CN110941644A - 保单数据生成方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

保单数据生成方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请适用于本申请属于计算机技术领域，提供了一种保单数据生成方法、装置、设备及存储介质。方法获取用户的试算保单和关系人信息集合，根据被保人信息和所述关系人信息集合，确定优选被保人；根据所有历史保单中记录的优选被保人的投保信息生成保单数据，试算保单包含与保额相关的被保人信息，关系人信息集合中包括用户的所有历史保单中记录的所有关系人的个人信息。本申请提供的保单数据生成方法，可以根据试算保单中与历史保单中记录的关系人的个人信息确定优选被保人，并生成包含优选被保人的全部投保信息的保单数据，不需要用户在线填写大量的信息，提高了在线投保效率。

Description

保单数据生成方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请属于计算机技术领域，尤其涉及一种保单数据生成方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着互联网的深入和互联网金融的有效推广，用户的行为习惯已发生转变，在线投保已经被网民接受并快速发展。
为了提高用户在线投保的效率，当前在线投保系统可以根据用户填写的被保人的必要信息预先生成包含保单金额的试算保单，以便用户判断是否进行后续的在线投保。
目前，当用户基于试算保单进行在线投保时，需要重复填写保单中各关系人(被保人、投保人和受益人)的投保信息，以供在线投保系统生成最终的保单数据。在这一过程中，用户需要准确获知各个关系人的投保信息，并填写大量的数据，导致在线投保效率低。尤其是当用户无法准确得知各关系人的个人信息时，甚至会影响用户的投保决策。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种保单数据生成方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中在线投保中信息填写数据量大，在线投保效率低的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种保单数据生成方法，包括：
获取用户的试算保单和关系人信息集合；其中，试算保单包含与保额相关的被保人信息，关系人信息集合中包括用户的所有历史保单中记录的所有关系人的个人信息；
根据被保人信息和所述关系人信息集合，确定优选被保人；
根据所有历史保单中记录的优选被保人的投保信息生成保单数据。
在第一方面的一种可能的实现方式中，根据所述被保人信息和关系人信息集合，确定优选被保人，包括：
从关系人信息集合中查找与被保人信息匹配度最高的个人信息；
确定个人信息指示的关系人为所述优选被保人。
在第一方面的一种可能的实现方式中，从关系人信息集合中查找与被保人信息匹配度最高的个人信息，包括：
将关系人信息集合中的各个人信息与被保人信息进行一一比较，获取每个个人信息与被保人信息之间的偏差度；
确定关系人信息集合中与被保人信息之间的偏差度最小的个人信息，为与被保人信息匹配度最高的个人信息。
在第一方面的一种可能的实现方式中，试算保单还包括投保人约束条件；
根据被保人信息和关系人信息集合，确定优选被保人之后，方法还包括：
根据投保人约束条件和关系人信息集合，确定投保人候选集，投保人候选集中包括关系人信息集合中的至少一个满足投保人约束条件的关系人；
根据用户的所有历史保单，生成投保人候选集中各关系人与优选被保人之间的投保数据；
根据各关系人的投保数据，从投保人候选集中筛选优选被保人的目标投保人；
将目标投保人的投保信息添加至保单数据。
在第一方面的一种可能的实现方式中，投保数据包括关系人与优选被保人之间存在的每一种投保关系的发生频次；
根据各关系人的投保数据，从投保人候选集中筛选优选被保人的目标投保人，包括：
针对投保人候选集中的每个关系人，根据每一种投保关系的预设权重，对关系人与优选被保人之间存在的所有投保关系的发生频次进行加权求和，获得关系人的投保匹配值；
将最大投保匹配值对应的关系人作为优选被保人的目标投保人。
在第一方面的一种可能的实现方式中，投保数据包括关系人与优选被保人存在的每一种投保关系的发生频次，以及关系人与优选被保人之间的亲属关系对应的亲情值；
根据各关系人的投保数据，从投保人候选集中筛选优选被保人的目标投保人，包括：
针对投保人候选集中的每个关系人，根据每一种投保关系的预设权重和每一种亲属关系的预设权重，对关系人与优选被保人之间存在的所有投保关系的发生频次，和关系人与优选被保人之间亲属关系所对应的亲情值进行加权求和，获得该关系人的投保匹配值；
将最大投保匹配值对应的关系人作为优选被保人的目标投保人。
在第一方面的一种可能的实现方式中，投保信息包括下述至少两项：姓名，生日，性别，证件类型，证件有效期，婚姻状态，身高，体重，手机号，邮箱，缴费类型，吸烟状态，职业状态，居住地址，办公地址，银行卡号。
