WO2018188506A1 - 一种智能化理赔处理方法和装置 - Google Patents

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WO2018188506A1
WO2018188506A1 PCT/CN2018/081827 CN2018081827W WO2018188506A1 WO 2018188506 A1 WO2018188506 A1 WO 2018188506A1 CN 2018081827 W CN2018081827 W CN 2018081827W WO 2018188506 A1 WO2018188506 A1 WO 2018188506A1
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target
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彭舜东
马创鹏
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Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
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Ping An Technology Shenzhen 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 application relates to the field of financial services, and in particular, to an intelligent claim processing method and apparatus.
  • the automatic claim system can provide customers with self-service claims settlement channels. After the customer fills in the claims information, the automatic claims system automatically reviews the claims cases, which reduces the labor cost of the insurance company and greatly improves the claims processing efficiency of the insurance company. .
  • the embodiment of the present application provides an intelligent claim processing method and device, which can further improve the efficiency of claims processing and save the labor cost of the insurance company on the basis of the automatic claim system.
  • An intelligent claim processing method provided by the application includes:
  • the target case is reviewed by using a preset intelligent review condition, and the intelligent review condition is wider than the automatic claim system in the limited scope of the review;
  • the embodiment of the present application selects a part of the claim case from the claim case that is not approved by the automatic claim system through the intelligent review condition with wider scope, and automatically adjusts the claim case, and adopts the sampling method.
  • the risk and quality of this part of the claim case are controlled, and the efficiency of claims processing is further improved on the basis of the automatic claim system.
  • the labor cost of the insurance company can be saved.
  • FIG. 1 is a flowchart of an embodiment of an intelligent claim processing method according to an embodiment of the present application
  • step 104 of an intelligent claim processing method in an application scenario according to an embodiment of the present application is a schematic flowchart of step 104 of an intelligent claim processing method in an application scenario according to an embodiment of the present application
  • FIG. 3 is a schematic flowchart of an intelligent claim processing method in an application scenario after step 105 according to an embodiment of the present application;
  • FIG. 4 is a structural diagram of a first embodiment of an intelligent claim processing apparatus according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 5 is a structural diagram of a second embodiment of an intelligent claim processing apparatus according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 6 is a structural diagram of a third embodiment of an intelligent claim processing apparatus according to an embodiment of the present application.
  • an embodiment of an intelligent claim processing method in an embodiment of the present application includes:
  • the claim case that fails the review may be determined as the target case of the embodiment, so as to be in the subsequent step.
  • Some suitable claims cases are selected from these target cases for automatic adjustment and processing, so as to improve the efficiency of the insurance company's overall claims cases and save the labor costs of insurance companies.
  • the target case is reviewed by using a preset intelligent review condition, and the intelligent review condition is wider than the automatic claim system in the limited scope of the review;
  • the intelligent review conditions adopted should be compared with the limited scope of the approval.
  • the automatic claims system has more extensive auditing conditions, that is, the intelligent auditing conditions are more relaxed than the automatic claiming system's auditing conditions, so that some claim cases can not pass the automatic claims system review, but can pass the step 102 review.
  • the setting principle of the intelligent auditing condition in the embodiment may be: selecting several conditions with higher risks from the auditing conditions of the automatic claiming system as the intelligent auditing conditions in the embodiment.
  • the intelligent auditing conditions of this embodiment may include the following first auditing conditions, second auditing conditions, and/or third auditing conditions.
  • the first review condition is: determining whether the risk coefficient of the target case is greater than a preset risk threshold, and the risk coefficient of the target case is calculated according to the survey score result of the target case, and the survey result result of the target case It is obtained by conducting an accurate survey of the target case. Understandably, when conducting risk assessment on a target case, it is necessary to rely on the accurate survey score of the case, and accurately investigate the abnormal case investigation of the similar cases in the past, and various basic data of the case (for example: age of the accident, occupation, whether the past There is a risk, etc., so that the correlation between the case data and the case risk can be statistically calculated, and the risk coefficient of the target case can be estimated based on the correlation relationship and the survey score result.
  • the risk coefficient is positively correlated with the risk level, that is, the greater the risk coefficient, the higher the risk level of the target case, and the greater the risk of the target case.
  • the second review condition is: determining whether the claim insurance amount of the target case is greater than a preset maximum insured amount. Understandably, in the insurance industry, the greater the insured amount of claims, the higher the risk that the insurance company needs to bear. Therefore, in this embodiment, the claim insurance amount for the target case is set to have a preset maximum insured amount. When the maximum insured amount is exceeded, the risk of the target case is considered to be too high, and the target case review is not passed.
