CN108399532A - 处理业务的可用资源的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本说明书实施例提供一种评估用户申请业务可用资源的可信度的方法和装置以及处理业务可用资源的方法和装置，所述评估可信度的方法包括：获取所述用户对所述可用资源的申请数据；根据所述申请数据，确定第一评估信息，所述第一评估信息对应于所述申请数据的异常性；获取所述用户的历史行为数据；根据所述历史行为数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述用户的属性特征；以及结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。

Description

处理业务的可用资源的方法和装置
技术领域
本说明书实施例涉及数据处理技术领域，更具体地，涉及一种评估用户申请业务可用资源的可信度的方法和装置，以及一种处理业务的可用资源的方法和装置。
背景技术
随着互联网技术的发展，越来越多的传统业务有了对应的线上解决方案。然而，传统的健康医疗保险业务目前还是基本处于人工处理纸质材料的阶段。在健康医疗相关的保险领域，理赔的时效性和风险控制一直是行业的难题，理赔欺诈包括带病投保、凭证造假、就诊信息虚假等情况。尤其是，其中的门诊险属于高频场景，更需要快速准确地在理赔环节判断风险并控制风险。因此，需要一种更有效的业务风险控制方案以及核赔方案，以满足上述需求。
发明内容
本说明书实施例旨在提供一种更有效的处理业务可用资源的方法，以解决现有技术中的不足。
为实现上述目的，本说明书一个方面提供一种评估用户申请业务可用资源的可信度的方法，所述方法由所述业务所在的系统执行，包括：获取所述用户对所述可用资源的申请数据；根据所述申请数据，确定第一评估信息，所述第一评估信息对应于所述申请数据的异常性；获取所述用户的历史行为数据；根据所述历史行为数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述用户的属性特征；以及结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
在一个实施例中，在上述评估用户申请业务可用资源的可信度的方法中，所述业务为医疗保险业务，所述申请数据至少包括：就诊人姓名、就诊人身份标识证件图片、就诊时间、就诊医院、就诊科室、医生姓名、症状、发票图片和病历图片。
在一个实施例中，在上述评估用户申请业务可用资源的可信度的方法中，根据所述申请数据，确定第一评估信息包括，通过确定以下至少一项而确定所述第一评估信息：
对应的图片库中是否存在与所述凭证图片相似的图片；
所述申请数据相比于用户的历史申请数据是否存在异常；
所述申请数据与所述用户的系统好友的申请数据是否存在聚集性；
与所述就诊医院相关的申请数据是否存在聚集性；
与所述就诊科室相关的申请数据是否存在聚集性；
与所述医生相关的申请数据是否存在聚集性；以及
用户终端的地理位置信息是否与所述就诊医院相符。
在一个实施例中，在上述评估用户申请业务可用资源的可信度的方法中，所述申请数据还包括以下至少一项：治疗药品名称、治疗药品价格、处方图片、医嘱图片以及收费票据图片，其中根据所述申请数据，确定第一评估信息包括，通过基于健康险相关知识图谱确定以下至少一项：所述治疗药品的疗效是否与所述症状对应、以及所述治疗药品价格是否符合市场价格，从而确定所述第一评估信息。
在一个实施例中，在上述评估用户申请业务可用资源的可信度的方法中，所述业务针对其用户设定的可用资源与所述用户通过所述系统进行的线下交易相关联，其中，所述历史行为数据为所述用户在预定时段内通过所述系统进行线下交易的交易数据，以及，所述第二评估信息对应于所述用户在所述预定时段内通过所述系统进行的虚假线下交易次数相比于所述用户在所述预定时段内通过所述系统进行的线下交易总次数的百分比。
在一个实施例中，上述评估用户申请业务可用资源的可信度的方法还包括：在获取所述用户对所述可用资源的申请数据之前，获取所述用户的账户信息，根据所述账户信息，确定所述用户的身份评估信息，以及，其中，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度包括，结合所述身份评估信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
在一个实施例中，在上述评估用户申请业务可用资源的可信度的方法中，所述账户信息包括以下至少一项：注册时间、注册时长、操作频率、操作时间、登录设备、绑定电话、资金情况、密码修改记录以及地理位置。
在一个实施例中，上述评估用户申请业务可用资源的可信度的方法还包括：在获取所述用户对所述可用资源的申请数据之前，获取所述用户的账户评级信息，以及，其中，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度包括，结合所述账户评级信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
在一个实施例中，上述评估用户申请业务可用资源的可信度的方法还包括：在确定第二评估信息之后，获取所述用户与所述线下交易相关的历史数据，以及，根据所述历史数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息用于评估用户对所述线下交易的经营状况，以及，其中，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度包括，结合所述第一评估信息、所述第二评估信息和所述第三评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