第二方面，本申请实施例提供了一种保单数据生成装置，包括：
获取模块，用于获取用户的试算保单和关系人信息集合，其中，试算保单包含与保额相关的被保人信息，关系人信息集合中包括所述用户的所有历史保单中记录的所有关系人的个人信息；
确定模块，用于根据被保人信息和所述关系人信息集合，确定优选被保人；
生成模块，用于根据所有历史保单中记录的优选被保人的投保信息生成保单数据。
第三方面，本申请实施例提供了一种保单数据生成设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述第一方面任一项方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一项方法的步骤。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项的方法。
本申请实施例提供的保单数据生成方法，首先获取用户的试算保单和关系人信息集合，试算保单包含与保额相关的被保人信息，关系人信息集合中包括用户的所有历史保单中记录的所有关系人的个人信息；然后根据被保人信息和关系人信息集合，确定优选被保人；根据所有历史保单中记录的优选被保人的投保信息生成保单数据。本申请实施例提供的保单数据生成方法，在获取用户试算保单的基础上，直接根据历史保单中记录的所有关系人的个人信息查找确定优选被保人，并根据优选被保人的投保信息生成保单数据，用户在进行在线投保时，只需进行试算保单中必要信息(与保额相关的被保人信息)的填写，就可以直接获取包含优选被保人的投保信息的保单数据，不需要提前获知优选被保人的投保信息，也不需要填写大量的保单信息，提高了在线投保的效率。
可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例提供的在线投保系统的架构示意图；
图2是本申请一实施例提供的保单数据生成方法的流程示意图；
图3是本申请另一实施例提供的保单数据生成方法的流程示意图；
图4是本申请又一实施例提供的保单数据生成方法的流程示意图；
图5是本申请下一实施例提供的保单数据生成方法的流程示意图；
图6是本申请还一实施例提供的保单数据生成方法的流程示意图；
图7是本申请一实施例提供的保单数据生成装置的结构示意图；
图8是本申请另一实施例提供的保单数据生成装置的结构示意图；
图9是本申请一实施例提供的保单数据生成设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
图1为本申请一实施例提供的在线投保系统的架构示意图，如图1所示，本申请实施例提供的保单数据生成方法可以应用如图1所示的在线投保系统。
在线投保系统包括通过网络连接的至少一个用户终端10和中心服务平台20。网络包括但不限于广域网、局域网。
用户终端10上安装有用于进行在线投保的应用，用户可以通过该在线投保的应用进行用户个人信息的输入、用户证明文件的上传、保险费用的在线支付等。
中心服务平台20可以服务器，通过互联网分别连接至公安部门服务器、医疗机构服务器以及交通部门服务器。
中心服务平台20可以接收用户终端发送的用户个人信息，同时可以公安部门服务器、医疗机构服务器以及交通部门服务器获取用户的相关信息，根据用户个人信息和相关信息计算保险金额并生成电子保单。其中，用户相关信息是指影响用户投保风险的信息，包括但不限于用户的交通违章历史信息、家庭成员信息、病史信息等。
中心服务平台20上存储有所有账号的用户个人信息以及所有账号的历史保单数据。
为了提高用户在线投保的效率，用户可以通过用户终端10填写生成试算保单的必要信息，其中，必要信息由各试算保单中所购保险的类型确定。中心服务平台20接收该必要信息，并根据该必要信息给出包含推荐保险金额并生成试算保单，以供用户判断是否进行下一步的在线投保。目前，用户进行在线投保的时候，需要自行填写保单关系人的所有投保信息，导致在线投保信息填写量较大，在线投保效率低，甚至会影响用户的投保决策。
对此，本申请提供一种保单数据生成方法，能够自动获取包含优选被保人全部投保信息的保单数据，不需要重复填写大量的保单信息，提高了在线投保的效率，从而提高了用户体验。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行示例性说明。值得说明的是，下文中列举的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
图2为本申请一实施例提供的保单数据生成方法的流程示意图，本实施例的执行主体为图1中的中心服务平台。如图2所示，该保单数据生成方法包括：
S201、获取用户的试算保单和关系人信息集合；其中，试算保单包含与保额相关的被保人信息，关系人信息集合中包括用户的所有历史保单中记录的所有关系人的个人信息。
试算保单可以为中心服务平台根据用户填写的个人信息生成的试算保单，也可以为中心服务平台中预先存储的试算保单。
试算保单中包括用于进行保单金额计算的必要信息，该必要信息根据所购保险的险种类型不同而变化。示例性的，试算保单中包括与保额相关的被保人信息以及所购保险的险种类型等。
