CN116029839B - 一种业务系统操作自动化执行操作系统 - Google Patents

一种业务系统操作自动化执行操作系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116029839B
CN116029839B CN202310094517.0A CN202310094517A CN116029839B CN 116029839 B CN116029839 B CN 116029839B CN 202310094517 A CN202310094517 A CN 202310094517A CN 116029839 B CN116029839 B CN 116029839B
Authority
CN
China
Prior art keywords
disease
probability
module
serious
illness
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310094517.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116029839A (zh
Inventor
王彤
刘骏
李兴健
钟俊方
练月权
樊冠龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
People's Health Insurance Co ltd Shenzhen Branch
Original Assignee
People's Health Insurance Co ltd Shenzhen Branch
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by People's Health Insurance Co ltd Shenzhen Branch filed Critical People's Health Insurance Co ltd Shenzhen Branch
Priority to CN202310094517.0A priority Critical patent/CN116029839B/zh
Publication of CN116029839A publication Critical patent/CN116029839A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116029839B publication Critical patent/CN116029839B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

本发明公开了一种业务系统操作自动化执行操作系统,包括信息登记模块、初始重疾概率计算模块和赔付规划模块,所述信息登记模块用于录入统筹寻求购买保险的参保人员的基本疾病信息和发展为重疾的概率,所述初始重疾概率计算模块用于根据参保人员的重疾隐患加剧程度计算评估真正发展为重疾的概率,所述赔付规划模块用于评估参保人员的获得的初始重疾概率后进行疾病持续赔付的给予,所述信息登记模块和赔付规划模块均与初始重疾概率计算模块电连接,所述信息登记模块包括保险开户模块、医疗信息检索模块和信息存储模块,所述保险开户模块用于录入参保人员的具体信息,本发明,具有参保制度灵活的特点。

Description

一种业务系统操作自动化执行操作系统
技术领域
本发明涉及保险业务系统技术领域,具体为一种业务系统操作自动化执行操作系统。
背景技术
重疾险是保险的重要领域之一,但是重疾险为了规避一些潜在患者,会有很高的参保门槛,规避一些基础病患者,然而并不是所有基础病患者都会发展成重疾,基础病的阶段不同演化为重疾的概率也会不同,现有的一刀切的参保门槛制度会将很多潜在用户拒之门外,而保险应该主要保障意外查出的重疾,赔付时疾病是否属于意外的界定方式也过于二元化,实用性差。因此,设计参保制度灵活的一种业务系统操作自动化执行操作系统是很有必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种业务系统操作自动化执行操作系统,以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:一种业务系统操作自动化执行操作系统,包括信息登记模块、初始重疾概率计算模块和赔付规划模块,所述信息登记模块用于录入统筹寻求购买保险的参保人员的基本疾病信息和发展为重疾的概率,所述初始重疾概率计算模块用于根据参保人员的重疾隐患加剧程度计算评估真正发展为重疾的概率,所述赔付规划模块用于评估参保人员的获得的初始重疾概率后进行疾病持续赔付的给予,所述信息登记模块和赔付规划模块均与初始重疾概率计算模块电连接。