本说明书另一方面提供一种处理业务的可用资源的方法，所述方法由所述业务所在的系统执行，包括：获取用户对业务的可用资源的申请数据；判断所述申请数据是否满足预定基本规则；在所述申请数据满足所述预定基本规则的情况下，获取通过上述评估可信度的方法评估的用户申请业务可用资源的可信度；以及根据所述可信度，对所述可用资源进行处理。
在一个实施例中，在上述处理业务的可用资源的方法中，所述业务为医疗保险业务，所述预定基本规则包括以下至少一项：需本人就诊、就诊时间在保障期限内、就诊疾病为非免责疾病、就诊医院为约定医院、报案发票未重复使用、以及就诊类型是保险业务的约定类型。
在一个实施例中，在上述处理业务的可用资源的方法中，根据所述可信度，对所述可用资源进行处理包括，在所述可信度大于预定阈值的情况下，向所述用户快速转移所述可用资源。
在一个实施例中，在上述处理业务的可用资源的方法中，向所述用户快速转移所述可用资源包括，通过调用规则引擎，根据预定赔付规则，结合用户所述索赔金额，计算用户的赔付金额，并进行赔付。
在一个实施例中，在上述处理业务的可用资源的方法中，根据所述可信度，对所述可用资源进行处理包括，在所述可信度小于预定阈值的情况下，将所述申请数据发送给所述业务的业务人员进行处理。
本说明书另一方面提供一种评估用户申请业务可用资源的可信度的装置，所述装置由所述业务所在的系统实施，包括：申请数据获取单元，配置为，获取所述用户对所述可用资源的申请数据；第一确定单元，配置为，根据所述申请数据，确定第一评估信息，所述第一评估信息对应于所述申请数据的异常性；行为数据获取单元，配置为，获取所述用户的历史行为数据；第二确定单元，配置为，根据所述历史行为数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述用户的属性特征；以及评估单元，配置为，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
在一个实施例中，在上述评估用户申请业务可用资源的可信度的装置中,所述第一确定单元还配置为，通过确定以下至少一项而确定所述第一评估信息：
对应的图片库中是否存在与所述凭证图片相似的图片；
所述申请数据相比于用户的历史申请数据是否存在异常；
所述申请数据与所述用户的系统好友的申请数据是否存在聚集性；
与所述就诊医院相关的申请数据是否存在聚集性；
与所述就诊科室相关的申请数据是否存在聚集性；
与所述医生相关的申请数据是否存在聚集性；以及
用户终端的地理位置信息是否与所述就诊医院相符。
在一个实施例中，上述评估用户申请业务可用资源的可信度的装置还包括：账户信息获取单元，配置为，在获取所述用户对所述可用资源的申请数据之前，获取所述用户的账户信息；第三确定单元，配置为，根据所述账户信息，确定所述用户的身份评估信息，以及，其中，所述评估单元还配置为，结合所述身份评估信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
在一个实施例中，上述评估用户申请业务可用资源的可信度的装置还包括：账户评级信息获取单元，配置为，在获取所述用户对所述可用资源的申请数据之前，获取所述用户的账户评级信息，以及，所述评估单元还配置为，结合所述账户评级信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
在一个实施例中，上述评估用户申请业务可用资源的可信度的装置还包括：历史数据获取单元，配置为，在确定第二评估信息之后，获取所述用户与所述线下交易相关的历史数据，以及，第四确定单元，配置为，根据所述历史数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息用于评估用户对所述线下交易的经营状况，以及，其中，所述评估单元还配置为，结合所述第一评估信息、所述第二评估信息和所述第三评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
本说明书另一方面提供一种处理业务的可用资源的装置，所述装置由所述业务所在的系统实施，包括：申请数据获取单元，配置为，获取用户对业务的可用资源的申请数据；判断单元，配置为，判断所述申请数据是否满足预定基本规则；可信度获取单元，配置为，在所述申请数据满足所述预定基本规则的情况下，获取通过上述评估可信度的方法评估的用户申请业务可用资源的可信度；以及处理单元，配置为，根据所述可信度，对所述可用资源进行处理。
在一个实施例中，在上述处理业务的可用资源的装置中，所述处理单元还配置为，在所述可信度大于预定阈值的情况下，向所述用户快速转移所述可用资源。
在一个实施例中，在上述处理业务的可用资源的装置中，所述处理单元还配置为，通过调用规则引擎，根据预定赔付规则，结合用户所述索赔金额，计算用户的赔付金额，并进行赔付。
在一个实施例中，在上述处理业务的可用资源的装置中，所述处理单元还配置为，在所述可信度小于预定阈值的情况下，将所述申请数据发送给所述业务的业务人员进行处理。
本说明书另一方面提供一种计算机可读的存储介质，其上存储有指令代码，所述指令代码在计算机中执行时，令计算机执行上述方法。
