CN117993912A - 一种保险在线交易存证方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种保险在线交易存证方法，方法包括如下步骤：基于保险在线交易平台获得保险交易数据库和待存证保险交易数据；保险交易数据库构建交易数据识别模型，通过交易数据识别模型得到待存证保险交易数据的第一评价指标；依据保险交易数据库筛选保险在线交易的关键特征因素，依据关键特征因素获得待存证保险交易数据的第二评价指标；第一评价指标和第二评价指标对待存证保险数据进行检验，获得最优待存证保险数据，并对最优待存证保险数据进行存证。本发明基于保险在线交易平台的数据，对待存证保险数据进行风险评价，获得准确的保险交易数据，提升交易效率和安全性，推动保险行业的数字化转型，提升业务效率和质量。

Description

一种保险在线交易存证方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种保险在线交易存证方法及系统。

背景技术

随着信息技术的迅猛发展，互联网已成为各类业务的重要交易平台。保险交易作为金融领域的重要组成部分，也逐渐向线上转移。然而线上交易在带来便捷的同时，也面临着保险交易数据准确性、安全性和真实性等多方面的挑战。因此在发展保险在线交易平台的同时，需要开发一种能够保障保险在线交易数据完整性、准确性和追溯性的存证方法。

传统的保险交易存证方法主要依赖于纸质文档和中心化的数据存储，现有的数据存储方法存在着诸多不足，如易丢失、易篡改、准确度不够以及难以追溯等问题。近年来随着数据处理技术的发展，在线数据也更具准确性、稳健性以及安全性等特性，为保险在线交易存证提供了新的解决方案，进而确保交易数据的真实性和完整性，提高线上交易的透明度和可信度。因此开发一种新型的保险在线交易存证方法，具有重要的现实意义和应用价值，可以进一步提升保险线上交易的效率和安全性，推动保险行业的数字化转型，提升保险在线业务效率和交易质量。

发明内容

针对现有方法的不足以及实际应用的需求，本发明基于保险在线交易平台的数据资源，对待存证的保险数据进行质量评价和稳健性评估，利用数据分析技术和相关算法，准确识别保险交易中的潜在风险和数据偏差，进一步优化和完善保险在线交易数据，不仅提高了保险的交易效率和安全性，也推动了保险行业的数字化转型进程。一方面本发明提供了一种保险在线交易存证方法，其包括如下步骤：基于保险在线交易平台获得保险交易数据库和待存证保险交易数据；依据所述保险交易数据库构建交易数据识别模型，通过所述交易数据识别模型得到待存证保险交易数据的第一评价指标；依据所述保险交易数据库筛选保险在线交易的关键特征因素，依据所述关键特征因素获得待存证保险交易数据的第二评价指标；根据所述第一评价指标和所述第二评价指标对所述待存证保险交易数据进行检验，以获得最优待存证保险交易数据，并对所述最优待存证保险交易数据进行存证。本发明综合运用数据资源和模型构建技术，对保险在线交易数据进行全面、深入的风险评估和评价，确保了保险交易数据的安全性、准确性和真实性，进一步推动了保险行业的数字化转型进程，提升了保险业务的效率和质量。

可选地，所述依据所述保险交易数据库构建交易数据识别模型包括：基于所述保险交易数据库得到保险交易数据库的标准差分析结果；根据所述标准差分析结果构建交易数据识别模型。本发明根据标准差分析结果设定识别规则和算法，基于此交易数据识别模型可以自动识别和筛选出符合特定标准的交易数据，从而确保保险交易数据的准确性和有效性。

可选地，所述通过所述交易数据识别模型得到待存证保险交易数据的第一评价指标包括：利用所述交易数据识别模型和所述待存证保险交易数据得到待存证保险交易数据的数据噪声系数；将所述数据噪声系数设置为待存证保险交易数据的第一评价指标。本发明将数据噪声系数作为第一评价指标，可以量化数据质量、识别数据异常、提高风险评估准确性，为保险在线交易数据的存证方法提供更为准确和可靠的数据支持。

可选地，所述交易数据识别模型，满足如下关系：

其中，表示保险在线交易数据的噪声指数，/>表示保险在线交易数据的观测值，/>表示保险在线交易数据的总体标准差，/>表示保险在线交易数据的次序平均值。本发明通过噪声指数实现保险在线交易数据的标准化、规范化处理，提高了数据质量和模型的鲁棒性，促进了数据驱动的决策和保险业务发展。

可选地，所述依据所述保险交易数据库筛选保险在线交易的关键特征因素包括：依据所述保险交易数据库筛选保险在线交易的关键特征因素，所述关键特征因素包括保险交易类型、保险交易金额以及保险交易期限。本发明对保险交易的关键特征因素进行分析，可以发现不同交易类型、金额和期限对风险的影响程度，进而为保险业务优化提供指导。