根据上述技术方案,所述信息登记模块包括保险开户模块、医疗信息检索模块和信息存储模块,所述保险开户模块用于录入参保人员的具体信息,所述保险开户模块包括身份输入模块和疾病输入模块,所述身份输入模块与疾病输入模块电连接,所述身份输入模块用于扫描录入参保人员的身份,所述疾病输入模块用于根据参保人员的身份信息检索这位参保人员获得疾病的种类和程度,并将其疾病演化信息同时录入,所述医疗信息检索模块与保险开户模块电连接,所述医疗信息检索模块用于对相同身份下的参保人员直接调取与其相同病情的病人发展为重疾的概率、类别信息,并以此次扫描时长录入此参保人员的疾病持续时长信息,所述信息存储模块用于将扫描调取的参保人员信息整理为各个数据栏进行储存;
初始重疾概率计算模块包括初始概率估算模块、病情发展统计模块和重疾概率确认模块,所述初始概率估算模块用于计算不同类别的参保人员在自然重疾隐患后初步定下的发展为重疾的概率,所述病情发展统计模块用于录入参保人员中因为疾病恶化的情况在操作系统中录入发展为重疾的概率,所述重疾概率确认模块用于统计参保人员在参保过程中因病情逐步恶化被医院确认而额外增加的发展为重疾的总概率;
赔付规划模块包括赔付计算模块和赔付发放模块,所述赔付计算模块用于在业务操作系统后台云端对多平台同步录入更新寻求购买保险发展为重疾后赔付的金额,所述赔付发放模块用于分析推算寻求购买保险的参保人员最少发展为重疾的概率并对赔付金额精准调整,所述初始概率估算模块包括持续时间统计模块和疾病种类分类模块,所述持续时间统计模块用于对每一疾病持续发展下录入时长进行工作计时,所述疾病种类分类模块用于调取每一疾病持续发展之前所对应的参保人员录入时疾病的种类和重疾概率信息。
根据上述技术方案,所述该系统的运行步骤包括:
步骤S1:在寻求购买保险的参保人员登入操作业务系统时,将具备基础疾病的参保人员发展为重疾的概率进行采集登记,记录寻求购买保险的参保人员发展为重疾的概率;
步骤S2:分析评估出每一疾病持续发展下的寻求购买保险的参保人员随时长而重疾隐患加剧后的真正发展为重疾的概率;
步骤S3:汇总计算出此次寻求购买保险的参保人员的真正发展为重疾的总概率,并上传至赔付计算模块防止私自修改,判断是否可以购买重疾保险;
步骤S4:赔付计算模块在业务操作系统后台云端对多平台录入更新的寻求购买保险总初始重疾概率进行存储,提供寻求购买保险的参保人员此次发展为重疾的概率数据;
步骤S5:赔付发放模块分析推算寻求购买保险应该获得的赔付的金额;
步骤S6:赔付规划模块对寻求购买保险具备的初始重疾概率进行累加,并根据推算发展为重疾的概率开始对寻求购买保险提供赔付参保账户的发放,发展为重疾的概率越高则赔付金额越少。
根据上述技术方案,所述步骤S1进一步包括以下步骤:
步骤S11:对同一疾病持续发展情况下的第一个参保人员进行扫描登记病患身份信息,并根据病患身份信息自动识别或手动更改对其进行分类,再填写发展为重疾的概率信息,同时记录录入时长;
步骤S12:对同一疾病持续发展情况下后续参保人员扫描,自动按第一次参保人员录入时的资料登记;
步骤S13:信息存储模块将登记数据整理后批量储存;
步骤S14:对储存数据进行计算工作,计算得出录入的寻求购买保险的参保人员发展为重疾的概率。
根据上述技术方案,所述步骤S2进一步包括以下步骤:
步骤S21:获取信息存储模块内储存的同一疾病持续发展情况下的参保人员发展为重疾的初始概率q;
步骤S22:附加同一疾病持续发展情况下的初始重疾概率中,已被病情发展统计模块记录额外增加的发展为重疾的概率h,统计时疾病持续的时间越长,h越大;
步骤S23:计算出此次疾病持续发展下累积参保人员发展为重疾的概率e,并对累积参保人员发展为重疾的概率e经重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M进行计算;
步骤S24:再加上此次疾病持续发展下的参保人员因病情逐步恶化而意外增加的发展为重疾的概率y;
步骤S25:最终计算评估出所患疾病持续发展下的寻求购买保险的参保人员随时长而重疾隐患加剧后的真正发展为重疾的概率Wi
步骤S26:对不同参保人员均进行步骤S21-S25,分析评估出每一疾病持续发展下的寻求购买保险的参保人员的真正发展为重疾的概率。
根据上述技术方案,所述步骤S23进一步包括:
步骤S231:计算获取此次疾病持续发展下累积参保人员发展为重疾的概率e;
步骤S232:提取此次疾病持续发展下录入的参保人员数据资料,获取此次疾病持续发展下参保人员所患疾病类别对应的重疾隐患参数k;
步骤S233:调取同一疾病持续发展情况下某个疾病病情的持续时间u;
步骤S234:计算求出此次疾病持续发展下累积参保人员经重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M。
根据上述技术方案,所述步骤中累积参保人员发展为重疾的概率e的计算公式为:
e=q+h
