CN116720829A - 审核组成员评估方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供审核组成员评估方法及装置，所述方法包括：获取项目中的审核组成员在所述项目运行过程中的针对项目案件审核的审核行为数据；基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数；基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员；将所述审核组成员中的所述异常成员从其所属的项目审核组中进行清退处理。所述方法通过对审核组成员打分，根据打分结果及审核组成员的审核结果对审核组成员进行聚类，根据聚类结果得到审核组成员当中的异常成员并进行清退，保证了审核组成员的成员素质及审核的合理性。
Description
本申请为申请号201910286652.9，申请日2019年04月10日，发明名称为“审核组成员评估方法及装置”的分案申请。
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种审核组成员评估方法。本申请同时涉及一种审核组成员评估装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网的发展，市面上推出了很多互联网保险模式，在互联网保险模式中，参保人达到规定的准入条件后即可加入到保险业务中，所述保险模式的保险案件由“审核组”的审核组成员审核后决定是否进行理赔，此保险模式由于具有缴费金额低，受众规模大，相对更公平公正等优点，广受用户青睐。
保险业务模式中的“审核组”是一种保险调解机制，通过这一机制保险中的参保人可以参与到保险案件中的理赔决策环节，是保险行业的一种业务创新。这种机制具体是指一定人数的具有投票权的参保人参与决定保险运行过程中发生的保险案件，决定所述保险案件是否应理赔的制度，类似于英美法系国家司法体系中的陪审团。
保险审核组成员是保险业务中非常重要的角色，目前的保险审核组成员需要经过一系列的认证通过后才能拥有相关项目案件的投票权利，保险审核组成员的质量是保险审核组能够有效运转的基础，但是在保险案件审核期间经常会出现部分保险审核组成员长期不参与审核或者不按照投票规则进行投票，扰乱审核秩序，导致保险审核组丧失公信力，有问题的保险审核组成员也无法得到及时处理或者处罚。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种审核组成员评估方法，以解决现有技术中存在的技术缺陷。本申请同时提供了一种审核组成员评估装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。
本申请提供一种审核组成员评估方法，包括：
获取项目中的审核组成员在所述项目运行过程中的针对项目案件审核的审核行为数据；
基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数；
基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员；
对所述异常成员在其所属的项目审核组中进行清退处理。
可选的，所述审核行为数据，包括下述至少一项：
审核动作行为数据，审核互动行为数据；
其中，所述审核动作行为数据包括下述至少一项：
所述审核组成员在所述项目案件的审核材料的材料页面停留时长，所述审核组成员在所述项目案件的审核观点的观点页面停留时长；
所述审核互动行为数据包括下述至少一项：
所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的投票次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的观点发表次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的评论发表次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的点赞次数。
可选的，所述审核动作评分，采用如下方式进行计算：
计算所述项目案件的各个页面的停留时长与所述审核组成员被邀请参与审核所述项目案件的被邀请次数的比值，作为所述各个页面的平均停留时长；
计算所述平均停留时长与所述项目案件的各个页面权重的乘积，作为所述各个页面对应的第一乘积；
将所述项目案件的所述第一乘积求和，作为所述审核动作评分。
可选的，所述互动分数，采用如下方式进行计算：
计算所述项目案件审核过程中所述审核组成员各个审核行为的次数与所述审核组成员被邀请参与审核所述项目案件的被邀请次数的比值，作为所述各个审核行为的平均次数；
计算所述平均次数与各个审核行为权重的乘积，作为各个审核行为的第二乘积；
将所述项目案件的所述第二乘积求和，作为所述互动分数。
可选的，所述基于所述审核动作评分和所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员聚类，获得所述审核组成员中的异常成员，包括：
获取所述审核组成员的所述案件审核结果数据；
根据所述审核动作评分和所述互动分数确定所述审核组成员的审核动作评分等级和互动等级；
根据所述案件审核结果数据、所述审核动作评分等级及所述互动等级对所述审核组成员进行聚类；
根据所述聚类结果确定所述审核组成员中的异常成员名单。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
判断所述审核动作评分是否低于所述项目的预设审核动作评分阈值；
若是，对所述审核动作评分低于所述预设审核动作评分阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值且所述审核动作评分是否低于所述项目的预设审核动作评分阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值且所述审核动作评分低于所述预设审核动作评分阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
获取所述审核组成员在所述项目运行过程中的各审核节点的审核节点行为数据；
基于所述审核节点行为数据计算所述审核组成员的活跃度分数；
判断所述活跃度分数是否低于所述项目的活跃度分数预设阈值；
若是，对所述活跃度分数低于所述活跃度分数预设阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤；
其中，所述审核节点行为数据包括：
审核前行为数据，审核中行为数据，审核后行为数据。
可选的，所述活跃度分数，采用如下方式进行计算：
计算所述项目中各个审核节点的预设分值与预设加权数的乘积，作为节点乘积；
将所述项目中各个审核节点的所述节点乘积求和，作为所述活跃度分数。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
基于所述审核行为数据获取所述审核组成员的语言发表词库；
判断所述语言发表词库中出现预先录入的不规范词汇的次数是否大于预设阈值；
若是，则对所述语言发表词库中所述不规范词汇出现次数大于所述预设阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
基于所述审核行为数据获取所述审核组成员的语言发表词库；
判断所述语言发表词库中是否包含预先录入的不规范词汇；
若是，判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值且所述语言发表词库中包含所述不规范词汇的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若所述互动分数不低于所述项目的预设互动分数阈值，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
本申请还提供一种审核组成员评估装置，包括：
获取模块，被配置为获取项目中的审核组成员在所述项目运行过程中的针对项目案件审核的审核行为数据；
计算模块，被配置为基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数；
聚类模块，被配置为基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员；
清退模块，被配置为对所述异常成员在其所属的项目审核组中进行清退处理。
本申请还提供一种计算设备，包括：
存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：
获取项目中的审核组成员在所述项目运行过程中的针对项目案件审核的审核行为数据；