可选地，所述依据所述关键特征因素获得待存证保险交易数据的第二评价指标包括：依据所述待存证保险交易数据和所述关键特征因素获得待存证保险交易数据的类型偏差系数；依据所述待存证保险交易数据和所述关键特征因素获得待存证保险交易数据的金额偏差系数；依据所述待存证保险交易数据和所述关键特征因素获得待存证保险交易数据的期限偏差系数。本发明通过保险在线交易的类型偏差系数、金额偏差系数和期限偏差系数，进一步量化评估待存证保险交易数据与关键特征因素之间的一致性和匹配程度，进而更客观地衡量保险交易数据的可靠性。

可选地，所述依据所述关键特征因素获得待存证保险交易数据的第二评价指标包括：基于所述关键特征因素设置待存证保险交易数据的第二评价指标，所述第二评价指标包括待存证保险交易数据的类型偏差系数、金额偏差系数以及期限偏差系数。本发明基于关键特征因素分析待存证保险交易数据的稳健性，有助于量化风险水平、指导数据优化、促进保险业务规范化。

可选地，所述根据所述第一评价指标和所述第二评价指标对所述待存证保险交易数据进行检验，以获得最优待存证保险交易数据包括：根据所述第一评价指标对待存证保险交易数据进行检验，并获得待存证保险交易数据的准确性分析结果；依据所述第二评价指标对待存证保险交易数据进行检验，并获得待存证保险交易数据的稳健性分析结果。本发明根据所述第一评价指标和所述第二评价指标对所述待存证保险交易数据进行检验，能够全面第评估数据质量、提升数据准确性和稳健性，降低交易风险的同时提升工作效率，为保险公司的数字化转型和健康发展提供了有力支持。

可选地，所述根据所述第一评价指标和所述第二评价指标对所述待存证保险交易数据进行检验，以获得最优待存证保险交易数据，并对所述最优待存证保险交易数据进行存证包括：结合所述准确性分析结果和所述稳健性分析结果对待存证保险交易数据进行调控和优化，以获得最优待存证保险交易数据，并对所述最优待存证保险交易数据进行存证。本发明结合准确性分析结果和稳健性分析结果对待存证保险交易数据进行调控和优化，并对最优数据进行存证，能够提升交易数据质量、增强数据可信度、降低风险、提高业务效率，为保险业务的稳健运营和持续发展提供有力支持。

第二方面，为能够高效地执行本发明所提供的一种保险在线交易存证方法，本发明还提供了一种保险在线交易存证系统，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如本发明第一方面所述的保险在线交易存证方法。本发明的保险在线交易存证系统，结构紧凑、性能稳定，能够稳定地执行本发明提供的保险在线交易存证方法，提升本发明整体适用性和实际应用能力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1为本发明的保险在线交易存证方法流程图；

图2为本发明的保险在线交易存证系统结构图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。

在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和、或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的示图都是为了说明的目的，并且示图不一定是按比例绘制的。

请参见图1，为了保证保险在线交易数据的准确性、安全性及可追溯性，以推动保险行业的数字化转型，进一步提升保险在线业务的效率和交易质量。本发明基于人工智能、大数据分析和数据处理等先进技术，对待存证的保险交易数据进行优化，提升在线交易数据质量、增强数据可信度、降低交易风险、提高业务效率。本发明提供了保险在线交易存证方法，所述保险在线交易存证方法包括如下步骤：

S1、基于保险在线交易平台获得保险交易数据库和待存证保险交易数据，其具体实施步骤及内容如下：

在本实施例中保险交易数据库的建立内容如下，从保险在线交易平台的各个业务模块中收集保险交易相关的数据，其包括但不限于投保人信息、保险产品信息、交易时间、交易金额等，其次对收集到的原始交易数据进行清洗，去除重复、错误或无效等数据，从而确保在线交易数据的准确性和完整性，然后将清洗后的数据存储到数据库中，可以采用关系型数据库或非关系型数据库，根据实际需求或者数据存证需求选择合适的数据库类型，并定期对保险在线交易数据进行维护，包括但不限于对保险交易数据库的数据进行备份、恢复、优化等操作，更进一步地保证保险交易数据库的稳定性和可行性。

在本实施例中上述待存证保险交易数据的获取内容如下：实施例中主要依据保险属性和基本特征确定交易数据的存证需求，即是明确等待存证的保险交易数据的具体类型和使用范围，包括但不限于保险在线交易的类型或交易金额超过一定阈值的交易信息等，从保险在线交易平台中筛选出符合存证要求的保险交易数据，更进一步地需要对筛选出的待存证数据进行加密处理，以保护保险交易数据的隐私和安全，随后将加密之后的等待存证交易数据存储到专门存证数据系统中，基于此保证等待存证交易数据的真实性、完整性和不可篡改性，实施例中还可以采取一系列措施确保待存证保险交易数据的安全性和隐私保护，其中可以使用安全的数据库存储技术、加密传输技术、访问控制技术等，进而防止等待存证交易数据泄露和非法访问，同时还需要建立完善的数据管理制度和操作规程，确保保险在线交易数据的合理使用和规范处理。

在本实施例中，基于保险在线交易平台建立保险交易数据库和待存证保险交易数据，可以对保险在线交易数据进行多种应用和价值挖掘，有利于保险在线交易数据的来源监控和利用途径管理，从而保障保险在线业务的规范性、透明度和安全性。