上述步骤S234中此次疾病持续发展下累积参保人员经重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M的计算公式为:
式中,重疾隐患参数k为此次参保人员特定的重疾隐患参数值,当参保人员的疾病病情持续时间u越大时,最终经重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M越高;若此次参保人员所患类别越不容易增长重疾隐患的概率时,则对应的重疾隐患参数k越大,相同病情进度下最终重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M越低。
根据上述技术方案,上述步骤S24中因病情逐步恶化而意外增加的发展为重疾的概率y的计算公式为:
y=α%*j
式中,j为每一疾病持续发展下病情逐步恶化被医院确认所增长的发展为重疾的概率,α%为病情逐步恶化的现象被医院确认后,增长的发展为重疾的概率j使对应参保人员发展为重疾的概率得到的提升值的平均比例值,因参保人员未来期间病情逐步恶化被医院确认,使得重疾隐患概率增大,参保人员真正发展为重疾的概率得到提升;
上述步骤S25中所患疾病持续发展下的寻求购买保险的参保人员随时长而重疾隐患加剧后的真正发展为重疾的概率Wi的计算公式为:
Wi=M+y
所述步骤S3中此次寻求购买保险的参保人员的真正发展为重疾的概率Wn的计算公式为:
式中,Wn为此次寻求购买保险的某位参保人员的真正获得重疾的总概率,Wi为经计算得到的所患疾病持续发展下参保人员的各个疾病真正发展为重疾的概率。
与现有技术相比,本发明所达到的有益效果是:本发明,通过对参保人员进行身份登记和自身的疾病情况进行查询,得到获得重疾的初始概率,并随着疾病持续的时间增加以及病情的恶化,如果仍然持续则演化为重疾的总概率增加,以此指导保险业务系统是否接受该病人进行参保,以及保险赔付金额的多少,回归保险保障意外查出重疾的本质,避免出现一旦发现基础疾病则禁止参保的现象,以及避免是否赔付过于一刀切的方式,灵活保障参保人员的利益,也避免保险公司的业务流失和赔付过高的问题。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是本发明的整体模块结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性疾病持续前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明提供技术方案:一种业务系统操作自动化执行操作系统,包括信息登记模块、初始重疾概率计算模块和赔付规划模块,信息登记模块用于录入统筹寻求购买保险的参保人员的基本疾病信息和发展为重疾的概率,初始重疾概率计算模块用于根据参保人员的重疾隐患加剧程度计算评估真正发展为重疾的概率,赔付规划模块用于评估参保人员的获得的初始重疾概率后进行疾病持续赔付的给予,信息登记模块和赔付规划模块均与初始重疾概率计算模块电连接;
信息登记模块包括保险开户模块、医疗信息检索模块和信息存储模块,保险开户模块用于录入参保人员的具体信息,保险开户模块包括身份输入模块和疾病输入模块,身份输入模块与疾病输入模块电连接,身份输入模块用于扫描录入参保人员的身份,疾病输入模块用于根据参保人员的身份信息检索这位参保人员获得疾病的种类和程度,并将其疾病演化信息同时录入,医疗信息检索模块与保险开户模块电连接,医疗信息检索模块用于对相同身份下的参保人员直接调取与其相同病情的病人发展为重疾的概率、类别信息,并以此次扫描时长录入此参保人员的疾病持续时长信息,信息存储模块用于将扫描调取的参保人员信息整理为各个数据栏进行储存;
初始重疾概率计算模块包括初始概率估算模块、病情发展统计模块和重疾概率确认模块,初始概率估算模块用于计算不同类别的参保人员在自然重疾隐患后初步定下的发展为重疾的概率,病情发展统计模块用于录入参保人员中因为疾病恶化的情况在操作系统中录入发展为重疾的概率,重疾概率确认模块用于统计参保人员在参保过程中因病情逐步恶化被医院确认而额外增加的发展为重疾的总概率;
赔付规划模块包括赔付计算模块和赔付发放模块,赔付计算模块用于在业务操作系统后台云端对多平台同步录入更新寻求购买保险发展为重疾后赔付的金额,赔付发放模块用于分析推算寻求购买保险的参保人员最少发展为重疾的概率并对赔付金额精准调整,初始概率估算模块包括持续时间统计模块和疾病种类分类模块,持续时间统计模块用于对每一疾病持续发展下录入时长进行工作计时,疾病种类分类模块用于调取每一疾病之前所对应的参保人员录入时疾病的种类和重疾概率信息;
该系统的运行步骤包括:
步骤S1:在寻求购买保险的参保人员登入操作业务系统时,将具备基础疾病的参保人员发展为重疾的概率进行采集登记,记录寻求购买保险的参保人员发展为重疾的概率;
步骤S2:分析评估出每一疾病持续发展下的寻求购买保险的参保人员随时长而重疾隐患加剧后的真正发展为重疾的概率;
