赔付数据的对应关系；

步骤S32，以所述维度参数作为所述多维度数据表的表头，根据每个所述维度参数与所述保费数据和所述赔付数据的对应关系，将每个维度参数对应的所述保费数据和对应的所述赔付数据存储于所述多维度数据表中。

进一步地，还可以将所有的维度参数设置在另一数据表中，形成维度参数表，可以理解的是，维度参数表构成了保险业务数据的总的集合。还可以在配置了多维度数据表之后，选定特定的维度参数对应的维度参数值，以图表的形式进行数据展示。

步骤S40，根据所述多个维度参数中的一个或者多个维度参数对应的参数值，从所述多维度数据表中获取相应维度的所述保费数据和所述赔付数据，并通过预设的算法计算得到保险业务二级数据。

多维度数据表的构建仅是数据分析体系的基础，在具体的数据分析应用中，还可以根据一个或多个维度参数对应的参数值，例如销售月份中的5月份，从多维度数据表中提取相应的保费数据和赔付数据，再按照预设的算法计算得到保险业务二级数据。其中，预设的算法可以是保险业务赔付率的计算方法，可以是保险业务中赔付标准以及赔付额的计算方法等。

本实施例通过预设的算法结合多维度数据表中的数据集合，可以得到保险业务二级数据，由于所有的数据都直接从多维度数据表中提取，基础数据精确，再套用预设的算法进行计算，直接得到保险业务二级数据，使得数据计算精确率高，也减少了数据分析人员的工作量。

参见图4，基于本发明保险业务数据分析方法的第一实施例，提出本发明保险业务数据分析方法的第二实施例，在本实施例中，所述保险业务二级数包括赔付率，所述步骤S40包括：

步骤S41，根据所述多个维度参数中的时间参数对应的时间参数值，从所述多维度数据表中查询一保险业务数据对应的已付赔款、未决赔款准备金以及期满保费；

根据时间参数值，可以查询某段时间内保险记录对应的已付赔款、未决赔款准备金以及期满保费。进一步地，还可以结合保险类型参数对应的保险类型参数值和/或保险机构参数对应的保险机构参数值等，查询某段时间内某保险机构某项保险业务对应的已付赔款、未决赔款准备金以及期满保费。

其中未决赔款准备金IBNR(Incurred But Not Reported)是指保险事故已经发生，但尚未向保险公司提出索赔的赔案而提取的准备金。

步骤S42，根据预设的算法计算该保险业务的赔付率，其中，LR为赔付率、Paid为已付赔款、IBNR为未决赔款准备金以及EP为期满保费。

赔付率是指在一定时间内赔款支出与保费收入的百分比，本方案通过从多维度数据表中查询数据，然后将未决赔款准备金以及已付赔款求和后得到某段时间内的赔款支出，将期满保费作为保费收入，未决赔款准备金以及已付赔款之和与期满保费的百分比即为赔付率。通过赔付率的计算反映出了投保人群与保险公司之间的利益关系，保险业务的赔付率上升，表示投保人实际收益相应提高。再者，本方案还结合了多维度数据表进行数据的直接查询，在计算赔付率时方便数据的准确快速获取，提高了计算精确度。

需要说明的是，本实施例只是对预设的算法进行举例说明，还可以借助其他公式算法和其他维度数据计算出其他的二次数据，多样化地满足决策者的数据需求。

在其他实施例中，所述保费数据包括期交保费，所述步骤S10还可以包括：

根据保险业务数据对应的保险承包期以及保费总额，将所述保费总额分摊到每个保险承包期后得到期交保费。

由于保险业务通常是一个时间段内的业务，把保费数据归在一个时间点就不那么恰当，因此可以对保费总额进行分摊，然后按照分摊后的费用进行维度数据存储。例如保费总额为3000元，承包期是5-9月，那么5个月平均分摊下来每个月都是600元，该保费数据在5月就只体现600元。也可以不进行平均分摊，而选择递增、递减等其他形式进行数据分摊存储。通过本方案保证了保费数据存储的合理性。

