CN115082248A - 业务信息处理方法及其装置、电子设备、存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种业务信息处理方法及其装置、电子设备、存储介质，属于数据处理技术领域。该方法包括：获取目标客户的业务信息和预设的风险系数信息，其中，业务信息包括历史保单信息，风险系数信息用于表征客户保单业务对应的各个业务参数的权重情况；根据目标客户的历史保单信息和风险系数信息，计算得到目标客户的累计风险保额；将目标客户的累计风险保额添加到风险保单信息；向目标数据库发送风险保单信息，使得目标数据库根据风险保单信息对目标客户的当前保单进行临分处理。本申请实施例能够简便、准确地计算得到目标客户的累积风险保额，可以提升客户业务信息的处理效率及稳定性，同时有利于降低人力管理成本和难度。

Description

业务信息处理方法及其装置、电子设备、存储介质

技术领域

本申请实施例涉及但不限于数据处理技术领域，尤其涉及一种业务信息处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质。

背景技术

寿险行业中所涉及的相关客户的业务信息在逐渐增多，由于不同客户针对保险业务的类型、购买条件和购买内容等均可能存在差异，因此需要对各个客户的业务信息进行整合处理，以便于完善后续业务操作。目前，业内一般会单独地对各个客户的业务信息进行统计处理，这样虽然能够完成对各个客户的业务信息处理，但是实际工作量大，处理效率低，以致于很容易出现处理差错，实际处理效果并不令人满意。因此，如何提升客户业务信息的处理效率及稳定性，成为了亟待解决的技术问题。

发明内容

以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。

本申请实施例的主要目的在于提出一种业务信息处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，旨在提升客户业务信息的处理效率及稳定性。

为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种业务信息处理方法，所述方法包括：

获取目标客户的业务信息和预设的风险系数信息，其中，所述业务信息包括历史保单信息，所述风险系数信息用于表征客户保单业务对应的各个业务参数的权重情况；

根据所述目标客户的所述历史保单信息和所述风险系数信息，计算得到所述目标客户的累计风险保额；

将所述目标客户的所述累计风险保额添加到风险保单信息；

向目标数据库发送所述风险保单信息，使得所述目标数据库根据所述风险保单信息对所述目标客户的当前保单进行临分处理。

根据本申请实施例提供的业务信息处理方法，至少具有如下有益效果：

通过获取目标客户的业务信息以便于从业务信息中准确提取得到目标客户的历史保单信息，由于业务信息能够涵盖目标客户的所有的历史保单情况，风险系数信息能够进一步体现客户保单业务对应的各个业务参数的权重情况，因此通过目标客户的历史保单信息和风险系数信息即可简便、准确地计算得到目标客户的累积风险保额，在保证提高计算效率的同时可以确保计算过程中不会出现漏单、误拦截保单等情况，能够提升客户业务信息的处理效率及稳定性，并且通过向目标数据库发送携带目标客户的累计风险保额的风险保单信息，使得目标数据库能够在不借助或少借助人力资源的情况下，根据风险保单信息直接判断是否对目标客户的当前保单进行临分处理，有利于进一步提高业务信息的处理效率，降低人力管理成本和难度。

在一些实施例，根据所述目标客户的所述历史保单信息和所述风险系数信息，计算得到所述目标客户的累计风险保额，包括：

从所述目标客户的所述历史保单信息中获取每个险种的险种保额信息；

从所述风险系数信息中获取保额计算字段信息，其中，所述保额计算字段信息分别与各个所述险种的所述险种保额信息相关联；

对于每个所述险种，根据所述险种保额信息和所述保额计算字段信息，计算得到所述险种的风险保额；

对所有所述险种的所述风险保额进行汇总计算，得到所述目标客户的累计风险保额。

由于从历史保单信息中可以获取到目标客户的每个险种的险种保额信息，也就是说，无论目标客户购买多少个险种，均能够从历史保单信息中逐一地查询到，因此只需分别对各个险种对应的风险保额进行单独计算，即对于每个险种，根据险种保额信息和从风险系数信息中提取到的保额计算字段信息计算得到险种的风险保额，最后再将所有险种的风险保额进行汇总即可得到目标客户的累计风险保额，这样计算得到的累计风险保额能够对应关联目标客户的所有险种，不会出现遗漏计算险种的情况，确保具有较高的处理精确度。

在一些实施例，当所述保额计算字段信息包括险种内容字段信息和责任维度字段信息，所述根据所述险种保额信息和所述保额计算字段信息，计算得到所述险种的风险保额，包括：

根据所述责任维度字段信息确定与所述责任维度字段信息对应的保额计算参数；

按照预设运算策略对所述险种保额信息、所述险种内容字段信息和所述保额计算参数进行混合计算，得到所述险种的风险保额。

由于不同的责任维度字段信息可以对应不同的保单责任情况，因此可以根据责任维度字段信息确定用于表征相应的保单责任情况的保额计算参数，进而按照预设运算策略对险种保额信息、险种内容字段信息和保额计算参数进行混合计算，可以准确可靠地计算得到该险种的风险保额。