步骤S3:汇总计算出此次寻求购买保险的参保人员的真正发展为重疾的总概率,并上传至赔付计算模块防止私自修改,判断是否可以购买重疾保险;
步骤S4:赔付计算模块在业务操作系统后台云端对多平台录入更新的寻求购买保险总初始重疾概率进行存储,提供寻求购买保险的参保人员此次发展为重疾的概率数据;
步骤S5:赔付发放模块分析推算寻求购买保险应该获得的赔付的金额;
步骤S6:赔付规划模块对寻求购买保险具备的初始重疾概率进行累加,并根据推算发展为重疾的概率开始对寻求购买保险提供赔付参保账户的发放,发展为重疾的概率越高则赔付金额越少;
步骤S1进一步包括以下步骤:
步骤S11:对同一疾病持续发展情况下的第一个参保人员进行扫描登记病患身份信息,并根据病患身份信息自动识别或手动更改对其进行分类,再填写发展为重疾的概率信息,同时记录录入时长;
步骤S12:对同一疾病持续发展情况下后续参保人员扫描,自动按第一次参保人员录入时的资料登记;
步骤S13:信息存储模块将登记数据整理后批量储存;
步骤S14:对储存数据进行计算工作,计算得出录入的寻求购买保险的参保人员发展为重疾的概率;
步骤S2进一步包括以下步骤:
步骤S21:获取信息存储模块内储存的同一疾病持续发展情况下的参保人员发展为重疾的初始概率q;
步骤S22:附加同一疾病持续发展情况下的初始重疾概率中,已被病情发展统计模块记录额外增加的发展为重疾的概率h,统计时疾病持续的时间越长,h越大;
步骤S23:计算出此次疾病持续发展下累积参保人员发展为重疾的概率e,并对累积参保人员发展为重疾的概率e经重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M进行计算;
步骤S24:再加上此次疾病持续发展下的参保人员因病情逐步恶化而意外增加的发展为重疾的概率y;
步骤S25:最终计算评估出所患疾病持续发展下的寻求购买保险的参保人员随时长而重疾隐患加剧后的真正发展为重疾的概率Wi
步骤S26:对不同参保人员均进行步骤S21-S25,分析评估出每一疾病持续发展下的寻求购买保险的参保人员的真正发展为重疾的概率;
步骤S23进一步包括:
步骤S231:计算获取此次疾病持续发展下累积参保人员发展为重疾的概率e;
步骤S232:提取此次疾病持续发展下录入的参保人员数据资料,获取此次疾病持续发展下参保人员所患疾病类别对应的重疾隐患参数k;
步骤S233:调取同一疾病持续发展情况下某个疾病病情的持续时间u;
步骤S234:计算求出此次疾病持续发展下累积参保人员经重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M;
步骤中累积参保人员发展为重疾的概率e的计算公式为:
e=q+h
上述步骤S234中此次疾病持续发展下累积参保人员经重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M的计算公式为:
式中,重疾隐患参数k为此次参保人员特定的重疾隐患参数值,当参保人员的疾病病情持续时间u越大时,最终经重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M越高;若此次参保人员所患类别越不容易增长重疾隐患的概率时,则对应的重疾隐患参数k越大,相同病情进度下最终重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M越低;
上述步骤S24中因病情逐步恶化而意外增加的发展为重疾的概率y的计算公式为:
y=α%*j
式中,j为每一疾病持续发展下病情逐步恶化被医院确认所增长的发展为重疾的概率,α%为病情逐步恶化的现象被医院确认后,增长的发展为重疾的概率j使对应参保人员发展为重疾的概率得到的提升值的平均比例值,因参保人员未来期间病情逐步恶化被医院确认,使得重疾隐患概率增大,参保人员真正发展为重疾的概率得到提升;
上述步骤S25中所患疾病持续发展下的寻求购买保险的参保人员随时长而重疾隐患加剧后的真正发展为重疾的概率Wi的计算公式为:
Wi=M+y
步骤S3中此次寻求购买保险的参保人员的真正发展为重疾的概率Wn的计算公式为:
式中,Wn为此次寻求购买保险的某位参保人员的真正获得重疾的总概率,Wi为经计算得到的所患疾病持续发展下参保人员的各个疾病真正发展为重疾的概率。
实施例1:
步骤S5进一步包括以下步骤:
步骤S51:通过赔付计算模块获取此次寻求购买保险的总赔付平均预算M;
步骤S52:根据总赔付预算K将赔付金额分成90%K、50%K、30%K三挡;
步骤S53:根据赔付发放时长值分为意外重疾赔付、非意外重疾赔付、重疾关爱赔付三挡,获取寻求购买保险所需赔付的类型,将寻求购买保险赔付发放时长归类;