基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数；
基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员；
对所述异常成员在其所属的项目审核组中进行清退处理。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述审核组成员评估方法的步骤。
与现有技术相比，本申请具有如下优点：
本申请提供一种审核组成员评估方法及装置，所述方法包括：获取项目中的审核组成员在所述项目运行过程中的针对项目案件审核的审核行为数据；基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数；基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员；对所述异常成员在其所属的项目审核组中进行清退处理。
本申请提供的审核组成员评估方法，通过获取审核组成员在项目运行过程中针对项目案件的审核行为数据，根据所述审核行为数据对审核组成员打分，根据打分结果及审核组成员的审核结果对审核组成员进行聚类，根据聚类结果得到审核组成员当中的异常成员并进行清退，保证了审核组成员的成员素质及审核的合理性。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种审核组成员评估方法处理流程图；
图2是本申请实施例提供的一种审核组成员评估方法应用于健康险场景的处理流程图；
图3是本申请实施例提供的一种审核组成员评估装置的示意图；
图4是本申请实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本说明书一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
本申请提供一种审核组成员评估方法，本申请还提供一种审核组成员评估装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。以下分别结合本申请提供的实施例的附图逐一进行详细说明，并且对方法的各个步骤进行说明。
本申请提供的一种审核组成员评估方法实施例如下：
参照附图1，其示出了本实施例提供的一种审核组成员评估方法处理流程图；参照附图2，其示出了本实施例提供的一种审核组成员评估方法应用于健康险场景的处理流程图。
步骤S102，获取项目中的审核组成员在所述项目运行过程中的针对项目案件审核的审核行为数据。
本申请实施例所述项目，包括保险项目，众筹项目，投资项目等，在此不做限定。所述保险，包括健康险、重疾险、医疗险、护理险以及意外伤害险等。相应的，所述项目案件，包括保险案件，众筹案件，投资案件等，在此不作限定。
在本申请实施例中，所述审核组成员是指参与所述项目的审核组成员，包括：参与上述保险项目的保险审核组成员，参与上述众筹项目的众筹审核组成员，参与上述投资项目的投资审核组成员等。
以健康险为例，所述审核组成员从加入所述健康险的参保人中选出，具体的，参保人申请加入健康险审核组后，参加所述健康险审核组的健康险审核组成员认证，所述参保人在通过所述健康险审核组的所述健康险审核组成员认证后加入健康险审核组，成为所述健康险的健康险审核组成员；所述项目案件为所述参保人参与所述健康险过程中生成的需要申请理赔的健康险案件。
本申请实施例以对健康险审核组成员在参与健康险审核过程中的行为进行评估为例，对本申请实施例提供的审核组成员评估方法进行说明。
在本申请实施例中，所述项目的所述审核组成员针对所述项目运行过程中生成的多个项目案件进行审核后，获取所述审核组成员的审核行为数据，所述审核行为数据，包括下述至少一项：
审核动作行为数据，审核互动行为数据。
所述审核动作行为数据，包括所述审核组成员在所述项目案件的审核材料的材料页面停留时长，所述审核组成员在所述项目案件的审核观点的观点页面停留时长等，除此之外，所述审核动作行为数据还可以是除上述页面之外的其他所述项目案件相关的页面的停留时长，如案件内容页面，案件理赔页面等，在此不做限定。
所述审核互动行为数据包括所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的投票次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的观点发表次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的评论发表次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的点赞次数等，除此之外，所述审核互动行为数据还可以是除上述行为之外的其他审核所述项目案件过程中的互动行为数据，如项目案件的点击次数等，在此不作限定。
例如，在项目为健康类保险的场景中，健康险的审核组成员即为健康险审核组成员，在健康险的参保人申请加入健康险的健康险审核组，并通过健康险审核组的认证后，成为健康险的健康险审核组成员，健康险审核组成员针对健康险运行过程中生成的健康险案件进行审核后，获取健康险审核组成员的审核行为数据，所述审核行为数据包括审核动作行为数据和审核互动行为数据，其中所述审核动作行为数据包括健康险审核组成员在健康险案件的审核材料的材料页面停留时长，健康险审核组成员在健康险案件的审核观点的观点页面停留时长，所述审核互动行为数据包括健康险审核组成员在审核健康险案件过程中的投票次数，健康险审核组成员在审核健康险案件过程中的观点发表次数，健康险审核组成员在审核健康险案件过程中的评论发表次数，健康险审核组成员在审核健康险案件过程中的点赞次数。
由此可见，本申请实施例是在审核组成员针对项目案件进行审核后，自动获得所述审核组成员的审核行为数据，以便于后续基于所述审核行为数据对审核组成员进行评估。
步骤S104，基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数。
上述步骤获取审核组成员针对项目案件审核的审核行为数据后，根据所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数。
在本申请实施例提供的一种可选实施方案中，所述审核动作评分，采用如下方式进行计算：
计算所述项目案件的各个页面的停留时长与所述审核组成员被邀请参与审核所述项目案件的被邀请次数的比值，作为所述各个页面的平均停留时长；
计算所述平均停留时长与所述项目案件的各个页面权重的乘积，作为所述各个页面对应的第一乘积；
将所述项目案件的所述第一乘积求和，作为所述审核动作评分。
本实施例中，所述各个页面的平均停留时长计算过程如下：
其中，所述各个页面的停留时长与所述各个页面权重的对应关系如下表所示：
参照上表，材料页面的平均停留时长＝Detail stay duration/被邀请次数，类似的，观点页面的平均停留时长＝Opoion stay duration/被邀请次数；
审核动作评分＝(材料页面的平均停留时长*材料页面的页面权重dsd％)+(观点页面的平均停留时长*观点页面的页面权重osd％)。
例如，在获取到所述健康险审核组成员的材料页面的停留时长为8min，观点页面的停留时长为12min后，计算健康险审核组成员的审核动作评分，健康险审核组成员被邀请审核健康险案件次数为2次，所述材料页面的页面权重为50％，所述观点页面的页面权重为50％，基于此，所述审核动作评分＝(材料页面的平均停留时长*材料页面的页面权重dsd％)+(观点页面的停留时长*观点页面的页面权重osd％)，即8*50％/2+12*50％/2＝5，则所述健康险审核组成员的审核动作评分为5。
进一步，所述互动分数，可选采用如下方式进行计算：
计算所述项目案件审核过程中所述审核组成员各个审核行为的次数与所述审核组成员被邀请参与审核所述项目案件的被邀请次数的比值，作为所述各个审核行为的平均次数；
计算所述平均次数与各个审核行为权重的乘积，作为各个审核行为的第二乘积；
将所述项目案件的所述第二乘积求和，作为所述互动分数。
本实施例中，所述各个审核行为的平均次数计算过程如下：
其中，所述各个审核行为的次数与所述各个审核行为权重的对应关系如下表所示：
参照上表，投票行为的平均次数＝Vote count/被邀请次数，类似的，发表观点行为的平均次数＝Opoion count/被邀请次数，发表评论行为的平均次数＝Comment count/被邀请次数,点赞行为的平均次数＝Praise count/被邀请次数；
互动分数＝投票行为的平均次数*投票行为权重a％+发表观点行为的平均次数*发表观点行为权重b％+发表评论行为的平均次数*发表评论行为权重c％+点赞行为的平均次数*点赞行为权重d％。