与保额相关的被保人信息是指影响保单金额的个人信息，包括性别、年龄、是否吸烟、是否有社保等。其中，性别和年龄为必填项，其他可以为选填项。应理解的是，试算保单中可以包括被保人全量投保信息。
示例性的，用户通过用户终端填写必要信息，中心服务平台接收用户终端发送的必要信息，并根据该必要信息生成试算保单，该试算保单包括与保单金额相关的被保人信息。例如：试算保单中被保人信息包括p＝(生日、性别、有无社保、证件类型..)，取值为P＝(19851015,M,有,身份证...)，从被保人信息中提取与保额有关的被保人信息为Pa＝(19851015,M,有)。
关系人包括每个历史保单中的被保人、投保人和受益人。应理解的是，同一个用户在不同历史保单中可以为不同的关系人。
关系人信息集合中包括用户的所有历史保单中记录的所有关系人的个人信息。获取关系人信息集合包括，获取用户所有历史保单中记录的所有关系人以及各关系人的个人信息。
其中，个人信息可以为各关系人在不同历史保单中的个人信息的集合。
例如，个人信息可以包括姓名，生日，性别，证件类型，证件有效期，婚姻状态，身高，体重，手机号，邮箱，缴费类型，吸烟状态，职业状态，居住地址，办公地址、银行卡号等。
S202、根据被保人信息和所述关系人信息集合，确定优选被保人。
在本实施例中，根据被保人信息和所述关系人信息集合，确定优选被保人包括下述两个步骤：
S2021、从关系人信息集合中查找与被保人信息匹配度最高的个人信息。
S2022、确定个人信息指示的关系人为所述优选被保人。
其中，从关系人信息集合中查找与被保人信息匹配度最高的优选被保人信息包括判断被保人信息中是否包含可以识别到唯一关系人的识别信息；若有，则根据该识别信息确定与被保人信息匹配度最高的个人信息，进而确定优选被保人；若无，则将被保人信息与关系人信息集合中的各个关系人的个人信息进行比较，查找匹配度最高的个人信息。其中，可以识别到唯一被保人的识别信息包括但不限于姓名、身份证号、手机号。
在一种实施方式中，为了提高查找效率，在步骤S2021将关系人信息集合中每个关系人的个人信息与被保人信息进行比较之前，可以首先获取试算方案中所购保险的险种类型的约束条件，例如：被保人年龄限制；然后从关系人信息集合中预先筛选满足该约束条件的关系人组成初选候选集，将被保人个人信息与初选候选集中每个关系人的个人信息进行对比，查找与被保人信息匹配对最高的个人信息。其中，所购保险的险种类型约束条件还可以包括被保人的性别限制等，可以根据具体需求进行设定。
示例性的，假设试算保单的保险类型包括按照不同形式划分的健康险，例如按照年龄划分的老人健康险、成人健康险、少年健康险等，每一种健康险对应有被保人年龄限制，可以根据试算保单中选择的保险类型对应的年龄限制，进行关系人的预筛选。此外，所购保险的险种类型对应的限制还可以为被保人的性别限制、职业限制、居住地限制等，对此本申请不做限制。
在另一实施方式中，为了提高查找效率，在步骤S2021将关系人信息集合中每个关系人的个人信息与被保人信息进行比较之前，可以将试算保单中被保人信息中的年龄信息作为约束条件，进行预筛选。
示例性的，将试算保单中被保人信息中的年龄信息作为约束条件，进行预筛选包括下述步骤：
S1、分别获取试算保单中被保人信息中的第一年龄以及关系人信息集合中各关系人的第二年龄。
第一年龄即为试算保单中被保人信息中的年龄信息，可以根据用户的输入年龄信息直接获得，也可以根据用户输入的生日信息计算获得。
第二年龄为各关系人在历史保单中的年龄信息。
S2、将关系人信息集合中第二年龄小于第一年龄的关系人组成初选候选集。
由于关系人信息集合中的关系人为历史保单中的关系人，若试算保单中的指向的被保人为历史保单中的关系人A，则A的第一年龄必然大于A的第二年龄。故将被关系人信息集合中第二年龄小于第一年龄的关系人组成被保人候选集。
S203、根据所有历史保单中记录的优选被保人的投保信息生成保单数据。
优选被保人的投保信息包括优选被保人的个人信息以及影响保单金额的相关信息。相关信息包括但不限于优选被保人的交通违章历史信息、家庭成员信息、病史信息等。
其中，个人信息包括下述至少两项：姓名，生日，性别，证件类型，证件有效期，婚姻状态，身高，体重，手机号，邮箱，缴费类型，吸烟状态，职业状态，居住地址，办公地址，银行卡号。
根据所有历史保单中记录的优选被保人的投保信息生成保单数据，包括将各历史保单中记录的优选被保人的投保信息求并集，得到全量的投保信息，并基于该全量的投保信息生成保单数据。其中各历史保单中优选被保人投保信息发生变更的部分以最新历史保单中的数据为准。
实际应用中，中心服务平台获取优选被保人的投保信息并根据该投保信息生成保单数据后，将该保单数据发送给用户终端以显示给用户。