步骤S54:保险公司根据此次寻求购买保险赔付发放时长类别累加赔付金额后,进行赔付发放,其中Wn越大,赔付金额越小。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种真正的关系或者顺序。而且,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、物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、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,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。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种业务系统操作自动化执行操作系统,其特征在于:包括信息登记模块、初始重疾概率计算模块和赔付规划模块,所述信息登记模块用于录入统筹寻求购买保险的参保人员的基本疾病信息和发展为重疾的概率,所述初始重疾概率计算模块用于根据参保人员的重疾隐患加剧程度计算评估真正发展为重疾的概率,所述赔付规划模块用于评估参保人员的获得的初始重疾概率后进行疾病持续赔付的给予,所述信息登记模块和赔付规划模块均与初始重疾概率计算模块电连接;
所述信息登记模块包括保险开户模块、医疗信息检索模块和信息存储模块,所述保险开户模块用于录入参保人员的具体信息,所述保险开户模块包括身份输入模块和疾病输入模块,所述身份输入模块与疾病输入模块电连接,所述身份输入模块用于扫描录入参保人员的身份,所述疾病输入模块用于根据参保人员的身份信息检索这位参保人员获得疾病的种类和程度,并将其疾病演化信息同时录入,所述医疗信息检索模块与保险开户模块电连接,所述医疗信息检索模块用于对相同身份下的参保人员直接调取与其相同病情的病人发展为重疾的概率、类别信息,并以此次扫描时长录入此参保人员的疾病持续时长信息,所述信息存储模块用于将扫描调取的参保人员信息整理为各个数据栏进行储存;
初始重疾概率计算模块包括初始概率估算模块、病情发展统计模块和重疾概率确认模块,所述初始概率估算模块用于计算不同类别的参保人员在自然重疾隐患后初步定下的发展为重疾的概率,所述病情发展统计模块用于录入参保人员中因为疾病恶化的情况在操作系统中录入发展为重疾的概率,所述重疾概率确认模块用于统计参保人员在参保过程中因病情逐步恶化被医院确认而额外增加的发展为重疾的总概率;
赔付规划模块包括赔付计算模块和赔付发放模块,所述赔付计算模块用于在业务操作系统后台云端对多平台同步录入更新寻求购买保险发展为重疾后赔付的金额,所述赔付发放模块用于分析推算寻求购买保险的参保人员最少发展为重疾的概率并对赔付金额精准调整,所述初始概率估算模块包括持续时间统计模块和疾病种类分类模块,所述持续时间统计模块用于对每一疾病持续发展下录入时长进行工作计时,所述疾病种类分类模块用于调取每一疾病持续发展之前所对应的参保人员录入时疾病的种类和重疾概率信息。
2.根据权利要求1所述的一种业务系统操作自动化执行操作系统,其特征在于:该系统的运行步骤包括:
步骤S1:在寻求购买保险的参保人员登入操作业务系统时,将具备基础疾病的参保人员发展为重疾的概率进行采集登记,记录寻求购买保险的参保人员发展为重疾的概率;
步骤S2:分析评估出每一疾病持续发展下的寻求购买保险的参保人员随时长而重疾隐患加剧后的真正发展为重疾的概率;
步骤S3:汇总计算出此次寻求购买保险的参保人员的真正发展为重疾的总概率,并上传至赔付计算模块防止私自修改,判断是否可以购买重疾保险;
步骤S4:赔付计算模块在业务操作系统后台云端对多平台录入更新的寻求购买保险的参保人员总初始重疾概率进行存储,提供寻求购买保险的参保人员此次发展为重疾的概率数据;
步骤S5:赔付发放模块分析推算寻求购买保险的参保人员应该获得的赔付的金额;
步骤S6:赔付规划模块对寻求购买保险的参保人员具备的初始重疾概率进行累加,并根据推算发展为重疾的概率开始对寻求购买保险的参保人员提供赔付参保账户的发放,发展为重疾的概率越高则赔付金额越少。
3.根据权利要求2所述的一种业务系统操作自动化执行操作系统,其特征在于:所述步骤S1进一步包括以下步骤:
步骤S11:对同一疾病持续发展情况下的第一个参保人员进行扫描登记病患身份信息,并根据病患身份信息自动识别或手动更改对其进行分类,再填写发展为重疾的概率信息,同时记录录入时长;
步骤S12:对同一疾病持续发展情况下后续参保人员扫描,自动按第一次参保人员录入时的资料登记;
步骤S13:信息存储模块将登记数据整理后批量储存;
步骤S14:对储存数据进行计算工作,计算得出录入的寻求购买保险的参保人员发展为重疾的概率。
4.根据权利要求3所述的一种业务系统操作自动化执行操作系统,其特征在于:所述步骤S2进一步包括以下步骤:
步骤S21:获取信息存储模块内储存的同一疾病持续发展情况下的参保人员发展为重疾的初始概率q;
步骤S22:附加同一疾病持续发展情况下的初始重疾概率中,已被病情发展统计模块记录额外增加的发展为重疾的概率h,统计时疾病持续的时间越长,h越大;