例如，在获取到所述健康险审核组成员在审核健康险案件过程中的投票次数为2次，所述健康险审核组成员在审核健康险案件过程中的观点发表次数为4次，所述健康险审核组成员在审核健康险案件过程中的评论发表次数4次，所述健康险审核组成员在审核健康险案件过程中的点赞次数为2次，其中，投票行为权重为50％，观点发表行为权重为20％，评论发表行为权重为20％，点赞行为权重为10％，基于此，所述互动分数＝投票行为的平均次数*投票行为权重a％+发表观点行为的平均次数*发表观点行为权重b％+发表评论行为的平均次数*发表评论行为权重c％+点赞行为的平均次数*点赞行为权重d％，即2*50％/2+4*20％/2+4*20％/2+2*10％/2＝1.4，则所述健康险审核组成员的互动分数为1.4。
在实际应用中，所述审核动作评分和所述互动分数还可通过其他计算方式计算获得，所述审核动作评分和所述互动分数计算过程中的数据还可以是除上述提供的数据以外的其他数据，在此不做限定。
本申请实施例计算审核组成员的审核动作评分和互动分数，为所述审核组成员在审查项目案件中的审核动作和互动行为进行打分，实现了通过分数为审核组成员进行评估，方便区分出历史审核动作不良或互动行为不当的审核组成员。
步骤S106，基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员。
上述步骤计算得到审核动作评分及互动分数后，获取所述审核组成员的案件审核结果数据并对基于所述审核结果数据、所述审核动作评分及所述互动分数对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员。
在上述可选实施方式中提供的所述审核动作评分及所述互动分数的具体计算方式的基础上，可选的，本申请实施例中的所述基于所述审核动作评分和所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员聚类，获得所述审核组成员中的异常成员，通过如下方式实现：
获取所述审核组成员的所述案件审核结果数据；
根据所述审核动作评分和所述互动分数确定所述审核组成员的审核动作评分等级和互动等级；
根据所述案件审核结果数据、所述审核动作评分等级及所述互动等级对所述审核组成员进行聚类；
根据所述聚类结果确定所述审核组成员中的异常成员名单。
例如，在计算得到健康险审核组成员的所述审核动作评分和所述互动分数后，获取所述健康险审核组成员的健康险案件审核结果数据，所述健康险案件审核结果数据包括所述健康险审核组成员的投票选项，投票结果以及所述健康险案件的最终审核结果，并根据所述审核动作评分和所述互动分数确定所述健康险审核组成员的审核动作评分等级和互动等级，所述审核动作评分高于60分的为审核动作评分高级，所述审核动作评分低于60分高于20分为审核动作评分中级，所述审核动作评分低于20分为审核动作评分低级，所述互动分数同理，高于60分为互动分高级，低于60分高于20分为互动分中级，低于20分为互动分低级；
在等级确定完成后，基于所述健康险案件审核结果数据以及所述审核动作评分和互动分数的等级对所述健康险审核组成员进行聚类，将所述审核动作评分为审核动作评分低级、所述互动分数为互动分低级且所述健康险案件审核结果数据相似的所述健康险审核组成员聚类为异常成员，确定所述健康险审核组中的异常成员名单。
本申请实施例通过对审核组成员的审核动作评分和互动分数进行等级划分，减少了聚类过程的工作量，并通过审核动作评分等级和互动分数等级以及所述审核组成员的审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，区分出审核动作评分、互动分数低并且所述审核结果数据相似的所述审核组成员为异常成员，以便于后续清退过程。
在上述可选实施方式中提供的所述审核动作评分及所述互动分数的具体计算方式的基础上，在本申请实施例的一种可选实施方案中，基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数之后，且基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员之前，包括：
判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行下述步骤S108。
在上述可选实施方式中提供的所述审核动作评分及所述互动分数的具体计算方式的基础上，本申请实施例的第二种可选实施方案中，基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数之后，且基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员之前，包括：
判断所述审核动作评分是否低于所述项目的预设审核动作评分阈值；
若是，对所述审核动作评分低于所述预设审核动作评分阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行下述步骤S108。
在上述可选实施方式中提供的所述审核动作评分及所述互动分数的具体计算方式的基础上，可选的，本申请实施例的第三种可选实施方案中，基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数之后，且基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员之前，包括：
判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值且所述审核动作评分是否低于所述项目的预设审核动作评分阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值且所述审核动作评分低于所述预设审核动作评分阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行下述步骤S108。
可选的，本申请实施例的第四种可选实施方案中，基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数之后，且基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员之前，包括：
获取所述审核组成员在所述项目运行过程中的各审核节点的审核节点行为数据；
基于所述审核节点行为数据计算所述审核组成员的活跃度分数；
判断所述活跃度分数是否低于所述项目的活跃度分数预设阈值；
若是，对所述活跃度分数低于所述活跃度分数预设阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行下述步骤S108；
在此可选实施方案中，所述审核节点行为数据包括：
审核前行为数据，审核中行为数据，审核后行为数据。
在此基础上，可选的，所述活跃度分数，采用如下方式进行计算：
计算所述项目中各个审核节点的预设分值与预设加权数的乘积；作为节点乘积；
将所述项目中各个审核节点的所述节点乘积求和，作为所述活跃度分数。
本申请实施例通过分析并计算审核组成员的互动分数、审核动作评分以及活跃度分数，对所述审核组成员的互动次数、审核动作以及活跃度有了清楚的衡量标准，便于区分出互动次数或活跃次数较低以及审核动作较差的所述审核成员，减少了聚类过程的工作量。
例如，在基于所述审核行为数据计算所述健康险审核组成员针对健康险案件审核的审核动作评分和互动分数之后，且基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述健康险审核组成员的案件审核结果数据对所述健康险审核组成员进行聚类，获得所述健康险审核组成员中的异常成员之前，获取所述健康险审核组成员在所述健康险运行过程中的各审核节点的审核节点行为数据，并基于所述审核节点行为数据计算所述健康险审核组成员的活跃度分数，所述活跃分数，通过如下方式计算：
其中，所述审核节点行为数据与所述预设分值及所述预设加权数的对应关系如下表所示：
通过对以上所有审核节点行为数据与其对应的预设分值和预设加权数相乘，并将得到的各个乘积相加求和，计算活跃度分数：10*10％+10*10％+10*10％+10*10％+20*20％+10*10％+20*20％+10*10％＝10，在上述计算得到所述活跃度分数的基础上，判断所述活跃度分数是否低于所述健康险的活跃度分数预设阈值8；若低于8，对所述活跃度分数低于所述活跃度分数预设阈值的健康险审核组成员进行所述健康险审核组的清退处理；上述健康险审核组成员的活跃度分数为10，不低于所述活跃度分数阈值8，则不进行清退，执行下述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述健康险审核组成员的健康险案件审核结果数据对所述健康险审核组成员进行聚类，获得所述健康险审核组成员中的异常成员步骤。
