CN113792533A - 数据处理方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种数据处理方法、装置、存储介质及电子设备；涉及数据处理技术领域。所述方法包括：获取目标用户的用户行为数据，并将所述用户行为数据进行组装处理，生成原始表单数据；根据业务基础配置对所述原始表单数据进行校验；基于校验通过的所述原始表单数据，补充风险保障契约信息生成第一表单数据，所述第一表单数据包含表单明细数据；按照预设的聚合规则，将多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据，所述第二表单数据由多个所述表单明细数据中的核心数据组成。本公开通过第一表单数据可以建立用户行为数据与第二表单数据之间的关联关系，从而提高数据准确性。

Description

数据处理方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、数据处理装置、计算机可读存储介质以及电子设备。

背景技术

随着电子商务的发展，越来越多的交易订单以在线交易的形式进行。对于涉及到第三方平台的互联网小额巨量业务，由于第三方平台没有记录业务明细数据，导致数据的准确性存在一些问题。

因此，提供一种数据处理方法以关联业务明细数据和第三方平台业务系统侧的数据是非常必要的。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种数据处理方法、数据处理装置、计算机可读存储介质以及电子设备，以解决现有技术中业务明细数据和第三方平台业务系统侧的数据分离，而导致数据准确性确失的问题。

根据本公开的第一方面，提供一种数据处理方法，包括：

获取目标用户的用户行为数据，并将所述用户行为数据进行组装处理，生成原始表单数据；

根据业务基础配置对所述原始表单数据进行校验；

基于校验通过的所述原始表单数据，补充风险保障契约信息生成第一表单数据，所述第一表单数据包含表单明细数据；

按照预设的聚合规则，将多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据，所述第二表单数据由多个所述表单明细数据中的核心数据组成。

在本公开的一种示例性实施例中，所述将所述用户行为数据进行组装处理，生成原始表单数据，包括：

校验所述用户行为数据，并将校验通过的所述用户行为数据进行拆分；

按照预设的匹配规则，为所述拆分后的用户行为数据匹配对应的表单信息；

将所述拆分后的用户行为数据和所述表单信息进行组装，生成原始表单数据。

在本公开的一种示例性实施例中，所述按照预设的匹配规则，为所述拆分后的用户行为数据匹配对应的表单信息，包括：

根据预设的匹配规则，匹配所述拆分后的用户行为数据对应的表单核心数据。

在本公开的一种示例性实施例中，所述按照预设的聚合规则，将多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据，包括：

在T+1日，将T日中符合预设的聚合规则的多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据。

在本公开的一种示例性实施例中，所述第二表单数据由多个所述表单明细数据中的核心数据组成，包括：

按照预设的聚合规则，将多个所述表单明细数据中的核心数据聚合生成第二表单数据。

在本公开的一种示例性实施例中，所述预设的聚合规则包括所述用户行为数据的发生时间相同且多个所述第一表单数据的有效起期相同。

在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：

根据时间维度汇总多个所述原始表单数据；

基于所述汇总后的多个原始表单数据，生成第二表单聚合标识；其中，一个所述原始表单数据对应一个所述第一表单数据，并根据所述第二表单聚合标识聚合多个所述第一表单数据，生成所述第二表单数据。

根据本公开的第二方面，提供一种数据处理装置，包括：

原始表单数据生成模块，用于获取目标用户的用户行为数据，并将所述用户行为数据进行组装处理，生成原始表单数据；

原始表单数据校验模块，用于根据业务基础配置对所述原始表单数据进行校验；

第一表单数据生成模块，用于基于校验通过的所述原始表单数据，补充风险保障契约信息生成第一表单数据，所述第一表单数据包含表单明细数据；

第二表单数据生成模块，用于按照预设的聚合规则，将多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据，所述第二表单数据由多个所述表单明细数据中的核心数据组成。

根据本公开的第三方面，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上述所述的数据处理方法。

根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述所述的数据处理方法。

本公开示例性实施例可以具有以下部分或全部有益效果：

在本公开示例实施方式所提供的数据处理方法中，通过获取目标用户的用户行为数据，并将所述用户行为数据进行组装处理，生成原始表单数据；根据业务基础配置对所述原始表单数据进行校验；基于校验通过的所述原始表单数据，补充风险保障契约信息生成第一表单数据，所述第一表单数据包含表单明细数据；按照预设的聚合规则，将多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据，所述第二表单数据由多个所述表单明细数据中的核心数据组成。一方面，通过第一表单数据可以建立用户行为数据与第二表单数据之间的关联关系，从而提高数据准确性。另一方面，用户进行理赔时，通过第一表单数据可以直接匹配到具体的用户行为数据，从而更加准确的进行理赔控制。