在一些实施例，根据所述目标客户的所述历史保单信息和所述风险系数信息，计算得到所述目标客户的累计风险保额，包括：

从所述风险系数信息中获取每个险种的险种购买信息；

对于每个所述险种，根据所述目标客户的所述历史保单信息、所述风险系数信息和所述险种购买信息，计算得到所述险种的风险保额；

对所有所述险种的所述风险保额进行汇总计算，得到所述目标客户的累计风险保额。

由于不同的险种购买方式可以对应不同的风险保额计算方式，因此可以从风险系数信息中获取每个险种的险种购买信息，再针对各个险种具体的险种购买信息、历史保单信息以及风险系数信息进行计算，即可得到各个险种的风险保额，这种计算方式可以确保不会将各个险种的购买信息混淆，且从实质上考虑了险种的购买信息的影响，能够提高计算得到的目标客户的累计风险保额的准确度。

在一些实施例，当所述险种购买信息包括保额份数购买信息和基本保额购买信息，所述根据所述目标客户的所述历史保单信息、所述风险系数信息和所述险种购买信息，计算得到所述险种的风险保额，包括如下至少之一：

对于每个所述险种，当确定所述目标客户购买所述险种的方式符合所述保额份数购买信息，根据所述目标客户的所述历史保单信息和预设的风险系数信息，按照所述险种的保额份数计算得到所述险种的风险保额；

对于每个所述险种，当确定所述目标客户购买所述险种的方式符合所述基本保额购买信息，根据所述目标客户的所述历史保单信息和预设的风险系数信息，按照所述险种的基本保额计算得到所述险种的风险保额。

由于险种购买信息包括保额份数购买信息和基本保额购买信息，也就是说，不同的险种可能采用保额份数购买信息或者基本保额购买信息，因此可以通过对目标客户购买险种的方式进行判断，即判断其是否满足相应的购买信息以便于采用相应的计算方式以计算险种的风险保额，这样确保计算得到的风险保额能够符合实际情况，计算误差相对较小。

在一些实施例，向目标数据库发送所述风险保单信息，使得所述目标数据库根据所述风险保单信息判断是否确定对所述目标客户的当前保单进行临分处理，包括：

向目标数据库发送所述风险保单信息，使得所述目标数据库在确定所述风险保单信息中的所述目标客户的所述累计风险保额超过预设高风险保额的情况下，对所述目标客户的当前保单进行临分处理。

当确定目标客户的累计风险保额超过预设高风险保额，那么说明目标客户属于高风险保额、高风险系数的客户，其保单存在一定的不稳定性，因此目标数据库将确定对目标客户的当前保单进行临分处理，从而实现对目标客户的保单拦截，有利于减小保险公司的相关财产损失。

在一些实施例，所述方法还包括：

向目标数据库发送所述风险保单信息，使得所述目标数据库对所述风险保单信息进行维护处理。

由于风险报单表可能随着险种情况的变化随时更新，因此可以利用目标数据库对风险保单信息进行实时维护以获取其更新情况，并且利用目标数据库对风险保单信息进行维护处理的同时，有利于对风险保单信息中的相关数据进行大数据同步，以获得更加良好的业务处理效果。

为实现上述目的，本申请实施例的第二方面提出了一种业务信息处理装置，所述装置包括：

第一处理模块，用于获取目标客户的业务信息和预设的风险系数信息，其中，所述业务信息包括历史保单信息，所述风险系数信息用于表征客户保单业务对应的各个业务参数的权重情况；

第二处理模块，用于根据所述目标客户的所述历史保单信息和所述风险系数信息，计算得到所述目标客户的累计风险保额；

第三处理模块，用于将所述目标客户的所述累计风险保额添加到风险保单信息；

第四处理模块，用于向目标数据库发送所述风险保单信息，使得所述目标数据库根据所述风险保单信息对所述目标客户的当前保单进行临分处理。

为实现上述目的，本申请实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信的数据总线，所述程序被所述处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。

为实现上述目的，本申请实施例的第四方面提出了一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，用于计算机可读存储，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述第一方面所述的方法。

本申请提出的业务信息处理方法及其装置、电子设备、存储介质，通过获取目标客户的业务信息以便于从业务信息中准确提取得到目标客户的历史保单信息，由于业务信息能够涵盖目标客户的所有的历史保单情况，风险系数信息能够进一步体现客户保单业务对应的各个业务参数的权重情况，因此通过目标客户的历史保单信息和风险系数信息即可简便、准确地计算得到目标客户的累积风险保额，在保证提高计算效率的同时可以确保计算过程中不会出现漏单、误拦截保单等情况，能够提升客户业务信息的处理效率及稳定性，并且通过向目标数据库发送携带目标客户的累计风险保额的风险保单信息，使得目标数据库能够在不借助或少借助人力资源的情况下，根据风险保单信息直接判断是否对目标客户的当前保单进行临分处理，有利于进一步提高业务信息的处理效率，降低人力管理成本和难度。