上述活跃度分数计算过程中的审核节点行为数据除了上述提供的各个审核节点及各审核节点行为数据外，还可以是其他审核节点中对应的审核节点行为数据，在此不作限定。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
基于所述审核行为数据获取所述审核组成员的语言发表词库；
判断所述语言发表词库中出现预先录入的不规范词汇的次数是否大于预设阈值；
若是，则对所述语言发表词库中所述不规范词汇出现次数大于所述预设阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行下述步骤S108。
例如，预先在所述健康险中录入不规范词汇，在所述健康险审核组成员审核所述健康险案件后获取所述健康险审核组成员的语言发表词库，判断所述健康险审核组成员的所述语言发表词库中出现所述预先录入的不规范词汇的次数是否大于预设阈值，所述阈值为2次，若大于2次，则对所述不规范词汇次数出现次数大于预设阈值的所述健康险审核组成员进行清退处理，若不大于2次，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述健康险审核组成员进行聚类，获得所述健康险审核组成员中的异常成员步骤。
本申请实施例通过预先录入不规范词汇，对审核组成员的语言发表有了明确规范，以便于及时发现并清退语言发表不规范或有辱骂行为的所述审核组成员，提高了审核组成员的质量，规范了审核组成员的语言。
在上述可选实施方式中提供的所述审核动作评分及所述互动分数的具体计算方式的基础上，可选的，基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数之后，且基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员之前，包括：
基于所述审核行为数据获取所述审核组成员的语言发表词库；
判断所述语言发表词库中是否包含预先录入的不规范词汇；
若是，判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值且所述语言发表词库中包含所述不规范词汇的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若所述互动分数不低于所述项目的预设互动分数阈值，执行下述步骤S108。
本申请实施例通过对审核组成员进行聚类，确定所述项目审核组中的异常成员，方便对所述异常成员执行清退操作，减少了人工辨别异常成员的工作量，提高了清退低质量审核组成员的效率。
步骤S108，对所述异常成员在其所属的项目审核组中进行清退处理。
上述步骤确定所述审核组成员中的异常成员后，将所述异常成员从其所属的项目审核组中进行清退处理。
本申请通过自动清退所述审核组成员中的异常成员，省去了人工清退异常成员的过程，节约了人工成本，同时保证了清退处理准确性。
例如，确定所述健康险审核组成员中的异常成员后，将所述异常成员从所述健康险审核组中进行清退处理，所述清退处理完成后，所述异常成员不再是所述健康险审核组的健康险审核组成员。
下述结合附图2，以本申请提供的审核组成员评估方法在健康险场景的应用为例，对本申请提供的审核组成员评估方法进行进一步说明：
步骤S202，获取健康险审核组成员的审核行为数据。
在项目为健康类保险的场景中，健康险的审核组成员即为健康险审核组成员，健康险的参保人申请加入健康险审核组，在参保人通过健康险审核组的认证后，成为所述健康险的健康险审核组成员，参与审核所述健康险运行过程中生成的健康险案件，获取所述健康险审核组成员在审核所述健康险案件过程中的审核行为数据。
步骤S204，计算互动分数及审核动作评分。
根据上述步骤获取的审核行为数据计算所述健康险审核组成员的审核动作评分及互动分数。
步骤S206，判断所述审核动作评分及所述互动分数是否低于预设阈值。
在计算得到所述健康险审核组成员的审核动作评分和互动分数后，判断所述健康险审核组成员的所述审核动作评分和所述互动分数是否低于预设阈值，若所述审核动作评分和所述互动分数任意一项低于所述预设阈值，则执行步骤S208，若所述审核动作评分和所述互动分数均不低于所述预设阈值，则执行步骤S210。
步骤S208，对健康险审核组成员进行清退处理。
在所述步骤S206执行完成后，若所述审核动作评分和所述互动分数任意一项低于所述预设阈值，则对所述审核动作评分和所述互动分数任意一项低于所述预设阈值的健康险审核组成员从所述健康险审核组中进行清退处理，所述清退处理完成后，该成员不再是所述健康险审核组的健康险审核组成员。
步骤S210，获取健康险审核组成员的健康险节点数据。
在所述步骤S206执行完成后，若所述审核动作评分和所述互动分数均不低于所述预设阈值，获取所述健康险审核组成员在所述健康险运行过程中的各审核节点的健康险节点行为数据。
步骤S212，计算健康险审核组成员的活跃度分数。
上述步骤S210获取所述健康险审核组成员的所述健康险节点行为数据后，基于所述健康险节点行为数据计算所述健康险审核组成员的活跃度分数。
步骤S214，判断活跃度分数是否低于预设阈值。
上述步骤S212获取所述健康险审核组成员的所述活跃度分数后，判断所述活跃度分数是否低于所述健康险的活跃度分数预设阈值，若低于所述活跃度分数预设阈值，执行步骤S216，若不低于所述活跃度分数预设阈值，执行步骤S218。
步骤S216，对健康险审核组成员进行清退处理。
将所述活跃度分数低于所述活跃度分数预设阈值的健康险审核组成员从所述健康险审核组中进行清退处理，所述清退处理完成后，该成员不再是所述健康险审核组的健康险审核组成员。
步骤S218，判断健康险审核组成员语言发表词库中是否包含不规范词汇。
预先在所述健康险中录入不规范词汇，在所述健康险审核组成员审核所述健康险案件后获取所述健康险审核组成员的语言发表词库，判断所述健康险审核组成员的所述语言发表词库中出现所述预先录入的不规范词汇的次数是否大于不规范词汇出现次数预设阈值，若大于所述不规范词汇出现次数预设阈值，执行步骤S220；若不大于所述不规范词汇出现次数预设阈值，执行步骤S222。
步骤S220，对健康险审核组成员进行清退处理。
对所述不规范词汇次数出现次数大于预设阈值的健康险审核组成员从所述健康险审核组中进行清退处理，所述清退处理完成后，该成员不再是所述健康险审核组的健康险审核组成员。
步骤S222，对健康险审核组成员聚类。
获取所述健康险审核组成员的健康险案件审核结果数据，所述健康险案件审核结果数据包括所述健康险审核组成员的投票选项，投票结果以及所述健康险案件的最终审核结果，并根据所述审核动作评分和所述互动分数确定所述健康险审核组成员的审核动作评分等级和互动等级，所述审核动作评分高于60分的为审核动作评分高级，所述审核动作评分低于60分高于20分为审核动作评分中级，所述审核动作评分低于20分为审核动作评分低级，所述互动分数同理，高于60分为互动分高级，低于60分高于20分为互动分中级，低于20分为互动分低级，在等级确定完成后，基于所述健康险案件审核结果数据以及所述审核动作评分和互动分数的等级对所述健康险审核组成员进行聚类，将所述审核动作评分为审核动作评分低级、所述互动分数为互动分低级、且所述健康险案件审核结果数据相似的所述健康险审核组成员聚类为异常成员，确定所述健康险审核组中的异常成员名单。
步骤S224，判断健康险审核组成员是否为异常成员。
上述步骤S222确定所述健康险审核组中的异常成员名单后，判断所述健康险审核组成员是否为异常成员，若是，执行步骤S226，若否，则表明所述健康险审核组成员不是异常成员，不作处理即可。
步骤S226，对异常成员进行清退处理。
对所述异常成员从所述健康险审核组中进行清退处理，所述清退处理完成后，该异常成员不再是所述健康险审核组的健康险审核组成员。
本申请实施例提供的一种审核组成员评估装置实施例如下：
参照附图3，其示出了本申请提供的一种审核组成员评估装置实施例的示意图。
在上述的实施例中，提供了一种审核组成员评估方法，与之相对应的，本申请还提供了一种审核组成员评估装置，下面结合附图3进行说明。
由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
本申请提供一种审核组成员评估装置，包括：
获取模块302，被配置为获取项目中的审核组成员在所述项目运行过程中的针对项目案件审核的审核行为数据；
计算模块304，被配置为基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数；
聚类模块306，被配置为基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员；