步骤S23:计算出此次疾病持续发展下累积参保人员发展为重疾的概率e,并对累积参保人员发展为重疾的概率e经重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M进行计算;
步骤S24:再加上此次疾病持续发展下的参保人员因病情逐步恶化而意外增加的发展为重疾的概率y;
步骤S25:最终计算评估出所患疾病持续发展下的寻求购买保险的参保人员随时长而重疾隐患加剧后的真正发展为重疾的概率Wi
步骤S26:对不同参保人员均进行步骤S21-S25,分析评估出每一疾病持续发展下的寻求购买保险的参保人员的真正发展为重疾的概率。
5.根据权利要求4所述的一种业务系统操作自动化执行操作系统,其特征在于:所述步骤S23进一步包括:
步骤S231:计算获取此次疾病持续发展下累积参保人员发展为重疾的概率e;
步骤S232:提取此次疾病持续发展下录入的参保人员数据资料,获取此次疾病持续发展下参保人员所患疾病类别对应的重疾隐患参数k;
步骤S233:调取同一疾病持续发展情况下某个疾病病情的持续时间u;
步骤S234:计算求出此次疾病持续发展下累积参保人员经重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M。
6.根据权利要求5所述的一种业务系统操作自动化执行操作系统,其特征在于:所述步骤中累积参保人员发展为重疾的概率e的计算公式为:
e=q+h
上述步骤S234中此次疾病持续发展下累积参保人员经重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M的计算公式为:
式中,重疾隐患参数k为此次参保人员特定的重疾隐患参数值,当参保人员的疾病病情持续时间u越大时,最终经重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M越高;若此次参保人员所患类别越不容易增长重疾隐患的概率时,则对应的重疾隐患参数k越大,相同病情进度下最终重疾隐患加剧后的发展为重疾的概率M越低。
7.根据权利要求6所述的一种业务系统操作自动化执行操作系统,其特征在于:上述步骤S24中因病情逐步恶化而意外增加的发展为重疾的概率y的计算公式为:
y=α%*j
式中,j为每一疾病持续发展下病情逐步恶化被医院确认所增长的发展为重疾的概率,α%为病情逐步恶化的现象被医院确认后,增长的发展为重疾的概率j使对应参保人员发展为重疾的概率得到的提升值的平均比例值,因参保人员未来期间病情逐步恶化被医院确认,使得重疾隐患概率增大,参保人员真正发展为重疾的概率得到提升;
上述步骤S25中所患疾病持续发展下的寻求购买保险的参保人员随时长而重疾隐患加剧后的真正发展为重疾的概率Wi的计算公式为:
Wi=M+y
所述步骤S3中此次寻求购买保险的参保人员的真正发展为重疾的概率Wn的计算公式为:
式中,Wn为此次寻求购买保险的某位参保人员的真正获得重疾的总概率,Wi为经计算得到的所患疾病持续发展下参保人员的各个疾病真正发展为重疾的概率。
CN202310094517.0A 2023-02-10 2023-02-10 一种业务系统操作自动化执行操作系统 Active CN116029839B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310094517.0A CN116029839B (zh) 2023-02-10 2023-02-10 一种业务系统操作自动化执行操作系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310094517.0A CN116029839B (zh) 2023-02-10 2023-02-10 一种业务系统操作自动化执行操作系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116029839A CN116029839A (zh) 2023-04-28
CN116029839B true CN116029839B (zh) 2023-09-26

Family

ID=86070497

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310094517.0A Active CN116029839B (zh) 2023-02-10 2023-02-10 一种业务系统操作自动化执行操作系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116029839B (zh)

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150049993A (ko) * 2013-10-31 2015-05-08 삼성생명보험주식회사 개인 맞춤형 보험정보 제공 방법 및 장치