本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

图1是本申请实施例提供的业务信息处理方法的流程图；

图2是图1中一个实施例提供的步骤S102的流程图；

图3是图2中的步骤S203的流程图；

图4是图1中另一个实施例提供的步骤S102的流程图；

图5是图1中的步骤S104的流程图；

图6是本申请实施例提供的业务信息处理装置的结构示意图；

图7是本申请实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。

首先，对本申请中涉及的若干名词进行解析：

精算临分保单：可以分为两种情况，当确定需要临分，指的是将高风险保额、高风险系数的客户名下的保单拦截出来，逐单与再保公司洽谈分保业务；或者，当确定不需要临分，则不将客户名下的保单拦截出来，进而分以下两种情况：其一为接收客户该保单并承保，其二为不接收客户该保单并自留承担风险承保，或者不承担风险拒保。

目前，针对有意向购买寿险的客户，在客户录入个人信息后，核保系统会核对该客户是否符合购买条件，即判断该客户是否属于高风险类型以便于决定是否拦截该客户的保单进行分保，但随着寿险产品类型的不断丰富以及市场需求的不断变化，目前核保系统的性能难以很好地适配环境，主要体现在判断计算耗时变长，难以满足客户前端体验，以及判断准确率下滑，通常还需要大量的人力去复查和处理漏单或误拦截的保单等。

基于此，本申请实施例提供了一种业务信息处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，通过获取目标客户的业务信息以便于从业务信息中准确提取得到目标客户的历史保单信息，由于业务信息能够涵盖目标客户的所有的历史保单情况，风险系数信息能够进一步体现客户保单业务对应的各个业务参数的权重情况，因此通过目标客户的历史保单信息和风险系数信息即可简便、准确地计算得到目标客户的累积风险保额，在保证提高计算效率的同时可以确保计算过程中不会出现漏单、误拦截保单等情况，能够提升客户业务信息的处理效率及稳定性，并且通过向目标数据库发送携带目标客户的累计风险保额的风险保单信息，使得目标数据库能够在不借助或少借助人力资源的情况下，根据风险保单信息直接判断是否对目标客户的当前保单进行临分处理，有利于进一步提高业务信息的处理效率，降低人力管理成本和难度。

本申请实施例提供的业务信息处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，具体通过如下实施例进行说明，首先描述本申请实施例中的业务信息处理方法。

本申请实施例提供的业务信息处理方法，涉及数据处理技术领域。本申请实施例提供的业务信息处理方法可应用于终端中，也可应用于服务器端中，还可以是运行于终端或服务器端中的软件。在一些实施例中，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等；服务器端可以配置成独立的物理服务器，也可以配置成多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以配置成提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器；软件可以是实现业务信息处理方法的应用等，但并不局限于以上形式。

本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

图1是本申请实施例提供的业务信息处理方法的一个可选的流程图，图1中的方法可以但不限于包括步骤S101至步骤S104。

步骤S101，获取目标客户的业务信息和预设的风险系数信息，其中，业务信息包括历史保单信息，风险系数信息用于表征客户保单业务对应的各个业务参数的权重情况；

步骤S102，根据目标客户的历史保单信息和风险系数信息，计算得到目标客户的累计风险保额；

步骤S103，将目标客户的累计风险保额添加到风险保单信息；

步骤S104，向目标数据库发送风险保单信息，使得目标数据库根据风险保单信息对目标客户的当前保单进行临分处理。

本申请实施例所示意的步骤S101至步骤S104，通过获取目标客户的业务信息以便于从业务信息中准确提取得到目标客户的历史保单信息，由于业务信息能够涵盖目标客户的所有的历史保单情况，风险系数信息能够进一步体现客户保单业务对应的各个业务参数的权重情况，因此通过目标客户的历史保单信息和风险系数信息即可简便、准确地计算得到目标客户的累积风险保额，在保证提高计算效率的同时可以确保计算过程中不会出现漏单、误拦截保单等情况，能够提升客户业务信息的处理效率及稳定性，并且通过向目标数据库发送携带目标客户的累计风险保额的风险保单信息，使得目标数据库能够在不借助或少借助人力资源的情况下，根据风险保单信息直接判断是否对目标客户的当前保单进行临分处理，有利于进一步提高业务信息的处理效率，降低人力管理成本和难度。