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，并不能限制本公开。

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，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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它的附图。

图1示出了可以应用本公开实施例的一种数据处理方法及装置的示例性系统架构的示意图；

图2示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图；

图3示意性示出了根据本公开的一个实施例的数据处理方法的流程图；

图4示意性示出了根据本公开的一个实施例的原始表单数据生成的流程图；

图5示意性示出了根据本公开的一个实施例的第一表单数据的示意图；

图6示意性示出了根据本公开的一个实施例的小保单生成的流程图；

图7示意性示出了根据本公开的一个实施例的大保单生成的流程图；

图8示意性示出了根据本公开的一个实施例的用户进行理赔的流程图；

图9示意性示出了根据本公开的一个实施例的数据处理装置的框图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

图1示出了可以应用本公开实施例的一种数据处理方法及装置的示例性应用环境的系统架构的示意图。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103中的一个或多个，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。终端设备101、102、103可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于台式计算机、便携式计算机、智能手机和平板电脑等等。应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。比如服务器105可以是多个服务器组成的服务器集群等。

本公开实施例所提供的数据处理方法一般由服务器105执行，相应地，数据处理装置一般设置于服务器105中。但本领域技术人员容易理解的是，本公开实施例所提供的数据处理方法也可以由终端设备101、102、103执行，相应的，数据处理装置也可以设置于终端设备101、102、103中，本示例性实施例中对此不做特殊限定。

图2示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

需要说明的是，图2示出的电子设备的计算机系统200仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图2所示，计算机系统200包括中央处理单元(CPU)201，其可以根据存储在只读存储器(ROM)202中的程序或者从存储部分208加载到随机访问存储器(RAM)203中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 203中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU201、ROM 202以及RAM 203通过总线204彼此相连。输入/输出(I/O)接口205也连接至总线204。

以下部件连接至I/O接口205：包括键盘、鼠标等的输入部分206；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分207；包括硬盘等的存储部分208；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分209。通信部分209经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器210也根据需要连接至I/O接口205。可拆卸介质211，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器210上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分208。

特别地，根据本公开的实施例，下文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分209从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质211被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)201执行时，执行本申请的方法和装置中限定的各种功能。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如下述实施例中所述的方法。例如，所述的电子设备可以实现如图3至图7所示的各个步骤等。

需要说明的是，本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

以下对本公开实施例的技术方案进行详细阐述：

随着电子商务的发展，越来越多的交易订单以在线交易的形式进行。本示例实施方式中，将以互联网业务承保为例，通过互联网商城购买保险后，会在第三方平台业务系统侧生成与商城订单对应的保单。对于这种互联网批量的小额巨量业务，为了节约系统资源，承保的时候保单不记录明细订单数据，只记录保单的总保费、总保额和相关投、被保人信息。

这种业务承保方法使得互联网商城的明细订单数据与第三方平台业务系统侧的保单分离。由于未建立二者之间的关联关系，导致数据准确性缺失。而且，理赔的时候可能无法准确地匹配到具体的商城明细投保订单，也即无法准确进行理赔控制，可能出现骗赔、错赔以及风控问题。另外，还会导致保费收付对账的匹配关系缺失，进而出现财务数据对账不清楚的问题。

基于上述一个或多个问题，本示例实施方式提供了一种数据处理方法，该方法可以应用于上述服务器105，也可以应用于上述终端设备101、102、103中的一个或多个，本示例性实施例中对此不做特殊限定。参考图3所示，该数据处理方法可以包括以下步骤S310至步骤S340：

步骤S310.获取目标用户的用户行为数据，并将所述用户行为数据进行组装处理，生成原始表单数据；

步骤S320.根据业务基础配置对所述原始表单数据进行校验；

步骤S330.基于校验通过的所述原始表单数据，补充风险保障契约信息生成第一表单数据，所述第一表单数据包含表单明细数据；

步骤S340.按照预设的聚合规则，将多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据，所述第二表单数据由多个所述表单明细数据中的核心数据组成。

