CN117172940A - 一种团体保险出单方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种团体保险出单方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能技术领域和金融科技领域。本申请通过对团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程，基于若干个团体保险出单子流程构建初始预测模型，其中，每一个团体保险出单子流程对应初始预测模型中的一个子模型，使用历史团体保险数据训练团体保险出单预测模型，将待预测的团体保险数据导入团体保险出单预测模型，输出团体保险出单预测结果，基于团体保险出单预测结果生成团体保险出单方案。本申请还涉及区块链技术领域，团体保险数据存储在区块链节点上。本申请提高了团体保险出单的效率，同时避免团体保险出单过程受到业务人员主观因素影响。

Description

一种团体保险出单方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本申请属于人工智能技术领域和金融科技领域，具体涉及一种团体保险出单方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

团体保险是一种保险产品，旨在为一个团体或组织的成员提供保险保障。团体保险通常由雇主或组织为其成员购买，作为福利计划的一部分，可以提供多种不同类型的保险，包括健康保险、生命保险、残疾保险、意外伤害保险和退休计划等。团体保险的主要特点是将大量的个体合并在一起，以便获得更好的保险条件和更具竞争力的保险费率。

保险出单是指保险公司根据被保险人的申请和要求，批准并签发保险合同的过程，在保险出单过程中，保险公司会评估被保险人的风险状况、保险需求和申请信息，然后决定是否接受保险申请，并制定相应的保险条款、保费和保险金额等。

在现有的方案中，保险公司实现团体保险的出单环节通常涉及确定团体需求、数据收集和评估、报价和协商、申请和签订保险合同等环节，这些环节中，需要通过业务人员手动配置规则、录入企业、被保人、险种等相关信息，最终完成团体保险出单。但上述手动配置的团体保险出单方案会耗费业务人员大量的时间和精力，效率较低，且容易受到业务人员主观因素影响，导致最终生成的保单与团体需求出现偏差的情况。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种团体保险出单方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有手动配置的团体保险出单方案存在的耗费业务人员大量的时间和精力，效率较低，且容易受到业务人员主观因素影响，导致最终生成的保单与团体需求出现偏差的技术问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种团体保险出单方法，采用了如下所述的技术方案：

一种团体保险出单方法，包括：

获取团体保险出单流程，并对团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程；

基于若干个团体保险出单子流程构建初始预测模型，其中，每一个团体保险出单子流程对应初始预测模型中的一个子模型；

获取历史团体保险数据，使用历史团体保险数据对初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型；

接收保险出单预测指令，获取待预测的团体保险数据；

将待预测的团体保险数据导入团体保险出单预测模型，输出团体保险出单预测结果；

基于团体保险出单预测结果生成团体保险出单方案。

进一步地，获取团体保险出单流程，并对团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程的步骤，具体包括：

获取团体保险流程文档，并从团体保险流程文档中截取团体保险出单流程；

解析团体保险出单流程，识别团体保险出单流程中的关键决策节点；

基于关键决策节点对团体保险出单流程进行切分，得到若干个团体保险出单子流程。

进一步地，初始预测模型为决策树模型，决策树模型包括若干棵决策树，每一棵决策树对应一个团体保险出单子流程，基于若干个团体保险出单子流程构建初始预测模型的步骤，具体包括：

提取每一个团体保险出单子流程的最佳分裂特征；

获取每一个团体保险出单子流程的决策规则；

基于每一个团体保险出单子流程的最佳分裂特征和每一个团体保险出单子流程的决策规则，构建每一个团体保险出单子流程的决策树；

组合构建的所有决策树，生成初始预测模型。

进一步地，组合构建的所有决策树，生成初始预测模型的步骤，具体包括：

确定每一个团体保险出单子流程之间的递推关系；

根据每一个团体保险出单子流程之间的递推关系定义状态转移方程；

定义初始预测模型的目标函数；

在组合决策树时，配置状态转移方程和目标函数，得到初始预测模型。

进一步地，获取历史团体保险数据，使用历史团体保险数据对初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型的步骤，具体包括：