清退模块308，被配置为对所述异常成员在其所属的项目审核组中进行清退处理。
可选的，所述审核行为数据，包括下述至少一项：
审核动作行为数据，审核互动行为数据；
其中，所述审核动作行为数据包括下述至少一项：
所述审核组成员在所述项目案件的审核材料的材料页面停留时长，所述审核组成员在所述项目案件的审核观点的观点页面停留时长；
所述审核互动行为数据包括下述至少一项：
所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的投票次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的观点发表次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的评论发表次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的点赞次数。
可选的，所述审核动作评分，采用如下方式进行计算：
计算所述项目案件的各个页面的停留时长与所述审核组成员被邀请参与审核所述项目案件的被邀请次数的比值，作为所述各个页面的平均停留时长；
计算所述平均停留时长与所述项目案件的各个页面权重的乘积，作为所述各个页面对应的第一乘积；
将所述项目案件的所述第一乘积求和，作为所述审核动作评分。
可选的，所述互动分数，采用如下方式进行计算：
计算所述项目案件审核过程中所述审核组成员各个审核行为的次数与所述审核组成员被邀请参与审核所述项目案件的被邀请次数的比值，作为所述各个审核行为的平均次数；
计算所述平均次数与各个审核行为权重的乘积，作为各个审核行为的第二乘积；
将所述项目案件的所述第二乘积求和，作为所述互动分数。
可选的，所述聚类模块306，包括：
审核结果获取子模块，被配置为获取所述审核组成员的所述案件审核结果数据；
等级确定子模块，被配置为根据所述审核动作评分和所述互动分数确定所述审核组成员的审核动作评分等级和互动等级；
聚类子模块，被配置为根据所述案件审核结果数据、所述审核动作评分等级及所述互动等级对所述审核组成员进行聚类；
名单确定子模块，被配置为根据所述聚类结果确定所述审核组成员中的异常成员名单。
可选的，所述审核组成员评估装置，还包括：
第一互动分数判断模块，被配置为判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值；若是，运行第二清退模块，若否，运行所述聚类模块306；
所述第二清退模块，被配置为对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理。
可选的，所述审核组成员评估装置，还包括：
审核动作评分判断模块，被配置为判断所述审核动作评分是否低于所述项目的预设审核动作评分阈值；若是，运行第一清退模块，若否，运行所述聚类模块306；
所述第一清退模块，被配置为对所述审核动作评分低于所述预设审核动作评分阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理。
可选的，所述审核组成员评估装置，还包括：
分数判断模块，被配置为判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值且所述审核动作评分是否低于所述项目的预设审核动作评分阈值；若是，执行互动第一清退模块，若否，执行所述聚类模块306；
所述互动第一清退模块，被配置为对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值且所述审核动作评分低于所述预设审核动作评分阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理。
可选的，所述审核组成员评估装置，还包括：
节点数据获取模块，被配置为获取所述审核组成员在所述项目运行过程中的各审核节点的审核节点行为数据；
活跃度分数计算模块，被配置为基于所述审核节点行为数据计算所述审核组成员的活跃度分数；
活跃度判断模块，被配置为判断所述活跃度分数是否低于所述项目的活跃度分数预设阈值；若是，执行活跃度清退模块，若否，执行所述聚类模块306；
所述活跃度清退模块，被配置为对所述活跃度分数低于所述活跃度分数预设阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
其中，所述审核节点行为数据包括：
审核前行为数据，审核中行为数据，审核后行为数据。
可选的，所述活跃度分数，采用如下方式进行计算：
计算所述项目中各个审核节点的预设分值与预设加权数的乘积；作为节点乘积；
将所述项目中各个审核节点的所述节点乘积求和，作为所述活跃度分数。
可选的，所述审核组成员评估装置，还包括：
第一词库获取模块，被配置为基于所述审核行为数据获取所述审核组成员的语言发表词库；
第一语言判断模块，被配置为判断所述语言发表词库中出现预先录入的不规范词汇的次数是否大于预设阈值；若是，执行语言清退模块，若否，执行所述聚类模块306；
所述语言清退模块，被配置为则对所述语言发表词库中所述不规范词汇出现次数大于所述预设阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理。
可选的，所述审核组成员评估装置，还包括：
第二词库获取模块，被配置为基于所述审核行为数据获取所述审核组成员的语言发表词库；
第二语言判断模块，被配置为判断所述语言发表词库中是否包含预先录入的不规范词汇；若是，执行第二互动分数判断模块，若否，执行所述聚类模块306；
所述第二互动分数判断模块，被配置为判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值；若是，执行互动语言清退模块，若否，执行所述聚类模块306；
所述互动语言清退模块，被配置为对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值且所述语言发表词库中包含所述不规范词汇的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理。
本申请提供的一种计算设备实施例如下：
图4是示出了根据本说明书一实施例的计算设备400的结构框图。该计算设备400的部件包括但不限于存储器410和处理器420。处理器420与存储器410通过总线430相连接，数据库450用于保存数据。
计算设备400还包括接入设备440，接入设备440使得计算设备400能够经由一个或多个网络460通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(PSTN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、个域网(PAN)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备440可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(NIC))中的一个或多个，诸如IEEE802.11无线局域网(WLAN)无线接口、全球微波互联接入(Wi-MAX)接口、以太网接口、通用串行总线(USB)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(NFC)接口，等等。
在本说明书的一个实施例中，计算设备400的上述部件以及图4中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图4所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本说明书范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。
计算设备400可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或PC的静止计算设备。计算设备400还可以是移动式或静止式的服务器。
本申请提供一种计算设备，包括存储器410、处理器420及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器420用于执行如下计算机可执行指令：
获取项目中的审核组成员在所述项目运行过程中的针对项目案件审核的审核行为数据；
基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数；
基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员；