在本公开示例实施方式所提供的数据处理方法中，通过获取目标用户的用户行为数据，并将所述用户行为数据进行组装处理，生成原始表单数据；根据业务基础配置对所述原始表单数据进行校验；基于校验通过的所述原始表单数据，补充风险保障契约信息生成第一表单数据，所述第一表单数据包含表单明细数据；按照预设的聚合规则，将多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据，所述第二表单数据由多个所述表单明细数据中的核心数据组成。一方面，通过第一表单数据可以建立用户行为数据与第二表单数据之间的关联关系，从而提高数据准确性。另一方面，用户进行理赔时，通过第一表单数据可以直接匹配到具体的用户行为数据，从而更加准确的进行理赔控制。

下面，对于本示例实施方式的上述步骤进行更加详细的说明。

在步骤S310中，获取目标用户的用户行为数据，并将所述用户行为数据进行组装处理，生成原始表单数据。

一种示例实施方式中，目标用户可以在业务终端中下单，且该订单中可以包含第三方平台提供的服务。例如，用户在业务终端下单后，用户可以为该订单从保险公司购买保险服务，该保险服务可以是保险公司各销售点的销售业务终端，也可以是用户网上自助购买保险服务所使用的计算机设备、智能移动设备等，也可以是其他可以进行保险服务销售、交易、承保等活动的业务终端。对应的，用户行为数据可以是用户订单数据，具体地，用户订单数据可以包括用户的基本信息、用户所购买商品的基本信息、购买渠道信息等数据。其中，用户的基本信息可以包括姓名、联系方式等，用户所购买商品的基本信息可以包括商品的名称、商品标识等，购买渠道信息可以包括购买方式等。用户订单数据还可以包括商品对应的保险服务，可以是用户主动购买的保险服务，也可以是业务终端提供给用户使用的保险服务。对于业务终端提供给用户使用的保险服务，服务器接收到的订单数据中可以不包含保险服务信息，如业务终端赠送的网络购物运费损失保险，订单数据中只包含用户的基本信息、用户所购买商品的基本信息和物流信息等。

用户下单后，业务终端可以根据用户订单数据是否包含保险服务进行区分。当用户订单数据中包含保险服务时，业务终端可以向服务器发送投保请求，投保请求中可以携带用户订单数据，以请求服务器对用户订单数据进行处理。服务器接收业务终端发送的投保请求后，可以获取投保请求中携带的用户订单数据。需要说明的是，业务终端可以在每次承保后向服务器发送投保请求，业务终端也可以定时、定期向服务器发送批量的投保请求。

服务器获取目标用户的订单数据后，可以将该订单数据进行组装处理，生成原始表单数据。参考图4所示，该过程可以包括以下步骤：

步骤S410.校验所述用户行为数据，并将校验通过的所述用户行为数据进行拆分。

一种示例实施方式中，可以包括多个数据库服务器，如可以通过第一数据库服务器接收目标用户的投保请求，该投保请求中携带用户行为数据，如用户订单数据。可以对该订单数据进行校验，如可以对该订单数据进行幂等校验，以防止该订单数据被重复提交。也可以基于数据库中的配置表进行匹配校验，示例性的，可以针对该订单数据中包含的保险服务，匹配是否有对应的投保产品。

可以将未通过校验的订单数据返回到业务终端，并在业务终端记录异常的订单数据。对于通过校验的订单数据，需要判断该订单是否需要拆单。

一种示例实施方式中，可以根据保险计划代码维度将订单进行拆分。保险计划可以是订单中保险服务的保费金额、对应的责任类型和对应的条款等，每个保险服务对应一个保险计划代码。例如，用户在业务终端购买某一品牌的智能手机，同时购买三年全保服务，该服务支持三年内保修保换。服务器接收到该订单时，通过匹配校验，可以确定该订单数据中的三年全保服务对应的是意外保险一年，延期保险两年的投保产品，且意外保险一年和延期保险两年对应保险计划代码。因此，可以根据保险计划代码将该订单拆分成两张订单。

又一种示例实施方式中，用户在业务终端购买酒类商品时，业务终端可以提供每种酒类商品的正品险。如用户购买三种酒时，服务器接收到该订单后，可以根据酒的种类将该订单拆分成三张订单，也可以根据每种酒对应的保险计划代码拆分该订单。如其中两种酒对应的保险计划代码相同时，可以将该订单拆分成两张订单。