基于历史团体保险数据构建训练数据集和验证数据集；

使用训练数据集对初始预测模型进行训练，得到初始团体保险出单预测模型；

使用验证数据集对初始团体保险出单预测模型进行模型验证，输出通过验证的初始团体保险出单预测模型，得到团体保险出单预测模型。

进一步地，使用训练数据集对初始预测模型进行训练，得到初始团体保险出单预测模型的步骤，具体包括：

提取训练数据集中历史团体保险数据的特征，得到历史团体保险特征；

基于团体保险出单流程对历史团体保险特征进行分类，得到若干个历史团险类别特征；

将每一个历史团险类别特征导入匹配的决策树中进行特征分类；

获取每一棵决策树输出的分类结果，基于预设的动态规划算法和目标函数求解状态转移方程的最优解；

基于状态转移方程的最优解构建决策路径；

将决策路径与预设标准路径进行比对，并基于路径比对结果调整初始预测模型的模型参数，直至模型拟合，得到初始团体保险出单预测模型。

进一步地，将决策路径与预设标准路径进行比对，并基于路径比对结果调整初始预测模型的模型参数，直至模型拟合，得到初始团体保险出单预测模型的步骤，具体包括：

构建初始预测模型的损失函数；

基于损失函数计算决策路径与预设标准路径之间的误差，得到预测误差；

根据预测误差调整初始预测模型的模型参数，直至模型拟合，得到初始团体保险出单预测模型。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种团体保险出单装置，采用了如下所述的技术方案：

一种团体保险出单装置，包括：

流程分解模块，用于获取团体保险出单流程，并对团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程；

模型构建模块，用于基于若干个团体保险出单子流程构建初始预测模型，其中，每一个团体保险出单子流程对应初始预测模型中的一个子模型；

模型训练模块，用于获取历史团体保险数据，使用历史团体保险数据对初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型；

指令响应模块，用于接收保险出单预测指令，获取待预测的团体保险数据；

出单预测模块，用于将待预测的团体保险数据导入团体保险出单预测模型，输出团体保险出单预测结果；

出单方案模块，用于基于团体保险出单预测结果生成团体保险出单方案。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上述任一项所述的团体保险出单方法的步骤。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上述中任一项所述的团体保险出单方法的步骤。

与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：

本申请公开一种团体保险出单方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能技术领域和金融科技领域。本申请通过获取团体保险出单流程，并对团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程，基于若干个团体保险出单子流程构建初始预测模型，其中，每一个团体保险出单子流程对应初始预测模型中的一个子模型，获取历史团体保险数据，使用历史团体保险数据对初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型，接收保险出单预测指令，获取待预测的团体保险数据，将待预测的团体保险数据导入团体保险出单预测模型，输出团体保险出单预测结果，基于团体保险出单预测结果生成团体保险出单方案。本申请基于动态规划算法的思想，将团体保险出单流程分解为多个子流程，并基于子流程构建出单预测模型，通过出单预测模型实现团体保险出单方案的生成，提高了团体保险出单的效率，同时避免团体保险出单过程受到业务人员主观因素影响。

附图说明

为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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他的附图。

图1示出了本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2示出了根据本申请的团体保险出单方法的一个实施例的流程图；

图3示出了根据本申请的团体保险出单装置的一个实施例的结构示意图；

图4示出了根据本申请的计算机设备的一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

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；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，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。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving PictureExperts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的页面提供支持的后台服务器，服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、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、内容分发网络(Content Delivery Network，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。

需要说明的是，本申请实施例所提供的团体保险出单方法一般由服务器执行，相应地，团体保险出单装置一般设置于服务器中。

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。

继续参考图2，示出了根据本申请的团体保险出单方法的一个实施例的流程图。本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。

在现有的方案中，保险公司实现团体保险的出单环节通常涉及确定团体需求、数据收集和评估、报价和协商、申请和签订保险合同等环节，这些环节中，需要通过业务人员手动配置规则、录入企业、被保人、险种等相关信息，最终完成团体保险出单。但上述手动配置的团体保险出单方案会耗费业务人员大量的时间和精力，效率较低，且容易受到业务人员主观因素影响，导致最终生成的保单与团体需求出现偏差的情况。

为了解决上述技术问题，本申请公开一种团体保险出单方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能技术领域和金融科技领域，本申请基于动态规划算法的思想，将团体保险出单流程分解为多个子流程，并基于子流程构建出单预测模型，通过出单预测模型实现团体保险出单方案的生成，提高了团体保险出单的效率，同时避免团体保险出单过程受到业务人员主观因素影响。

所述的团体保险出单方法，包括以下步骤：

S201，获取团体保险出单流程，并对团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程。

在本实施例中，基于动态规划的思想将团体保险出单流程分解为多个子流程，可以根据每个子流程对应一个子模型，可以将团体保险出单看作是一个多阶段决策问题，其中每个阶段对应一个子流程。

动态规划(Dynamic Programming，简称DP)是一种解决多阶段决策问题的算法思想，通过将问题分解为若干个相互重叠的子问题，并保存子问题的解，以避免重复计算，从而高效地求解原始问题。动态规划算法通常用于优化问题，其中需要在给定约束条件下找到最优解，使用递推关系来计算每个子问题的最优解，这些最优解可以被组合起来，以获得原始问题的最优解。