对所述异常成员在其所属的项目审核组中进行清退处理。
可选的，所述审核行为数据，包括下述至少一项：
审核动作行为数据，审核互动行为数据；
其中，所述审核动作行为数据包括下述至少一项：
所述审核组成员在所述项目案件的审核材料的材料页面停留时长，所述审核组成员在所述项目案件的审核观点的观点页面停留时长；
所述审核互动行为数据包括下述至少一项：
所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的投票次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的观点发表次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的评论发表次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的点赞次数。
可选的，所述审核动作评分，采用如下方式进行计算：
计算所述项目案件的各个页面的停留时长与所述审核组成员被邀请参与审核所述项目案件的被邀请次数的比值，作为所述各个页面的平均停留时长；
计算所述平均停留时长与所述项目案件的各个页面权重的乘积，作为所述各个页面对应的第一乘积；
将所述项目案件的所述第一乘积求和，作为所述审核动作评分。
可选的，所述互动分数，采用如下方式进行计算：
计算所述项目案件审核过程中所述审核组成员各个审核行为的次数与所述审核组成员被邀请参与审核所述项目案件的被邀请次数的比值，作为所述各个审核行为的平均次数；
计算所述平均次数与各个审核行为权重的乘积，作为各个审核行为的第二乘积；
将所述项目案件的所述第二乘积求和，作为所述互动分数。
可选的，所述基于所述审核动作评分和所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员聚类，获得所述审核组成员中的异常成员，包括：
获取所述审核组成员的所述案件审核结果数据；
根据所述审核动作评分和所述互动分数确定所述审核组成员的审核动作评分等级和互动等级；
根据所述案件审核结果数据、所述审核动作评分等级及所述互动等级对所述审核组成员进行聚类；
根据所述聚类结果确定所述审核组成员中的异常成员名单。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
判断所述审核动作评分是否低于所述项目的预设审核动作评分阈值；
若是，对所述审核动作评分低于所述预设审核动作评分阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值且所述审核动作评分是否低于所述项目的预设审核动作评分阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值且所述审核动作评分低于所述预设审核动作评分阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
获取所述审核组成员在所述项目运行过程中的各审核节点的审核节点行为数据；
基于所述审核节点行为数据计算所述审核组成员的活跃度分数；
判断所述活跃度分数是否低于所述项目的活跃度分数预设阈值；
若是，对所述活跃度分数低于所述活跃度分数预设阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤；
其中，所述审核节点行为数据包括：
审核前行为数据，审核中行为数据，审核后行为数据。
可选的，所述活跃度分数，采用如下方式进行计算：
计算所述项目中各个审核节点的预设分值与预设加权数的乘积；作为节点乘积；
将所述项目中各个审核节点的所述节点乘积求和，作为所述活跃度分数。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
基于所述审核行为数据获取所述审核组成员的语言发表词库；
判断所述语言发表词库中出现预先录入的不规范词汇的次数是否大于预设阈值；
若是，则对所述语言发表词库中所述不规范词汇出现次数大于所述预设阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
基于所述审核行为数据获取所述审核组成员的语言发表词库；
判断所述语言发表词库中是否包含预先录入的不规范词汇；
若是，判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值且所述语言发表词库中包含所述不规范词汇的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若所述互动分数不低于所述项目的预设互动分数阈值，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
本申请提供的一种计算机可读存储介质实施例如下：
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时以用于：
获取项目中的审核组成员在所述项目运行过程中的针对项目案件审核的审核行为数据；
基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数；
基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员；
对所述异常成员在其所属的项目审核组中进行清退处理。
可选的，所述审核行为数据，包括下述至少一项：
审核动作行为数据，审核互动行为数据；
其中，所述审核动作行为数据包括下述至少一项：
所述审核组成员在所述项目案件的审核材料的材料页面停留时长，所述审核组成员在所述项目案件的审核观点的观点页面停留时长；
所述审核互动行为数据包括下述至少一项：
所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的投票次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的观点发表次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的评论发表次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的点赞次数。
可选的，所述审核动作评分，采用如下方式进行计算：
计算所述项目案件的各个页面的停留时长与所述审核组成员被邀请参与审核所述项目案件的被邀请次数的比值，作为所述各个页面的平均停留时长；
计算所述平均停留时长与所述项目案件的各个页面权重的乘积，作为所述各个页面对应的第一乘积；
将所述项目案件的所述第一乘积求和，作为所述审核动作评分。
可选的，所述互动分数，采用如下方式进行计算：
计算所述项目案件审核过程中所述审核组成员各个审核行为的次数与所述审核组成员被邀请参与审核所述项目案件的被邀请次数的比值，作为所述各个审核行为的平均次数；
计算所述平均次数与各个审核行为权重的乘积，作为各个审核行为的第二乘积；
将所述项目案件的所述第二乘积求和，作为所述互动分数。
可选的，所述基于所述审核动作评分和所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员聚类，获得所述审核组成员中的异常成员，包括：
获取所述审核组成员的所述案件审核结果数据；
根据所述审核动作评分和所述互动分数确定所述审核组成员的审核动作评分等级和互动等级；
根据所述案件审核结果数据、所述审核动作评分等级及所述互动等级对所述审核组成员进行聚类；
根据所述聚类结果确定所述审核组成员中的异常成员名单。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
判断所述审核动作评分是否低于所述项目的预设审核动作评分阈值；
若是，对所述审核动作评分低于所述预设审核动作评分阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值且所述审核动作评分是否低于所述项目的预设审核动作评分阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值且所述审核动作评分低于所述预设审核动作评分阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
获取所述审核组成员在所述项目运行过程中的各审核节点的审核节点行为数据；
基于所述审核节点行为数据计算所述审核组成员的活跃度分数；
判断所述活跃度分数是否低于所述项目的活跃度分数预设阈值；
若是，对所述活跃度分数低于所述活跃度分数预设阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤；