更进一步地，本实施例中获得保险交易数据库和待存证保险交易数据的方法，仅仅为本发明的一个可选条件，在其他一个或者一些实施例中可以根据数据平台的运行情况和数据存证要求对数据获取方法进行调整，不仅可以提高数据处理的效率和准确性，还可以更好地适应保险业务和发展变化，为保险在线交易存证方法提供坚实的数据保障。

S2、依据上述保险交易数据库构建交易数据识别模型，并通过交易数据识别模型得到待存证保险交易数据的第一评价指标，其具体实施步骤及内容如下；

对保险交易数据进行深入挖掘和分析，可以充分利用保险交易数据的相关价值，有助于识别保险在线交易的关键信息，提高交易效率和资源配置速度，另外一方面还可以识别出保险在线交易数据中的异常波动和潜在风险点，从而避免或减少数据信息损失。

首先，基于保险交易数据库得到保险交易数据库的标准差分析结果，然后根据标准差分析结果构建交易数据识别模型，其具体实施内容如下：

为了保证相关数据的随机性和代表性，在本实施例中从保险交易数据库中随机选择一部分与保险在线交易紧密相关的数据，并作为后续分析的样本数据。

即指的是在保险交易数据库中随机抽取、清洗和预处理之后，可以获得一组清洁、准确且具有代表性的保险在线交易数据样本，上述数据样本涵盖了保险交易的多方面信息，如交易时间、交易金额、保险产品种类、投保人信息等，而且可以确保样本数据的随机性和代表性，可以更准确地反映保险在线交易的实际情况和属性特征。

基于上述保险交易样本数据集，计算样本数据中每个数据点的标准差。其中标准差作为一个关键的统计量，能够精确地反馈不同数据集的离散程度，揭示不同数据点相对于平均值的波动情况，通过比较不同数据字段的标准差大小，可以快速地识别出不同数据段的波动情况，有助于更全面地了解保险在线交易数据的分布特征，揭示保险在线数据的潜在交易风险点，为后续的业务决策和风险管理提供有力的数据支撑。

为了准确获得保险在线交易样本数据集的总体标准差，在本实施例中保险在线交易数据的总体标准差满足如下关系：

其中，表示样本数据的总体标准差，/>表示样本数据的数据点，/>表示样本数据的总数据量，/>表示样本数据中第/>数据点的次序统计结果，/>表示样本数据的次序平均值。

样本数据的总体标准差是指整个样本数据集相对于其平均值的离散程度或波动性的度量，总体标准差可以用于描述整个样本数据集的分布宽度或散布情况，作为推断总体标准差的一个依据，在保险在线交易风险管理、决策制定和数据分析中发挥着重要作用。

数据点是数据分析的基础，基于此可以对不同数据点进行观察、比较和计算，进而得到关于样本数据的各种统计量和指标，包括但不限于样本数据集的均值、中位数、众数、标准差等，从而了解样本数据的分布特征、波动情况、异常值等信息。在保险交易业务中对样本数据的数据点进行分析，可以发现交易数据的潜在风险点、优化资源配置、提升客户体验等。

总数据量则指的是构成样本数据集数据点的总数，即是样本数据中所有观测值或数值的数量。在统计分析和数据处理中，总数据量是一个重要的参数直接决定了数据分析结果的精确度和可靠性，在保险交易数据样本中，总数据量可以表示所选取样本数据中的保险在线交易记录的总数量。

样本数据中不同数据点的次序统计结果指的是在样本数据集中，不同数据点按照特定顺序排列之后的位置情况，次序统计量用于描述数据点相对于其他数据点位置的一个量。在保险交易数据样本中，不同数据点的次序统计结果有助于了解不同数据点在整体交易数据中的相对位置，从而进一步分析不同数据点所代表的交易特征或风险情况，对于识别异常交易、评估风险分布以及制定风险管理策略等方面都具有重要意义。此外样本数据的平均值是所有样本数据点之和除以样本数据点的数量，其是描述样本数据集的中心趋势对应的重要统计量。

上述次序统计量，需要满足如下关系：

其中，表示样本数据的次序统计总量，/>表示样本数据中第1数据点的次序统计结果，/>表示样本数据中第2数据点的次序统计结果，/>表示样本数据中第3数据点的次序统计结果，/>表示样本数据中第/>数据点的次序统计结果。

更进一步地，输入的样本数据观测值满足如下关系：

其中，表示样本数据观测值，/>表示样本数据中第1数据点的观测值，/>表示样本数据中第2数据点的观测值，/>表示样本数据中第3数据点的观测值，/>表示样本数据中第/>数据点的观测值。

更进一步地，在本实施例中保险在线交易样本数据集的标准差计算方法，仅仅为本发明的一个可选条件，其他一个或者一些实施例中可以根据样本数据情况和交易目的对保险在线交易样本数据集的分析方法进行调整，可以确保分析过程更加符合实际需求，提高数据分析结果的准确性和有效性，为保险业务的风险管理和问题识别提供有力支持。