进一步地，获取团体保险出单流程，并对团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程的步骤，具体包括：

获取团体保险流程文档，并从团体保险流程文档中截取团体保险出单流程；

解析团体保险出单流程，识别团体保险出单流程中的关键决策节点；

基于关键决策节点对团体保险出单流程进行切分，得到若干个团体保险出单子流程。

在本实施例中，首先需要获取团体保险流程的文档，该文档描述了整个团体保险流程的步骤和规则，并从团体保险流程文档中截取出团体保险出单流程，该流程是整个团体保险流程中负责出单的部分。然后对截取的团体保险出单流程进行解析，理解其中每一个流程步骤的含义和功能，在团体保险出单流程中，有一些关键决策节点会对后续流程产生重要影响，通过分析流程文档和业务规则，可以识别出这些关键决策节点，关键决策节点例如选择保险方案、评估风险、确定保费等，基于关键决策节点，将团体保险出单流程切分为若干个子流程。

通过上述步骤，可以获得团体保险出单流程的详细分解，将整个流程划分为更小的子流程或子任务，这将为后续的分析、优化和系统设计提供基础，并帮助更好地理解和管理团体保险出单的各个环节。

S202，基于若干个团体保险出单子流程构建初始预测模型，其中，每一个团体保险出单子流程对应初始预测模型中的一个子模型。

在本实施例中，基于每个团体保险出单子流程，构建初始预测模型，每个子流程对应初始预测模型中的一个子模型，初始预测模型可以用于对团体保险出单方案进行预测和优化。例如，初始预测模型采用决策树模型，决策树模型模型中每一棵决策树对应一个团体保险出单子流程。

进一步地，初始预测模型为决策树模型，决策树模型包括若干棵决策树，每一棵决策树对应一个团体保险出单子流程，基于若干个团体保险出单子流程构建初始预测模型的步骤，具体包括：

提取每一个团体保险出单子流程的最佳分裂特征；

获取每一个团体保险出单子流程的决策规则；

基于每一个团体保险出单子流程的最佳分裂特征和每一个团体保险出单子流程的决策规则，构建每一个团体保险出单子流程的决策树；

组合构建的所有决策树，生成初始预测模型。

在本实施例中，对于每个团体保险出单子流程，需要从可用的特征中选择最佳的分裂特征，最佳分裂特征是根据预设的准则(例如信息增益或基尼系数)来确定的，最佳分裂特征能够将数据集划分为最具区分度的子集。然后在每个团体保险出单子流程中，需要获取每一个团体保险出单子流程的决策规则，决策规则是根据特征值的条件来做出判断的规则，例如“如果年龄大于30岁，则选择保险方案A”。接着使用每个团体保险出单子流程的最佳分裂特征和决策规则，构建每个子流程的决策树，决策树是一种层次化的结构，每个节点代表一个特征或决策规则，每个分支代表一个特征值或决策结果。最后将所有构建的决策树组合在一起，生成初始预测模型，这样可以将每个子流程的决策树整合为一个整体模型，以便进行整体的预测和决策。

通过这个初始预测模型，可以根据输入的团体保险数据进行预测，并根据预测结果进行后续的决策和处理，决策树模型的优点是易于理解和解释，可以提供可解释性的预测结果

进一步地，组合构建的所有决策树，生成初始预测模型的步骤，具体包括：

确定每一个团体保险出单子流程之间的递推关系；

根据每一个团体保险出单子流程之间的递推关系定义状态转移方程；

定义初始预测模型的目标函数；

在组合决策树时，配置状态转移方程和目标函数，得到初始预测模型。

在本实施例中，在组合构建所有决策树之前，需要确定每个团体保险出单子流程之间的递推关系，递推关系可以是基于业务逻辑或经验知识的规则，用于确定不同子流程之间的先后顺序和关联。根据确定的递推关系，可以定义状态转移方程，状态转移方程描述了每个子流程之间的状态变化规律，即根据当前状态和决策结果，如何转移到下一个子流程的状态。

初始预测模型的目标函数是用来衡量模型的预测性能和优化方向的函数，目标函数可以根据具体的需求和业务目标来定义，例如最小化预测误差、最大化利润等。在组合决策树时，需要将之前定义的状态转移方程和目标函数与决策树结合起来，可以通过将状态转移方程和目标函数作为额外的约束条件或优化目标来实现，以确保生成的决策树满足预期的状态转移和目标要求。

通过以上步骤，可以将所有决策树组合起来，生成初始预测模型，这个模型可以考虑了团体保险出单子流程之间的递推关系，并通过状态转移方程和目标函数进行配置，以实现更准确和符合预期的预测和决策，这样的模型可以提供更全面和综合的预测结果，并为后续的决策提供更有价值的参考。