通过根据本说明书实施例的处理业务可用资源的方法，有效平衡了用户体验、理赔时效性和风险控制。一方面，大大减轻人工投入，并且提高用户体验。另一方面，有效控制风险，从各个角度识别可能骗保和欺诈的风险。
附图说明
通过结合附图描述本说明书实施例，可以使得本说明书实施例更加清楚：
图1示出了根据本说明书实施例的处理业务的可用资源的系统100的示意图；
图2示出了根据本说明书实施例的一种评估用户申请业务可用资源的可信度的方法的流程图；
图3示出了根据本说明书实施例的一种处理业务的可用资源的方法流程图；
图4示出根据本说明书实施例的一种评估用户申请业务可用资源的可信度的装置400；以及
图5示出根据本说明书实施例的一种处理业务的可用资源的装置500。
具体实施方式
下面将结合附图描述本说明书实施例。
图1示出了根据本说明书实施例的处理业务的可用资源的系统100的示意图。在一个实例中，所述业务例如为支付宝中的多收多保门诊险业务，在该业务中，线下小商户(业务目标用户)只需要使用支付宝收钱码收款就可免费获得门诊险保额，收款越多保额越高。在该实施例中，系统100即该门诊险业务的理赔系统。当然，本说明书实施例中所述业务不限于上述门诊险业务，其可以是其它需要处理业务可用资源的业务，例如，所述业务也可以是贷款业务等。
如图1所示，系统100包括预判单元11、可信度评估单元12和理算单元13。例如在上述实例中，用户在门诊险业务中提交报案凭证，例如身份证图片、发票图片和病历图片。系统通过人工智能或第三方从所述图片中提取报案信息，例如就诊人姓名、就诊时间、就诊医院等，在判断报案信息完整的情况下，将所述报案信息和所述凭证图片作为报案数据一起发送给系统100的预判单元11。预判单元11在获取所述报案数据之后，判断所述报案数据是否满足基本规则，例如，是否本人就诊、就诊时间是否在保障期限内、就诊疾病是否为非免责疾病等等。在所述报案数据不满足基本规则的情况下，系统100对所述用户终端发送拒绝赔付的提示。在所述报案数据满足基本规则的情况下，预判单元11将所述报案数据发送给可信度评估单元12。
可信度评估单元12中包括一个评分模型，其可从多个维度对所述报案数据进行评分，以评估该报案数据的可信度。例如，通过结合对报案数据的异常性的评估和对用户的属性特征(例如用户在预定时段内进行虚假线下交易的占比)的评估，来评估该报案数据的可信度。另外，还可以结合用户的身份评估信息、黑名单信息、用户的经营状况信息等，来综合评估报案数据的可信度。在所述可信度小于预定阈值的情况下，将所述申数据发送给所述业务的业务人员进行处理。在所述可信度大于预定阈值的情况下，可信度评估单元12将报案数据发送给理算单元13进行快赔处理。
理算单元13通过调用规则引擎，根据预定赔付规则，结合用户所述索赔金额，计算用户的赔付金额，并进行赔付，从而可实现小时级、甚至分钟级的快速理赔。
图2示出了根据本说明书实施例的一种评估用户申请业务可用资源的可信度的方法的流程图。所述方法由所述业务所在的系统执行，包括：在步骤S21，获取所述用户对所述可用资源的申请数据；在步骤S22，根据所述申请数据，确定第一评估信息，所述第一评估信息对应于所述申请数据的异常性；在步骤S23，获取所述用户的历史行为数据；在步骤S24，根据所述历史行为数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述用户的属性特征；以及在步骤S25,结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
首先，在步骤S21，获取所述用户对所述可用资源的申请数据。例如，所述业务是医疗保险业务，例如上述门诊险。在该情况中，所述申请数据至少包括：就诊人姓名、就诊人身份标识证件图片、就诊时间、就诊医院、就诊科室、医生姓名、症状、发票图片和病历图片。所述申请数据不限于上述数据，例如，还可以另外包括药品名称信息、药品价格信息、医嘱图片、处方图片、收费票据图片等。其中，通过由用户直接上传获取发票图片、病历图片、处方图片等凭证图片。在一个实施例中，通过由用户对所述凭证进行现场拍摄获取所述凭证图片。通过由人工智能或第三方对所述凭证图片进行文字识别处理，从而获取其中包括的就诊人姓名、就诊时间、就诊医院、就诊科室、就诊医生、药品信息、药品价格信息等。在一个实施例中，可以从用户的自述文本信息中获取上述文字信息。
步骤S22，根据所述申请数据，确定第一评估信息，所述第一评估信息对应于所述申请数据的异常性。该第一评估信息例如可以是表示是否存在异常性的分值，例如，当存在异常性时，将第一评估信息设定为1，当没有异常性时，将第一评估信息设定为0。在一个实施例中，该第一评估信息也可以是表示存在异常性的概率。
在一个实施例中，根据所述申请数据，确定第一评估信息包括，通过确定以下至少一项而确定所述第一评估信息：对应的图片库中是否存在与所述凭证图片相似的图片；所述申请数据相比于用户的历史申请数据是否存在异常；所述申请数据与所述用户的系统好友的申请数据是否存在聚集性；与所述就诊医院相关的申请数据是否存在聚集性；与所述就诊科室相关的申请数据是否存在聚集性；与所述医生相关的申请数据是否存在聚集性；用户终端的地理位置信息是否与所述就诊医院相符；所述治疗药品的疗效是否与所述症状对应；以及所述治疗药品价格是否符合市场价格。可以理解，用于确定第一评估信息的信息不限于上述信息，在实际应用中，还存在多种其它异常情况，在此不一一列出。
例如，对于用户上传的病历图片，如果在对应的病历图片库中存在与该病历图片相似度非常高的图片，则用户上传的病历图片有可能是盗图，从而，该报案数据可能是虚假报案数据，从而可相应地确定第一评估信息。