其中，所述审核节点行为数据包括：
审核前行为数据，审核中行为数据，审核后行为数据。
可选的，所述活跃度分数，采用如下方式进行计算：
计算所述项目中各个审核节点的预设分值与预设加权数的乘积；作为节点乘积；
将所述项目中各个审核节点的所述节点乘积求和，作为所述活跃度分数。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
基于所述审核行为数据获取所述审核组成员的语言发表词库；
判断所述语言发表词库中出现预先录入的不规范词汇的次数是否大于预设阈值；
若是，则对所述语言发表词库中所述不规范词汇出现次数大于所述预设阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
可选的，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
基于所述审核行为数据获取所述审核组成员的语言发表词库；
判断所述语言发表词库中是否包含预先录入的不规范词汇；
若是，判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值且所述语言发表词库中包含所述不规范词汇的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若所述互动分数不低于所述项目的预设互动分数阈值，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的审核组成员评估方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述审核组成员评估方法的技术方案的描述。
所述计算机指令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可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本申请所必须的。
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的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上公开的本申请优选实施例只是用于帮助阐述本申请。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本申请的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本申请。本申请仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (14)
1.一种审核组成员评估方法，其特征在于，包括：
获取项目中的审核组成员在所述项目的运行过程中针对项目案件审核的审核行为数据，其中，所述审核组成员是指参与所述项目的审核组成员；
基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数；
基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员；
对所述异常成员在其所属的项目审核组中进行清退处理。
2.根据权利要求1所述审核组成员评估方法，其特征在于，所述审核行为数据，包括下述至少一项：
审核动作行为数据，审核互动行为数据；
其中，所述审核动作行为数据包括下述至少一项：
所述审核组成员在所述项目案件的审核材料的材料页面停留时长，所述审核组成员在所述项目案件的审核观点的观点页面停留时长；
所述审核互动行为数据包括下述至少一项：
所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的投票次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的观点发表次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的评论发表次数，所述审核组成员在审核所述项目案件过程中的点赞次数。
3.根据权利要求1所述审核组成员评估方法，其特征在于，所述互动分数，采用如下方式进行计算：
计算所述项目案件审核过程中所述审核组成员各个审核行为的次数与所述审核组成员被邀请参与审核所述项目案件的被邀请次数的比值，作为所述各个审核行为的平均次数；
计算所述平均次数与各个审核行为权重的乘积，作为各个审核行为的第二乘积；
将所述项目案件的所述第二乘积求和，作为所述互动分数。
4.根据权利要求3所述审核组成员评估方法，其特征在于，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员，包括：
获取所述审核组成员的所述案件审核结果数据；
根据所述审核动作评分和所述互动分数确定所述审核组成员的审核动作评分等级和互动等级；
根据所述案件审核结果数据、所述审核动作评分等级和所述互动等级对所述审核组成员进行聚类；
根据聚类结果确定所述审核组成员中的异常成员名单。
5.根据权利要求3所述审核组成员评估方法，其特征在于，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
6.根据权利要求3所述审核组成员评估方法，其特征在于，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
判断所述审核动作评分是否低于所述项目的预设审核动作评分阈值；
若是，对所述审核动作评分低于所述预设审核动作评分阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
7.根据权利要求3所述审核组成员评估方法，其特征在于，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值且所述审核动作评分是否低于所述项目的预设审核动作评分阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值且所述审核动作评分低于所述预设审核动作评分阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
8.根据权利要求1所述审核组成员评估方法，其特征在于，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
获取所述审核组成员在所述项目运行过程中的各审核节点的审核节点行为数据；
基于所述审核节点行为数据计算所述审核组成员的活跃度分数；
判断所述活跃度分数是否低于所述项目的活跃度分数预设阈值；
若是，对所述活跃度分数低于所述活跃度分数预设阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤；
其中，所述审核节点行为数据包括：
审核前行为数据，审核中行为数据，审核后行为数据。
9.根据权利要求8所述审核组成员评估方法，其特征在于，所述活跃度分数，采用如下方式进行计算：
计算所述项目中各个审核节点的预设分值与预设加权数的乘积，作为节点乘积；
将所述项目中各个审核节点的所述节点乘积求和，作为所述活跃度分数。
10.根据权利要求1所述审核组成员评估方法，其特征在于，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
基于所述审核行为数据获取所述审核组成员的语言发表词库；
判断所述语言发表词库中出现预先录入的不规范词汇的次数是否大于预设阈值；
若是，则对所述语言发表词库中所述不规范词汇出现次数大于所述预设阈值的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若否，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
11.根据权利要求3所述审核组成员评估方法，其特征在于，所述基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数步骤执行之后，所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤执行之前，包括：
基于所述审核行为数据获取所述审核组成员的语言发表词库；
判断所述语言发表词库中是否包含预先录入的不规范词汇；
若是，判断所述互动分数是否低于所述项目的预设互动分数阈值；
若是，对所述互动分数低于所述预设互动分数阈值且所述语言发表词库中包含所述不规范词汇的审核组成员在所述项目审核组中进行清退处理；