S203，获取历史团体保险数据，使用历史团体保险数据对初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型。

在本实施例中，获取历史团体保险数据，并使用这些数据对初始预测模型进行训练，通过训练，可以得到更准确的团体保险出单预测模型，以便更好地预测出单结果。

进一步地，获取历史团体保险数据，使用历史团体保险数据对初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型的步骤，具体包括：

基于历史团体保险数据构建训练数据集和验证数据集；

使用训练数据集对初始预测模型进行训练，得到初始团体保险出单预测模型；

使用验证数据集对初始团体保险出单预测模型进行模型验证，输出通过验证的初始团体保险出单预测模型，得到团体保险出单预测模型。

在本实施例中，首先，将历史团体保险数据划分为训练数据集和验证数据集，训练数据集用于模型的训练和参数调整，而验证数据集用于评估模型的表现和选择最佳模型。将初始预测模型与训练数据集进行配对，使用训练数据集对模型进行训练，训练过程中，模型会根据训练数据集中的特征和目标变量之间的关系进行参数调整和优化，以提高模型的预测性能和准确度。

经过训练后，初始预测模型会得到一组经过优化的参数和权重，这些参数和权重可以用来构建初始团体保险出单预测模型，该模型可以根据输入的特征数据进行预测，并给出相应的团体保险出单结果。将验证数据集与初始团体保险出单预测模型进行配对，使用验证数据集对模型进行验证，验证过程中，模型会根据验证数据集中的特征数据进行预测，并与实际的目标变量进行比较，评估模型的预测准确度和性能，通过模型验证，可以确定通过验证的初始团体保险出单预测模型，该模型可以用于后续的团体保险出单预测任务。

通过以上步骤，可以使用历史团体保险数据对初始预测模型进行训练，并得到团体保险出单预测模型，这个模型可以根据输入的特征数据进行预测，并给出相应的团体保险出单结果。同时，通过模型验证可以评估模型的性能和准确度，确保模型的可靠性和有效性。

进一步地，使用训练数据集对初始预测模型进行训练，得到初始团体保险出单预测模型的步骤，具体包括：

提取训练数据集中历史团体保险数据的特征，得到历史团体保险特征；

基于团体保险出单流程对历史团体保险特征进行分类，得到若干个历史团险类别特征；

将每一个历史团险类别特征导入匹配的决策树中进行特征分类；

获取每一棵决策树输出的分类结果，基于预设的动态规划算法和目标函数求解状态转移方程的最优解；

基于状态转移方程的最优解构建决策路径；

将决策路径与预设标准路径进行比对，并基于路径比对结果调整初始预测模型的模型参数，直至模型拟合，得到初始团体保险出单预测模型。

在本实施例中，从训练数据集中提取出与团体保险相关的特征，这些特征可以包括团体保险的属性、客户信息、保险产品信息等，这些特征可以用来描述历史团体保险的情况和特征，这些特征应该对于子流程的决策有较高的预测能力。根据团体保险出单的流程和规则，将历史团体保险特征进行分类，获得每一个团体保险出单子流程对应的历史团体保险特征。为每个历史团险类别特征构建一个相应的决策树，将历史团险类别特征输入到对应的决策树中，根据决策树的规则和节点划分，对特征进行分类。

对于每棵决策树，根据输入的历史团险类别特征，获取决策树的分类结果，然后使用预设的动态规划算法和目标函数，求解状态转移方程的最优解，这个最优解可以代表最佳的决策路径或决策策略。根据状态转移方程的最优解，构建决策路径，决策路径描述了在给定历史团险类别特征的情况下，最佳的决策选择和流程。

将构建的决策路径与预设的标准路径进行比对，评估其相似度和准确度，根据比对结果，调整初始预测模型的模型参数，使其能够更好地拟合历史团体保险数据和决策路径，通过反复调整和优化，得到一个拟合较好的初始团体保险出单预测模型。

通过以上步骤，可以使用训练数据集对初始预测模型进行训练，并得到一个初始团体保险出单预测模型，这个模型可以根据输入的历史团体保险特征进行预测，并给出相应的团体保险出单结果。同时，通过与预设的标准路径进行比对和调整，可以提高模型的拟合性能和准确度。