例如，在用户的报案数据与其支付宝好友的报案数据异常聚集的情况中，例如，其诊疗医生都是同一个医生，或者其就诊时间都是相同的时间等，则该报案数据中存在医患联合作弊、或者团伙联合作弊的可能性较高，从而可相应地确定第一评估信息。
再例如，在根据健康险相关知识图谱确定治疗药品的疗效与所述症状基本不对应的情况中，例如，症状为高血压，但是治疗药品为治疗脚气的药，则该报案数据为虚假报案数据的可能性较高，从而可相应地确定第一评估信息。
在一个实施例中，结合多项信息确定第一评估信息，例如，根据所述申请数据，可同时确定：对应的病历图片库中存在与该病历图片相似度非常高的图片、用户的报案数据与其支付宝好友的报案数据异常聚集、以及治疗药品的疗效与所述症状基本不对应。在该情况中，可获取各项信息对应的评分，并将其乘以各自的预设权重并相加，从而获得综合评分作为第一评估信息。例如，假设各项信息对应的评分为1，其各自的权重为1/4,1/3和1/3，则获得的第一评估信息为11/12。在该情况中，用于确定异常性的信息项越多，所述报案数据的异常性越大。
在步骤S23，获取所述用户的历史行为数据。在一个实施例中，所述业务针对其用户设定的可用资源与所述用户通过所述系统进行的线下交易相关联，其中，所述历史行为数据为所述用户在预定时段内通过所述系统进行线下交易的交易数据。例如，所述业务是上述多收多保门诊险业务，在该业务中，线下小商户只需要使用支付宝收钱码收款就可免费获得门诊险保额，收款越多保额越高。在该实例中，用户的历史行为数据为用户在预定时段内通过收钱码收款的线下交易数据。所述预定时段例如为三个月内、六个月内等。该交易数据例如包括以下至少一项数据：交易双方各自的网络环境、交易双方各自的设备、交易双方关系、交易地理位置、交易金额和交易频次。例如，可从系统存储历史交易数据的数据库中获取与所述交易相关的数据。
在步骤S24，根据所述历史行为数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述用户的属性特征。例如，在上述门诊险实例中，根据所述预定时段内的线下交易数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述用户在所述预定时段内通过所述系统进行的虚假线下交易次数相比于所述用户在所述预定时段内通过所述系统进行的线下交易总次数的百分比。对于每次线下交易，可通过判断模型对上述交易数据进行综合判断，从而确定该线下交易是否为虚假线下交易。例如，当交易双方各自的网络环境长期相同时，例如，都是长期相同的wifi环境，认为该笔交易为虚假交易的可能性较大。当交易双方各自的设备为相同设备时，认为该笔交易为虚假交易的可能性较大。通过大数据分析确定交易双方的关系为亲密关系(例如家人)或好友、亲戚关系时，认为该笔交易为虚假交易的可能性较大。当交易地理位置相比于该用户其他交易差异较大时，认为该笔交易为虚假交易的可能性较大。当交易的频次较大，例如十分钟刷好多次，并且交易金额较低时，认为该笔交易为虚假交易的可能性较大。
在步骤S25,结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。例如，在上述门诊险实例中，第一评估信息对应于报案数据的异常性，第二评估信息对应于用户在预定时段内进行虚假线下交易的占比。可分别为第一评估信息和第二评估信息设定对应的权重，例如，在一个实施例中，确定第一评估信息相对于所述可信度更重要，因此，将第一评估信息的权重设为大于所述第二评估信息的权重。之后，通过将第一评估信息和第二评估信息分别乘以各自的权重并相加，从而可获得综合评估信息，可通过第一评估信息和第二评估信息与可信度的对应关系，将所述综合评估信息转换为可信度的分值。
在一个实施例中，上述评估可信度的方法还包括：在获取所述用户对所述可用资源的申请数据之前，获取所述用户的账户信息，根据所述账户信息，确定所述用户的身份评估信息，以及，其中，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度包括，结合所述身份评估信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。其中，所述账户信息包括以下至少一项：注册时间、注册时长、操作频率、操作时间、登录设备、绑定电话、资金情况、密码修改记录以及地理位置。通过综合这些信息，可确定第一用户的账户是本人使用还是他人冒用。例如，如果确定多个账户的注册时间是相同的时间，并且登陆设备相同，可认为这些账户存在身份冒用的可能较大。在一个实施例中，可将用户账户信息输入分类模型，以确定该账户是本人使用还是他人冒用。从而，可将该身份评估信息作为一个因子用于综合评估所述可信度。
在一个实施例中，上述评估可信度的方法还包括：在获取所述用户对所述可用资源的申请数据之前，获取所述用户的账户评级信息，以及，结合所述账户评级信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。这里，获取所述用户的账户评级信息包括，例如确定所述用户账户是否在保险黑名单、线下交易黑名单、身份冒用黑名单、薅羊毛用户黑名单中等等。从而可将该账户评级信息作为一个因子用于综合评估所述可信度。