  • the third review condition is: determining whether the time interval for the claim application initiation time of the target case is less than the preset minimum risk time from the time when the policy claims last time. It can be understood that when the same policy is continuously in danger for a short period of time, the policy may be considered to have high risk or fraudulent behavior. Therefore, the present embodiment determines the policy for the claim of the target case from the target case. Whether the time interval of the last claim time is less than the preset minimum risk time, and if so, it indicates that the time interval for continuous risk is too short, the risk of the target case is too high, and it is determined that the target case is not approved.
  • the step 102 in this embodiment may include: determining, by using the first auditing condition, the second auditing condition, and/or the third auditing condition, the target case; if the determination result is no, determining the The target case is approved, and vice versa, it is determined that the target case is not approved.
  • the first audit condition, second audit condition and third audit condition can be selected as the intelligent audit condition of the embodiment, only when the target case is in these intelligent review conditions. If the judgment result in the middle is no, the target case is considered to be approved, and if not, the review is not passed.
  • the target cases passed by the audits may be automatically adjusted to obtain the claim result of the target case.
  • the target cases and the corresponding claim results are pushed to the sampling inspection post for sampling inspection.
  • the sampling inspection will sample 1 or 2 target cases from the 10 target cases for manual review. After the manual review is passed, the 10 target cases are processed through sampling. If there is a target case in the target case that cannot be approved, the sample can be reviewed one by one for each of the 10 target cases. After the examination, the target case passed the examination will be processed by sampling, and the target case that fails the approval will be rejected. Sampling processing. For target cases that have not passed the sampling process, the reason for failing the sampling process can be recorded and fed back to the next process.
  • more than one sampling check is generally provided.
  • the intelligent push mechanism can be used to decide which sample to push the target case to.
  • the intelligent push mechanism can maximize the sorting efficiency of the sampling process, and the overall work distribution of the spot check is more reasonable.
  • the foregoing step 104 may include:
  • the present embodiment may determine the target case according to the claim result and the case information of the target case.
  • the level of review It can be understood that the correspondence between the different audit levels and the claim result and the case information of the case can be set in advance, and the corresponding relationship is recorded in the audit level determination table. After obtaining the claim result and the case information of the target case, the audit level corresponding to the target case may be found in the audit level determination table.
  • step 202 in this embodiment, if the audit level of the case corresponds, a different post level may be set for each sampling post in advance.
  • the target case can only be pushed to the spot check post whose job level is higher than its audit level. For example, suppose there are three sampling posts, the ranks of which are Grade 1, Level 2, Level 3 (Level 1 > Level 2 > Level 3), and the target level of the target case is Level 2, then the target case can be pushed. The first- or second-level sampling inspection post cannot be pushed to the third-level sampling inspection post. Thus, step 202 can thereby determine the target spot check post from the spot check post of the currently pushable case.
  • step 202 when the sampling inspection post with a post rating greater than the auditing level of the target case is selected as the target sampling inspection post, the following three situations may be included:
  • the first case if the number of the inspection posts whose position level is greater than the audit level of the target case is greater than 1, the inspection post with the post task level greater than the audit level of the target case is the least. It is determined that the target is sampled. It can be understood that when the number of the checkpoints satisfying the condition is greater than 1, the target case can be assigned to the spot check post with the smallest task amount in consideration of the problem of the balance of the task amount.
  • the second case if the number of the inspection posts whose post level is greater than the audit level of the target case is equal to 1, the sampling post with the post level greater than the audit level of the target case is determined as the target sampling post.
  • the third case if the number of the inspection posts whose post level is greater than the audit level of the target case is less than 1, the default default sampling post is determined as the target sampling post. It can be understood that in order to avoid the target case cannot be reasonably allocated in special circumstances, for example, the target case has a higher audit level than all the currently available test cases, and the current pushable case has been full. In the case, a default sampling post may be preset, and when the above special circumstances occur, the default sampling inspection post may be determined as the target sampling inspection post.
  • step 203 after determining the target spot check, the target case and the corresponding claim result are pushed to the target spot check post.
  • the target case is processed by sampling, the target case and the corresponding claim result are output.
  • the adjustment of the target case can be considered complete and the risk is within the controllable range, thereby outputting the target case and the corresponding claim result.