需要强调的是，相比于相关技术中的通过核保系统计算出客户的累计风险保额，即把该客户名义下的所有保单对应的信息从0-99岁、不同险种、责任维度下循环上千次计算，耗时很长且前端客户体验不好，本申请实施例可以直接判断是否对目标客户的当前保单进行临分处理，有利于进一步提高业务信息的处理效率，降低人力管理成本和难度。

在一些实施例的步骤S101中，获取目标客户的业务信息和预设的风险系数信息的方式可以为多种，此处并未限定。例如，可以但不限于由精算师根据险种情况预先设置好的风险系数表，这跟客户的保险情况无关，可以设置为当有新的险种上线起售，风险系数表就会被随之更新，也就是说，风险系数表可以呈现为动态变化的；又如，可以但不限于从大数据库中汇总并查找到相关客户的业务保单表，由于大数据库具有实时更新的性能，因此其能可靠地记录相关客户名下的所有保单信息。

在一些实施例的步骤S101中，风险系数信息包括若干关联于计算累计风险保额的字段，这些字段可以根据情况自行设置，例如依据险种的变化、缴费期间的变化等，可以但不限于包括险种、临分责任大类、临分责任大类编码、保额速算系数、与保额无关的固定赔付金额、保费速算系数、是否乘以缴费期间、是否有效产品以及保额/份数等，其中一部分字段主要涉及到险种内容信息，可以称之为险种内容字段信息，另一部分字段主要涉及责任维度内容，可以称之为责任维度字段信息，由此可见通过区分不同类型的字段以将各个方面的风险都能够考虑在内，避免遗漏风险的情况；需要说明的是，还可能存在同时包括险种内容信息和责任维度字段信息的字段，此处并未限定。

在一些实施例的步骤S101中，目标客户的数量可以为不止一个，具体可以根据实际情况进行确定，但无论其为一个或多个，均适用于本申请实施例的业务信息处理方法，通常而言，当目标客户为多个，可以分别针对每个目标客户应用本申请实施例的业务信息处理方法，为免冗余，以下各实施例中仅以单个目标客户来进行说明，但这并不作为对本申请实施例的限定。

请参阅图2，在一些实施例中，步骤S102可以但不限于包括步骤S201至步骤S204：

步骤S201，从目标客户的历史保单信息中获取每个险种的险种保额信息；

步骤S202，从风险系数信息中获取保额计算字段信息，其中，保额计算字段信息分别与各个险种的险种保额信息相关联；

步骤S203，对于每个险种，根据险种保额信息和保额计算字段信息，计算得到险种的风险保额；

步骤S204，对所有险种的风险保额进行汇总计算，得到目标客户的累计风险保额。

本步骤中，由于从历史保单信息中可以获取到目标客户的每个险种的险种保额信息，也就是说，无论目标客户购买多少个险种，均能够从历史保单信息中逐一地查询到，因此只需分别对各个险种对应的风险保额进行单独计算，即对于每个险种，根据险种保额信息和从风险系数信息中提取到的保额计算字段信息计算得到险种的风险保额，最后再将所有险种的风险保额进行汇总即可得到目标客户的累计风险保额，这样计算得到的累计风险保额能够对应关联目标客户的所有险种，不会出现遗漏计算险种的情况，确保具有较高的处理精确度。

在一些实施例的步骤S201中，险种的数量不做限定，具体根据所统计的目标客户购买的险种情况来进行确定。

在一些实施例的步骤S202中，除了保额计算字段信息分别与各个险种的险种保额信息相关联之外，保额计算字段信息还可以与其他所设定的险种的字段信息相关联，也就是说，对于不同的目标客户而言，保额计算字段信息可以随之发生变化，以匹配该目标客户的保单情况，这在本实施例中并未限制。

在一些实施例的步骤S203中，对于每个险种计算得到的风险保额可以为不同的，但这不影响本申请实施例的执行，也就是说，由于针对各个险种的风险保额分别计算，可以削减险种之间的风险保额可能存在的相互影响，提高对于目标客户的累计风险保额的处理精确度。

在一些实施例的步骤S204中，汇总计算可以但不限于包括筛选操作，即对于所有险种的风险保额，将其与相应的历史风险保额进行对比，若发现其中存在显著差异(或者说明显相差过大)的风险保额，则可以确定该风险保额的计算结果很有可能出现问题，那么可以针对该计算结果进行修正得到更新后的风险保额，再将所有风险保额汇总在一起而得到目标客户最终的累计风险保额。

请参阅图3，在一些实施例中，当保额计算字段信息包括险种内容字段信息和责任维度字段信息，步骤S203可以但不限于包括步骤S2031至步骤2032，

步骤S2031，根据责任维度字段信息确定与责任维度字段信息对应的保额计算参数；

步骤S2032，按照预设运算策略对险种保额信息、险种内容字段信息和保额计算参数进行混合计算，得到险种的风险保额。

本步骤中，由于不同的责任维度字段信息可以对应不同的保单责任情况，因此可以根据责任维度字段信息确定用于表征相应的保单责任情况的保额计算参数，进而按照预设运算策略对险种保额信息、险种内容字段信息和保额计算参数进行混合计算，可以准确可靠地计算得到该险种的风险保额。