在一个实施例中，上述评估可信度的方法还包括：在确定第二评估信息之后，获取所述用户与所述线下交易相关的历史数据，以及，根据所述历史数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息用于评估用户对所述线下交易的经营状况，以及，结合所述第一评估信息、所述第二评估信息和所述第三评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。例如，通过所述系统对所述用户的关于所述线下交易的处罚记录，可评估用户的经营信用；通过每次所述线下交易的交易金额、所述线下交易的频次和次数，可评估用户的经营情况，经营规模、稳定性等；通过用户对所述收款页面的访问数据，可评估用户对该线下交易的投入时间。通过综合考虑上述数据，可获得对用户的所述线下交易的经营状况评分，作为第三评估信息。从而可将第三评估信息作为一个因子用于综合评估所述可信度。
图3示出了根据本说明书实施例的一种处理业务的可用资源的方法流程图。所述方法由所述业务所在的系统执行，包括：在步骤S31，获取用户对业务的可用资源的申请数据；在步骤S32，判断所述申请数据是否满足预定基本规则；在步骤S33，在所述申请数据满足所述预定基本规则的情况下，获取通过上述评估可信度的方法评估的用户申请业务可用资源的可信度；以及，在步骤S34,根据所述可信度，对所述可用资源进行处理。
在步骤S31，获取用户对业务的可用资源的申请数据。例如，所述业务是医疗保险业务，例如上述门诊险。在该情况中，所述申请数据至少包括：就诊人姓名、就诊人身份标识证件图片、就诊时间、就诊医院、就诊科室、医生姓名、症状、发票图片和病历图片。所述申请数据不限于上述数据，还可以另外包括药品名称信息、药品价格信息、医嘱图片、处方图片、收费票据图片等。其中，通过由用户直接上传获取发票图片、病历图片、处方图片等凭证图片。在一个实施例中，通过由用户对所述凭证进行直接拍摄获取所述凭证图片。通过由人工智能或第三方对所述凭证图片进行文字识别处理，从而获取其中包括的就诊人姓名、就诊时间、就诊医院、就诊科室、就诊医生、药品信息、药品价格信息等。在一个实施例中，通过由用户自行填写而获取上述信息。
在步骤S32，判断所述申请数据是否满足预定基本规则。例如，在上述门诊险实例中，所述预定基本规则包括以下至少一项：需本人就诊、就诊时间在保障期限内、就诊疾病为非免责疾病、就诊医院为约定医院、报案发票未重复使用、以及就诊类型是保险业务的约定类型。
例如，通过比对报案数据中的就诊人姓名和从用户身份证图片获取的姓名，从而确定是否本人就诊。通过建立疾病数据库、科室数据库等，并通过将报案数据库中的就诊科室、症状等信息与所述疾病数据库、科室数据库中的关键词进行匹配，从而确定就诊疾病是否为免责疾病。例如，美容、牙科、生育等科室疾病为免责疾病。例如，可设定门诊险的理赔医院为公立二级以上医院，从而，可建立医院数据库，通过匹配获得就诊医院的等级及性质，从而用于确定所述就诊医院是否为所述门诊险的预定理赔医院。例如，可建立发票库，通过实时搜索发票库中是否存在重号发票，从而确定报案发票是否重复使用。另外，还可以通过病历、发票中的关键词确定就诊类型，如急门诊、住院等类型。
在步骤S33，在所述申请数据满足所述预定基本规则的情况下，获取通过上述评估可信度的方法评估的用户申请业务可用资源的可信度。例如，在上述门诊险实例中，在所述申请数据满足所述预定基本规则的情况下，获取通过上述方法评估的用户申请理赔的可信度，也即对用户进行理赔的风险性。在所述申请数据不满足所述预定基本规则的情况下，由于所述预定基本规则都是理赔必须满足的强条件，因此，在该情况下，系统可马上向用户发送拒绝理赔的提示，并显示拒赔的理由。
在步骤S34,根据所述可信度，对所述可用资源进行处理。在一个实施例中，所述可信度大于预定阈值，即，向用户理赔的风险较小，从而可向所述用户快速转移所述可用资源。即，通过调用规则引擎，根据预定赔付规则，结合用户所述索赔金额，计算用户的赔付金额，并进行赔付。例如，预定赔付规则可包括，基于发票金额、统筹金额、第三方支付金额，以及用户在该业务中的当前累计保额，计算单次就诊理赔上限。
在一个实施例中，所述可信度小于预定阈值，即，理赔风险较大，在该情况下，将所述申请数据发送给所述业务的业务人员进行处理。业务人员可根据所述可信度的大小，适当提高理赔门槛，例如，要求用户补充其它凭证、要求寄送原件信息等，从而进一步控制欺诈风险。
图4示出根据本说明书实施例的一种评估用户申请业务可用资源的可信度的装置400，所述装置由所述业务所在的系统实施，包括：申请数据获取单元401，配置为，获取所述用户对所述可用资源的申请数据；第一确定单元402，配置为，根据所述申请数据，确定第一评估信息，所述第一评估信息对应于所述申请数据的异常性；行为数据获取单元403，配置为，获取所述用户的历史行为数据；第二确定单元404，配置为，根据所述历史行为数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述用户的属性特征；以及评估单元405，配置为，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
在一个实施例中，在上述评估用户申请业务可用资源的可信度的装置中,所述第一确定单元还配置为，通过确定以下至少一项而确定所述第一评估信息：
对应的图片库中是否存在与所述凭证图片相似的图片；
所述申请数据相比于用户的历史申请数据是否存在异常；
所述申请数据与所述用户的系统好友的申请数据是否存在聚集性；
与所述就诊医院相关的申请数据是否存在聚集性；
与所述就诊科室相关的申请数据是否存在聚集性；
与所述医生相关的申请数据是否存在聚集性；以及
用户终端的地理位置信息是否与所述就诊医院相符。