本申请实施例提供的保单数据生成方法，本申请实施例提供的保单数据生成方法，首先获取基于用户的试算保单和用户所有历史保单中的关系人信息，试算保单包含与保额相关的被保人信息获取试算保单中被保人与保额相关的被保人信息，同时将用户(试算保单隶属账号)的所有历史保单中的关系人组成被保人候选集，然后根据被保人信息和关系人信息集合，确定通过被保人信息的匹配，在被保人候选集中查找与试算保单中被保人匹配度最高的优选被保人，将优选被保人作为优选被保人，获取优选被保人的投保信息并根据投保信息生成保单数据。本申请实施例提供的保单数据生成方法，在获取用户试算保单的基础上，直接根据历史保单查找确定优选被保人，并根据优选被保人的投保信息生成保单数据，用户在进行在线投保时，只需进行试算保单中必要信息(与保额相关的第一个人被保人信息)的填写，就可以直接获取包含优选被保人全部投保信息的保单数据，不需要重复填写大量的保单信息，改善了用户在线投保的体验避免信息填写错误，进而提高了在线投保的效率。
图3为本申请另一实施例提供的保单数据生成方法的流程示意图，图3在上述实施例的基础上，对步骤S2021进行了示例性说明，如图3所示，从关系人信息集合中查找与被保人信息匹配度最高的个人信息，包括：
S301、将关系人信息集合中的各个人信息与被保人信息进行一一比较，获取每个个人信息与被保人信息之间的偏差度。
关系人信息集合中包括多个关系人，每个关系人具有一个个人信息。
在本实施例中，将关系人信息集合中的各个人信息与被保人信息进行一一比较，包括从关系人信息集合中各关系人的个人信息中提取与所述被保人信息类型相同的第一信息，将各第一信息与被保人信息进行一一比较。
示例性的，试算保单中的被保人信息为p＝(生日、性别、有无社保)，具体取值为Pa＝(19851015,M,有)。从关系人信息集中各个人信息中提取每个关系人生日、性别以及有无社保的信息组成每个关系人的第一信息，具体存储为Pi＝(生日、性别、有无社保)，其中P为各关系人的第一信息，i为关系人信息集中各关系人。
其中，将各第一信息与被保人信息进行一一比较，包括对被保人信息和各第一信息进行量化处理。量化处理是指对被保人信息和各第一信息进行数字化。可选地，可以根据预先存储的量化表格对被保人信息和各第一信息进行量化处理；
示例性的，量化表格中包括各个人信息对应的数字。例如：性别中F(女性)对应的数字为1，M(男性)对应的数字为0。年龄的量化处理是指根据被保人信息中的生日信息获取被保人信息指向的关系人的当前年龄。
示例性的，用户选择的试算方案中被保人的个人信息包括p＝(生日、性别、有无社保、证件类型..)，取值为P＝(19851015,M,有,身份证...)，从被保人的个人信息中提取与保额有关的被保人信息为Pa＝(19851015,M,有),对Pa进行量化处理，得到PA＝(34,1,1)。第一信息的量化同该示例，在此不再赘述。
在本实施例中，在对各第一信息和被保人信息进行量化处理后，将关系人信息集合中的各第一信息与被保人信息进行一一比较，获取每个第一信息与被保人信息之间的偏差度。
示例性的，针对每个关系人，将该关系人的各第一信息与相同类型的被保人信息进行做差处理，然后对所有类型的信息的差值求和，获得该关系人的第一信息与被保人信息之间的偏差度，即关系人的个人信息与被保人信息之间的偏差度。
具体地，上述计算过程可参阅如下公式(1)
Figure BDA0002285466340000121
其中，S(i)为关系人的个人信息与被保人信息之间的偏差度。xj为被保人信息中各类型信息的取值，j用于表示信息类型；
Figure BDA0002285466340000122
为每个关系人的个人信息中各类型信息的取值，i用于指示不同的关系人；
Figure BDA0002285466340000123
为各类型信息中的最大值。其中，
Figure BDA0002285466340000124
可以预先存储在量化表格中。
示例性的，假设试算保单中p＝(生日、性别、有无社保)，试算保单中被保人的被保人信息PA＝(34,1,1)，关系人信息集合中包括三个关系人，三个关系人的第一信息分为为P1＝(33,1,1)；P2＝(30,0,1)；P3＝(30,0,0)，其中年龄的最大值为预设值106，性别的最大值为1，有无社保的最大值也为1。通过上述公式(1)分别计算获得三个关系人的第一信息与被保人信息之间的偏差度。可知偏差度最小个人信息为P1。
在本实施例，在将各关系人的个人信息与被保人信息进行比较前，可以首先基于被保人信息中固定信息进行预先筛选，以提高识别效率。固定信息包括但不限于性别等。
S302、确定关系人信息集合中与被保人信息之间的偏差度最小的个人信息，为与被保人信息匹配度最高的个人信息。
最小偏差度表示该关系人的个人信息与试算保单中被保人信息的匹配度最高。确定匹配度最高的关系人信息，即可确定对应的关系人，将该关系人作为优选被保人。
本申请实施例提供的保单数据生成方法，针对每个关系人，将该关系人的个人信息与被保人信息进行对比，获得该关系人的个人信息与被保人信息之间的偏差度，确定关系人信息集合中与被保人信息之间的偏差度最小的个人信息，为与被保人信息匹配度最高的个人信息，进而可以将该匹配度最高的个人信息对应的关系人作为优选被保人，保障该优选被保人为最接近试算保单中被保人信息的关系人。
保单数据中的关系人不仅包括被保人，还包括投保人和受益人。用户进行在线投保填写保单数据时，不仅需要填写被保人的投保信息，还需要填写投保人和受益人的投保信息。为了避免用户重新填写投保人或受益人的投保信息，进一步提高在线投保的效率，可以根据优选被保人确定优选投保人和受益人，获取优选投保人和受益人的投保信息并添加至保单数据。下面通过图4所示的实施例对如何获取优选投保人的投保信息进行了示例性说明。