步骤S420.基于所述拆分后的用户行为数据，匹配得到对应的表单信息。

将通过校验的订单数据拆分完成后，得到多张订单。可以根据预设的匹配规则如保险计划规则，匹配每张订单对应的表单信息。其中，保险计划规则是指基于保险计划预设的每张投保订单所遵循的规则和条款，如可以预设多种保险服务、对应的投保金额、投保费用以及所需承担的保险责任等投保出单信息，并将所述投保出单信息生成保险计划规则配置表。因此，通过匹配该保险计划配置表中的明细数据，可以获取每张订单所对应的投保出单信息，其中，可以包括每张订单对应的核心数据，即投保金额和投保费用。

一种示例实施方式中，保险计划配置表中可以包含网络购物运费损失保险、网络购物正品保险、人寿保险等多种保险产品，对应的产品代码分别为001、002、003…，保险方案名称分别为YFX、ZPX、RSX等，对应的保险方案代码分别为001YFX、002ZPX、003RSX。保险方案中可以预设投保费用、投保金额以及所需承担的保险责任等。例如，订单中包含退货运费险服务时，可以根据保险计划配置表匹配到保险产品为网络购物运费损失保险，根据该网络购物运费损失保险对应的保险方案获取具体的投保金额、投保费用。

步骤S430.将所述拆分后的用户行为数据和所述表单信息进行组装，生成原始表单数据。

拆分得到多张订单后，可以将每张订单中的订单数据和每张订单匹配到的投保出单信息进行组装，生成对应的投保订单。并对生成的多张投保订单进行校验，如幂等校验，以防止每张投保订单被重复递交。将通过校验的多张投保订单进行存储，并向第二数据库服务器同步投保请求。其中，每张投保订单有对应的投保订单标识，如投保订单号。

一种示例实施方式中，当判断出该订单不需要拆单时，可以根据保险计划规则，获取该订单对应的包括投保金额、投保费用等在内的投保出单信息。组装该订单的订单数据和对应的投保出单信息，生成该订单对应的投保订单，并对该投保订单进行校验，并将校验通过的投保订单进行存储，如可以保存在数据库中，形成投保订单表。

在步骤S320中，根据业务基础配置对所述原始表单数据进行校验。

一种示例实施方式中，第二数据库服务器可以对接收到的投保订单进行处理。具体的，可以根据业务基础配置对该投保订单进行校验，以判断该投保订单是否可以进行投保。其中，业务基础配置可以指用户购买保险产品的配置信息，如投保金额、投保费用、保险产品的种类等。示例性的，可以对该投保订单进行合规性校验，如校验投保金额是否为零，当投保金额为零时，可以判断该投保订单不可参与投保。也可以指对该投保订单进行防重校验，如幂等校验，通过校验该投保订单是否重复投保，以判断该投保订单此次是否可以参与投保。

当检测到数据库中已存在该投保订单的投保订单号时，说明该投保订单已完成投保处理，对应的，该投保订单此次未通过校验，组装该投保订单未通过校验的信息，并将该信息返回至第一数据库服务器，结束该投保订单后续的承保服务。

当检测到数据库中不存在该投保订单的投保订单号时，说明该投保订单还未完成投保处理。接下来，可以将接收到的投保订单数据进行数据落地。例如，可以将投保订单数据通过页面显示，也可以将投保订单数据保存在关系数据库中。投保订单数据中可以包括原始的用户订单数据、投保出单信息以及其他相关的保险服务信息如回溯期等。

在步骤S330中，基于校验通过的所述原始表单数据，补充风险保障契约信息生成第一表单数据，所述第一表单数据包含表单明细数据。

第二数据库服务器可以从投保订单数据中提取生成第一表单所需的元素数据，元素数据可以包括投保人、被保人的基本信息，保险产品的代码、标识等，将提取到的元素数据写入待落地的第一表单消息队列中。组装该投保订单通过校验的信息，并将该信息返回至第一数据库服务器。第二数据服务器可以根据具体的业务需求，将该信息及时地返回给第一数据库服务器，也可以在多处理线程批量处理完成第一表单生成任务后，批量将该信息返回给第一数据库服务器。