在一个实施例中，上述评估用户申请业务可用资源的可信度的装置400还包括：账户信息获取单元406，配置为，在获取所述用户对所述可用资源的申请数据之前，获取所述用户的账户信息；第三确定单元407，配置为，根据所述账户信息，确定所述用户的身份评估信息，以及，其中，所述评估单元还配置为，结合所述身份评估信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
在一个实施例中，上述评估用户申请业务可用资源的可信度的装置还包括：账户评级信息获取单元408，配置为，在获取所述用户对所述可用资源的申请数据之前，获取所述用户的账户评级信息，以及，所述评估单元还配置为，结合所述账户评级信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
在一个实施例中，上述评估用户申请业务可用资源的可信度的装置还包括：历史数据获取单元409，配置为，在确定第二评估信息之后，获取所述用户与所述线下交易相关的历史数据，以及，第四确定单元410，配置为，根据所述历史数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息用于评估用户对所述线下交易的经营状况，以及，其中，所述评估单元还配置为，结合所述第一评估信息、所述第二评估信息和所述第三评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
图5示出根据本说明书实施例的一种处理业务的可用资源的装置500，所述装置由所述业务所在的系统实施，包括：申请数据获取单元51，配置为，获取用户对业务的可用资源的申请数据；判断单元52，配置为，判断所述申请数据是否满足预定基本规则；可信度获取单元53，配置为，在所述申请数据满足所述预定基本规则的情况下，获取通过上述评估可信度的方法评估的用户申请业务可用资源的可信度；以及处理单元54，配置为，根据所述可信度，对所述可用资源进行处理。
在一个实施例中，在上述处理业务的可用资源的装置中，所述处理单元还配置为，在所述可信度大于预定阈值的情况下，向所述用户快速转移所述可用资源。
在一个实施例中，在上述处理业务的可用资源的装置中，所述处理单元还配置为，通过调用规则引擎，根据预定赔付规则，结合用户所述索赔金额，计算用户的赔付金额。。
在一个实施例中，在上述处理业务的可用资源的装置中，所述处理单元还配置为，在所述可信度小于预定阈值的情况下，将所述申请数据发送给所述业务的业务人员进行处理。
本说明书另一方面提供一种计算机可读的存储介质，其上存储有指令代码，所述指令代码在计算机中执行时，令计算机执行上述方法。
通过根据本说明书实施例的处理业务可用资源的方法，有效平衡用户体验、理赔时效性和风险控制。一方面，大大减轻人工投入，从而提高用户体验，对于符合业务核赔规则且可信度较高的案件进行小时级甚至分钟级的快速理赔服务，颠覆对健康医疗理赔周期长的观念；而对于不符合核赔规则且可信度较高的案件进行及时地拒赔，并予以具体的拒赔原因，进行产品引导及用户教育，可提高下次报案的成功率。另一方面，有效控制风险，从各个角度识别可能骗保和欺诈的风险，对于存疑案件，可实现自动系统触发提高理赔门槛，如寄送原件信息，或者流入有专业背景经验的审核人员进行重点审核。
本领域普通技术人员应该还可以进一步意识到，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、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执轨道，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域普通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申请的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执轨道的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (29)

1.一种评估用户申请业务可用资源的可信度的方法，所述方法由所述业务所在的系统执行，包括：
获取所述用户对所述可用资源的申请数据；
根据所述申请数据，确定第一评估信息，所述第一评估信息对应于所述申请数据的异常性；
获取所述用户的历史行为数据；
根据所述历史行为数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述用户的属性特征；以及
结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
2.根据权利要求1所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的方法，其中，所述业务为医疗保险业务，所述申请数据至少包括：就诊人姓名、就诊人身份标识证件图片、就诊时间、就诊医院、就诊科室、医生姓名、症状、发票图片和病历图片。
3.根据权利要求2所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的方法，其中根据所述申请数据，确定第一评估信息包括，通过确定以下至少一项而确定所述第一评估信息：
对应的图片库中是否存在与所述凭证图片相似的图片；
所述申请数据相比于用户的历史申请数据是否存在异常；
所述申请数据与所述用户的系统好友的申请数据是否存在聚集性；
与所述就诊医院相关的申请数据是否存在聚集性；