参见图5，基于本发明保险业务数据分析方法的第一实施例，提出本发明保险业务数据分析方法的第三实施例，在本实施例中，所述保险业务二级数据包括赔付额度；所述步骤S40包括：

步骤S45，响应保险业务的赔付额度计算请求，获取该保险业务的时间参数对应的时间参数值以及保险类型参数对应的保险类型参数值；

本实施例是对第一实施例中计算保险业务二级数据步骤的进一步细化，具体是对保险业务二级数据中的赔付额度进行计算。

首先响应业务员或其他用户计算保险业务的赔付额度的请求，然后获取该保险业务对应的时间参数值和保险类型参数值，其中时间参数值是指已经发生赔付的保险类型相同的保险业务对应的保险记录时间。

步骤S46，根据所述多个维度参数中的时间参数对应的时间参数值以及保险类型参数对应的保险类型参数值，从所述多维度数据表中查询符合预设时间段内的该类型的保险业务所对应的赔付数据；

通过获取的时间参数值以及保险类型参数值，可以得到符合预设时间段的该保险类型对应的已发生赔付的赔付数据。例如，需要计算2017年11月健康险A的赔付额度，可以获取2017年1-10月已赔付的健康险A的赔付数据。

所述赔付数据可以包括在赔付过程中收集到出险人的出险时间、疾病信息、就诊医院、就诊类型(门诊或住院)、治疗项目、检查项目、材料费用、药品清单，和/或诊疗费用等信息。

步骤S47，根据所述赔付数据以及预设的理赔算法，计算该保险业务的赔付额度。

通过得到以往相同保险类型的赔付数据结合预设的理赔算法，可以计算得到该保险业务的赔付额度，此方法借用了以往赔付的经验并结合预设的理赔算法，保证了保险业务赔付额度的合理性。而且在此之前，计算赔付额度都是人为进行手工计算以得到赔付额度，处理速度慢，且标准设定不一致，个体之间计算的赔付额度相差较大，通过获取以往的赔付数据结合算法进行确认，使保险业务的赔付额度确定更为合理且均衡。

参见图6，基于本发明保险业务数据分析方法的第三实施例，提出本发明保险业务数据分析方法的第四实施例，在本实施例中，所述步骤S47包括：

步骤S471，获取所述保险业务的赔付额度计算请求发生时，符合就医条件的医疗机构对应的实时工作数据和饱和工作数据；

符合就医条件的医疗机构可以是根据出险人所患疾病类型确定的医疗机构，还可以是根据出险人所处区域范围是否在一定范围内确定的医疗机构。

步骤S472，确定所述符合就医条件的医疗机构中实时工作数据小于饱和工作数据的医疗机构；

在赔付额度计算请求发生时，获取符合就医条件的医疗机构的实时工作数据和饱和工作数据，继而选择实时工作数据小于饱和工作数据的医疗机构，方便及时了解符合条件的所有医疗机构的工作情况，帮助提高社会医疗资源的使用效率。

步骤S473，获取所述实时工作数据小于饱和工作数据的医疗机构对应的医疗费用标准中，收费标准最低的医疗费用标准，并根据所述收费标准最低的医疗费用标准以及所述赔付数据，计算该保险业务的赔付额度。

可以按照医疗费用从低到高的顺序对获取的实时工作数据小于饱和工作数据的医疗机构进行排序，选择医疗费用最低的一家医疗机构之后，将该医疗机构对应的医疗费用标准与获取到的赔付数据结合，计算该保险业务对应的赔付额度。还可以不进行费用排序，直接选择费用最低的医疗费用标准。通过该算法选择出了工作情况较为宽松且治疗费用较低的医疗机构的治疗费用标准作为赔付额度的计算依据，能有效控制保险业务的赔付成本，提高保险公司的盈利能力，同时也保证了出险人进行及时治疗。