进一步地，将决策路径与预设标准路径进行比对，并基于路径比对结果调整初始预测模型的模型参数，直至模型拟合，得到初始团体保险出单预测模型的步骤，具体包括：

构建初始预测模型的损失函数；

基于损失函数计算决策路径与预设标准路径之间的误差，得到预测误差；

根据预测误差调整初始预测模型的模型参数，直至模型拟合，得到初始团体保险出单预测模型。

在本实施例中，为了衡量决策路径与预设标准路径之间的差异，需要定义一个损失函数，即初始预测模型的损失函数，这个损失函数可以根据具体的问题和需求进行定义，常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。使用损失函数计算决策路径与预设标准路径之间的差异，可以得到预测误差，根据预测误差，可以使用梯度下降等优化算法来调整初始预测模型的模型参数，通过最小化损失函数，可以使模型能够更好地拟合历史团体保险数据和决策路径，重复调整模型参数，减小预测误差，直至模型能够较好地拟合历史团体保险数据和决策路径。

通过以上步骤，可以将决策路径与预设标准路径进行比对，并基于路径比对结果调整初始预测模型的模型参数，最终得到一个较为拟合的团体保险出单预测模型，这个模型可以根据输入的历史团体保险特征进行预测，并给出相应的团体保险出单结果。

在本申请一种具体的实施例中，根据特定团体保险团体保险出单子流程的特点和要求，选择与该子流程相关的特征作为输入特征，使用预设的决策树算法根据子流程相关的特征构建各个子流程的决策树，在决策树算法中，需要选择合适的特征选择度量来确定每个节点上的最佳分裂特征，常见的特征选择度量包括信息增益、信息增益比、基尼不纯度等。

收集和整理与特定团体保险出单子流程相关的训练数据，这些数据应包含输入特征和相应的输出标签或结果，对训练数据进行预处理，包括数据清洗、处理缺失值、特征编码等，确保数据格式适用于决策树算法的训练，然后构建训练数据集和验证数据集。

在递归过程中，根据特征的取值将训练数据集分割为子集，并在每个子集上继续构建子树，直到满足终止条件，例如达到叶节点的最大深度、所有样本属于同一类别等，获取决策树输出的出单评估结果，根据出单评估结果对决策树模型进行调优，可以尝试不同的参数设置、特征选择度量、剪枝策略等，以提高模型的性能。

为了避免决策树出现过拟合现象，可以对构建好的决策树进行剪枝处理，剪枝方法可以是预剪枝，即在构建树时提前停止分裂，或后剪枝，即构建完整树后进行剪枝。

通过以上步骤，你可以根据每个团体保险出单子流程的训练数据，使用决策树算法构建相应的决策树模型。这个模型将能够根据输入特征进行预测和决策，并生成相应的输出结果，以实现自动化和优化的团体保险出单子流程。

S204，接收保险出单预测指令，获取待预测的团体保险数据。

在本实施例中，接收保险出单预测指令，然后获取待预测的团体保险数据，待预测的团体保险数据将作为模型输入，以便获得待预测团体保险的出单预测结果。

S205，将待预测的团体保险数据导入团体保险出单预测模型，输出团体保险出单预测结果。

在本实施例中，将待预测的团体保险数据导入团体保险出单预测模型，进行保险出单预测并输出团体保险出单的预测结果，这样可以根据预测结果进行后续的决策和处理。

保险出单预测结果包含以下信息：

出单状态：预测结果可能指示保险出单的状态，例如"出单"或"拒绝"。表示该团体保险申请是否被保险公司接受并生成保单。

保险费率：预测结果可能包含保险费率的信息，表示保险公司根据预测的风险评估结果，为该团体提供的保险产品的费率水平。

保险金额：预测结果可能指示保险金额的具体数值，表示保险公司为该团体提供的保险产品的保额或保险赔付限额。

保险期限：预测结果可能包含保险期限的信息，表示保险公司为该团体提供的保险产品的有效期限，即保险合同的起始日期和终止日期。

保险条款：预测结果可能涉及保险条款的内容，表示保险公司为该团体提供的保险产品的具体条款、责任范围、免赔额等细节。

保单号码：预测结果可能包含生成的保单号码，是保险公司为该团体保险合同生成的唯一标识符，用于跟踪和管理保单。

风险评估说明：预测结果可能包含有关风险评估的说明，表示保险公司对该团体的风险情况进行评估的结果和相关解释。

其他相关信息：预测结果可能还包含其他与保险出单相关的信息，如保单生效日期、特殊约定、附加险种等。

S206，基于团体保险出单预测结果生成团体保险出单方案。

在本实施例中，根据团体保险出单的预测结果，生成相应的团体保险出单方案，团体保险出单方案包括具体的保险产品、保费计算、保险条款等信息。

在基于团体保险出单预测结果生成团体保险出单方案时，首先对于预测结果中的出单状态和其他相关信息进行分析，了解预测结果是否是出单或拒绝，以及保险费率、保险金额等具体数值。然后根据团体的需求和要求，确定所需的保险方案，这个过程考虑团体成员的特点、保险需求、预算限制等因素，例如，团体可能需要医疗保险、意外伤害保险或人寿保险等。根据预测结果和团体需求，对保险参数进行调整，包括保险费率、保险金额、保险期限等，根据预测结果中的保险费率信息，可以根据团体的预算限制和保险需求，调整保险费率水平。根据团体的需求和预测结果中的保险条款信息，制定适合团体的保险条款，包括确定责任范围、免赔额、豁免条款等细节。根据团体成员的特点和风险情况，可以针对性地制定相应的保险条款。最后根据上述调整后的保险方案和条款，生成团体保险的保单和合同，确保保单中包含预测结果中的保单号码、保险期限等信息，并与团体进行确认和签署。