在一些实施例的步骤S2031中，责任维度字段信息可以包括但不限于为临分责任大类、临分责任大类编码以及是否为有效产品等，不同的责任维度字段信息可以对应不同的保额计算参数。

在一些实施例的步骤S2032中，预设运算策略可以由本领域技术人员根据具体情景进行选择性地设置，此处并未限定，后续将给出具体实施方式对此进行进一步地说明。

请参阅图4，在一些实施例中，步骤S102可以但不限于包括步骤S205至步骤S207，

步骤S205，从风险系数信息中获取每个险种的险种购买信息；

步骤S206，对于每个险种，根据目标客户的历史保单信息、风险系数信息和险种购买信息，计算得到险种的风险保额；

步骤S207，对所有险种的风险保额进行汇总计算，得到目标客户的累计风险保额。

本步骤中，由于不同的险种购买方式可以对应不同的风险保额计算方式，因此可以从风险系数信息中获取每个险种的险种购买信息，再针对各个险种具体的险种购买信息、历史保单信息以及风险系数信息进行计算，即可得到各个险种的风险保额，这种计算方式可以确保不会将各个险种的购买信息混淆，且从实质上考虑了险种的购买信息的影响，能够提高计算得到的目标客户的累计风险保额的准确度。

在一些实施例中，当险种购买信息包括保额份数购买信息和基本保额购买信息，步骤S206可以但不限于包括如下至少之一：

对于每个险种，当确定目标客户购买险种的方式符合保额份数购买信息，根据目标客户的历史保单信息和预设的风险系数信息，按照险种的保额份数计算得到险种的风险保额；

对于每个险种，当确定目标客户购买险种的方式符合基本保额购买信息，根据目标客户的历史保单信息和预设的风险系数信息，按照险种的基本保额计算得到险种的风险保额。

本步骤中，由于险种购买信息包括保额份数购买信息和基本保额购买信息，也就是说，不同的险种可能采用保额份数购买信息或者基本保额购买信息，因此可以通过对目标客户购买险种的方式进行判断，即判断其是否满足相应的购买信息以便于采用相应的计算方式以计算险种的风险保额，这样确保计算得到的风险保额能够符合实际情况，计算误差相对较小。

在一些实施例的步骤S206中，判断目标客户购买险种的方式是否符合保额份数购买信息或基本保额购买信息的方式可以为多种，此处并未限定。例如，可以从保额份数购买信息或基本保额购买信息中提取出相关联的购买方式，再判断目标客户购买险种的方式是否与所提取得到的购买方式相一致，若一致则可以确定目标客户购买险种的方式符合保额份数购买信息或基本保额购买信息。

为了更好的说明本申请上述各实施例的工作原理及流程，以下结合具体示例进行说明。

示例一：

所设定的风险系数表lrs_fac_speed_rate_tbl的字段包括但不限于有：险种、临分责任大类、临分责任大类编码、保额速算系数、与保额无关的固定赔付金额、保费速算系数、是否乘以缴费期间、是否有效产品以及保额/份数。业务保单表pol_ben与风险系数表lrs_fac_speed_rate_tbl通过险种关联，用于逐客户、责任计算客户的累计风险保额。其中，pol_ben作为业务保单表可以存储客户名下的所有保单，在大数据中计算pol_ben中所有客户的累计风险保额，并将结果落入到风险保单表lrs_fac_risk_accumulate中，即以风险保单表lrs_fac_risk_accumulate作为风险保单信息的承载。

具体地，若从险种的起售方式去计算险种的风险保额，则计算公式可以为：

1)按份额来卖的计算方式：

速算保额＝[SUM_INS*SA_RATE+FIX_AMT+PREM_RATE*PREM*(IF PREM_TERM_IND＝Y PREM_TERM ELSE 1END)]

2)按份数来卖的计算方式：

速算保额＝[SUM_INS*SA_RATE+FIX_AMT*UNITS+PREM_RATE*PREM*(IF PREM_TERM_IND＝Y PREM_TERM ELSE 1END)]

其中，SUM_INS为基本保额，SA_RATE为保额速算系数，FIX_AMT为与保额无关的固定赔付金额，UNITS为份数，PREM_RATE为保费速算系数，PREM为年缴保费，IF PREM_TERM_IND＝Y PREM_TERM ELSE 1END为用于判断是否乘以缴费期间。