基于上述总体标准差构建进一步交易数据识别模型，交易数据识别模型满足如下关系：

其中，表示保险在线交易数据的噪声指数，/>表示保险在线交易数据的观测值，/>表示保险在线交易数据的总体标准差，/>表示保险在线交易数据的次序平均值。

保险在线交易数据的噪声指数是指，在保险在线交易数据中无关信息、错误数据、异常值或随机波动等信息所占的比例或程度，上述噪声信息会干扰真实交易信号或变化趋势的准确识别，实施例中保险数据的噪声主要来源于，系统故障、人为错误、非法交易行为以及数据录入错误等，基于此可以减少噪声成分导致的数据异常波动、离群值或不符合实际交易情况的数据点。

保险在线交易数据的观测值是指，在保险交易过程中实际记录下来的具体数值或数据点，上述观测值包括但不限于保险交易金额、交易时间、保险价格、交易类型、保险产品类别、投保人年龄范围等，观测值可以对保险在线交易的实际情况进行直接反馈，也是数据分析和建模的基础。

更进一步地，在本实施例中构建交易数据识别模型选取的参数，仅仅为本发明的一个可选条件，其他一个或者一些实施例中可以根据数据情况和保险交易状况对模型参数进行更改，提供了更大的函数灵活性和适应性，使模型能够根据不同的数据情况和交易状况进行有针对性的优化和调整，提高模型的识别准确性和业务效率。

更进一步地，利用上述交易数据识别模型和步骤S2的待存证保险交易数据得到待存证保险交易数据的数据噪声系数，并且将数据噪声系数设置为待存证保险交易数据的第一评价指标，其具体实施内容如下：

记录交易数据识别模型的输出结果，即是统计待存证保险交易数据的数据噪声系数，然后用于反馈待存证数据的噪声成分比例、强度以及其他相关统计量，在本实施例中将数据噪声系数设置为待存证保险交易数据的第一评价指标，另外一方面还将根据保险交易情况和平台记载数据情况设置一个噪声系数安全区间，如果上述待存证交易数据的噪声系数在安全区间之间，则说明此待存证在线交易数据基本符合数据存证要求，如果噪声系数不在安全区间之内，则说明待存证在线交易数据的噪声数据比例太大，数据质量不达标，也不符合数据存证要求。通过数据噪声系数评估待存证保险交易数据的质量，较高的噪声系数则意味着待存证数据中包含了较多的无关信息或数据错误，需要进一步对待存证数据进行清洗、对比和校正。

在本实施例中通过待存证保险交易数据的噪声系数，直接了解和分析待存证保险在线交易数据的质量和完整度，为后续保险信息储存、风险管理和信息优化提供更为准确和可靠的数据支持。

更进一步地，在本实施例中保险在线交易数据的验证方式，仅仅为本发明的一个可选条件，其他一个或者一些实施例中可以根据数据保存要求和保险交易数据情况对信息验证方式进行调整，使其可以根据不同的数据情况和验证要求进行有针对性的优化和调整，有助于提高数据检验结果的可靠性、安全性和实际运用价值，促进保险业务的数字化创新和科学发展。

S3、依据保险交易数据库筛选保险在线交易的关键特征因素，依据筛选出来的关键特征因素进一步获得待存证保险交易数据的第二评价指标，其具体实施步骤及内容如下：

依据上述保险交易数据库筛选保险在线交易的关键特征因素，实施例中关键特征因素包括但不限于保险交易类型、保险交易金额以及保险交易期限，其具体实施内容如下：

首先需要明确保险交易数据的分析目标，即是可以通过关键因素识别出保险在线交易成功与否，关键要素通常与交易类型、交易金额和交易期限等紧密相关。保险交易类型可以分析出不同保险交易类型在数据库中的占比、增长趋势以及业务偏好；对保险在线交易金额进行统计分析，包括但不限于交易金额的平均值、中位数、众数、标准差等，以了解保险在线交易金额的分布情况和实际数额状况，从而观察交易金额随时间的变化趋势；从数据库中提取每笔保险交易的期限信息，进而分析不同期限的保险交易在数据库中的占比和变化趋势，了解不同期限保险的业务情况，为市场策略和保险在线业务调整等提供参考。

更进一步地，在本实施例中筛选保险在线交易关键特征因素的方法，仅仅为本发明的一个可选条件，其他一个或者一些实施例中可以根据保险交易情况和后续交易需求对保险在线交易特征因素进行合理调整，可以更加精确地识别出影响保险在线交易的核心要素，从而优化保险交易流程、提高在线交易效率。

然后，依据待存证保险交易数据和关键特征因素得到待存证保险交易数据的类型偏差系数、金额偏差系数以及期限偏差系数，其具体实施内容如下：

基于上述保险交易数据库筛选保险在线交易的关键特征因素，选取适当的关键特征可以有效地反馈待存证保险交易数据的特征情况，实施例中关键特征因素主要包括了保险交易类型、保险交易金额以及保险交易期限。