读取该第一表单消息队列中的元素数据后，可以对该元素数据进行数据加强，如可以补充相关风险保障契约信息，以生成第一表单数据。具体的，可以补充保险计划信息如与保险服务相关的使用的产品、条款，对应的投保费用、费率等，也可以补充保险出单信息如第一表单出单机构、渠道、出单员等，还可以补充保险销售管理信息如渠道对应的手续费、手续费比例等。

本例中的第一表单数据用来记录投保的明细信息，可以包括投保人的基本信息、投保产品的基本信息以及保险计划信息等。参考图5所示的第一表单数据，其中，第一表单数据可以包括但不限于第一表单号、第一表单创建时间、出单状态(出单/未出单)、投/被保人的名称、证件类型、证件号码、保险起期、保险终期、保额、保费、产品名称和代码、商品名称、保障方案名称、对应的第二表单号以及用户订单的出单时间等。

一种示例实施方式中，在生成第一表单数据前，可以根据时间维度汇总多个原始表单数据，生成投保订单表。例如，可以将一周内的原始表单数据汇总生成投保订单表，也可以将一个月内的原始表单数据汇总生成投保订单表，本示例实施方式中对此不作限定。

基于汇总后的多个原始表单数据，可以生成第二表单聚合标识。也就是通过查询投保订单表，可以生成聚合批次号。例如，将投保订单表中的所有投保订单通过取余数进行分组，其中，一个投保订单对应一个第一表单，并根据取余分组号聚合多个第一表单，以生成对应的第二表单。最后，将生成的第一表单数据进行存储，可以将第一表单数据写入第二表单分项表数据中，也可以将第一表单数据写入第一表单对账明细表中，以利用第一表单数据进行对账。

在步骤S340中，按照预设的聚合规则，将多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据，所述第二表单数据由多个所述表单明细数据中的核心数据组成。

一种示例实施方式中，可以将满足预设的聚合规则的多个第一表单数据进行聚合。例如，可以将用户行为数据的发生时间相同且有效起期相同的多个第一表单数据进行聚合，也可以根据聚合批次号将分组后的多个第一表单数据聚合生成第二表单数据。更进一步的，可以在T+1日，将T日中符合聚合规则的多个第一表单数据聚合生成第二表单数据。

具体的，可以通过扫描多个待聚合的分项表数据，汇总生成第二表单数据，如可以只将多个第一表单中的核心数据如投保金额、投保费用进行聚合，并将聚合生成的总投保金额、总投保费用进行数据落地存储。还可以回写第二表单分项表状态，将已更新为大保单的分项表状态修改为“已更新的数据”。同时，可以记录汇总完成的第一表单的聚合批次号，将未汇总的第一表单进行循环处理。其中，还可以通过调用第三数据库服务器获取手续费率，手续费率是指手续费用与投保费用的比例。更新手续费率后，可以通过第三数据库服务器生成第二表单。

一种示例实施方式中，投保订单表中包含第一表单号为001-005的5个第一表单的保险起期相同，且5个第一表单中的订单出单时间，也就是订单的发生时间相同。因此，可以将第一表单号为001-005的5个第一表单进行聚合处理，得到第二表单，并为该第二表单重新分配表单号2020001。其中，该表单号为2020001的第二表单对应的投保金额，为表单号为001-005的5个第一表单分别对应的投保金额的总投保金额，该表单号为2020001的第二表单对应的投保费用，为表单号为001-005的5个第一表单分别对应的投保费用的总投保费用，该表单号为2020001的第二表单对应的保险起期和保险止期与表单号为001-005的5个第一表单分别对应的保险起期和保险止期一致。

一种示例实施方式中，图6示出了一种小保单生成的流程图，以用户在商城购买保险产品为例，该过程可以包括以下步骤S601至步骤S616：

步骤S601.用户在商城下单购买商品，同时购买商品的保险服务，如购买手机以及手机三年全保服务。下单后，商城可以生成业务订单数据，包括用户姓名和联系方式、手机品牌、全保服务等；

步骤S602.商城可以根据业务订单数据中的保险服务，向第三方服务平台如保险公司发送投保请求；

步骤S603.第三方服务平台，如保险公司的业务系统可以包括网关、业管平台以及核心系统。网关接收到商城同步的投保请求后，可以对该投保请求中的业务订单数据进行校验。未通过校验时，执行步骤604，通过校验时，执行步骤605；