其中的SUM_INS字段是从pol_ben获取到的，其他字段来自于风险系数表lrs_fac_speed_rate_tbl，这体现了这两个表之间的关联性。

需要说明的是，为了防止出现误算的情况，设置险种、临分速算责任大类、临分速算责任大类编码、保额速算系数、与保额无关的固定赔付金额、保费速算系数、是否乘以缴费期间、是否有效产品以及保额/份数等维度数据不能出现重复的情况。

需要说明的是，通常而言上述两种计算方式只取其中一种进行计算，因为一个险种以一种方式来售卖，即要不就是按份数卖，要不就是按保额来卖，但是不排除存在险种结合多种方式进行售卖的情况，本申请实施例同样适用。

在一些实施例的步骤S103中，将目标客户的累计风险保额添加到风险保单表的方式可以为多种，此处并未限定。例如，可以将目标客户的累计风险保额先进行提取，再将提取得到的累计风险保额添加到风险保单表中，以下给出具体示例进行说明。

示例二：

当逐客户、分责任汇总累积风险保额之后，将所得到的累积风险保额添加到临时目录内存表中，在这一过程中涉及转换操作包括但不限于将空置元素转置到列上，实现数字转化以避免科学计数法，以及将无用的值置空等，最终实现将累积风险保额从临时内存表中添加到风险保单表中。

在一些实施例的步骤S104中，向目标数据库发送风险保单表的方式可以为多种，此处并未限定。例如，可以为通过清空目标数据库中已应用的相关存储区间以通过该存储区间引入风险保单表的方式，或者从目标数据库中另外设置未应用的相关存储区间以通过该存储区间引入风险保单表的方式等。

在一些实施例的步骤S104中，目标数据库可以由相关公司、结构或人员自行选择，此处并未限定。例如，可以为本领域常用的oracle，也可以为自定义的数据库等。

请参阅图5，在一些实施例中，步骤S104可以但不限于包括步骤S301，

步骤S301，向目标数据库发送风险保单信息，使得目标数据库在确定风险保单信息中的目标客户的累计风险保额超过预设高风险保额的情况下，对目标客户的当前保单进行临分处理。

本步骤中，当确定目标客户的累计风险保额超过预设高风险保额，那么说明目标客户属于高风险保额、高风险系数的客户，其保单存在一定的不稳定性，因此目标数据库将确定对目标客户的当前保单进行临分处理，从而实现对目标客户的保单拦截，有利于减小保险公司的相关财产损失。

在一些实施例的步骤S301中，相类似地，当确定目标客户的累计风险保额并未超过预设高风险保额，那么说明目标客户并不属于高风险保额、高风险系数的客户，其保单具有不稳定性，因此目标数据库可以确定不对目标客户的当前保单进行临分处理，从而可以提示该目标客户为低风险系数的客户。

在一些实施例中，业务信息处理方法还可以但不限于包括步骤S105：

步骤S105，向目标数据库发送风险保单信息，使得目标数据库对风险保单信息进行维护处理。

本步骤中，由于风险报单表可能随着险种情况的变化随时更新，因此可以利用目标数据库对风险保单信息进行实时维护以获取其更新情况，并且利用目标数据库对风险保单信息进行维护处理的同时，有利于对风险保单信息中的相关数据进行大数据同步，以获得更加良好的业务处理效果。

示例三：

关于向oracle发送风险保单表lrs_fac_risk_accumulate，可以先将需要导出的风险保单表lrs_fac_risk_accumulate的数据添加到临时目录中并初始化，在写入过程中不断检测是否有新的数据写入，若无则可以确定写入完成，同时清空oracle中的相关表，该相关表在oracle中的数据形式是已知的，然后将初始化的风险保单表lrs_fac_risk_accumulate通过微服务在前端导入到oracle中，然后在oracle中将风险保单表lrs_fac_risk_accumulate放置到预设的存储区间内，同时将风险保单表lrs_fac_risk_accumulate同步到大数据，以便于对风险保单表lrs_fac_risk_accumulate进行维护处理。

根据实际环境下的实验得知，当通过大数据逐客户、分责任累积汇总例如重疾、身故以及交通意外身故等几个大类风险保额，只需要大概几分钟就可以把所有客户的累计风险保额计算出来写入一张风险保单表，然后即可通过sqoop脚本导入到oracle供微服务使用，能够显著地降低人力管理成本和难度。

此外，若已经确定客户的历史保单的累计风险保额，那么当核保方调用精算接口传参仅有历史保单时，可以直接查询风险保单表lrs_fac_risk_accumulate表以返回是否需要临分的结果，此时前端可以立即得到临分结果；当核保单携带新单时也会把该客户的历史保单一同带过来，那么精算只需要重新计算新单就可以把临分结果反馈前端，这极大缩短了数据库查询时间，对于客户而言体验更加良好。