保险交易类型是指保险产品的种类或类别。不同的保险产品具有不同的风险特征、保费结构、保障范围等，因此交易类型是一个关键的特征因素。具体可以基于保险在线交易平台建立一个保险分类体系，保险交易类型分类体系中包括但不限于人寿保险、财产保险、健康保险、车险等，对于每一条交易记录，需要明确标注其所属的交易类型，并依据待存证保险交易数据不断更新和调整分类体系。

保险交易金额指的是投保人购买保险产品时所支付的金额，直接反映了保险产品的价格和市场规模。具体可以根据保险业务要求将交易金额划分为不同的区间或分类，在一个可选地实施例中可以将保险交易金额划分为小额交易、中等交易、大额交易，为了确保金额的可比性和统一性，在保险在线交易平台中设置使用统一的货币单位进行交易金额计算和比较。

保险交易期限指的是保险合同的有效期限，其对于分析交易趋势、预测保险市场变化等具有重要意义。需要保证待存证保险数据的每一条交易记录都包含了明确的交易期限信息，还可以根据保险交易的特点，将交易期限划分为短期、中期、长期等不同类别，此外还需要将交易时间单位进行统一处理，从而确保所有交易期限使用统一的时间单位进行计算和比较。

在本实施例中上述关键特征因素应该综合使用和分析，以支持更复杂的保险数据分析，在一个可选地实施例中通过对比不同交易类型、金额和期限的交易数据，可以分析保险交易模式和变化趋势，通过筛选和应用保险在线交易数据的关键特征因素，可以更加深入地了解保险在线交易的特点和规律，为保险业务决策和数据管理策略提供有力支持。

基于此，将上述关键特征因素设置为保险在线交易数据的第二评价指标，实施例中第二评价指标主要包括了待存证保险交易数据的类型偏差系数、金额偏差系数以及期限偏差系数。

在本实施例中将保险交易类型、保险交易金额和保险交易期限设置为待存证保险交易数据的第二评价指标，可以更全面、细致地评估待存证交易数据的公平性、安全性和可行性，基于三个关键特征因素的偏差系数分析待存证数据与预期目标或标准数据之间的差异程度。

其中类型偏差系数用于衡量待存证保险交易数据中交易类型与预期目标或标准交易类型之间的差异程度，如果预期某一类交易占比较大，但实际待存证数据中该类交易占比偏小，那么类型偏差系数就会相应增大，其中差异程度可以通过绝对差值、相对差值或其他统计量进行衡量。

上述保险在交易的类型偏差系数，满足如下关系：

其中，表示保险类型的偏差系数，/>表示对保险类型进行信息熵提取，/>表示待存证数据的保险类型，/>表示提取保险类型的参数，/>表示保险类型的采样影响权重。

对保险类型进行信息熵提取，指的是运用信息熵理论来提取和量化分析保险类型数据中的信息特征，信息熵是一种度量信息系统混乱程度或不确定性的方法，信息熵越大说明系统中原有的信息量越少，确定保险类型所需的信息量就越大。在保险业务领域，不同类型的保险产品具有不同的风险特征、保费结构、保障范围等，对保险类型进行信息熵提取可以更好地理解和量化差异，即可以通过计算保险产品的信息熵，来评估保险类型数据对应的不确定性和信息含量，从而为保险业务的风险管理、数据调控和市场策略提供决策支持。

待存证数据中保险类型以分类变量的形式存在，可以使用特定的代码或标签来表示不同类型的保险产品，对保险类型的提取和分析以了解待存证数据中各类保险产品的数量、分布和比例，从而进一步分析保险市场的趋势、风险状况以及各类保险产品的数量情况等。

提取保险类型的参数是指从待存证数据中提取出与保险类型相关的具体参数或属性，上述参数可以更详细地了解和分析保险类型的特征和差异，实施例中参数包括但不限于：保险产品类型代码、保险产品类型名称、保障范围、投保人特征、附加条款和条件第，基于此有利用保险在线交易数据的统计分析、可视化展示或机器学习模型运用，以深入了解各类保险产品的特征、市场需求和潜在风险，也是分析待存证数据质量和准确性的重要依据。

保险类型的采样影响权重指的是在数据采样过程中，不同保险类型数据对整体数据集的重要性和影响程度，在数据分析和机器学习中需要对数据集进行采样，以减小数据集规模、提高计算效率或平衡不同类别的样本数量，而在处理保险类型数据时，由于不同保险类型可能具有不同的风险特征、市场份额和重要性，因此采样过程中需要考虑其相对应的影响权重。

金额偏差系数主要用于衡量待存证保险交易数据中交易金额与预期或标准交易金额之间的差异。如果某一类交易的金额在预期或标准中呈现特定的分布，但实际待存证数据中的金额分布与其有较大出入，金额偏差系数就会相应增大。

上述保险在交易的金额偏差系数，满足如下关系：

其中，表示保险金额的偏差系数，/>表示对保险金额信息进行信息熵提取，/>表示待存证数据的保险金额，/>表示提取保险金额的参数，/>表示保险金额的采样影响权重。

偏差系数作为一个具体的数值，可以量化地表示保险交易金额与实际金额之间的偏差程度，从而帮助保险交易双方或者多方更准确地评估交易风险，提升在线交易透明度，更清楚地了解交易的风险状况，增强在线交易的公平性和信任度，对于提升保险在线交易的透明度、公平性、安全性和效率等方面都具有重要的意义和价值。