KR20160096439A (ko) * 2015-02-05 2016-08-16 삼성생명보험주식회사 보험 서비스 제공 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램
WO2017013712A1 (ja) * 2015-07-17 2017-01-26 株式会社日立製作所 保険用情報提供システムおよび保険用情報提供方法
JP2017224188A (ja) * 2016-06-16 2017-12-21 アニドック株式会社 飼育動物の保険加入支援システム、飼育支援システム、及びプログラム
KR20180036229A (ko) * 2016-09-30 2018-04-09 주식회사 셀바스에이아이 질병에 대한 발병 확률 예측 방법 및 장치
CN109345397A (zh) * 2018-09-17 2019-02-15 平安科技(深圳)有限公司 智能分保方法、服务器及存储介质
CN110020960A (zh) * 2019-04-02 2019-07-16 湖南品胜生物技术有限公司 一种基于互联网医疗保险信息的服务系统及商业方法
CN111179095A (zh) * 2018-11-09 2020-05-19 天津幸福生命科技有限公司 基于健康风险评估的核保方法、系统、设备及存储介质
WO2022141927A1 (zh) * 2020-12-31 2022-07-07 上海明品医学数据科技有限公司 一种健康干预系统、服务器及健康管理系统
WO2022229964A1 (en) * 2021-04-29 2022-11-03 Impilo Ltd. Method of generating a diseases database, usage of the diseases database, and system therefor
JP2022181551A (ja) * 2021-05-26 2022-12-08 康 清木 疾病リスク処理装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11437146B2 (en) * 2017-08-09 2022-09-06 Nec Corporation Disease development risk prediction system, disease development risk prediction method, and disease development risk prediction program

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150049993A (ko) * 2013-10-31 2015-05-08 삼성생명보험주식회사 개인 맞춤형 보험정보 제공 방법 및 장치
KR20160096439A (ko) * 2015-02-05 2016-08-16 삼성생명보험주식회사 보험 서비스 제공 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램
WO2017013712A1 (ja) * 2015-07-17 2017-01-26 株式会社日立製作所 保険用情報提供システムおよび保険用情報提供方法
JP2017224188A (ja) * 2016-06-16 2017-12-21 アニドック株式会社 飼育動物の保険加入支援システム、飼育支援システム、及びプログラム
KR20180036229A (ko) * 2016-09-30 2018-04-09 주식회사 셀바스에이아이 질병에 대한 발병 확률 예측 방법 및 장치
CN109345397A (zh) * 2018-09-17 2019-02-15 平安科技(深圳)有限公司 智能分保方法、服务器及存储介质
CN111179095A (zh) * 2018-11-09 2020-05-19 天津幸福生命科技有限公司 基于健康风险评估的核保方法、系统、设备及存储介质
CN110020960A (zh) * 2019-04-02 2019-07-16 湖南品胜生物技术有限公司 一种基于互联网医疗保险信息的服务系统及商业方法
WO2022141927A1 (zh) * 2020-12-31 2022-07-07 上海明品医学数据科技有限公司 一种健康干预系统、服务器及健康管理系统
WO2022229964A1 (en) * 2021-04-29 2022-11-03 Impilo Ltd. Method of generating a diseases database, usage of the diseases database, and system therefor