步骤S604.当业务订单数据未通过校验时，将该业务订单数据返回商城的业务终端，并记录异常，结束该订单的承保服务；

步骤S605.当业务订单数据通过校验时，根据保险计划代码维度判断该订单是否需要拆单。如需拆单时，执行步骤S606，如不需拆单时，组装业务订单数据和投保出单信息，生成对应的投保订单，直接执行步骤S607；

步骤S606.拆单，也就是对该订单进行拆分处理，为拆分后的业务订单数据匹配对应的投保出单信息，组装多个业务订单数据以及对应的投保出单信息，生成多个投保订单；

步骤S607.对生成的投保订单进行幂等校验，并存储该投保订单；

步骤S608.网关将生成的投保订单同步到业管平台；

步骤S609.业管平台对接收到投保订单进行校验，如幂等校验；

步骤S610.根据校验结果确定数据库中是否存在该投保订单，如存在时，直接执行步骤S613，如不存在时，执行步骤S611；

步骤S611.保存该投保订单中的业务订单数据，并将该投保订单中的数据落地，还可以保存其他相关的信息如回溯期；

步骤S612.生成待落地小保单MQ(消息队列)消息，并执行步骤S615；

步骤S613.数据库中存在该投保订单时，组装校验未通过的信息返回到网关；数据库中不存在该投保订单时，组装校验通过的信息返回到网关；

步骤S614.网关接收校验未通过的信息时，进行人工干预，并结束网关流程。网关接收校验通过的信息时，直接结束网关流程。

所述小保单生成的过程还包括：

步骤S615.根据生成的待落地的小保单MQ消息，通过数据增强，生成小保单数据。在生成小保单前，还可以通过查询投保订单表，生成大保单聚合批次号，以使核心系统根据该聚合批次号将多个小保单进行聚合。

步骤S616.可以将小保单数据写入大保单分项表数据中以进行聚合，进而可以将小保单中的部分明细数据写入小保单对账明细表中，以根据小保单对账明细表进行对账。例如，可以将投保金额、投保费用等用来对账的数据存储到小保单对账明细表中。

本示例中将互联网商城的业务订单数据发送至保险公司的业务系统，保险公司的网关和业管平台基于接收的业务订单数据生成了对应的投保订单，在投保订单的基础上又生成了小保单，小保单用来记录投保明细信息，以便于核心系统基于小保单进一步生成大保单，可以将业务订单数据和保险公司核心系统的大保单建立关联关系，从而提高数据准确性。

一种示例实施方式中，图7示出了一种大保单生成的流程图，该过程可以包括以下步骤S701至步骤S713：

步骤S701.保险公司的业管平台扫描多个待聚合的分项保单信息，对应于“是否已更新大保单”状态为“待更新的数据”的多个分项表；

步骤S702.汇总多个分项表数据生成核心保单表数据，即大保单数据，如可以只将多个小保单中的投保金额、投保费用进行聚合，并将聚合生成的总投保金额、总投保费用进行数据落地存储。还可以回写大保单分项表状态，将已更新为大保单的分项表状态修改为“已更新的数据”；

步骤S703.记录汇总完成的小保单的聚合批次号，将未汇总的小保单进行循环处理。

步骤S704.调用保险核心系统中的销管系统获取手续费率；

步骤S705.根据聚合批次号锁定当前任务的状态，如“出单中”或“更新手续费率”；

步骤S706.调用保险核心系统的核心承保系统生成大保单号；

步骤S707.将聚合信息调用核心承保系统的核心出单接口，生成大保单，将对应的大保单号返回至业管平台；

步骤S708.业管平台接收大保单号；

步骤S709.判断是否接收到大保单号。如接收到大保单号，执行步骤S710，如未接收到大保单号，执行步骤S711；

步骤S710.接收到大保单号时，回写业管平台中大保单对应的大保单号，结束大保单生成流程；

步骤S711.未接收到大保单号，判断失败次数，如失败次数是否超过三次。若超过三次，执行步骤S712，若没有超过三次，执行步骤S713；

步骤S712.进行邮件警告或者人工干预；

步骤S713.回写失败次数，结束大保单生成流程，并生成延迟消息。

本示例中，将投保订单进行分层设计，引入大保单和小保单的概念，用小保单记录投保明细信息，并按照一定的聚合规则，定期把符合聚合规则的小保单进行聚合并关联到一张保险核心系统的保单(大保单)上，将关联关系记录在业管平台。这种保单层级结构设计，在后续理赔、对账、开票中都可以实现明确的数据对应和风险控制。