  • the method may further include:
  • one target case may correspond to one or more policies
  • one policy may correspond to one or more liability terms
  • different liability terms may correspond to different claims information. Therefore, in order to generate a complete and hierarchical claim batch, each policy corresponding to the target case may be sequentially obtained, and after each policy is acquired, each liability clause of the policy and relevant claim information corresponding to the liability clause are extracted until After the liability clause under the policy and all relevant claims information are extracted, the next policy in each policy is obtained, and the above extraction steps are repeated until all the policies are completed.
  • the generated claim batch may include three parts, which are a batch header, a batch unit, and a batch conclusion.
  • the batch header can generate a fixed-form text according to the result of the claim, which is used to explain whether the case is paid or refused.
  • the batch monomer generates a corresponding fixed format approval after the policy involved in the target case and the insurance involved in the internal circulation policy.
  • the claim case that is not approved by the automatic claim system is determined as a target case; and then the target case is reviewed by using a preset intelligent review condition, and the intelligent review condition is approved.
  • the scope of the examination is more extensive than that of the automatic claims system; then, the target case passed the audit is automatically adjusted to obtain the claim result of the target case; according to the preset intelligent push mechanism
  • the target case and the corresponding claim result are pushed to the sampling inspection post for sampling inspection; if the target case passes the sampling inspection process, the target case and the corresponding claim result are output.
  • FIG. 4 is a structural diagram showing a first embodiment of an intelligent claim processing apparatus in an embodiment of the present application.
  • an intelligent claim processing apparatus includes:
  • the target case determination module 401 is configured to determine that the claim case that is not approved by the automatic claim system is the target case
  • the case review module 402 is configured to review the target case by using a preset intelligent review condition, and the intelligent review condition is wider than the automatic claim system in the limited scope of the review;
  • the adjustment module 403 is configured to perform automatic adjustment processing on the target case passed by the audit to obtain a claim result of the target case;
  • the sampling and pushing module 404 is configured to push the target case and the corresponding claim result to the sampling inspection station for sampling inspection according to a preset intelligent pushing mechanism
  • the result output module 405 is configured to output the target case and the corresponding claim result if the target case passes the sampling process.
  • FIG. 5 is a structural diagram of a second embodiment of an intelligent claim processing apparatus in an embodiment of the present application.
  • the sampling push module 404 may further include:
  • the audit level determining unit 4041 is configured to determine an audit level of the target case according to the claim result and the case information of the target case;
  • the target sampling check selecting unit 4042 is configured to compare the auditing level of the target case with the post level of the sampling test post of the currently pushable case, and select a sampling check post whose post level is greater than the audit level of the target case as the target sampling test.
  • the pushing unit 4043 is configured to push the target case and the corresponding claim result to the target sampling post for sampling.
  • target spot selection unit 4042 may include:
  • the first determining subunit 421 is configured to: if the number of the sampling posts whose post level is greater than the auditing level of the target case is greater than 1, the current task amount of the sampling post that is greater than the auditing level of the target case The minimum number of sampling inspection posts is determined as the target sampling inspection post;
  • a second determining subunit 422 configured to determine, if the number of the checkpoints whose post level is greater than the audit level of the target case is equal to 1, the spot check post whose audit level is greater than the audit level of the target case is determined as Target sampling check;
  • the third determining subunit 423 is configured to determine the default default sampling post as the target sampling post if the number of the sampling inspection posts whose position level is greater than the audit level of the target case is less than 1.
  • FIG. 6 is a structural diagram of a third embodiment of an intelligent claim processing apparatus in an embodiment of the present application.
  • the case review module 402 can include:
  • the audit judging unit 4021 is configured to judge the target case by using the first audit subunit 211, the second audit subunit 212, and/or the third audit subunit 213;
  • the audit result determining module 4022 is configured to: if the judgment result of the audit judging unit 4021 is negative, determine that the target case is approved, and if not, determine that the target case is not approved;
  • the first audit sub-unit 211 is configured to determine whether the risk coefficient of the target case is greater than a preset risk threshold, and the risk coefficient of the target case is calculated according to a result of the survey result of the target case, where the target case is The survey score results are obtained by scoring the case for the target case;
  • the second audit sub-unit 212 is configured to determine whether the claim insurance amount of the target case is greater than a preset maximum insured amount
  • the third audit sub-unit 213 is configured to determine whether the time interval for the claim application initiation time of the target case is less than the preset minimum risk time from the last claim settlement time of the target case.