期限偏差系数可以用于衡量待存证保险交易数据中交易期限与预设情况或标准交易期限之间的差异，比较待存证数据中各类交易的期限分布与预期或标准期限分布的差异来计算期限偏差系数，在本实施例中上述保险在交易的金额偏差系数，满足如下关系：

其中，表示保险期限的偏差系数，/>表示对保险期限信息进行信息熵提取，/>表示检测样本的保险期限，/>表示提取保险期限的参数，/>表示保险期限采样的影响权重。

保险类型、保险金额以及保险期限对应的偏差系数可以作为评估待存证保险交易数据的重要指标，如果偏差系数过大则意味着待存证数据存在较大的误差或不一致性，需要进一步线下核实和线上调整，同时上述偏差系数也可以作为待存证保险交易数据的清洗和预处理依据，帮助识别并修正保险交易数据中的错误或异常值。

在本实施例中设置类型偏差系数、金额偏差系数和期限偏差系数作为第二评价指标，可以更全面地评估待存证保险交易数据的准确性和可靠性，为后续的保险交易数据分析和管理决策提供科学支持。

更进一步地，在本实施例中基于不同偏差系数分析交易数据的方法，仅仅为本发明的一个可选条件，其他一个或者一些实施例中可以根据现实情况和保险市场状况对保险交易数据的分析方法进行优化，可以帮助保险在线交易平台更好地适应市场变化、提高分析准确性和决策效率，进一步增强风险管理能力、促进创新发展以及提升客户满意度。

S4、根据待存证保险交易数据的第一评价指标和第二评价指标对准备存证的保险交易数据进行检验，以获得最优待存证保险交易数据，紧接着并对最优待存证保险交易数据进行存证，其具体实施步骤及内容如下：

首先，根据第一评价指标对待存证保险交易数据进行检验，并获得待存证保险交易数据的准确性分析结果；另外一方面依据第二评价指标对待存证保险交易数据进行检验，并获得待存证保险交易数据的稳健性分析结果，其具体实施内容如下：

在一个可选的实施例中，根据第一评价指标对待存证保险交易数据进行检验，并获得待存证保险交易数据的准确性分析结果。根据交易数据识别模型对待存证保险交易数据进行分析并得到其对应的噪声指数，然后分析待存证保险交易数据的噪声指数与噪声系数安全区间的关系，如果噪声系数不在安全区间则意味着待存证保险交易数据中存在大量的错误、冗余、不一致或无关信息，将影响到保险数据的准确性和可靠性。此外通过噪声系数还可以为数据管理和质量控制提供反馈信息，其中某个时间段或某个险种的数据噪声系数较高，则需要对该时间段或该险种的数据进行更严格的审核和处理，可以及时发现待存证保险交易在线数据中的问题，以确保存证保险交易在线数据的准确性和可靠性。

在另外一个可选的实施例中，依据第二评价指标对待存证保险交易数据进行检验，并获得待存证保险交易数据的稳健性分析结果。

在保险交易中稳健性体现了保险交易面临多变环境和各种挑战时的稳定性、安全性和可靠性，稳健的保险交易不仅保证了各方利益的均衡与公平，同时也体现了在线保险交易的可行性和实用性，实施例中为了分析保险在线交易的稳健性将在公平性、安全性和可行性进行分别分析，也为保险在线交易行业的发展做出贡献。

在一个可选地实施例中针对待存证保险数据的公平性进行评估。如果待存证保险数据的保险类型偏差系数较高，意味着该类型保险在市场上的定价或覆盖范围可能存在不公平的现象，反映了保险市场可能存在不公平对待；如果保险金额偏差系数较高，则说明保险交易中的保险金额设置不合理，可能存在过度保险或保险不足的情况，需要对其进行信息核实和数据对比；对于待存证保险的期限进行对比分析，如果保险期限偏差系数较高，则说明待存证保险的交易数据中可能存在长期风险或不确定性，会影响到保险交易的公平性。

在一个可选地实施例中针对待存证保险数据的安全性进行评估。基于保险类型偏差系数可知，待存证保险数据中某些高风险或复杂的保险类型会有更高的偏差系数，待存证保险数据的高风险性即指的是其对应的安全性会更低；过高的保险金额将导致过度保险，而过低的保险金额则会导致保险不足进而增加了交易风险，从而降低交易的安全性；长期保险交易可能涉及更多的不确定性和风险，因此其偏差系数可能较高也会影响到保险交易的安全性。

在一个可选地实施例中针对待存证保险数据的可行性进行评估。待存证保险数据中某些特定的保险类型可能在市场上的交易率较低，即指的是相应的交易可行性相对较低；如果保险金额设置不合理将会导致交易接受程度降低，从而降低保险交易的可行性；基于保险期限偏差系数可知，长期限的保险交易将会涉及更多的保险管理和信息对接工作，对应的应该增加保险在线交易的复杂性和交易成本，从而维护保险在线交易的可行性。