一种示例实施方式中，图8示出了一种用户进行理赔的流程图，该方法可以包括以下步骤S801至步骤S816：

步骤S801.用户需求理赔时，通过商城前端业务系统将理赔申请数据实时推送至保险公司的业管平台的理赔系统，也可以直接执行步骤S805开始理赔流程；

步骤S802.理赔系统对接收到的理赔申请数据进行合规性校验；

步骤S803.判断理赔申请数据是否通过校验，如理赔申请数据中投保金额是否为0，没有通过校验时，执行步骤S804，申请理赔失败。通过校验时，执行步骤S806；

步骤S804.将未通过校验的理赔申请数据返回至商城前端业务系统，进行报错；

步骤S805.用户需求理赔时，在业管平台的理赔系统对应的客服页面报案；

步骤S806.通过校验时，可以通过业管平台的承保系统查询投保订单信息，并返回投保订单信息和小保单明细。或者在客服页面报案后，可以通过业管平台的承保系统查询投保订单信息，返回投保订单信息和小保单明细，并填写、提交报案信息；

步骤S807.业管平台的理赔系统根据接收到的投保订单信息和小保单明细后，创建理赔审核单，并执行步骤S808或步骤S809或步骤S812。还可以通过风控系统查询风控信息如风险等级，具体可以为是否为风险名单用户、高风险用户等，以使风控系统将风控结果记录在理赔审核单中；

步骤S808.通过人工审核该理赔审核单，执行步骤S810。还可以将审核结果、无理赔单报案的数据同步至商城前端业务系统，通过商城前端业务系统确定险种；

步骤S809.通过抽检审核该理赔审核单，执行步骤S810；

步骤S810.判断审核结果是否通过；

步骤S811.审核不通过时，关闭理赔申请单。审核通过时，执行步骤S813；

步骤S812.通过自动审核该理赔审核单，审核完成后，执行步骤S813；

步骤S813.将通过审核的理赔审核单进行汇总；

步骤S814.每天定时按照大保单维度，将当天报案的订单汇总理赔金额，将汇总后的理赔金额同步到保险公司的核心理赔系统；

步骤S815.核心理赔系统接收到总的理赔金额后，立案并创建对应的理赔单，并执行步骤S816。向理赔系统返回案件信息后，执行步骤S817；

步骤S816.根据理赔单进行赔付，核心理赔系统的理赔流程结束；

步骤S817.理赔系统根据接收的案件信息，判断理赔单是否创建成功。理赔单未创建成功时，重新执行步骤S814。理赔单创建成功时，理赔系统的理赔流程结束。

本示例中，用户需求理赔时，可以通过前端业务系统或者业管平台页面报案。通过直接与小保单进行匹配，可以直接与用户的商城订单信息进行匹配理赔。一方面，根据小保单投保金额做理赔控制，可以避免超投保金额赔付和重复理赔。另一方面，业管平台支持理赔审核，将审核通过的数据按照大保单维度聚合，即一张大保单当天对应的所有小保单理赔金额和总理赔金额，将总理赔金额同步到核心理赔系统进行赔付。

在本公开示例实施方式所提供的数据处理方法中，通过获取目标用户的用户行为数据，并将所述用户行为数据进行组装处理，生成原始表单数据；根据业务基础配置对所述原始表单数据进行校验；基于校验通过的所述原始表单数据，补充风险保障契约信息生成第一表单数据，所述第一表单数据包含表单明细数据；按照预设的聚合规则，将多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据，所述第二表单数据由多个所述表单明细数据中的核心数据组成。一方面，通过第一表单数据可以建立用户行为数据与第二表单数据之间的关联关系，从而提高数据准确性。另一方面，用户进行理赔时，通过第一表单数据可以直接匹配到具体的用户行为数据，从而更加准确的进行理赔控制。

应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

进一步的，本示例实施方式中，还提供了一种数据处理装置。该装置可以应用于一服务器或终端设备。参考图9所示，该数据处理装置900可以包括原始表单数据生成模块910、原始表单数据校验模块920、第一表单数据生成模块930和第二表单数据生成模块940，其中：