请参阅图6，本申请实施例还提供一种业务信息处理装置，可以实现上述业务信息处理方法，该装置包括：

第一处理模块，用于获取目标客户的业务信息和预设的风险系数信息，其中，业务信息包括历史保单信息，风险系数信息用于表征客户保单业务对应的各个业务参数的权重情况；

第二处理模块，用于根据目标客户的历史保单信息和风险系数信息，计算得到目标客户的累计风险保额；

第三处理模块，用于将目标客户的累计风险保额添加到风险保单信息；

第四处理模块，用于向目标数据库发送风险保单信息，使得目标数据库根据风险保单信息对目标客户的当前保单进行临分处理。

第一处理模块通过获取目标客户的业务信息以便于从业务信息中准确提取得到目标客户的历史保单信息，由于业务信息能够涵盖目标客户的所有的历史保单情况，风险系数信息能够进一步体现客户保单业务对应的各个业务参数的权重情况，因此第二处理模块通过目标客户的历史保单信息和风险系数信息即可简便、准确地计算得到目标客户的累积风险保额，在保证提高计算效率的同时可以确保计算过程中不会出现漏单、误拦截保单等情况，能够提升客户业务信息的处理效率及稳定性，并且第三处理模块和第四处理模块通过配合向目标数据库发送携带目标客户的累计风险保额的风险保单信息，使得目标数据库能够在不借助或少借助人力资源的情况下，根据风险保单信息直接判断是否对目标客户的当前保单进行临分处理，有利于进一步提高业务信息的处理效率，降低人力管理成本和难度。

该业务信息处理装置的具体实施方式与上述业务信息处理方法的具体实施例基本相同，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种电子设备，电子设备包括：存储器、处理器、存储在存储器上并可在处理器上运行的程序以及用于实现处理器和存储器之间的连接通信的数据总线，程序被处理器执行时实现上述业务信息处理方法。该电子设备可以为包括平板电脑、车载电脑等任意智能终端。

请参阅图7，图7示意了另一实施例的电子设备的硬件结构，电子设备包括：

处理器901，可以采用通用的CPU(CentralProcessingUnit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本申请实施例所提供的技术方案；

存储器902，可以采用只读存储器(ReadOnlyMemory，ROM)、静态存储设备、动态存储设备或者随机存取存储器(RandomAccessMemory，RAM)等形式实现。存储器902可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器902中，并由处理器901来调用执行本申请实施例的业务信息处理方法；

输入/输出接口903，用于实现信息输入及输出；

通信接口904，用于实现本设备与其他设备的通信交互，可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信；

总线905，在设备的各个组件(例如处理器901、存储器902、输入/输出接口903和通信接口904)之间传输信息；

其中处理器901、存储器902、输入/输出接口903和通信接口904通过总线905实现彼此之间在设备内部的通信连接。

本申请实施例还提供了一种存储介质，存储介质为计算机可读存储介质，用于计算机可读存储，存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的业务信息处理方法。

存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

本申请实施例提供的业务信息处理方法、业务信息处理装置、电子设备及存储介质，通过获取目标客户的业务信息以便于从业务信息中准确提取得到目标客户的历史保单信息，由于业务信息能够涵盖目标客户的所有的历史保单情况，风险系数信息能够进一步体现客户保单业务对应的各个业务参数的权重情况，因此通过目标客户的历史保单信息和风险系数信息即可简便、准确地计算得到目标客户的累积风险保额，在保证提高计算效率的同时可以确保计算过程中不会出现漏单、误拦截保单等情况，能够提升客户业务信息的处理效率及稳定性，并且通过向目标数据库发送携带目标客户的累计风险保额的风险保单信息，使得目标数据库能够在不借助或少借助人力资源的情况下，根据风险保单信息直接判断是否对目标客户的当前保单进行临分处理，有利于进一步提高业务信息的处理效率，降低人力管理成本和难度。

本申请实施例描述的实施例是为了更加清楚的说明本申请实施例的技术方案，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的限定，本领域技术人员可知，随着技术的演变和新应用场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。

本领域技术人员可以理解的是，图1-5中示出的技术方案并不构成对本申请实施例的限定，可以包括比图示更多或更少的步骤，或者组合某些步骤，或者不同的步骤。

上述对本申请特定实施例进行了描述，其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，附图中描绘的过程不一定必须按照示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本申请实施例提供的装置、设备、计算机可读存储介质与方法是对应的，因此，装置、设备、非易失性计算机存储介质也具有与对应方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述对应装置、设备、计算机存储介质的有益技术效果。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。

例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，例如:

ABEL(Advanced Boolean Expression Language)；AHDL(Altera HardwareDescription Language)；Confluence；CUPL(Cornell University ProgrammingLanguage)；HDCal；以及JHDL(Java Hardware Description Language)；Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(Ruby Hardware Description Language)等；目前，在本领域技术之中，相比之下更加较为常用的是VHDL(Very-High-Speed Integrated Circuit HardwareDescription Language)以及语言Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：