在上述实施例中，本申请公开一种团体保险出单方法，涉及人工智能技术领域和金融科技领域。本申请通过获取团体保险出单流程，并对团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程，基于若干个团体保险出单子流程构建初始预测模型，其中，每一个团体保险出单子流程对应初始预测模型中的一个子模型，获取历史团体保险数据，使用历史团体保险数据对初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型，接收保险出单预测指令，获取待预测的团体保险数据，将待预测的团体保险数据导入团体保险出单预测模型，输出团体保险出单预测结果，基于团体保险出单预测结果生成团体保险出单方案。本申请基于动态规划算法的思想，将团体保险出单流程分解为多个子流程，并基于子流程构建出单预测模型，通过出单预测模型实现团体保险出单方案的生成，提高了团体保险出单的效率，同时避免团体保险出单过程受到业务人员主观因素影响。

在本实施例中，团体保险出单方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式接收指令或者获取数据。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。

需要强调的是，为进一步保证上述团体保险数据的私密和安全性，上述团体保险数据还可以存储于一区块链的节点中。

本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，该计算机可读指令可存储于一计算机可读取存储介质中，该计算机可读指令在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

应该理解的是，虽然附图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，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图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，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他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。

进一步参考图3，作为对上述图2所示方法的实现，本申请提供了一种团体保险出单装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图3所示，本实施例所述的团体保险出单装置300，包括：

流程分解模块301，用于获取团体保险出单流程，并对团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程；

模型构建模块302，用于基于若干个团体保险出单子流程构建初始预测模型，其中，每一个团体保险出单子流程对应初始预测模型中的一个子模型；

模型训练模块303，用于获取历史团体保险数据，使用历史团体保险数据对初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型；