与所述就诊科室相关的申请数据是否存在聚集性；
与所述医生相关的申请数据是否存在聚集性；以及
用户终端的地理位置信息是否与所述就诊医院相符。
4.根据权利要求2所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的方法，其中所述申请数据还包括以下至少一项：治疗药品名称、治疗药品价格、处方图片、医嘱图片以及收费票据图片，其中根据所述申请数据，确定第一评估信息包括，通过基于健康险相关知识图谱确定以下至少一项：所述治疗药品的疗效是否与所述症状对应、以及所述治疗药品价格是否符合市场价格，从而确定所述第一评估信息。
5.根据权利要求1所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的方法，其中，所述业务针对其用户设定的可用资源与所述用户通过所述系统进行的线下交易相关联，其中，所述历史行为数据为所述用户在预定时段内通过所述系统进行线下交易的交易数据，以及，所述第二评估信息对应于所述用户在所述预定时段内通过所述系统进行的虚假线下交易次数相比于所述用户在所述预定时段内通过所述系统进行的线下交易总次数的百分比。
6.根据权利要求1所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的方法，还包括：在获取所述用户对所述可用资源的申请数据之前，获取所述用户的账户信息，根据所述账户信息，确定所述用户的身份评估信息，以及，其中，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度包括，结合所述身份评估信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
7.根据权利要求6所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的方法，其中，所述账户信息包括以下至少一项：注册时间、注册时长、操作频率、操作时间、登录设备、绑定电话、资金情况、密码修改记录以及地理位置。
8.根据权利要求1所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的方法，还包括：在获取所述用户对所述可用资源的申请数据之前，获取所述用户的账户评级信息，以及，其中，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度包括，结合所述账户评级信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
9.根据权利要求5所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的方法，还包括：在确定第二评估信息之后，获取所述用户与所述线下交易相关的历史数据，以及，根据所述历史数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息对应于用户对所述线下交易的经营状况，
以及，其中，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度包括，结合所述第一评估信息、所述第二评估信息和所述第三评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
10.一种处理业务的可用资源的方法，所述方法由所述业务所在的系统执行，包括：
获取用户对业务的可用资源的申请数据；
判断所述申请数据是否满足预定基本规则；
在所述申请数据满足所述预定基本规则的情况下，获取通过根据权利要求1-9中任一项所述的方法评估的用户申请业务可用资源的可信度；以及
根据所述可信度，对所述可用资源进行处理。
11.根据权利要求10所述的处理业务的可用资源的方法，其中所述业务为医疗保险业务，所述预定基本规则包括以下至少一项：需本人就诊、就诊时间在保障期限内、就诊疾病为非免责疾病、就诊医院为约定医院、报案发票未重复使用、以及就诊类型是保险业务的约定类型。
12.根据权利要求10所述的处理业务的可用资源的方法，其中，根据所述可信度，对所述可用资源进行处理包括，在所述可信度大于预定阈值的情况下，向所述用户快速转移所述可用资源。
13.根据权利要求12所述的处理业务的可用资源的方法，其中向所述用户快速转移所述可用资源包括，通过调用规则引擎，根据预定赔付规则，结合用户所述索赔金额，计算用户的赔付金额，并进行赔付。
14.根据权利要求10所述的处理业务的可用资源的方法，其中，根据所述可信度，对所述可用资源进行处理包括，在所述可信度小于预定阈值的情况下，将所述申请数据发送给所述业务的业务人员进行处理。
15.一种评估用户申请业务可用资源的可信度的装置，所述装置由所述业务所在的系统实施，包括：
申请数据获取单元，配置为，获取所述用户对所述可用资源的申请数据；
第一确定单元，配置为，根据所述申请数据，确定第一评估信息，所述第一评估信息对应于所述申请数据的异常性；
行为数据获取单元，配置为，获取所述用户的历史行为数据；
第二确定单元，配置为，根据所述历史行为数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述用户的属性特征；以及
评估单元，配置为，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
