CN111553803A - 理赔处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种理赔处理方法和装置，所述方法包括：获取与客户相关的多个维度的业务数据；将业务数据进行数字化处理，得到客户的特征数据；根据客户的特征数据对客户进行分类；根据分类结果确定客户所对应的理赔机制。本申请的方案将客户过去一段时间内的业务数据进行收集整理，通过关键信息实现客户画像，进而对客户进行分类，能够保证对客户评价的客观性，避免了理赔服务人员的主观影响；通过分类后的客户类别指导差异化保险服务，提升优质客户体验，节减低价值客户理赔成本。

Description

理赔处理方法和装置

技术领域

本申请涉及客户服务中的保险理赔技术领域，具体涉及一种理赔处理方法和装置。

背景技术

保险服务作为与客户沟通的最后一道防线，其服务质量直接影响服务提供者的风评。对于理赔服务人员，详实准确地了解保险服务的对象，对于提高客户满意度进而实现理赔成本效益化具有重要意义。由于服务提供商的业务量和客户量较大，受制于硬件资源及计算资源无法对所有客户进行分群。经前期调研，大多数区域都有自己重点关注的客户，且区域之间的标准具有较大差异，这就直接影响了最后一道防线——理赔服务的满意度。

相关技术中，目前理赔服务人员对客户的了解主要围绕当次交易，且不同的理赔服务人员对同一事件的判断也具有主观性，无法考虑客户在一段时间内对服务提供商的贡献度。

发明内容

为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种理赔处理方法和装置。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种理赔处理方法，包括：

获取与客户相关的多个维度的业务数据；

将业务数据进行数字化处理，得到客户的特征数据；

根据客户的特征数据对客户进行分类；

根据分类结果确定客户所对应的理赔机制。

进一步地，所述获取与客户相关的多个维度的业务数据，包括：

通过对接业务系统直接读取相关业务数据；和/或，

通过数据文件导入相关业务数据。

进一步地，所述将业务数据进行数字化处理，包括：

将业务数据中的连续性变量进行离散化处理。

进一步地，所述多个维度至少包括如下维度中的任意两种：基本信息、贡献度、品质、信誉、时效；

所述贡献度维度至少包括：收入、利润率；

所述品质维度至少包括：理赔成本占收入比；

所述信誉维度至少包括：逾期应收、应收总额。

进一步地，所述将业务数据中的连续性变量进行离散化处理，包括：

获取预先设定的划分区间和容忍度阈值；

根据所述划分区间将所述贡献度维度的业务数据进行离散化处理；

根据所述容忍度阈值将所述品质维度和所述信誉维度的业务数据进行离散化处理。

进一步地，所述根据客户的特征数据对客户进行分类，包括：

获取预先设计的客户画像模型；

根据特征数据和客户画像模型对客户进行分类。

进一步地，所述根据分类结果确定客户所对应的理赔机制，包括：

获取预设的多种不同的理赔机制，以及理赔机制与客户类型之间的对应关系；

根据分类结果确定客户类型，再通过对应关系确定客户类型对应的理赔机制。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种理赔处理装置，包括：

获取模块，用于获取与客户相关的多个维度的业务数据；

处理模块，用于将业务数据进行数字化处理，得到客户的特征数据；

分类模块，用于根据客户的特征数据对客户进行分类；

确定模块，用于根据分类结果确定客户所对应的理赔机制。

根据本申请实施例的第三方面，提供一种计算机设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的计算机程序，以实现如上任意一种实施例所述方法的操作步骤。

根据本申请实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其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任意一种实施例所述方法的操作步骤。

本申请的实施例提供的技术方案具备以下有益效果：

本申请的方案将客户过去一段时间内的业务数据进行收集整理，通过关键信息实现客户画像，进而对客户进行分类，能够保证对客户评价的客观性，避免了理赔服务人员的主观影响；通过分类后的客户类别指导差异化保险服务，提升优质客户体验，节减低价值客户理赔成本。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种理赔处理方法的应用环境示意图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种理赔处理方法的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种理赔处理装置的电路框图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种计算机设备的电路框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的方法和装置的例子。

本申请提供的理赔处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，服务器104通过网络与数据库(或者说数据库设备)106和终端102进行通信。数据库106可以是业务系统的数据库，服务器104可以直接从数据库102记录的历史数据中提取所需的业务数据。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

图2是根据一示例性实施例示出的一种理赔处理方法的流程图。该方法可以包括以下步骤：

步骤S1：获取与客户相关的多个维度的业务数据；

步骤S2：将业务数据进行数字化处理，得到客户的特征数据；

步骤S3：根据客户的特征数据对客户进行分类；

步骤S4：根据分类结果确定客户所对应的理赔机制。

本申请的方案将客户过去一段时间内的业务数据进行收集整理，通过关键信息实现客户画像，进而对客户进行分类，能够保证对客户评价的客观性，避免了理赔服务人员的主观影响；通过分类后的客户类别指导差异化保险服务，提升优质客户体验，节减低价值客户理赔成本。

一些实施例中，所述获取与客户相关的多个维度的业务数据，包括：

通过对接业务系统直接读取相关业务数据；和/或，

通过数据文件导入相关业务数据。

容易理解的是，步骤S1中涉及的业务数据是指客户过去一段时间内的业务数据。服务器104可以直接从数据库102记录的历史数据中提取所需的业务数据。也可以是终端102通过数据文件导入相关业务数据，然后终端102将数据上传到服务器104，然后服务器104再进行后续处理。