指令响应模块304，用于接收保险出单预测指令，获取待预测的团体保险数据；

出单预测模块305，用于将待预测的团体保险数据导入团体保险出单预测模型，输出团体保险出单预测结果；

出单方案模块306，用于基于团体保险出单预测结果生成团体保险出单方案。

进一步地，流程分解模块301具体包括：

流程截取子模块，用于获取团体保险流程文档，并从团体保险流程文档中截取团体保险出单流程；

流程解析子模块，用于解析团体保险出单流程，识别团体保险出单流程中的关键决策节点；

流程切分子模块，用于基于关键决策节点对团体保险出单流程进行切分，得到若干个团体保险出单子流程。

进一步地，初始预测模型为决策树模型，决策树模型包括若干棵决策树，每一棵决策树对应一个团体保险出单子流程，模型构建模块302具体包括：

流程特征提取子模块，用于提取每一个团体保险出单子流程的最佳分裂特征；

决策规则子模块，用于获取每一个团体保险出单子流程的决策规则；

决策树构建子模块，用于基于每一个团体保险出单子流程的最佳分裂特征和每一个团体保险出单子流程的决策规则，构建每一个团体保险出单子流程的决策树；

决策树模型构建子模块，用于组合构建的所有决策树，生成初始预测模型。

进一步地，决策树模型构建子模块具体包括：

递推关系获取单元，用于确定每一个团体保险出单子流程之间的递推关系；

状态转移方程定义单元，用于根据每一个团体保险出单子流程之间的递推关系定义状态转移方程；

目标函数定义单元，用于定义初始预测模型的目标函数；

条件配置单元，用于在组合决策树时，配置状态转移方程和目标函数，得到初始预测模型。

进一步地，模型训练模块303具体包括：

数据集构建子模块，用于基于历史团体保险数据构建训练数据集和验证数据集；

模型训练子模块，用于使用训练数据集对初始预测模型进行训练，得到初始团体保险出单预测模型；

模型验证子模块，用于使用验证数据集对初始团体保险出单预测模型进行模型验证，输出通过验证的初始团体保险出单预测模型，得到团体保险出单预测模型。

进一步地，模型训练子模块具体包括：

数据特征提取单元，用于提取训练数据集中历史团体保险数据的特征，得到历史团体保险特征；

保险特征分类单元，用于基于团体保险出单流程对历史团体保险特征进行分类，得到若干个历史团险类别特征；

特征导入单元，用于将每一个历史团险类别特征导入匹配的决策树中进行特征分类；

最优解求解单元，用于获取每一棵决策树输出的分类结果，基于预设的动态规划算法和目标函数求解状态转移方程的最优解；

决策路径构建单元，用于基于状态转移方程的最优解构建决策路径；

模型调整单元，用于将决策路径与预设标准路径进行比对，并基于路径比对结果调整初始预测模型的模型参数，直至模型拟合，得到初始团体保险出单预测模型。

进一步地，模型调整单元具体包括：

损失函数构建子单元，用于构建初始预测模型的损失函数；

预测误差计算子单元，用于基于损失函数计算决策路径与预设标准路径之间的误差，得到预测误差；

模型参数调优子单元，用于根据预测误差调整初始预测模型的模型参数，直至模型拟合，得到初始团体保险出单预测模型。

在上述实施例中，本申请公开一种团体保险出单装置，涉及人工智能技术领域和金融科技领域。本申请通过获取团体保险出单流程，并对团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程，基于若干个团体保险出单子流程构建初始预测模型，其中，每一个团体保险出单子流程对应初始预测模型中的一个子模型，获取历史团体保险数据，使用历史团体保险数据对初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型，接收保险出单预测指令，获取待预测的团体保险数据，将待预测的团体保险数据导入团体保险出单预测模型，输出团体保险出单预测结果，基于团体保险出单预测结果生成团体保险出单方案。本申请基于动态规划算法的思想，将团体保险出单流程分解为多个子流程，并基于子流程构建出单预测模型，通过出单预测模型实现团体保险出单方案的生成，提高了团体保险出单的效率，同时避免团体保险出单过程受到业务人员主观因素影响。

为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图4，图4为本实施例计算机设备基本结构框图。

所述计算机设备4包括通过系统总线相互通信连接存储器41、处理器42、网络接口43。需要指出的是，图中仅示出了具有组件41-43的计算机设备4，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。

所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。

所述存储器41至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器41可以是所述计算机设备4的内部存储单元，例如该计算机设备4的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器41也可以是所述计算机设备4的外部存储设备，例如该计算机设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)等。当然，所述存储器41还可以既包括所述计算机设备4的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器41通常用于存储安装于所述计算机设备4的操作系统和各类应用软件，例如团体保险出单方法的计算机可读指令等。此外，所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

所述处理器42在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器42通常用于控制所述计算机设备4的总体操作。本实施例中，所述处理器42用于运行所述存储器41中存储的计算机可读指令或者处理数据，例如运行所述团体保险出单方法的计算机可读指令。

所述网络接口43可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口43通常用于在所述计算机设备4与其他电子设备之间建立通信连接。

在上述实施例中，本申请公开一种计算机设备，涉及人工智能技术领域和金融科技领域。本申请通过获取团体保险出单流程，并对团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程，基于若干个团体保险出单子流程构建初始预测模型，其中，每一个团体保险出单子流程对应初始预测模型中的一个子模型，获取历史团体保险数据，使用历史团体保险数据对初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型，接收保险出单预测指令，获取待预测的团体保险数据，将待预测的团体保险数据导入团体保险出单预测模型，输出团体保险出单预测结果，基于团体保险出单预测结果生成团体保险出单方案。本申请基于动态规划算法的思想，将团体保险出单流程分解为多个子流程，并基于子流程构建出单预测模型，通过出单预测模型实现团体保险出单方案的生成，提高了团体保险出单的效率，同时避免团体保险出单过程受到业务人员主观因素影响。

本申请还提供了另一种实施方式，即提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的团体保险出单方法的步骤。

在上述实施例中，本申请公开一种计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域和金融科技领域。本申请通过获取团体保险出单流程，并对团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程，基于若干个团体保险出单子流程构建初始预测模型，其中，每一个团体保险出单子流程对应初始预测模型中的一个子模型，获取历史团体保险数据，使用历史团体保险数据对初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型，接收保险出单预测指令，获取待预测的团体保险数据，将待预测的团体保险数据导入团体保险出单预测模型，输出团体保险出单预测结果，基于团体保险出单预测结果生成团体保险出单方案。本申请基于动态规划算法的思想，将团体保险出单流程分解为多个子流程，并基于子流程构建出单预测模型，通过出单预测模型实现团体保险出单方案的生成，提高了团体保险出单的效率，同时避免团体保险出单过程受到业务人员主观因素影响。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

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。

显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式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效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种团体保险出单方法，其特征在于，包括：