原始表单数据生成模块910，用于获取目标用户的用户行为数据，并将所述用户行为数据进行组装处理，生成原始表单数据；

原始表单数据校验模块920，用于根据业务基础配置对所述原始表单数据进行校验；

第一表单数据生成模块930，用于基于校验通过的所述原始表单数据，补充风险保障契约信息生成第一表单数据，所述第一表单数据包含表单明细数据；

第二表单数据生成模块940，用于按照预设的聚合规则，将多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据，所述第二表单数据由多个所述表单明细数据中的核心数据组成。

在一种可选的实施方式中，原始表单数据生成模块910包括：

行为数据校验模块，用于校验所述用户行为数据，并将校验通过的所述用户行为数据进行拆分；

数据匹配模块，用于按照预设的匹配规则，为所述拆分后的用户行为数据匹配对应的表单信息；

数据组装模块，用于将所述拆分后的用户行为数据和所述表单信息进行组装，生成原始表单数据。

在一种可选的实施方式中，数据匹配模块被配置为：根据预设的匹配规则，匹配所述拆分后的用户行为数据对应的表单核心数据。

在一种可选的实施方式中，第二表单数据生成模块940被配置为：在T+1日，将T日中符合预设的聚合规则的多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据。

在一种可选的实施方式中，第二表单数据生成模块940还被配置为：按照预设的聚合规则，将多个所述表单明细数据中的核心数据聚合生成第二表单数据。

在一种可选的实施方式中，所述预设的聚合规则包括所述用户行为数据的发生时间相同且多个所述第一表单数据的有效起期相同。

在一种可选的实施方式中，该数据处理装置900还包括：

原始表单数据汇总模块，用于根据时间维度汇总多个所述原始表单数据；

聚合标识生成模块，用于基于所述汇总后的多个原始表单数据，生成第二表单聚合标识；其中，一个所述原始表单数据对应一个所述第一表单数据，并根据所述第二表单聚合标识聚合多个所述第一表单数据，生成所述第二表单数据。

上述数据处理装置中各模块的具体细节已经在对应的数据处理方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的用户行为数据，并将所述用户行为数据进行组装处理，生成原始表单数据；

根据业务基础配置对所述原始表单数据进行校验；

基于校验通过的所述原始表单数据，补充风险保障契约信息生成第一表单数据，所述第一表单数据包含表单明细数据；

按照预设的聚合规则，将多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据，所述第二表单数据由多个所述表单明细数据中的核心数据组成。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述用户行为数据进行组装处理，生成原始表单数据，包括：

校验所述用户行为数据，并将校验通过的所述用户行为数据进行拆分；

按照预设的匹配规则，为所述拆分后的用户行为数据匹配对应的表单信息；

将所述拆分后的用户行为数据和所述表单信息进行组装，生成原始表单数据。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述按照预设的匹配规则，为所述拆分后的用户行为数据匹配对应的表单信息，包括：

根据预设的匹配规则，匹配所述拆分后的用户行为数据对应的表单核心数据。

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述按照预设的聚合规则，将多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据，包括：

在T+1日，将T日中符合预设的聚合规则的多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据。

5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述第二表单数据由多个所述表单明细数据中的核心数据组成，包括：

按照预设的聚合规则，将多个所述表单明细数据中的核心数据聚合生成第二表单数据。

6.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，所述预设的聚合规则包括所述用户行为数据的发生时间相同且多个所述第一表单数据的有效起期相同。

7.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据时间维度汇总多个所述原始表单数据；

基于所述汇总后的多个原始表单数据，生成第二表单聚合标识；其中，一个所述原始表单数据对应一个所述第一表单数据，并根据所述第二表单聚合标识聚合多个所述第一表单数据，生成所述第二表单数据。

8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

原始表单数据生成模块，用于获取目标用户的用户行为数据，并将所述用户行为数据进行组装处理，生成原始表单数据；

原始表单数据校验模块，用于根据业务基础配置对所述原始表单数据进行校验；

第一表单数据生成模块，用于基于校验通过的所述原始表单数据，补充风险保障契约信息生成第一表单数据，所述第一表单数据包含表单明细数据；

第二表单数据生成模块，用于按照预设的聚合规则，将多个所述第一表单数据聚合生成第二表单数据，所述第二表单数据由多个所述表单明细数据中的核心数据组成。

9.一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1-7任一项所述方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-7任一项所述的方法。

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