一些实施例中，所述多个维度至少包括如下维度中的任意两种：基本信息、贡献度、品质、信誉、时效；

所述贡献度维度至少包括：收入、利润率；

所述品质维度至少包括：理赔成本占收入比；

所述信誉维度至少包括：逾期应收、应收总额。

下面结合具体的应用场景，对本申请的方案进行拓展说明。

客户画像的基础是数据准备，因此具体实施过程的第一步是基于行业分析和业务探查，客户维度的数据准备，具体包括客户基本信息(所属部门、客户属性、最近一次开单时间等)、贡献度(收入、利润率、保营比等)、品质(投诉率、理赔成本占收入比、破损率等)、信誉(黑名单类型、逾期应收、应收总额等)、时效(满意度时效、平均运行时效等)等方面。

第二步，客户特征数字化表示，将前一步所得连续性变量(收入、利润率、理赔成本占收入比、逾期占应收比)进行离散化处理(其中理赔成本占收入比、逾期占应收比主要基于专业部门对相关指标的容忍度确定，而收入、利润的离散化则依据专业部门的经验及期望的客群占比约束确定出最佳划分区间)。

一些实施例中，所述将业务数据进行数字化处理，包括：

将业务数据中的连续性变量进行离散化处理。

一些实施例中，所述将业务数据中的连续性变量进行离散化处理，包括：

获取预先设定的划分区间和容忍度阈值；

根据所述划分区间将所述贡献度维度的业务数据进行离散化处理；

根据所述容忍度阈值将所述品质维度和所述信誉维度的业务数据进行离散化处理。

第三步，分析业务场景设计理赔客户画像模型(如大客户会用到利润，而散客不涉及利润)，将客户分为A、B、C、D1(D类中的非黑名单客户)、D2(D类中的黑名单客户)五大类。

一些实施例中，所述根据客户的特征数据对客户进行分类，包括：

获取预先设计的客户画像模型；

根据特征数据和客户画像模型对客户进行分类。

一些实施例中，所述根据分类结果确定客户所对应的理赔机制，包括：

获取预设的多种不同的理赔机制，以及理赔机制与客户类型之间的对应关系；

根据分类结果确定客户类型，再通过对应关系确定客户类型对应的理赔机制。

第四步，根据应用场景设计单客户分析屏，并制定基于画像的理赔机制(如下表所示)，指导差异化服务，提高服务效率。

第五步，针对部分高贡献度亏损客户和连续被为低价值客户的复盘，设计重点客户关注、黑名单管控等功能，辅助提升优质客户体验，节降低价值客户理赔成本。

经实践检验，应用本申请的方案之后，在保险服务成本稳中有降的前提下，优质客户的理赔时效同比下降了3天，劣质客户理赔成本占收入比同比下降了73％，实现了资源倾斜和理赔成本效益化。

应当理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

图3是根据一示例性实施例示出的一种理赔处理装置的电路框图，该装置包括：

获取模块，用于获取与客户相关的多个维度的业务数据；

处理模块，用于将业务数据进行数字化处理，得到客户的特征数据；

分类模块，用于根据客户的特征数据对客户进行分类；

确定模块，用于根据分类结果确定客户所对应的理赔机制。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体步骤已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处不再详细阐述说明。上述数据存储装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以是以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以是以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端、数据库设备或者数据仓库设备通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种数据存储方法。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本申请的实施例还提供一种计算机设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的计算机程序，以实现如下的理赔处理方法：获取与客户相关的多个维度的业务数据；将业务数据进行数字化处理，得到客户的特征数据；根据客户的特征数据对客户进行分类；根据分类结果确定客户所对应的理赔机制。

本申请的实施例还提供一种计算机可读存储介质，其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下的理赔处理方法：获取与客户相关的多个维度的业务数据；将业务数据进行数字化处理，得到客户的特征数据；根据客户的特征数据对客户进行分类；根据分类结果确定客户所对应的理赔机制。

可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”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申请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。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种理赔处理方法，其特征在于，包括：

获取与客户相关的多个维度的业务数据；

将业务数据进行数字化处理，得到客户的特征数据；

根据客户的特征数据对客户进行分类；

根据分类结果确定客户所对应的理赔机制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与客户相关的多个维度的业务数据，包括：

通过对接业务系统直接读取相关业务数据；和/或，

通过数据文件导入相关业务数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将业务数据进行数字化处理，包括：

将业务数据中的连续性变量进行离散化处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个维度至少包括如下维度中的任意两种：基本信息、贡献度、品质、信誉、时效；

所述贡献度维度至少包括：收入、利润率；

所述品质维度至少包括：理赔成本占收入比；

所述信誉维度至少包括：逾期应收、应收总额。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将业务数据中的连续性变量进行离散化处理，包括：

获取预先设定的划分区间和容忍度阈值；

根据所述划分区间将所述贡献度维度的业务数据进行离散化处理；

根据所述容忍度阈值将所述品质维度和所述信誉维度的业务数据进行离散化处理。

6.根据权利要求1-2、4-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据客户的特征数据对客户进行分类，包括：

获取预先设计的客户画像模型；

根据特征数据和客户画像模型对客户进行分类。

7.根据权利要求1-2、4-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据分类结果确定客户所对应的理赔机制，包括：

获取预设的多种不同的理赔机制，以及理赔机制与客户类型之间的对应关系；

根据分类结果确定客户类型，再通过对应关系确定客户类型对应的理赔机制。

8.一种理赔处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取与客户相关的多个维度的业务数据；

处理模块，用于将业务数据进行数字化处理，得到客户的特征数据；

分类模块，用于根据客户的特征数据对客户进行分类；

确定模块，用于根据分类结果确定客户所对应的理赔机制。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的计算机程序，以实现权利要求1至7中任一项所述方法的操作步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的操作步骤。

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