  • the intelligent claim processing device may further include:
  • a case policy obtaining module 406, configured to acquire each policy corresponding to the target case
  • the liability clause obtaining module 407 is configured to obtain each liability clause corresponding to each policy in each of the policies;
  • the claim information sorting module 408 is configured to sort the claim information corresponding to the respective liability clauses according to the record information in the automatic adjustment processing process of the target case;
  • the claim batch generating module 409 is configured to generate a claim batch of the target claim in the target case according to the respective liability clauses of the respective policies and the corresponding claim information obtained by the collation, and write the claim result of the target case Into the claim lot.

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Abstract

本申请实施例公开了一种智能化理赔处理方法，用于解决如何在自动理赔系统的基础上更进一步提高理赔处理效率的问题。本申请实施例方法包括：确定来自自动理赔系统的审核不通过的理赔案件为目标案件；采用预设的智能化审核条件对所述目标案件进行审核，所述智能化审核条件在审核通过的限定范围上相比所述自动理赔系统的审核条件更广；对审核通过的所述目标案件进行自动理算处理，得到所述目标案件的理赔结果；按照预设的智能化推送机制将所述目标案件和对应的理赔结果推送至抽检岗进行抽检处理；若所述目标案件通过抽检处理，则输出所述目标案件和对应的理赔结果。本申请实施例还提供一种智能化理赔处理装置。

Description

一种智能化理赔处理方法和装置
本申请申明享有2017年04月11日递交的申请号为201710231553.1、名称为“一种客户反馈信息的处理方法及其终端”中国专利申请的优先权，该中国专利申请的整体内容以参考的方式结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及金融服务领域，尤其涉及一种智能化理赔处理方法和装置。
 背景技术
目前，随着保险业务量的增多，大多数保险公司已引入了自动理赔系统。该自动理赔系统可以为客户提供自助申请理赔的渠道，在客户填写理赔资料之后，自动理赔系统自动对理赔案件进行审核处理，减少了保险公司的人力成本，并大大提高了保险公司的理赔处理效率。
然而，由于大多数理赔案件的理赔资料是由客户自助填写或提供的，客户不具有保险行业的专业知识，导致很多理赔案件的理赔资料无法通过自动理赔系统的审核，而审核不通过的理赔案件会流转至人工审核岗位上由人工进行理算确认。这种情况下，随着案件量的不断增大，保险公司的人力成本也随之增大。因此，如何在自动理赔系统的基础上更进一步提高理赔处理效率成为本领域技术人员亟需解决的问题。
 技术问题
本申请实施例提供了一种智能化理赔处理方法和装置，能够在自动理赔系统的基础上更进一步提高理赔处理效率，节省保险公司的人力成本。
 技术解决方案
本申请提供的一种智能化理赔处理方法，包括：
确定来自自动理赔系统的审核不通过的理赔案件为目标案件；
采用预设的智能化审核条件对所述目标案件进行审核，所述智能化审核条件在审核通过的限定范围上相比所述自动理赔系统的审核条件更广；
对审核通过的所述目标案件进行自动理算处理，得到所述目标案件的理赔结果；
按照预设的智能化推送机制将所述目标案件和对应的理赔结果推送至抽检岗进行抽检处理；
 有益效果
本申请实施例通过具有更广限定范围的智能化审核条件从自动理赔系统的审核不通过的理赔案件中筛选出一部分理赔案件，将这部分理赔案件进行自动理算处理，并采用抽检的方式对这部分理赔案件的风险和质量进行控制，实现了在自动理赔系统的基础上更进一步提高理赔处理效率，面对目前不断增大的理赔案件量，可以节省保险公司的人力成本。