参见图7，本发明还提供一种保险业务数据分析系统，在一实施例中，包括：

获取模块10，用于获取符合记录条件的保险记录对应的保险业务数据，所述保险业务数据包括保费数据和赔付数据；

所述获取模块10，还用于获取所述保费数据和所述赔付数据中的符合预设维度条件的多个维度参数；

配置模块20，用于根据所述多个维度参数配置所述保费数据和所述赔付数据对应的多维度数据表；

计算模块30，用于根据所述多个维度参数中的一个或者多个维度参数对应的参数值，从所述多维度数据表中获取相应维度的所述保费数据和所述赔付数据，并通过预设的算法计算得到保险业务二级数据。

在另一实施例中，所述预设维度条件包括保险记录分别对应的保险事件发生时间、保险类型、保险机构、保险销售渠道、业务员、用户所处位置区域、用户的年龄区域、或者保险缴费方式。

在又一实施例中，所述保险业务二级数据包括赔付率；所述计算模块30包括：

第一查询单元31，用于根据所述多个维度参数中的时间参数对应的时间参数值，从所述多维度数据表中查询一保险业务数据对应的已付赔款、未决赔款准备金以及期满保费；

第一计算单元32，用于根据预设的算法计算该保险业务的赔付率，其中，LR为赔付率、Paid为已付赔款、IBNR为未决赔款准备金以及EP为期满保费。

在又一实施例中，所述配置模块20包括：

建立单元21，用于根据获取到的所述多个维度参数，建立每个所述维度参数与所述保费数据和所述赔付数据的对应关系；

存储单元22，以所述维度参数作为所述多维度数据表的表头，根据每个所述维度参数与所述保费数据和所述赔付数据的对应关系，将每个维度参数对应的所述保费数据和对应的所述赔付数据存储于所述多维度数据表中。

在又一实施例中，所述获取模块10包括：

分摊单元11，用于根据保险业务数据对应的保险承包期以及保费总额，将所述保费总额分摊到每个保险承包期后得到期交保费。

在又一实施例中，所述计算模块30包括：

获取单元33，用于响应保险业务的赔付额度计算请求，获取该保险业务的时间参数对应的时间参数值以及保险类型参数对应的保险类型参数值；

第二查询单元34，用于根据所述多个维度参数中的时间参数对应的时间参数值以及保险类型参数对应的保险类型参数值，从所述多维度数据表中查询符合预设时间段内的该类型的保险业务所对应的赔付数据；

第二计算单元35，用于根据所述赔付数据以及预设的理赔算法，计算该保险业务的赔付额度。

在又一实施例中，所述第二计算单元35包括：

获取子单元351，用于获取所述保险业务的赔付额度计算请求发生时，符合就医条件的医疗机构对应的实时工作数据和饱和工作数据；

确定子单元352，用于确定所述符合就医条件的医疗机构中实时工作数据小于饱和工作数据的医疗机构；

计算子单元353，用于获取所述实时工作数据小于饱和工作数据的医疗机构对应的医疗费用标准中，收费标准最低的医疗费用标准，并根据所述收费标准最低的医疗费用标准以及所述赔付数据，计算该保险业务的赔付额度。

为实现上述目的，请再次参看图1，本发明提供的一种保险业务数据分析系统，包括处理器30、存储器20及存储在存储器20上并可在处理器上运行的计算机程序；所述处理器30执行所述计算机程序时实现如上所述的保险业务数据分析方法的步骤。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的保险业务数据分析方法的步骤。

在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例～第X实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料、方法步骤或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施例。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施例，上述的具体实施例仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种保险业务数据分析方法，其特征在于，包括步骤：

获取符合记录条件的保险记录对应的保险业务数据，所述保险业务数据包括保费数据和赔付数据；

获取所述保费数据和所述赔付数据中的符合预设维度条件的多个维度参数；

根据所述多个维度参数配置所述保费数据和所述赔付数据对应的多维度数据表；

根据所述多个维度参数中的一个或者多个维度参数对应的参数值，从所述多维度数据表中获取相应维度的所述保费数据和所述赔付数据，并通过预设的算法计算得到保险业务二级数据。