如图4所示，试算保单还包括投保人约束条件，在根据被保人信息和关系人信息集合，确定优选被保人之后，保单数据生成方法还包括：
S401、根据投保人约束条件和关系人信息集合，确定投保人候选集，投保人候选集中包括关系人信息集合中的至少一个满足投保人约束条件的关系人。
根据试算保单中所购保险的险种类型对投保人的约束，从关系人信息集合所有的关系人提取候选投保人，并将该候选投保人组成投保人候选集。
其中，不同险种类型对投保人的约束为预设设定，可以包括婚姻状态的约束，有无社保的约束，年龄的约束等。
S402、根据用户的所有历史保单，生成投保人候选集中各关系人与优选被保人之间的投保数据。
在本实施例中，投保数据可以包括多种投保关系和每种投保关系的发生频次。
假设优选被保人为A，关系人为B，则关系人和优选被保人之间的投保关系包括，A为B的投保人，A为B的受益人，B为A的投保人，B为A的受益人。
在不同的历史保单中，同一个关系人与优选被保人之间的投保关系可以是不同的。针对同一个关系人，将该关系人在用户的所有历史保单中与优选被保人之间的投保关系进行统计，获得该关系人和优选被保人之间存在的每一种投保关系的发生频次。
示例性的，优选被保人A为小明，投保人候选集中的关系人B有三个，分别为小红、小李和小张，获取各关系人与优选被保人之间的投保数据，投保数据示例如下表1所示：
表1投保数据
Figure BDA0002285466340000141
投保关系的发生频次越高，表明该投保关系发生的可能性越大。例如：小红为小明投保人的发生频次为3，表明在历史保单中，小红为小明3次投保。小李为小明投保人的发生频次为0，表明在历史保单中，小李为小明0次投保；可知，小红再次为小明投保的概率大于小李为小明投保的概率。
S403、根据各关系人的投保数据，从投保人候选集中筛选优选被保人的目标投保人。
目标投保人是指为优选被保人投保的概率最大的人。
在本实施例中，可以将历史保单中为优选被保人投保次数最多的关系人作为目标投保人。若为优选被保人投保次数最多的关系人为多个时，可以从该多个关系人中选取与优选被保人投保关系发生频次最多的人作为目标投保人。
示例性的，假设优选被保人A为小明，投保人候选集中的关系人B有三个，分别为小红、小李和小张，各关系人与优选被保人之间的投保数据如上表1所示。
可知，为优选被保人S投保次数最多的关系人有两个小红和小张，则进一步比较小明分别为小红和小张投保的次数，其中小明为小红投保0次，小明为小张投保1次，小明为小张的受益人2次，故将小张作为目标投保人。
S404、将目标投保人的投保信息添加至保单数据。
目标投保人的投保信息可以与优选被保人的投保信息相同，在此不再赘述。
在本实施例中，获取历史保单中目标投保人的投保信息包括将各历史保单中记录的目标投保人的投保信息求并集，得到全量的投保信息，并将该全量的投保信息添加至保单数据。其中各历史保单中目标投保人投保信息发生变更的部分以最新历史保单中的数据为准。
本申请实施例提供的保单数据生成方法，在确定优选被保人后，进一步根据优选被保人确定目标投保人，并将目标投保人的投保信息添加至保单数据，故用户可以直接获得优选的被保人和投保人信息，进一步减少在线投保的信息填写量，用户仅需进行确认即可，提高了在线投保的效率，改善用户体验。
请一并参阅图5，图5在图4所示实施例的基础上，对步骤S403进行了示例性描述。投保数据包括关系人与优选被保人之间存在的每一种投保关系的发生频次，如图5所示，根据各关系人的投保数据，从投保人候选集中筛选优选被保人的目标投保人，包括：
S501、针对投保人候选集中的每个关系人，根据每一种投保关系的预设权重，对关系人与优选被保人之间存在的所有投保关系的发生频次进行加权求和，获得关系人的投保匹配值。
投保数据包括关系人与优选被保人之间存在的每一种投保关系的发生频次。
其中，优选被保人为A，投保人候选集中的关系人为B，则关系人和优选被保人之间存在的投保关系包括：A为B的投保人，A为B的受益人，B为A的投保人，B为A的受益人。
在本实施例中，首先按照预设顺序对投保人候选集中的每个关系人的所有投保关系的发生频次进行排序，获得各关系人的投保数据集；其中，预设顺序用于表征关系人在多种投保关系中为优选被保人投保的概率依次递减。
示例性的，假设优选被保人为A，投保人候选集中的关系人为B，则按照各投保关系中为优选被保人A投保的概率依次递减，得到的预设顺序为B为A的投保人，A为B的投保人，B为A的受益人，A为B的受益人。
例如，假设优选被保人A为小明，投保人候选集中的关系人B有三个，分别为小红、小李和小张，各关系人与优选被保人之间的投保数据如上表1所示。
则按照预设顺序排序后的投保数据如下表2所示：
表2按照预设顺序排序后的投保数据
Figure BDA0002285466340000161
根据上述表格2可知，小红的投保数据集为(3,0,1,0)；小李的投保数据集为(0,3,1,1)小张的投保数据集为(3,1,0,2)。
在本实施例中，在获得各关系人的投保数据集之后，根据每一种投保关系的预设权重，对各关系人的投保数据集中的发生频次进行加权求和，获得每个关系人的投保匹配值。