JP2022181551A (ja) * 2021-05-26 2022-12-08 康 清木 疾病リスク処理装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN116029839A (zh) 2023-04-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7386506B2 (en) Fraud score calculating program, method of calculating fraud score, and fraud score calculating system for credit cards
US9646058B2 (en) Methods, systems, and computer program products for generating data quality indicators for relationships in a database
Jarva Do firms manage fair value estimates? An examination of SFAS 142 goodwill impairments
US8798987B2 (en) System and method for processing data relating to insurance claim volatility
US7191150B1 (en) Enhancing delinquent debt collection using statistical models of debt historical information and account events
US20160379309A1 (en) Insurance Fraud Detection and Prevention System
US10546099B2 (en) Method of personalizing, individualizing, and automating the management of healthcare fraud-waste-abuse to unique individual healthcare providers
CN110400215B (zh) 面向企业家族的小微企业信用评估模型构建方法及系统
Paik et al. The relation between accounting information in debt covenants and operating leases
US7558756B1 (en) Method and system for evaluating loan workout scenarios
CN106599200A (zh) 一种财务数据智能远程防作弊系统及其防作弊方法
WO2022155740A1 (en) Systems and methods for outlier detection of transactions
CN112613971A (zh) 一种用户信用风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质
CN116029839B (zh) 一种业务系统操作自动化执行操作系统
CN112037006A (zh) 小微企业的信用风险识别方法及装置
KR101666824B1 (ko) 기업 연쇄부도위험 관리 시스템 및 이를 이용한 연쇄부도위험 관리 방법
US20140330706A1 (en) Apparatus and method for total loss prediction
KR101112755B1 (ko) 부실채권 관리시스템 및 그 방법
Korgaonkar et al. Special purpose vehicles and nonfinancial corporate finance
CN113962817A (zh) 异常人员识别方法及装置、电子设备和存储介质
Jiang et al. Termination Risk of Reverse Mortgages.
Na et al. Political Connections, Financial Constraints, and Corporate Taxation
KR102304328B1 (ko) 체납관리 방법 및 시스템
Nekby Pure versus mutual health insurance: Evidence from Swedish historical data
Huang et al. Attention discrimination under time constraints: Evidence from retail lending

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant