WO2017152640A1 - 基于搜索关键字的保险精算系统及方法 - Google Patents

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WO2017152640A1
WO2017152640A1 PCT/CN2016/104133 CN2016104133W WO2017152640A1 WO 2017152640 A1 WO2017152640 A1 WO 2017152640A1 CN 2016104133 W CN2016104133 W CN 2016104133W WO 2017152640 A1 WO2017152640 A1 WO 2017152640A1
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insurance
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张贯京
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Shenzhen Qianhai AnyCheck Information Technology Co Ltd
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Shenzhen Qianhai AnyCheck Information Technology Co Ltd
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/08—Insurance

Definitions

  • the present invention relates to the field of medical insurance actuarial calculation, and in particular, to an insurance actuarial system and method based on a search keyword.
  • Big data technology can accelerate the risk prediction of actuarial insurance: With the growing popularity of private and public information, big data technology helps people extract value from large, highly complex medical data.
  • the main object of the present invention is to provide an insurance actuarial system and method based on search keywords, which aims to solve the technical problem that the existing actuarial system does not perform insurance actuarial calculation based on search engine keywords.
  • the present invention provides a search actuarial system based on a search keyword, which operates in a data center, wherein the data center is connected to a telecommunication operator through a network, and the telecommunication operator passes The network is connected to the client, and the system includes:
  • an obtaining module configured to acquire, from a telecommunications carrier, access data of a user using an Internet service by using the client;
  • an extraction module configured to classify the access data according to a preset annual segmentation rule, and extract The access data corresponding to each year and the keywords input by the user using the search engine are obtained from the access data corresponding to each year;
  • a parsing module configured to parse a keyword input by a user in each year segment using a search engine to obtain a disease keyword input by a user using a search engine in each year segment;
  • a calculation module configured to calculate a disease incidence rate corresponding to a disease keyword input by a user using a search engine in each year, and calculate a user in each year according to the disease incidence rate and a medical insurance actuarial algorithm Health insurance premiums.
  • the access data includes an access time, a visiting website address, a keyword input by using a search engine, network traffic, and user information using an Internet service, where the user information includes a user name, an age, and a height. , occupation, education, home address, telephone number and email address.
  • the preset annual segment division rule refers to dividing a person's life into a plurality of years by using a preset age.
  • the parameters B, C, D, Al, A2 and A3 in the formula are fixed values, and A21 is the increase rate of medical service utilization.
  • the present invention further provides an insurance actuarial method based on a search keyword, which is applied to a data center, where the data center is connected to a telecommunication operator through a network, and the telecommunication operator passes through the network and the The client connection, the method includes:
  • the access data includes an access time, a visiting website, a keyword input by using a search engine, network traffic, and user information using an Internet service, where the user information includes a user name, an age, and a height. , occupation, education, home address, telephone number and email address.
  • the preset annual segmentation rule refers to dividing a person's life into a plurality of years by using a preset age as a starting point.
  • the present invention adopts the above technical solution, and brings the technical effects as follows:
  • the search keyword-based insurance actuarial system and method according to the present invention combines the keywords input by the user using the search engine to understand the disease risk rate, and according to the disease
  • the risk rate adjusts the premium of medical insurance accordingly, which can reduce the risk of medical insurance and improve the profitability of insurance companies.
  • DRAWINGS 1 is a schematic diagram of an application environment of an insurance actuarial system based on a search keyword according to the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram of a preferred embodiment of a search actuarial system based on a search keyword according to the present invention.
  • FIG. 3 is a flow chart of a preferred embodiment of an insurance actuarial method based on a search keyword of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an application environment of an actuarial system based on a search keyword according to the present invention.
  • the search keyword based actuarial system 20 in the present invention operates in the data center 2.
  • the data center 2 is connected to the telecommunications carrier 5 via a network 3.
  • the telecommunications carrier 5 is also communicatively coupled to one or more clients 4 (illustrated by three in FIG. 1) via the network 3.
  • the telecommunications carrier 5 is configured to provide an Internet service and record the access data of the client 4 using the Internet service.
  • the client 4 uses the Internet service provided by the telecommunication operator 5, and the telecommunication operator 5 knows that the client 4 uses the access data of the Internet service, and the access data includes access.
  • Data such as time, access to URLs, keywords entered using search engines, network traffic, and user information using Internet services.
  • the user information includes, but is not limited to, user name, age, height, occupation, education, home address, telephone number, and mailbox.
  • the telecommunications carrier 5 provides a data import interface (eg, an application interface, Application)
  • a data import interface eg, an application interface, Application
  • the device or system accessing the API interface can obtain the access data of the client 4 using the Internet service from the telecommunication operator 5.
  • the data center 2 acquires the access data on the basis of the authorization of the telecommunication operator 5 (ie, authorizes access to the API interface provided by the telecommunication operator 5), and parses the access data for use by the user.
  • the keyword entered by the search engine may be a wired communication network or a wireless communication network.
  • the network 3 is preferably a wireless communication network, including but not limited to a GSM network, a GPRS network, a CDMA network, a TD-SCDMA network, a WiMAX network, a TD-LTE network, an FDD-LTE network, and the like.
  • the data center 2 is connected to the client 4 via a network 3.
  • the data center 2 is a server in the cloud platform or the cloud platform, and the data transmission capability and data storage capability of the data center 2 can better manage and/or assist with the data center.
  • the connected client 4 is useful for understanding the access data of the user through the client 4 using the Internet service.
  • the client 4 may be, but is not limited to, a smart phone, a tablet, a personal digital assistant (PDA), a personal computer, and the like, any other suitable portable electronic device having a telephone function. It should be noted that, before the user uses the Internet service provided by the telecommunication operator 5 by the client 4, the telecommunication operator 5 performs user information registration, and then the telecommunication operator 5 performs Internet service for the user. The user uses the Internet service through the client 4, and the telecommunications carrier 5 records the access data of the user using the Internet service.
  • PDA personal digital assistant
  • FIG. 2 it is a block diagram of a preferred embodiment of the insurance actuarial system based on the search keyword of the present invention.
  • the search keyword based actuarial system 20 is applied to the data center 2.
  • the data center 2 includes, but is not limited to, a search keyword based actuarial system 20, a storage unit 22, a processing unit 24, and a communication unit 26.
  • the storage unit 22 may be a read only storage unit ROM, an electrically erasable storage unit EEPRO M, a flash storage unit FLASH or a solid hard disk.
  • the processing unit 24 may be a central processing unit (CPU), a microcontroller (MCU), a data processing chip, or an information processing unit having a data processing function.
  • CPU central processing unit
  • MCU microcontroller
  • data processing chip or an information processing unit having a data processing function.
  • the communication unit 26 is a wireless communication interface with remote wireless communication functions, for example, supports communication technologies such as GSM, GPRS, WCDMA, CDMA, TD-SCDMA, WiMAX, TD-LTE, FDD-LT E. Communication interface.
  • communication technologies such as GSM, GPRS, WCDMA, CDMA, TD-SCDMA, WiMAX, TD-LTE, FDD-LT E. Communication interface.
  • the search keyword-based actuarial system 20 includes, but is not limited to, an acquisition module 200, an extraction module 210, a parsing module 220, and a calculation module 230.
  • the module referred to in the present invention refers to a capable module.
  • the processing unit 24 of the data center 2 executes and is capable of performing a series of computer program instruction segments of a fixed function, which are stored in the storage unit 22 of the data center 2.
  • the obtaining module 200 is configured to acquire, from the telecommunications carrier 5, access data of the user using the Internet service through the client 4.
  • the telecommunication carrier 5 provides an API interface, and the device or system accessing the API interface can obtain the access data from the telecommunication carrier 5.
  • the obtaining module 200 invokes an API interface provided by the telecommunications carrier 5 to obtain the access data.
  • the access data belongs to the private information
  • the access data is sent to the data center 2 and the encryption and decryption algorithm is adopted (for example, the MD5 encryption and decryption algorithm and the RSA encryption and decryption algorithm).
  • DES encryption and decryption algorithm for example, the MD5 encryption and decryption algorithm and the RSA encryption and decryption algorithm.
  • DSA encryption and decryption algorithm for example, the DSA encryption and decryption algorithm
  • AES encryption and decryption algorithm etc.
  • the extraction module 210 is configured to classify the access data according to a preset annual segmentation rule, and extract access data corresponding to each year segment.
  • the preset year-end division rule refers to dividing the life of a person into a plurality of years by starting with a preset year (for example, 18 years old). For example, at the age of 18, the starting point is divided. Among them, 18-34 years old are young, 35-45 years old are middle-aged, 45-60 are middle-aged, and 60-year old are old. Since the access data includes user information, the extraction module 210 can extract the age in the user information, and classify the access data according to a preset annual segmentation rule.
  • the extraction module 210 is further configured to obtain, from the access data corresponding to each year segment, a keyword input by the user using the search engine.
  • the parsing module 220 is configured to parse keywords input by the user in each year segment using the search engine to obtain the disease keyword input by the user in each year segment using the search engine. Specifically, the parsing module 220 compares the keyword input by the user in the search engine with the preset disease keyword in each year, if the input keyword is the same as the preset disease keyword, Then the keyword is a disease keyword.
  • the calculation module 230 is configured to calculate a disease incidence rate corresponding to a disease keyword input by a user using a search engine in each year.
  • M the number of disease keywords input by the user in each year and the search engine is used
  • N is the search engine used by the user in each year.
  • the number of keywords entered For example, in the youth phase (18 to 34 years old), the number of keywords entered by users using search engines is one million, and the number of disease keywords entered by users using search engines is 10,000 times, then the disease The incidence rate is 1%.
  • the calculation module 230 further calculates the health insurance premium of the user in each year according to the disease incidence rate and the medical insurance actuarial algorithm.
  • the insurance factor is the increase in the use of medical services by the insured.
  • FIG. 3 it is a flow chart of a preferred embodiment of the actuarial method based on search keywords of the present invention.
  • the search keyword based insurance actuarial method is applied to the data center 2, and the method includes the following steps:
  • Step S10 The obtaining module 200 acquires, from the telecommunications carrier 5, access data of the user using the Internet service through the client 4.
  • the telecommunication carrier 5 provides an API interface, and the device or system accessing the API interface can obtain the access data from the telecommunication carrier 5.
  • the obtaining module 200 invokes an API interface provided by the telecommunications carrier 5 to obtain the access data.
  • the access data belongs to private information
  • the access data is sent to the data center 2, and the encryption and decryption algorithm is adopted (for example, the MD5 encryption and decryption algorithm and the RSA encryption and decryption algorithm).
  • DES encryption and decryption algorithm for example, the MD5 encryption and decryption algorithm and the RSA encryption and decryption algorithm.
  • DSA encryption and decryption algorithm for example, the DSA encryption and decryption algorithm
  • AES encryption and decryption algorithm etc.
  • Step S11 The extraction module 210 classifies the access data according to a preset annual segmentation rule, and extracts access data corresponding to each year segment.
  • the preset year-end division rule is to divide the life of a person into a plurality of years by using a preset age as a starting point (for example, 18 years old). For example, at the age of 18 and for the starting point, among them, 18-34 years old for youth, 35-45 years old for seniors, 45-60 for middle age, 60 years old The above is old age.
  • the extraction module 210 extracts the years in the user information, and classifies the access data according to a preset annual segmentation rule.
  • Step S12 The extraction module 210 acquires a keyword input by the user using the search engine from the access data corresponding to each year.
  • Step S13 The parsing module 220 parses the keyword input by the user in the search engine by using the search engine in each year to obtain the disease keyword input by the user in each year segment using the search engine. Specifically, the parsing module 220 compares the keyword input by the user in the search engine with the preset disease keyword in each year, if the input keyword is the same as the preset disease keyword, Then the keyword is a disease keyword.
  • Step S14 The calculation module 230 calculates the disease occurrence rate corresponding to the disease keyword input by the user in the search engine by using the search engine in each year.
  • M the number of disease keywords input by the user in each year and the search engine is used
  • N is the search engine used by the user in each year.
  • the number of keywords entered For example, in the youth phase (18 to 34 years old), the number of keywords entered by the user using the search engine is one million, and the number of disease keywords entered by the user using the search engine is 10,000 times, then the disease The incidence rate is 1%.
  • Step S15 The calculating module 230 further calculates the health insurance premium of the user in each year according to the disease incidence rate and the medical insurance actuarial algorithm.
  • the parameters B, C, D, A1 and A3 in the formula are fixed values.
  • the insurance factor is the increase in the use of medical services by the insured.
  • the above-mentioned medical insurance actuarial algorithm is merely an example, and the medical insurance actuarial in the present invention
  • the algorithm can also be other existing actuarial algorithms that include the incidence of disease.
  • the present invention adopts the above technical solution, and brings the technical effects as follows:
  • the search keyword-based insurance actuarial system and method according to the present invention combines the keywords input by the user using the search engine to understand the disease risk rate, and according to the disease
  • the risk rate adjusts the premium of medical insurance accordingly, which can reduce the risk of medical insurance and improve the profitability of insurance companies.

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Abstract

一种基于搜索关键字的保险精算系统及方法，该方法包括：从电信运营商获取用户使用互联网服务的访问数据（S10）；根据预设的年龄段划分规则对所述访问数据进行分类，并提取每个年龄段对应的访问数据（S11）；从每个年龄段对应的访问数据中获取用户使用搜索引擎所输入的关键字（S12）；对每个年龄段中用户使用搜索引擎所输入的关键字进行解析，以获取每个年龄段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键字（S13）；计算每个年龄段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键字对应的疾病发生率（S14）；根据所述疾病发生率及医疗保险精算算法计算出每个年龄段中用户的健康险保费（S15）。上述方法能够降低医疗保险的风险，提高了保险公司的盈利能力。

Description

发明名称：基于搜索关键字的保险精算系统及方法 技术领域
[0001] 本发明涉及医疗保险精算领域， 尤其涉及一种基于搜索关键字的保险精算系统 及方法。
背景技术
[0002] 近年来随着互联网、 云计算、 移动通信和物联网等的迅猛发展， 无所不在的移 动设备、 RFID、 无线传感器每分每秒都在产生数据， 数以亿计用户的互联网服 务吋吋刻刻在产生巨量的交互， 要处理的数据量巨大， 数据一直都在以每年 50% 的速度增长， 而业务需求和竞争压力对数据处理的实吋性、 有效性又提出了更 高要求， 传统的常规技术手段根本无法应付， 因此， 大数据技术 （Big Data) 成 为近来的一个技术热点， 引起了广泛的重视。
[0003] 通过大数据技术可以加速保险精算的风险预测： 借助于不断增长的私密和公幵 用户信息， 大数据技术帮助人们从大体量、 高复杂的医疗数据中提取价值。
[0004] 然而， 现阶段的保险精算系统在针对医疗数据进行分析处理吋， 并没有考虑用 户平吋使用搜索引擎的因素， 在网络大数据吋代， 增加了保险公司的风险。 技术问题
[0005] 本发明的主要目的在于提供一种基于搜索关键字的保险精算系统及方法， 旨在 解决现有保险精算系统中没有基于搜索引擎关键字进行保险精算的技术问题。 问题的解决方案
技术解决方案
[0006] 为实现上述目的， 本发明提供了一种基于搜索关键字的保险精算系统， 运行于 数据中心， 其特征在于， 所述数据中心通过网络与电信营运商连接， 所述电信 营运商通过所述网络与所述客户端连接， 该系统包括：
[0007] 获取模块， 用于从电信运营商获取用户通过所述客户端使用互联网服务的访问 数据；
[0008] 提取模块， 用于根据预设的年齢段划分规则对所述访问数据进行分类， 并提取 每个年齢段对应的访问数据， 以及从每个年齢段对应的访问数据中获取用户使 用搜索引擎所输入的关键字；
[0009] 解析模块， 用于对每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的关键字进行解析以 获取每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键字；
[0010] 计算模块， 用于计算每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键字对应 的疾病发生率， 以及根据所述疾病发生率及医疗保险精算算法计算出每个年齢 段中用户的健康险保费。
[0011] 优选的， 所述访问数据包括访问吋间、 访问网址、 使用搜索引擎所输入的关键 字、 网络流量及使用互联网服务的用户信息， 其中， 所述用户信息包括用户姓 名、 年齢、 身高、 职业、 学历、 家庭住址、 电话号码及邮箱。
[0012] 优选的， 所述预设的年齢段划分规则是指以预设年齢为起点将人的寿命划分为 多个年齢段。
[0013] 优选的， 所述疾病发生率的计算公式为： P=M/N， 其中， M为每个年齢段中用 户使用搜索引擎所输入的疾病关键字的数量， N为每个年齢段中用户使用搜索引 擎所输入的关键字的数量。
[0014] 优选的， 所述医疗保险精算算法采用如下公式： S=A+B+C+D， A = Alxl+kxP ) xA2xA3 , A2=l+A21， 其中， S为医疗保险费、 A为医药补偿费、 B为预防保 健费、 C为管理费 （即保险公司管理健康险的管理费） 、 D为储备金、 A1为医药 费基线数据、 A2为保险因子、 A3为补偿比、 P为疾病发生率以及 k为常数， 所述 公式中的参数 B、 C、 D， Al、 A2及 A3为固定值， A21为医疗服务利用的增加率
[0015] 另一方面， 本发明还提供一种基于搜索关键字的保险精算方法， 应用于数据中 心， 所述数据中心通过网络与电信营运商连接， 所述电信营运商通过所述网络 与所述客户端连接， 该方法包括：
[0016] 从电信运营商获取用户通过所述客户端使用互联网服务的访问数据；
[0017] 根据预设的年齢段划分规则对所述访问数据进行分类， 并提取每个年齢段对应 的访问数据；
[0018] 从每个年齢段对应的访问数据中获取用户使用搜索引擎所输入的关键字； [0019] 对每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的关键字进行解析， 以获取每个年齢 段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键字；
[0020] 计算每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键字对应的疾病发生率； 及
[0021] 根据所述疾病发生率及医疗保险精算算法计算出每个年齢段中用户的健康险保 费。
[0022] 优选的， 所述访问数据包括访问吋间、 访问网址、 使用搜索引擎所输入的关键 字、 网络流量及使用互联网服务的用户信息， 其中， 所述用户信息包括用户姓 名、 年齢、 身高、 职业、 学历、 家庭住址、 电话号码及邮箱。
[0023] 优选的， 所述预设的年齢段划分规则是指以预设年齢为起点将人的寿命划分为 多个年齢段。
[0024] 优选的， 所述疾病发生率的计算公式为： P=M/N， 其中， M为每个年齢段中用 户使用搜索引擎所输入的疾病关键字的数量， N为每个年齢段中用户使用搜索引 擎所输入的关键字的数量。
[0025] 优选的， 所述医疗保险精算算法采用如下公式： S=A+B+C+D， A = Alx (1+k xP) xA2xA3 , A2=l+A21， 其中， S为医疗保险费、 A为医药补偿费、 B为预防 保健费、 C为管理费 （即保险公司管理健康险的管理费） 、 D为储备金、 A1为医 药费基线数据、 A2为保险因子、 A3为补偿比、 P为疾病发生率以及 k为常数， 所 述公式中的参数8、 C、 D， Al、 A2及 A3为固定值， A21为医疗服务利用的增加 率。
发明的有益效果
有益效果
[0026] 本发明采用上述技术方案， 带来的技术效果为： 本发明所述基于搜索关键字的 保险精算系统及方法， 结合用户使用搜索引擎所输入的关键字了解疾病风险率 ， 并根据疾病风险率相应调整医疗保险的保费， 能够降低医疗保险的风险， 提 高了保险公司的盈利能力。
对附图的简要说明
附图说明 [0027] 图 1是本发明基于搜索关键字的保险精算系统的应用环境示意图。
[0028] 图 2是本发明基于搜索关键字的保险精算系统的优选实施例的模块示意图。
[0029] 图 3是本发明基于搜索关键字的保险精算方法的优选实施例的流程图。
[0030] 本发明目的的实现、 功能特点及优点将结合实施例， 参照附图做进一步说明。
实施该发明的最佳实施例
本发明的最佳实施方式
[0031] 为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效， 以下结 合附图及较佳实施例， 对本发明的具体实施方式、 结构、 特征及其功效， 详细 说明如下。 应当理解， 此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明， 并不用 于限定本发明。
[0032] 参照图 1所示， 图 1是本发明基于搜索关键字的保险精算系统的应用环境示意图
[0033] 本发明中的基于搜索关键字的保险精算系统 20运行于数据中心 2。 所述数据中 心 2通过网络 3与所述电信营运商 5连接。
[0034] 所述电信营运商 5还通过网络 3与一个或多个客户端 4 (图 1中以三个为例进行说 明） 通信连接。
[0035] 所述电信营运商 5用于提供互联网服务， 并记录所述客户端 4使用互联网服务吋 的访问数据。
[0036] 具体的说， 所述客户端 4使用电信运营商 5提供的互联网服务吋， 所述电信营运 商 5会获知所述客户端 4使用互联网服务吋的访问数据， 所述访问数据包括访问 吋间、 访问网址、 使用搜索引擎所输入的关键字、 网络流量及使用互联网服务 的用户信息等数据。 所述用户信息包括， 但不限于， 用户姓名、 年齢、 身高、 职业、 学历、 家庭住址、 电话号码及邮箱等信息。
[0037] 所述电信营运商 5提供数据导入接口 （例如， 应用程序接口， Application
Program Interface, API) ， 接入该 API接口的设备或系统都可以从所述电信营运 商 5中获取客户端 4使用互联网服务的访问数据。 所述数据中心 2在所述电信营运 商 5授权的基础上 （即授权接入所述电信营运商 5提供的 API接口） 获取所述访问 数据， 并对所述访问数据进行解析以得到用户使用搜索引擎所输入的关键字。 [0038] 所述网络 3可以是有线通讯网络或无线通讯网络。 所述网络 3优选为无线通讯网 络， 包括但不限于， GSM网络、 GPRS网络、 CDMA网络、 TD-SCDMA网络、 W iMAX网络、 TD-LTE网络、 FDD-LTE网络等无线传输网络。
[0039] 此外， 所述数据中心 2通过网络 3与所述客户端 4连接。 需要说明的是， 所述数 据中心 2是云平台或云平台中的某一台服务器， 通过数据中心 2的数据传输能力 及数据存储能力， 可以更好地管理及 /或协助与该数据中心 2连接的客户端 4， 有 利于了解用户通过所述客户端 4使用互联网服务的访问数据。
[0040] 所述客户端 4可以是， 但不限于， 智能手机、 平板电脑、 个人数字助理 （Person al Digital Assistant, PDA) 、 个人电脑等其它任意合适的具有电话功能的便携式 电子设备。 需要说明的是， 用户通过所述客户端 4使用所述电信营运商 5所提供 的互联网服务之前， 所述电信营运商 5会进行用户信息登记， 之后电信运营商 5 为用户幵通互联网服务， 用户通过所述客户端 4使用互联网服务吋， 电信运营商 5会记录用户使用互联网服务的访问数据。
[0041] 参照图 2所示， 是本发明基于搜索关键字的保险精算系统的优选实施例的模块 示意图。 在本实施例中， 所述基于搜索关键字的保险精算系统 20应用于数据中 心 2。 该数据中心 2包括， 但不仅限于， 基于搜索关键字的保险精算系统 20、 存 储单元 22、 处理单元 24及通讯单元 26。
[0042] 所述的存储单元 22可以为一种只读存储单元 ROM, 电可擦写存储单元 EEPRO M、 快闪存储单元 FLASH或固体硬盘等。
[0043] 所述的处理单元 24可以为一种中央处理器 （Central Processing Unit, CPU) 、 微控制器 （MCU) 、 数据处理芯片、 或者具有数据处理功能的信息处理单元。
[0044] 所述的通讯单元 26为一种具有远程无线通讯功能的无线通讯接口， 例如， 支持 GSM、 GPRS、 WCDMA、 CDMA、 TD-SCDMA、 WiMAX、 TD-LTE、 FDD-LT E等通讯技术的通讯接口。
[0045] 所述基于搜索关键字的保险精算系统 20包括， 但不局限于， 获取模块 200、 提 取模块 210、 解析模块 220及计算模块 230， 本发明所称的模块是指一种能够被所 述数据中心 2的处理单元 24执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序指令 段， 其存储在所述数据中心 2的存储单元 22中。 [0046] 所述获取模块 200用于从电信运营商 5获取用户通过客户端 4使用互联网服务的 访问数据。
[0047] 具体而言， 所述电信运营商 5提供 API接口， 接入该 API接口的设备或系统都可 以从所述电信运营商 5中获取所述访问数据。 所述获取模块 200调用所述电信运 营商 5提供的 API接口以获取所述访问数据。
[0048] 需要说明的是， 由于所述访问数据属于隐私信息， 为了确保信息安全， 所述访 问数据发送给数据中心 2吋， 会通过加解密算法 （例如， MD5加解密算法、 RSA 加解密算法、 DES加解密算法、 DSA加解密算法、 AES加解密算法等） 先对访问 数据进行加密处理， 之后传输给所述数据中心 2。
[0049] 所述提取模块 210用于根据预设的年齢段划分规则对所述访问数据进行分类， 并提取每个年齢段对应的访问数据。 所述预设的年齢段划分规则是指以预设年 齢为起点 （例如， 18岁） 将人的寿命设划分为多个年齢段。 例如， 在 18岁与为 起点进行划分， 其中， 18-34岁为青年、 35-45岁为壮年、 45-60为中年、 60岁以 上为老年。 由于所述访问数据中包括用户信息， 因此所述提取模块 210能够提取 用户信息中的年齢， 并根据预设的年齢段划分规则对所述访问数据进行分类。
[0050] 所述提取模块 210还用于从每个年齢段对应的访问数据中获取用户使用搜索引 擎所输入的关键字。
[0051] 所述解析模块 220用于对每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的关键字进行 解析以获取每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键字。 具体地说， 所述解析模块 220对每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的关键字与预设的疾 病关键字进行比对， 若所输入的关键字与预设的疾病关键字相同， 则该关键字 为疾病关键字。
[0052] 所述计算模块 230用于计算每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键 字对应的疾病发生率。 所述疾病发生率的计算公式为： P=M/N， 其中， M为每个 年齢段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键字的数量， N为每个年齢段中用户 使用搜索引擎所输入的关键字的数量。 举例而言， 在青年阶段 （18岁至 34岁） ， 用户使用搜索引擎输入的关键字的数量为一百万次， 而用户使用搜索引擎输 入的疾病关键字的数量为一万次， 则疾病发生率为 1%。 [0053] 所述计算模块 230还根据所述疾病发生率及医疗保险精算算法计算出每个年齢 段中用户的健康险保费。 所述医疗保险精算算法包括， 但不限于， 医疗保险精 算算法采用如下公式： S=A+B+C+D， A = Alx (l+kxP) xA2xA3; 其中， S为医 疗保险费、 A为医药补偿费、 B为预防保健费、 C为管理费 （即保险公司管理健 康险的管理费） 、 D为储备金、 A1为医药费基线数据、 A2为保险因子、 A3为补 偿比、 P为疾病发生率以及 k为常数。 其中， 所述公式中的参数 B、 C、 D， A1及 A3为固定值。 保险因子是参保人对医疗服务利用的增加程度， 其计算公式为 A2 = 1+A21， A21为医疗服务利用的增加率 （例如， 连续两年医疗结构就诊人数的 差值与医疗机构负荷就诊人数之间的比例） 。
[0054] 从上述公式可知， 具体地说， 疾病发生率越高， 意味着发生保险赔付的可能性 增大， 也意味着保险费用的增加； 反之， 疾病发生率越低， 意味着发生保险赔 付的可能性减少， 也意味着保险费用的下降。
[0055] 参照图 3所示， 是本发明基于搜索关键字的保险精算方法的优选实施例的流程 图。 在本实施例中， 所述的基于搜索关键字的保险精算方法应用于数据中心 2， 该方法包括以下步骤：
[0056] 步骤 S10: 所述获取模块 200从电信运营商 5获取用户通过客户端 4使用互联网服 务的访问数据。
[0057] 具体而言， 所述电信运营商 5提供 API接口， 接入该 API接口的设备或系统都可 以从所述电信运营商 5中获取所述访问数据。 所述获取模块 200调用所述电信运 营商 5提供的 API接口以获取所述访问数据。
[0058] 需要说明的是， 由于所述访问数据属于隐私信息， 为了确保信息安全， 所述访 问数据发送给数据中心 2吋， 会通过加解密算法 （例如， MD5加解密算法、 RSA 加解密算法、 DES加解密算法、 DSA加解密算法、 AES加解密算法等） 先对访问 数据进行加密处理， 之后传输给所述数据中心 2。
[0059] 步骤 S11 : 所述提取模块 210根据预设的年齢段划分规则对所述访问数据进行分 类， 并提取每个年齢段对应的访问数据。 所述预设的年齢段划分规则为以预设 年齢为起点 （例如， 18岁） 将人的寿命设划分为多个年齢段。 例如， 在 18岁与 为起点进行划分， 其中， 18-34岁为青年、 35-45岁为壮年、 45-60为中年、 60岁 以上为老年。 由于所述访问数据中包括用户信息， 所述提取模块 210提取用户信 息中的年齢， 并根据预设的年齢段划分规则对所述访问数据进行分类。
[0060] 步骤 S12: 所述提取模块 210从每个年齢段对应的访问数据中获取用户使用搜索 引擎所输入的关键字。
[0061] 步骤 S13: 所述解析模块 220对每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的关键字 进行解析， 以获取每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键字。 具体 地说， 所述解析模块 220对每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的关键字与预 设的疾病关键字进行比对， 若所输入的关键字与预设的疾病关键字相同， 则该 关键字为疾病关键字。
[0062] 步骤 S14: 所述计算模块 230计算每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的疾病 关键字对应的疾病发生率。 所述疾病发生率的计算公式为： P=M/N， 其中， M为 每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键字的数量， N为每个年齢段中 用户使用搜索引擎所输入的关键字的数量。 举例而言， 在青年阶段 （18岁至 34 岁） ， 用户使用搜索引擎输入的关键字的数量为一百万次， 而用户使用搜索引 擎输入的疾病关键字的数量为一万次， 则疾病发生率为 1%。
[0063] 步骤 S15: 所述计算模块 230还根据所述疾病发生率及医疗保险精算算法计算出 每个年齢段中用户的健康险保费。 所述医疗保险精算算法包括， 但不限于， 医 疗保险精算算法公式为8=八+8+。+0， A = Alxx (1+kxP) xA2xA3; 其中， S为 医疗保险费、 A为医药补偿费、 B为预防保健费、 C为管理费 （即保险公司管理 健康险的管理费） 、 D为储备金、 A1为医药费基线数据、 A2为保险因子、 A3为 补偿比， P为疾病发生率， k为常数。 其中， 所述公式中的参数 B、 C、 D， A1及 A3为固定值。 保险因子是参保人对医疗服务利用的增加程度， 其计算公式为 A2 = 1+A21， A21为医疗服务利用的增加率 （例如， 连续两年医疗结构就诊人数的 差值与医疗机构负荷就诊人数之间的比例） 。
[0064] 从上述公式可知， 具体地说， 疾病发生率越高， 意味着发生保险赔付的可能性 增大， 也意味着保险费用的增加， 反之， 疾病发生率越低， 意味着发生保险赔 付的可能性减少， 也意味着保险费用的下降。
[0065] 此外， 上述医疗保险精算算法仅仅是举例说明， 本发明中的所述医疗保险精算 算法还可以是其它现有的包含疾病发生率的保险精算算法。
[0066] 以上仅为本发明的优选实施例， 并非因此限制本发明的专利范围， 凡是利用本 发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换， 或直接或间接运用在 其他相关的技术领域， 均同理包括在本发明的专利保护范围内。
工业实用性
[0067] 本发明采用上述技术方案， 带来的技术效果为： 本发明所述基于搜索关键字的 保险精算系统及方法， 结合用户使用搜索引擎所输入的关键字了解疾病风险率 ， 并根据疾病风险率相应调整医疗保险的保费， 能够降低医疗保险的风险， 提 高了保险公司的盈利能力。

Claims

权利要求书
一种基于搜索关键字的保险精算系统， 运行于数据中心， 其特征在于 ， 所述数据中心通过网络与电信营运商连接， 所述电信营运商通过所 述网络与所述客户端连接， 该系统包括： 获取模块， 用于从电信运营 商获取用户通过所述客户端使用互联网服务的访问数据； 提取模块， 用于根据预设的年齢段划分规则对所述访问数据进行分类， 并提取每 个年齢段对应的访问数据， 以及从每个年齢段对应的访问数据中获取 用户使用搜索引擎所输入的关键字； 解析模块， 用于对每个年齢段中 用户使用搜索引擎所输入的关键字进行解析以获取每个年齢段中用户 使用搜索引擎所输入的疾病关键字； 及计算模块， 用于计算每个年齢 段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键字对应的疾病发生率， 以及 根据所述疾病发生率及医疗保险精算算法计算出每个年齢段中用户的 健康险保费。
如权利要求 1所述的基于搜索关键字的保险精算系统， 其特征在于， 所述访问数据包括访问吋间、 访问网址、 使用搜索引擎所输入的关键 字、 网络流量及使用互联网服务的用户信息， 其中， 所述用户信息包 括用户姓名、 年齢、 身高、 职业、 学历、 家庭住址、 电话号码及邮箱 如权利要求 1所述的基于搜索关键字的保险精算系统， 其特征在于， 所述预设的年齢段划分规则是指以预设年齢为起点将人的寿命划分为 多个年齢段。
如权利要求 1所述的基于搜索关键字的保险精算系统， 其特征在于， 所述疾病发生率的计算公式为： P=M/N， 其中， M为每个年齢段中用 户使用搜索引擎所输入的疾病关键字的数量， N为每个年齢段中用户 使用搜索引擎所输入的关键字的数量。
如权利要求 1所述的基于搜索关键字的保险精算系统， 其特征在于， 所述医疗保险精算算法采用如下公式： S=A+B+C+D， A = Alx (1+k xP) xA2xA3 , A2=l+A21， 其中， S为医疗保险费、 A为医药补偿费 、 B为预防保健费、 C为管理费 （即保险公司管理健康险的管理费） 、 D为储备金、 A1为医药费基线数据、 A2为保险因子、 A3为补偿比 、 P为疾病发生率以及 k为常数， 所述公式中的参数 B、 C、 D， Al、 A 2及 A3为固定值， A21为医疗服务利用的增加率。
一种基于搜索关键字的保险精算方法， 应用于数据中心， 其特征在于 ， 所述数据中心通过网络与电信营运商连接， 所述电信营运商通过所 述网络与所述客户端连接， 该方法包括： 从电信运营商获取用户通过 所述客户端使用互联网服务的访问数据； 根据预设的年齢段划分规则 对所述访问数据进行分类， 并提取每个年齢段对应的访问数据； 从每 个年齢段对应的访问数据中获取用户使用搜索引擎所输入的关键字； 对每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的关键字进行解析， 以获取 每个年齢段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键字； 计算每个年齢 段中用户使用搜索引擎所输入的疾病关键字对应的疾病发生率； 及根 据所述疾病发生率及医疗保险精算算法计算出每个年齢段中用户的健 康险保费。
如权利要求 6所述的基于搜索关键字的保险精算方法， 其特征在于， 所述访问数据包括访问吋间、 访问网址、 使用搜索引擎所输入的关键 字、 网络流量及使用互联网服务的用户信息， 其中， 所述用户信息包 括用户姓名、 年齢、 身高、 职业、 学历、 家庭住址、 电话号码及邮箱 如权利要求 6所述的基于搜索关键字的保险精算方法， 其特征在于， 所述预设的年齢段划分规则是指以预设年齢为起点将人的寿命划分为 多个年齢段。
如权利要求 6所述的基于搜索关键字的保险精算方法， 其特征在于， 所述疾病发生率的计算公式为： P=M/N， 其中， M为每个年齢段中用 户使用搜索引擎所输入的疾病关键字的数量， N为每个年齢段中用户 使用搜索引擎所输入的关键字的数量。
如权利要求 6所述的基于搜索关键字的保险精算方法， 其特征在于， 所述医疗保险精算算法采用如下公式： S=A+B+C+D， A = Alx (1+k xP) xA2xA3 , A2=l+A21， 其中， S为医疗保险费、 A为医药补偿费 、 B为预防保健费、 C为管理费 （即保险公司管理健康险的管理费） 、 D为储备金、 A1为医药费基线数据、 A2为保险因子、 A3为补偿比 、 P为疾病发生率以及 k为常数， 所述公式中的参数 B、 C、 D， Al、 A 2及 A3为固定值， A21为医疗服务利用的增加率。
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