其中，各投保关系的预设权重按照预设顺序从大到小依次递减。
示例性的，权重值可以为预设值，也可以通过指数倍数进行区分。
在一种实施方式中，获得每个关系人的投保匹配值的计算过程，可参阅下述公式(2)：
Figure BDA0002285466340000162
其中，其中S(ti)为投保匹配值，ti为每个投保关系的发生频次，n为投保数据集中数据的个数，在本实施例中为投保关系的个数；i为投保关系，j为i对应的投保关系在投保数据集中的位置次序。
示例性的，假设小红的投保数据集为(3,0,1,0)，其中n为4,小红为小明投保人的发生频次为3，小红为小明投保人在投保数据集中的位置次序为1，故进行加权运算时，将对发生频次3求3次幂。
S502、将最大投保匹配值对应的关系人作为优选被保人的目标投保人。
投保匹配值越大，表示该关系人为优选被保人投保的概率越大，故将最大投保匹配值对应的关系人作为优选被保人的目标投保人。
本申请实施例提供的保单数据生成方法，根据每一种投保关系的预设权重，对关系人与优选被保人之间存在的所有投保关系的发生频次进行加权求和，获得关系人的投保匹配值，可以准确的确定目标投保人。
请一并参阅图6，图6在图4所示的实施例基础上,对步骤S403进行了示例性描述；如图6所示实施例，根据各关系人的投保数据，从投保人候选集中筛选优选被保人的目标投保人，包括：
S601、针对投保人候选集中的每个关系人，根据每一种投保关系的预设权重和每一种亲属关系的预设权重，对关系人与优选被保人之间存在的所有投保关系的发生频次，和关系人与优选被保人之间亲属关系所对应的亲情值进行加权求和，获得该关系人的投保匹配值。
在本实施例中，投保数据不仅包括关系人与优选被保人存在的每一种投保关系的发生频次，还包括关系人与优选被保人之间的亲属关系对应的亲情值。
其中，亲属关系包括父子关系(包含父女，母女、母子等)、配偶关系、祖孙关系等，在此不一一列举。
亲情值用于表征亲属关系对应的关系人为优选被保人投保的概率。可以首先获取投保人候选集中的每个关系人和优选被保人之间的亲属关系，然后从预设表格中获取各候选投保人的亲情值。
预设表格包括各关系人与优选被保人之间存在的每一种亲属关系的标识以及各亲属关系的亲情值。具体地，不同亲属关系对应的关系人为优选被保人投保的概率不同。例如：父母为子女投保的概率大于爷爷奶奶为孙子/女投保的概率。
示例性的，假设优选被保人A为小明，投保人候选集中的关系人B有三个，分别为小红、小李和小张，小红和小明为配偶关系，小李和小明为祖孙关系，小张和小明为父子关系。假设父子关系的亲情值为10，配偶关系的亲情值为8，祖孙关系的亲情值为5，则可知小红的亲情值为8，小李的亲情值为5，小张的亲情值为10。
在本实施例中，针对投保人候选集中的每个关系人，首先按照预设顺序对该关系人的所有投保关系的发生频次进行排序，获得该关系人的初始投保数据集；然后可以将该关系人的亲情值添加初始投保数据集中，获得更新后的投保数据集。具体地，亲情值位于该关系人所有的投保关系对应的发生频次之后。
示例性的，假设小红的初始投保数据集为(3,0,1,0)，添加完亲情值后，小红更新后的投保数据集为(3,0,1,0,8)。
在获得各关系人更新后的投保数据集中，根据每一种投保关系的预设权重和每一种亲属关系的预设权重，对各关系人更新后的投保数据集进行加权求和,得到各关系人的投保匹配值。
其中，每一种投保关系的预设权重可以与图5所示实施例的权重相同；亲属关系的预设权重小于投保关系的预设权重。具体的加权求和过程可以与图5所示实施例中的步骤S501相同，在此不再赘述。
S602、将最大投保匹配值对应的关系人作为优选被保人的目标投保人。
投保匹配值越大，表示该关系人为优选被保人投保的概率越大，故将最大投保匹配值对应的关系人作为优选被保人的目标投保人。
本申请实施例提供的保单数据生成方法，同时根据投保人候选集中各关系人和优选被保人之间的投保频次以及亲属值来选择目标投保人，增加了候选投保人的对比维度，确保给出最优的目标投保人。
保单数据中的关系人还包括受益人。用户进行在线投保填写保单数据时，还需要填写受益人的投保信息。本申请实施例中获取优选被保人的目标受益人的技术方案与获取目标投保人的技术方案相似，仅需要将投保数据集中投保关系的顺序，按照候选受益人在多种投保关系中作为优选被保人受益人的概率依次递减排列即可。在此不再赘述。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
基于上述实施例所提供的保单数据生成方法，本发明实施例进一步给出实现上述方法实施例的装置实施例。
图7为本申请一实施例提供的保单数据生成装置的结构示意图。如图8所示，保单数据生成装置70包括：获取模型701、确定模块702和生成模块703。
获取模型701，用于获取用户的试算保单和关系人信息集合；其中，试算保单包含与保额相关的被保人信息，关系人信息集合中包括用户的所有历史保单中记录的所有关系人的个人信息。
确定模块702，用于根据被保人信息和所述关系人信息集合，确定优选被保人。
生成模块703，用于根据所有历史保单中记录的优选被保人的投保信息生成保单数据。