若所述互动分数不低于所述项目的预设互动分数阈值，执行所述基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员步骤。
12.一种审核组成员评估装置，其特征在于，包括：
获取模块，被配置为获取项目中的审核组成员在所述项目的运行过程中针对项目案件审核的审核行为数据，其中，所述审核组成员是指参与所述项目的审核组成员；
计算模块，被配置为基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数；
聚类模块，被配置为基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员；
清退模块，被配置为对所述异常成员在其所属的项目审核组中进行清退处理。
13.一种计算设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：
获取项目中的审核组成员在所述项目的运行过程中针对项目案件审核的审核行为数据，其中，所述审核组成员是指参与所述项目的审核组成员；
基于所述审核行为数据计算所述审核组成员针对项目案件审核的审核动作评分和互动分数；
基于所述审核动作评分、所述互动分数及所述审核组成员的案件审核结果数据对所述审核组成员进行聚类，获得所述审核组成员中的异常成员；
对所述异常成员在其所属的项目审核组中进行清退处理。
14.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现权利要求1至11任意一项所述方法的步骤。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117632688A (zh) * | 2024-01-25 | 2024-03-01 | 太平金融科技服务（上海）有限公司 | 一种数据处理方法、装置、设备以及存储介质 |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112488507B (zh) * | 2020-11-30 | 2023-04-07 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于聚类的专家分类画像方法、装置及存储介质 |
| US11977653B2 (en) * | 2022-03-07 | 2024-05-07 | Recolabs Ltd. | Systems and methods for securing files and/or records related to a business process |
Family Cites Families (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7805381B2 (en) * | 2002-03-29 | 2010-09-28 | Siebel Systems, Inc. | Competency self-assessment approval |
| JP2011008309A (ja) * | 2009-06-23 | 2011-01-13 | Hitachi Ltd | 電子商取引におけるサプライヤ評価方法及びそのシステム |
| US20140032573A1 (en) * | 2010-05-01 | 2014-01-30 | Adam Etkin | System and method for evaluating the peer review process of scholarly journals |
| JP5772358B2 (ja) * | 2011-08-02 | 2015-09-02 | 富士電機株式会社 | レビュー評価システムおよび方法 |
| CN104301554A (zh) * | 2013-07-18 | 2015-01-21 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种对客服人员的服务质量进行质检的装置及方法 |
| US20150310353A1 (en) * | 2014-04-24 | 2015-10-29 | David Merril Caditz | Optimized Peremptory Juror Challenges |
| CN104090908B (zh) * | 2014-06-06 | 2017-11-03 | 微梦创科网络科技（中国）有限公司 | 统计页面组的平均停留时间、网站内容推广的方法和装置 |
| US20150356488A1 (en) * | 2014-06-09 | 2015-12-10 | Microsoft Corporation | Evaluating Workers in a Crowdsourcing Environment |
| CN104899315A (zh) * | 2015-06-17 | 2015-09-09 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 推送用户信息的方法和装置 |
| US10204307B1 (en) * | 2015-09-17 | 2019-02-12 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Classification of members in a social networking service |
| CN107958317B (zh) * | 2016-10-17 | 2021-12-14 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种众包项目中选取众包参与人的方法和装置 |
| CN106570759A (zh) * | 2016-11-09 | 2017-04-19 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 一种车险案件定损智能风险评分方法及系统 |
| CN107169869A (zh) * | 2017-04-06 | 2017-09-15 | 平安科技（深圳）有限公司 | 信息处理方法和信息处理装置 |
| CN108809745A (zh) * | 2017-05-02 | 2018-11-13 | 中国移动通信集团重庆有限公司 | 一种用户异常行为检测方法、装置及系统 |
| CN107194627A (zh) * | 2017-07-27 | 2017-09-22 | 北京令才科技有限公司 | 报销单审核方法及装置 |
| CN107871284A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-04-03 | 平安科技（深圳）有限公司 | 风险理赔的评估方法及装置 |
| CN107944704A (zh) * | 2017-11-24 | 2018-04-20 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 对评审专家进行绩效评价的方法 |
| CN108985575A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-12-11 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 专家评审行为评价体系的构建方法 |
| CN108921416A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-30 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 专家评审行为评估的方法 |
| CN109543940B (zh) * | 2018-10-12 | 2024-04-09 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 活动评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN109508903B (zh) * | 2018-12-14 | 2024-07-05 | 平安国际融资租赁有限公司 | 风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
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Cited By (1)
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