16.根据权利要求15所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的装置，其中，所述业务为医疗保险业务，所述申请数据至少包括：就诊人姓名、就诊人身份标识证件图片、就诊时间、就诊医院、就诊科室、医生姓名、症状、发票图片和病历图片。
17.根据权利要求16所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的装置，其中所述第一确定单元还配置为，通过确定以下至少一项而确定所述第一评估信息：
对应的图片库中是否存在与所述凭证图片相似的图片；
所述申请数据相比于用户的历史申请数据是否存在异常；
所述申请数据与所述用户的系统好友的申请数据是否存在聚集性；
与所述就诊医院相关的申请数据是否存在聚集性；
与所述就诊科室相关的申请数据是否存在聚集性；
与所述医生相关的申请数据是否存在聚集性；以及
用户终端的地理位置信息是否与所述就诊医院相符。
18.根据权利要求16所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的装置，其中所述申请数据还包括以下至少一项：治疗药品名称、治疗药品价格、处方图片、医嘱图片以及收费票据图片，其中所述第一确定单元还配置为，基于健康险相关知识图谱确定以下至少一项：所述治疗药品的疗效是否与所述症状对应、以及所述治疗药品价格是否符合市场价格，从而确定所述第一评估信息。
19.根据权利要求15所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的装置，其中，所述业务针对其用户设定的可用资源与所述用户通过所述系统进行的线下交易相关联，其中，所述历史行为数据为所述用户在预定时段内通过所述系统进行线下交易的交易数据，以及，所述第二评估信息对应于所述用户在所述预定时段内通过所述系统进行的虚假线下交易次数相比于所述用户在所述预定时段内通过所述系统进行的线下交易总次数的百分比。
20.根据权利要求15所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的装置，还包括：账户信息获取单元，配置为，在获取所述用户对所述可用资源的申请数据之前，获取所述用户的账户信息；第三确定单元，配置为，根据所述账户信息，确定所述用户的身份评估信息，以及，其中，所述评估单元还配置为，结合所述身份评估信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
21.根据权利要求20所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的装置，其中，所述账户信息包括以下至少一项：注册时间、注册时长、操作频率、操作时间、登录设备、绑定电话、资金情况、密码修改记录以及地理位置。
22.根据权利要求15所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的装置，还包括：账户评级信息获取单元，配置为，在获取所述用户对所述可用资源的申请数据之前，获取所述用户的账户评级信息，以及，所述评估单元还配置为，结合所述账户评级信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
23.根据权利要求19所述的评估用户申请业务可用资源的可信度的装置，还包括：历史数据获取单元，配置为，在确定第二评估信息之后，获取所述用户与所述线下交易相关的历史数据，以及，第四确定单元，配置为，根据所述历史数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息对应于用户对所述线下交易的经营状况，
以及，其中，所述评估单元还配置为，结合所述第一评估信息、所述第二评估信息和所述第三评估信息，评估所述用户申请业务可用资源的可信度。
24.一种处理业务的可用资源的装置，所述装置由所述业务所在的系统实施，包括：
申请数据获取单元，配置为，获取用户对业务的可用资源的申请数据；
判断单元，配置为，判断所述申请数据是否满足预定基本规则；
可信度获取单元，配置为，在所述申请数据满足所述预定基本规则的情况下，获取通过根据权利要求1-9中任一项所述的方法评估的用户申请业务可用资源的可信度；以及
处理单元，配置为，根据所述可信度，对所述可用资源进行处理。
25.根据权利要求24所述的处理业务的可用资源的装置，其中所述业务为医疗保险业务，所述预定基本规则包括以下至少一项：需本人就诊、就诊时间在保障期限内、就诊疾病为非免责疾病、就诊医院为约定医院、报案发票未重复使用、以及就诊类型是保险业务的约定类型。
26.根据权利要求24所述的处理业务的可用资源的装置，其中，所述处理单元还配置为，在所述可信度大于预定阈值的情况下，向所述用户快速转移所述可用资源。
27.根据权利要求26所述的处理业务的可用资源的装置，其中，所述处理单元还配置为，通过调用规则引擎，根据预定赔付规则，结合用户所述索赔金额，计算用户的赔付金额，并进行赔付。
28.根据权利要求24所述的处理业务的可用资源的装置，其中，所述处理单元还配置为，在所述可信度小于预定阈值的情况下，将所述申请数据发送给所述业务的业务人员进行处理。
29.一种计算机可读的存储介质，其上存储有指令代码，所述指令代码在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-14中任一项所述的方法。
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