可选地，投保信息包括下述至少两项：姓名，生日，性别，证件类型，证件有效期，婚姻状态，身高，体重，手机号，邮箱，缴费类型，吸烟状态，职业状态，居住地址，办公地址，银行卡号。
可选地，确定模块702，具体用于：
从关系人信息集合中查找与被保人信息匹配度最高的个人信息；
确定个人信息指示的关系人为所述优选被保人。
可选地，确定模块702，还具体用于：
将关系人信息集合中的各个人信息与被保人信息进行一一比较，获取每个个人信息与被保人信息之间的偏差度；
确定关系人信息集合中与被保人信息之间的偏差度最小的个人信息，为与被保人信息匹配度最高的个人信息。
本申请实施例提供的保单数据生成装置，首先获取用户的试算保单和关系人信息集合，试算保单包含与保额相关的被保人信息，关系人信息集合中包括用户的所有历史保单中记录的所有关系人的个人信息；然后根据被保人信息和关系人信息集合，确定优选被保人；根据所有历史保单中记录的优选被保人的投保信息生成保单数据。本申请实施例提供的保单数据生成方法，在获取用户试算保单的基础上，直接根据历史保单中记录的所有关系人的个人信息查找确定优选被保人，并根据优选被保人的投保信息生成保单数据，用户在进行在线投保时，只需进行试算保单中必要信息(与保额相关的被保人信息)的填写，就可以直接获取包含优选被保人的投保信息的保单数据，不需要提前获知优选被保人的投保信息，也不需要填写大量的保单信息，提高了在线投保的效率。
图8为本申请另一实施例提供的保单数据生成装置的结构示意图。如图8所示，本实施例提供的保单数据生成装置70在图7所示的实施例的基础上，还包括添加模块704。
添加模块704，用于：
根据投保人约束条件和所述关系人信息集合，确定投保人候选集，投保人候选集中包括关系人信息集合中的至少一个满足投保人约束条件的关系人；
根据用户的所有历史保单，生成投保人候选集中各关系人与优选被保人之间的投保数据；
根据各关系人的投保数据，从投保人候选集中筛选优选被保人的目标投保人；
将目标投保人的投保信息添加至保单数据。
可选地，投保数据包括关系人与优选被保人之间存在的每一种投保关系的发生频次；添加模块704，具体用于：
针对投保人候选集中的每个关系人，根据每一种投保关系的预设权重，对关系人与优选被保人之间存在的所有投保关系的发生频次进行加权求和，获得该关系人的投保匹配值；
将最大投保匹配值对应的关系人作为优选被保人的目标投保人。
可选地，投保数据包括关系人与优选被保人存在的每一种投保关系的发生频次，以及关系人与优选被保人之间的亲属关系对应的亲情值；添加模块704，还具体用于：
针对投保人候选集中的每个关系人，根据每一种投保关系的预设权重和每一种亲属关系的预设权重，对关系人与优选被保人之间存在的所有投保关系的发生频次，和关系人与优选被保人之间亲属关系所对应的亲情值进行加权求和，获得该关系人的投保匹配值；
将最大投保匹配值对应的关系人作为优选被保人的目标投保人。
本申请实施例提供的保单数据生成装置，在确定优选被保人后，进一步根据优选被保人确定目标投保人，并将目标投保人的投保信息添加至保单数据，故用户可以直接获得优选的被保人和投保人信息，进一步减少在线投保的信息填写量，用户仅需进行确认即可，提高了在线投保的效率，改善用户体验。
图7和图8所示实施例提供的保单数据生成装置，可用于执行上述方法实施例中的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
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，即将所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。
图9是本申请一实施例提供的保单数据生成设备的示意图。如图9所示，该实施例的保单数据生成设备90包括：至少一个处理器901、存储器902以及存储在所述存储器902中并可在所述处理器901上运行的计算机程序。保单数据生成设备还包括通信部件903，其中，处理器901、存储器902以及通信部件903通过总线904连接。
所述处理器901执行所述计算机程序时实现上述各个保单数据生成方法实施例中的步骤，例如图2所示实施例中的步骤S201至步骤S203。或者，所述处理器901执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图7所示模块701至703的功能。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器902中，并由所述处理器901执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述保单数据生成设备90中的执行过程。