2.如权利要求1所述的保险业务数据分析方法，其特征在于，所述预设维度条件包括保险记录分别对应的保险事件发生时间、保险类型、保险机构、保险销售渠道、业务员、用户所处位置区域、用户的年龄区域、或者保险缴费方式。

3.如权利要求1所述的保险业务数据分析方法，其特征在于，所述保险业务二级数据包括赔付率；

所述根据所述多个维度参数中的一个或者多个维度参数对应的参数值，从所述多维度数据表中获取相应维度的所述保费数据和所述赔付数据，并通过预设的算法计算得到保险业务二级数据的步骤包括：

根据所述多个维度参数中的时间参数对应的时间参数值，从所述多维度数据表中查询一保险业务数据对应的已付赔款、未决赔款准备金以及期满保费；

根据预设的算法计算该保险业务的赔付率，其中，LR为赔付率、Paid为已付赔款、IBNR为未决赔款准备金以及EP为期满保费。

4.如权利要求1所述的保险业务数据分析方法，其特征在于，所述根据所述多个维度参数配置所述保费数据和所述赔付数据对应的多维度数据表的步骤，包括：

根据获取到的所述多个维度参数，建立每个所述维度参数与所述保费数据和所述赔付数据的对应关系；

以所述维度参数作为所述多维度数据表的表头，根据每个所述维度参数与所述保费数据和所述赔付数据的对应关系，将每个维度参数对应的所述保费数据和对应的所述赔付数据存储于所述多维度数据表中。

5.如权利要求1所述的保险业务数据分析方法，其特征在于，所述保费数据包括期交保费；

所述获取符合记录条件的保险记录对应的保险业务数据，所述保险业务数据包括保费数据和赔付数据的步骤包括：

根据保险业务数据对应的保险承包期以及保费总额，将所述保费总额分摊到每个保险承包期后得到期交保费。

6.如权利要求1所述的保险业务数据分析方法，其特征在于，所述保险业务二级数据包括赔付额度；

所述根据所述多个维度参数中的一个或者多个维度参数对应的参数值，从所述多维度数据表中获取相应维度的所述保费数据和所述赔付数据，并通过预设的算法计算得到保险业务二级数据的步骤，包括：

响应保险业务的赔付额度计算请求，获取该保险业务的时间参数对应的时间参数值以及保险类型参数对应的保险类型参数值；

根据所述多个维度参数中的时间参数对应的时间参数值以及保险类型参数对应的保险类型参数值，从所述多维度数据表中查询符合预设时间段内的该类型的保险业务所对应的赔付数据；

根据所述赔付数据以及预设的理赔算法，计算该保险业务的赔付额度。

7.如权利要求6所述的保险业务数据分析方法，其特征在于，所述根据所述赔付数据以及预设的理赔算法，计算该保险业务的赔付额度的步骤，包括：

获取所述保险业务的赔付额度计算请求发生时，符合就医条件的医疗机构对应的实时工作数据和饱和工作数据；

确定所述符合就医条件的医疗机构中实时工作数据小于饱和工作数据的医疗机构；

获取所述实时工作数据小于饱和工作数据的医疗机构对应的医疗费用标准中，收费标准最低的医疗费用标准，并根据所述收费标准最低的医疗费用标准以及所述赔付数据，计算该保险业务的赔付额度。

8.一种保险业务数据分析系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取符合记录条件的保险记录对应的保险业务数据，所述保险业务数据包括保费数据和赔付数据；

所述获取模块，还用于获取所述保费数据和所述赔付数据中的符合预设维度条件的多个维度参数；

配置模块，用于根据所述多个维度参数配置所述保费数据和所述赔付数据对应的多维度数据表；

计算模块，用于根据所述多个维度参数中的一个或者多个维度参数对应的参数值，从所述多维度数据表中获取相应维度的所述保费数据和所述赔付数据，并通过预设的算法计算得到保险业务二级数据。

9.一种保险业务数据分析系统，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的保险业务数据分析方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的保险业务数据分析方法的步骤。