ARC 625D、Atmel AT91SAM、MicrochIP地址PIC18F26K20以及Silicone LabsC8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本申请实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带式磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商品或者设备不仅包括那些要素，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、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本申请实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示单独存在A、同时存在A和B、单独存在B的情况。其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项”及其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项或复数项的任意组合。例如，a，b和c中的至少一项可以表示：a，b，c，a和b，a和c，b和c或a和b和c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

本申请实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种业务信息处理方法，其特征在于，包括：

获取目标客户的业务信息和预设的风险系数信息，其中，所述业务信息包括历史保单信息，所述风险系数信息用于表征客户保单业务对应的各个业务参数的权重情况；

根据所述目标客户的所述历史保单信息和所述风险系数信息，计算得到所述目标客户的累计风险保额；

将所述目标客户的所述累计风险保额添加到风险保单信息；

向目标数据库发送所述风险保单信息，使得所述目标数据库根据所述风险保单信息对所述目标客户的当前保单进行临分处理。

2.根据权利要求1所述的业务信息处理方法，其特征在于，所述根据所述目标客户的所述历史保单信息和所述风险系数信息，计算得到所述目标客户的累计风险保额，包括：

从所述目标客户的所述历史保单信息中获取每个险种的险种保额信息；

从所述风险系数信息中获取保额计算字段信息，其中，所述保额计算字段信息分别与各个所述险种的所述险种保额信息相关联；

对于每个所述险种，根据所述险种保额信息和所述保额计算字段信息，计算得到所述险种的风险保额；

对所有所述险种的所述风险保额进行汇总计算，得到所述目标客户的累计风险保额。

3.根据权利要求2所述的业务信息处理方法，其特征在于，当所述保额计算字段信息包括险种内容字段信息和责任维度字段信息，所述根据所述险种保额信息和所述保额计算字段信息，计算得到所述险种的风险保额，包括：

根据所述责任维度字段信息确定与所述责任维度字段信息对应的保额计算参数；

按照预设运算策略对所述险种保额信息、所述险种内容字段信息和所述保额计算参数进行混合计算，得到所述险种的风险保额。

4.根据权利要求1所述的业务信息处理方法，其特征在于，所述根据所述目标客户的所述历史保单信息和所述风险系数信息，计算得到所述目标客户的累计风险保额，包括：

从所述风险系数信息中获取每个险种的险种购买信息；

对于每个所述险种，根据所述目标客户的所述历史保单信息、所述风险系数信息和所述险种购买信息，计算得到所述险种的风险保额；

对所有所述险种的所述风险保额进行汇总计算，得到所述目标客户的累计风险保额。

5.根据权利要求4所述的业务信息处理方法，其特征在于，当所述险种购买信息包括保额份数购买信息和基本保额购买信息，所述根据所述目标客户的所述历史保单信息、所述风险系数信息和所述险种购买信息，计算得到所述险种的风险保额，包括如下至少之一：

对于每个所述险种，当确定所述目标客户购买所述险种的方式符合所述保额份数购买信息，根据所述目标客户的所述历史保单信息和预设的风险系数信息，按照所述险种的保额份数计算得到所述险种的风险保额；

对于每个所述险种，当确定所述目标客户购买所述险种的方式符合所述基本保额购买信息，根据所述目标客户的所述历史保单信息和预设的风险系数信息，按照所述险种的基本保额计算得到所述险种的风险保额。

6.根据权利要求1所述的业务信息处理方法，其特征在于，所述向目标数据库发送所述风险保单信息，使得所述目标数据库根据所述风险保单信息对所述目标客户的当前保单进行临分处理，包括：

向目标数据库发送所述风险保单信息，使得所述目标数据库在确定所述风险保单信息中的所述目标客户的所述累计风险保额超过预设高风险保额的情况下，对所述目标客户的当前保单进行临分处理。

7.根据权利要求1所述的业务信息处理方法，其特征在于，所述业务信息处理方法，还包括：

向目标数据库发送所述风险保单信息，使得所述目标数据库对所述风险保单信息进行维护处理。

8.一种业务信息处理装置，其特征在于，包括：

第一处理模块，用于获取目标客户的业务信息和预设的风险系数信息，其中，所述业务信息包括历史保单信息，所述风险系数信息用于表征客户保单业务对应的各个业务参数的权重情况；

第二处理模块，用于根据所述目标客户的所述历史保单信息和所述风险系数信息，计算得到所述目标客户的累计风险保额；

第三处理模块，用于将所述目标客户的所述累计风险保额添加到风险保单信息；

第四处理模块，用于向目标数据库发送所述风险保单信息，使得所述目标数据库根据所述风险保单信息对所述目标客户的当前保单进行临分处理。

9.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在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中任意一项所述的业务信息处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1至7中任意一项所述的业务信息处理方法。

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