获取团体保险出单流程，并对所述团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程；

基于若干个所述团体保险出单子流程构建初始预测模型，其中，每一个所述团体保险出单子流程对应所述初始预测模型中的一个子模型；

获取历史团体保险数据，使用所述历史团体保险数据对所述初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型；

接收保险出单预测指令，获取待预测的团体保险数据；

将所述待预测的团体保险数据导入所述团体保险出单预测模型，输出团体保险出单预测结果；

基于所述团体保险出单预测结果生成团体保险出单方案。

2.如权利要求1所述的团体保险出单方法，其特征在于，所述获取团体保险出单流程，并对所述团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程的步骤，具体包括：

获取团体保险流程文档，并从所述团体保险流程文档中截取所述团体保险出单流程；

解析所述团体保险出单流程，识别所述团体保险出单流程中的关键决策节点；

基于所述关键决策节点对所述团体保险出单流程进行切分，得到若干个所述团体保险出单子流程。

3.如权利要求1所述的团体保险出单方法，其特征在于，所述初始预测模型为决策树模型，所述决策树模型包括若干棵决策树，每一棵决策树对应一个所述团体保险出单子流程，所述基于若干个所述团体保险出单子流程构建初始预测模型的步骤，具体包括：

提取每一个所述团体保险出单子流程的最佳分裂特征；

获取每一个所述团体保险出单子流程的决策规则；

基于每一个所述团体保险出单子流程的最佳分裂特征和每一个所述团体保险出单子流程的所述决策规则，构建每一个所述团体保险出单子流程的决策树；

组合构建的所有决策树，生成所述初始预测模型。

4.如权利要求3所述的团体保险出单方法，其特征在于，所述组合构建的所有决策树，生成所述初始预测模型的步骤，具体包括：

确定每一个所述团体保险出单子流程之间的递推关系；

根据每一个所述团体保险出单子流程之间的递推关系定义状态转移方程；

定义所述初始预测模型的目标函数；

在组合决策树时，配置所述状态转移方程和所述目标函数，得到所述初始预测模型。

5.如权利要求4所述的团体保险出单方法，其特征在于，所述获取历史团体保险数据，使用所述历史团体保险数据对所述初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型的步骤，具体包括：

基于所述历史团体保险数据构建训练数据集和验证数据集；

使用所述训练数据集对所述初始预测模型进行训练，得到初始团体保险出单预测模型；

使用所述验证数据集对所述初始团体保险出单预测模型进行模型验证，输出通过验证的所述初始团体保险出单预测模型，得到所述团体保险出单预测模型。

6.如权利要求5所述的团体保险出单方法，其特征在于，所述使用所述训练数据集对所述初始预测模型进行训练，得到初始团体保险出单预测模型的步骤，具体包括：

提取所述训练数据集中历史团体保险数据的特征，得到历史团体保险特征；

基于所述团体保险出单流程对所述历史团体保险特征进行分类，得到若干个历史团险类别特征；

将每一个所述历史团险类别特征导入匹配的决策树中进行特征分类；

获取每一棵决策树输出的分类结果，基于预设的动态规划算法和所述目标函数求解所述状态转移方程的最优解；

基于所述状态转移方程的最优解构建决策路径；

将所述决策路径与预设标准路径进行比对，并基于路径比对结果调整所述初始预测模型的模型参数，直至模型拟合，得到所述初始团体保险出单预测模型。

7.如权利要求6所述的团体保险出单方法，其特征在于，所述将所述决策路径与预设标准路径进行比对，并基于路径比对结果调整所述初始预测模型的模型参数，直至模型拟合，得到所述初始团体保险出单预测模型的步骤，具体包括：

构建所述初始预测模型的损失函数；

基于所述损失函数计算所述决策路径与预设标准路径之间的误差，得到预测误差；

根据所述预测误差调整所述初始预测模型的模型参数，直至模型拟合，得到所述初始团体保险出单预测模型。

8.一种团体保险出单装置，其特征在于，包括：

流程分解模块，用于获取团体保险出单流程，并对所述团体保险出单流程进行分解，得到若干个团体保险出单子流程；

模型构建模块，用于基于若干个所述团体保险出单子流程构建初始预测模型，其中，每一个所述团体保险出单子流程对应所述初始预测模型中的一个子模型；

模型训练模块，用于获取历史团体保险数据，使用所述历史团体保险数据对所述初始预测模型进行训练，得到团体保险出单预测模型；

指令响应模块，用于接收保险出单预测指令，获取待预测的团体保险数据；

出单预测模块，用于将所述待预测的团体保险数据导入所述团体保险出单预测模型，输出团体保险出单预测结果；

出单方案模块，用于基于所述团体保险出单预测结果生成团体保险出单方案。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的团体保险出单方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的团体保险出单方法的步骤。