实施例中综合利用保险类型、保险金额以及保险期限对应的偏差系数，对保险在线交易数据对应的公平性、安全性和可行性进行全面评估，更进一步地基于待存证在线保险交易的公平性，安全性以及可行性获得保险交易的稳健性，有助于保险业务在线交易的顺利进行。

在本实施例中根据待存证保险交易信息对保险的稳健性进行分析，且需要满足如下关系：

/>

其中，表示保险类型的公平指数，/>表示保险类型的偏差系数，/>表示保险类型的公开信息，/>表示保险可信信息，/>表示保险金额的公平指数，/>表示保险金额的偏差系数，/>表示保险金额的公开信息，/>表示保险期限的公平指数，/>表示保险期限的偏差系数，/>表示保险期限的公开信息，/>表示其他指标的公平指数，/>表示其他指标的偏差系数，/>表示待测保险的其他指标。

保险可信信息指的是关于保险产品真实、准确、可靠的信息，保险可信信息可以作为消费者购买保险产品时不可或缺的参考依据。更进一步地，在本实施例中根据保险公平性，安全性以及可行性分析保险在线交易稳健性的方式，仅仅为本实施例的一个可选条件，在其他一个或者一些实施例中保险在线交易信息的分析方法可以根据保险交易条件和交易要求进行调整，可以更精确地评估保险在线交易的稳健性，根据不同的情况灵活调整分析方法，可以确保稳健性评估结果与当前交易条件和要求保持一致，有助于适应不断变化的市场环境和交易需求。

然后，结合准确性分析结果和稳健性分析结果对待存证保险交易数据进行调控和优化，以获得最优待存证保险交易数据，并对最优待存证保险交易数据进行存证，其具体实施内容如下：

结合保险在线交易数据的准确性分析结果和稳健性评价结果对待存证保险交易信息实施针对性的调整策略。

一方面实施准确性调整策略，基于准确性分析结果中标识出的数据错误或不准确保险交易数据，对待存证交易数据进行线上核对、线下验证和信息修正，其中包括但不限于待存证数据源比对、交易方沟通确认或采用其他验证手段。

如果数据准确性问题是由保险在线交易平台的智能技术或者算法模型引起的，则考虑优化保险在线交易平台的相关算法或模型，包括但不限于调整数据收集参数、引入新的信息特征或采用更先进的算法技术。

另一方面实施稳健性调整策略，对于稳健性评价中的保险类型、金额以及期限的异常信息，进行适当处理包括但不限于平滑处理、剔除或重新评估。基于稳健性评价结果，可以识别保险关键特征的不同潜在风险点，并制定相应的风险管理措施，以降低保险在线交易的风险水平，根据稳健性评价结果，进一步优化保险在线交易流程，针对关键特征出错率偏高的部分进行多次检查和验证，以减小保险在线交易面临的不确定性和风险性。

此外，还可以对保险在线交易平台进行综合调整策略。综合准确性分析和稳健性评价的结果，对待存证保险交易数据进行整合和筛选，保留高质量、稳健性强的数据，其他交易数据则进行多次核对或者数据监测，更进一步地可以在平台中建立反馈警示机制，针对于出错率、噪声系数以及损失率较高的部分数据信息进行弹窗警告或者安全提示，以便及时验证和发现待存证保险在线交易数据存在的问题，有利于数字化保险交易的持续改进和绿色发展。

更进一步地，在本实施例中对保险在线交易数据的调整方法，仅仅为本实施例的一个可选条件，在其他一个或者一些实施例中保险在线交易数据的优化方法可以根据保险交易条件和保险交易情况加以调整，可以提高保险交易数据的质量，增强保险交易的稳健性和安全性，有利于保险行业在数字化时代的发展。

在一个可选地实施例中，选择最优的保险交易数据作为存证对象，并对其进行必要的调整和优化，在数据储存之前平台会向所有交易方发送数据确认信息，可以通过邮件、短信、电话或者APP通知等方式，能够及时收到并进行信息的初步核实与确认，这一流程的实施可以保证存证数据的真实性和准确性，从而为保险在线交易的公正性和可靠性提供坚实保障。

还将对待存证数据进行严格的加密与哈希处理，为了确保数据在传输和存储过程中的安全性，将采用先进的加密技术如AES、RSA等，对待存证的保险交易数据进行加密处理，此外还会生成数据的哈希值，进一步验证保险交易数据的完整性和确保其未被篡改。为了进一步保障交易数据的安全存储和不可篡改性，选择了规范、可靠、技术先进的区块链存证平台技术或其他具备存证功能的第三方平台进行数据储存，将加密后的待存证保险交易数据和哈希值上传至保险交易数据存证平台，从而确保保险在线交易数据的安全性和可靠性。从而为保险在线交易平台提供一个安全、可靠、高效的存证方案。