本领域技术人员可以理解，图9仅仅是保单数据生成装置设备的示例，并不构成对保单数据生成设备的限定，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，例如输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器901可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器902可以是保单数据生成设备的内部存储单元，也可以是保单数据生成设备的外部存储设备，例如插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。所述存储器902用于存储所述计算机程序以及保单数据生成设备所需的其他程序和数据。所述存储器902还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
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申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所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。
所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。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种保单数据生成方法，其特征在于，包括：
获取用户的试算保单和关系人信息集合；其中，所述试算保单包含与保额相关的被保人信息，所述关系人信息集合中包括所述用户的所有历史保单中记录的所有关系人的个人信息；
根据所述被保人信息和所述关系人信息集合，确定优选被保人；
根据所有历史保单中记录的所述优选被保人的投保信息生成保单数据。
2.如权利要求1所述的保单数据生成方法，其特征在于，所述根据所述被保人信息和所述关系人信息集合，确定优选被保人，包括：
从所述关系人信息集合中查找与所述被保人信息匹配度最高的个人信息；
确定所述个人信息指示的关系人为所述优选被保人。
3.如权利要求2所述的保单数据生成方法，其特征在于，所述从所述关系人信息集合中查找与所述被保人信息匹配度最高的个人信息，包括：
将所述关系人信息集合中的各个人信息与所述被保人信息进行一一比较，获取每个个人信息与所述被保人信息之间的偏差度；
确定所述关系人信息集合中与所述被保人信息之间的偏差度最小的个人信息，为与所述被保人信息匹配度最高的个人信息。
4.如权利要求1所述的保单数据生成方法，其特征在于，所述试算保单还包括投保人约束条件；
所述根据所述被保人信息和关系人信息集合，确定优选被保人之后，所述方法还包括：
根据所述投保人约束条件和所述关系人信息集合，确定投保人候选集，所述投保人候选集中包括所述关系人信息集合中的至少一个满足所述投保人约束条件的关系人；
根据用户的所有历史保单，生成所述投保人候选集中各关系人与所述优选被保人之间的投保数据；
根据各关系人的投保数据，从所述投保人候选集中筛选所述优选被保人的目标投保人；
将所述目标投保人的投保信息添加至所述保单数据。
5.如权利要求4所述的保单数据生成方法，其特征在于，所述投保数据包括关系人与所述优选被保人之间存在的每一种投保关系的发生频次；
所述根据各关系人的投保数据，从所述投保人候选集中筛选所述优选被保人的目标投保人，包括：
针对所述投保人候选集中的每个关系人，根据每一种投保关系的预设权重，对所述关系人与所述优选被保人之间存在的所有投保关系的发生频次进行加权求和，获得所述关系人的投保匹配值；
将最大投保匹配值对应的关系人作为所述优选被保人的目标投保人。
6.如权利要求4所述的保单数据生成方法，其特征在于，所述投保数据包括关系人与所述优选被保人存在的每一种投保关系的发生频次，以及关系人与所述优选被保人之间的亲属关系对应的亲情值；
所述根据各关系人的投保数据，从所述投保人候选集中筛选所述优选被保人的目标投保人，包括：
针对所述投保人候选集中的每个关系人，根据每一种投保关系的预设权重和每一种亲属关系的预设权重，对所述关系人与所述优选被保人之间存在的所有投保关系的发生频次，和所述关系人与所述优选被保人之间亲属关系所对应的亲情值进行加权求和，获得所述关系人的投保匹配值；
将最大投保匹配值对应的关系人作为所述优选被保人的目标投保人。
7.如权利要求1所述的保单数据生成方法，其特征在于，所述投保信息包括下述至少两项：姓名，生日，性别，证件类型，证件有效期，婚姻状态，身高，体重，手机号，邮箱，缴费类型，吸烟状态，职业状态，居住地址，办公地址，银行卡号。
8.一种保单数据生成装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户的试算保单和关系人信息集合；其中，所述试算保单包含与保额相关的被保人信息，所述关系人信息集合中包括所述用户的所有历史保单中记录的所有关系人的个人信息；
确定模块，用于根据所述被保人信息和所述关系人信息集合，确定优选被保人；
生成模块，用于根据所有历史保单中记录的所述优选被保人的投保信息生成保单数据。
9.一种保单数据生成设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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