此外，还会针对每一份保险生成专门的存证信息文件夹，上述文件夹将全面记录保险交易的核心数据，包括但不限于交易的具体时间、参与交易的各方信息、交易的主要内容、任何附加的交易细节、哈希值、用于存证的平台信息以及确切的存证时间等。这些文件夹的创建，旨在提供一个全面、详细且结构化的数据记录体系，以确保保险交易数据的完整性和追溯性。

保险在线交易平台还需要定期对存证的保险在线交易数据进行审查，确保保险交易数据的完整性和准确性，同时随着技术的发展，及时更新存证技术和平台，确保存证保险交易数据的安全性和可靠性，基于以上实施步骤可以确保最优待存证保险交易数据的安全存储、完整性和法律效力，为保险交易提供强有力的证据支持，促进数值化保险业务的健康发展。

更进一步地，本实施例中存证保险在线交易数据的方法，仅仅为本实施例的一个可选条件，在其他一个或者一些实施例中可以依据保险交易需求以及交易数据情况对数据储存方法进行修改，可以简化数据管理和维护流程，促进保险存储技术的创新和发展。

参见图2，在一个可选的实施例中，为能够高效地执行本发明所提供的保险在线交易存证方法，本发明还提供了保险在线交易存证系统，所述系统包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如本发明所提供的保险在线交易存证方法相关实施例的具体步骤。本发明的保险在线交易存证系统，结构完整、客观稳定，能够高效地执行本发明保险在线交易存证方法，提升本发明整体适用性和实际应用能力。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种保险在线交易存证方法，其特征在于，包括如下步骤：

基于保险在线交易平台获得保险交易数据库和待存证保险交易数据；

依据所述保险交易数据库构建交易数据识别模型，通过所述交易数据识别模型得到待存证保险交易数据的第一评价指标；

依据所述保险交易数据库筛选保险在线交易的关键特征因素，依据所述关键特征因素获得待存证保险交易数据的第二评价指标；

根据所述第一评价指标和所述第二评价指标对所述待存证保险交易数据进行检验，以获得最优待存证保险交易数据，并对所述最优待存证保险交易数据进行存证。

2.根据权利要求1所述的保险在线交易存证方法，其特征在于，所述依据所述保险交易数据库构建交易数据识别模型包括：

基于所述保险交易数据库得到保险交易数据库的标准差分析结果；

根据所述标准差分析结果构建交易数据识别模型。

3.根据权利要求2所述的保险在线交易存证方法，其特征在于，所述通过所述交易数据识别模型得到待存证保险交易数据的第一评价指标包括：

利用所述交易数据识别模型和所述待存证保险交易数据得到待存证保险交易数据的数据噪声系数；

将所述数据噪声系数设置为待存证保险交易数据的第一评价指标。

4.根据权利要求3所述的保险在线交易存证方法，其特征在于，所述交易数据识别模型，满足如下关系：

，

其中，表示保险在线交易数据的噪声指数，/>表示保险在线交易数据的观测值，/>表示保险在线交易数据的总体标准差，/>表示保险在线交易数据的次序平均值。

5.根据权利要求1所述的保险在线交易存证方法，其特征在于，所述依据所述保险交易数据库筛选保险在线交易的关键特征因素包括：

依据所述保险交易数据库筛选保险在线交易的关键特征因素，所述关键特征因素包括保险交易类型、保险交易金额以及保险交易期限。

6.根据权利要求5所述的保险在线交易存证方法，其特征在于，所述依据所述关键特征因素获得待存证保险交易数据的第二评价指标包括：

依据所述待存证保险交易数据和所述关键特征因素获得待存证保险交易数据的类型偏差系数；

依据所述待存证保险交易数据和所述关键特征因素获得待存证保险交易数据的金额偏差系数；

依据所述待存证保险交易数据和所述关键特征因素获得待存证保险交易数据的期限偏差系数。

7.根据权利要求6所述的保险在线交易存证方法，其特征在于，所述依据所述关键特征因素获得待存证保险交易数据的第二评价指标包括：

基于所述关键特征因素设置待存证保险交易数据的第二评价指标，所述第二评价指标包括待存证保险交易数据的类型偏差系数、金额偏差系数以及期限偏差系数。

8.根据权利要求1所述的保险在线交易存证方法，其特征在于，所述根据所述第一评价指标和所述第二评价指标对所述待存证保险交易数据进行检验，以获得最优待存证保险交易数据包括：

根据所述第一评价指标对待存证保险交易数据进行检验，并获得待存证保险交易数据的准确性分析结果；

依据所述第二评价指标对待存证保险交易数据进行检验，并获得待存证保险交易数据的稳健性分析结果。

9.根据权利要求8所述的保险在线交易存证方法，其特征在于，所述根据所述第一评价指标和所述第二评价指标对所述待存证保险交易数据进行检验，以获得最优待存证保险交易数据，并对所述最优待存证保险交易数据进行存证包括：

结合所述准确性分析结果和所述稳健性分析结果对待存证保险交易数据进行调控和优化，以获得最优待存证保险交易数据，并对所述最优待存证保险交易数据进行存证。

10.一种保险在线交易存证系统，其特征在于，系统包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-9任一项所述的保险在线交易存证方法。