 附图说明
图1为本申请实施例中一种智能化理赔处理方法一个实施例流程图；
图2为本申请实施例中一种智能化理赔处理方法步骤104在一个应用场景下的流程示意图；
图3为本申请实施例中一种智能化理赔处理方法在步骤105之后在一个应用场景下的流程示意图；
图4为本申请实施例中一种智能化理赔处理装置第一个实施例结构图；
图5为本申请实施例中一种智能化理赔处理装置第二个实施例结构图；
图6为本申请实施例中一种智能化理赔处理装置第三个实施例结构图。
 本发明的实施方式
请参阅图1，本申请实施例中一种智能化理赔处理方法一个实施例包括：
101、确定来自自动理赔系统的审核不通过的理赔案件为目标案件；
本实施例中，在自动理赔系统的基础上，当自动理赔系统输出审核不通过的理赔案件时，可以将这些审核不通过的理赔案件确定为本实施例的目标案件，以便于在后续步骤中从这些目标案件中筛选出部分合适的理赔案件进行自动理算处理，以便提高保险公司整体理赔案件处理的效率，节省保险公司的人力成本。
102、采用预设的智能化审核条件对所述目标案件进行审核，所述智能化审核条件在审核通过的限定范围上相比所述自动理赔系统的审核条件更广；
本实施例中，为了从来自自动理赔系统的审核不通过的理赔案件中筛选出部分合适的理赔案件，可以理解的是，采用的智能化审核条件在审核通过的限定范围上应当相比所述自动理赔系统的审核条件更广，也即智能化审核条件相对自动理赔系统的审核条件更宽松，从而可以使得一部分理赔案件虽然没能通过自动理赔系统的审核，但可以通过步骤102的审核。
需要说明的是，从本申请的背景技术描述可知，自动理赔系统中审核不通过的理赔案件中，很大部分案件是由于不具备专业知识的客户填写的理赔资料不合格导致的，因此，步骤102的目的可以是从这些目标案件中筛选出那些由于“不重要”的理赔资料填写不合格而导致审核不通过的理赔案件。为此，本实施例中的智能化审核条件的设定原则可以为：从自动理赔系统的审核条件中挑选出风险较大的几个条件作为本实施例中的智能化审核条件。在一个应用场景中，本实施例的智能化审核条件可以包括如下第一审核条件、第二审核条件和/或第三审核条件。
所述第一审核条件为：判断所述目标案件的风险系数是否大于预设风险阈值，所述目标案件的风险系数根据所述目标案件的调查评分结果计算得到，所述目标案件的调查评分结果通过对所述目标案件进行案件精准调查评分得到。可以理解的是，对目标案件进行风险评估时，需要依赖案件精准调查评分，通过精准调查结合以往相似案件的异常案件调查情况、案件的各种基础数据（例如：事故者年龄、职业、过去是否有出险等等），从而可以统计得出这些案件数据与案件风险的相关关系，从而根据该相关关系和调查评分结果估算得到目标案件的风险系数。本实施例中，风险系数与风险等级正相关，即，风险系数越大，代表目标案件的风险等级越高，目标案件存在越大的风险。
所述第二审核条件为：判断所述目标案件的理赔保额是否大于预设最大保额。可以理解的是，在保险行业，理赔案件的保额越大，则保险公司相应需要承担的风险越高。因此，本实施例中针对目标案件的理赔保额设定有一个预设最大保额，当超过这个最大保额时，则认为该目标案件的风险过高，目标案件审核不通过。
所述第三审核条件为：判断所述目标案件的理赔申请发起时间距离所述目标案件对应保单上一次理赔出险时间的时间间隔是否小于预设最短出险时间。可以理解的是，当同一个保单在短时间内连续出险时，可以认为该保单存在高风险或者欺诈行为，因此本实施例通过判断所述目标案件的理赔申请发起时间距离所述目标案件对应保单上一次理赔出险时间的时间间隔是否小于预设最短出险时间，若是，则表明连续出险的时间间隔过短，该目标案件风险过高，确定该目标案件审核不通过。
因此，进一步地，本实施例中步骤102可以包括：采用第一审核条件、第二审核条件和/或第三审核条件对所述目标案件进行判断；若判断结果均为否，则确定所述目标案件审核通过，反之，则确定所述目标案件审核不通过。可以理解的是，可以选取上述第一审核条件、第二审核条件和第三审核条件中的一个或多个审核条件作为本实施例的智能化审核条件，只有当目标案件在这些智能化审核条件中的判断结果均为否时，才认为该目标案件审核通过，反之，则审核不通过。
103、对审核通过的所述目标案件进行自动理算处理，得到所述目标案件的理赔结果；
通过上述步骤102筛选出审核通过的目标案件之后，可以对这些审核通过的所述目标案件进行自动理算处理，得到所述目标案件的理赔结果。
104、按照预设的智能化推送机制将所述目标案件和对应的理赔结果推送至抽检岗进行抽检处理；
为了从整理上把控这些目标案件的质量和风险，本实施例中，在得出目标案件对应的理赔结果之后，会把这些目标案件和对应的理赔结果推送至抽检岗进行抽检处理。比如，若存在10个完成自动理算的目标案件，则将这10个目标案件推送至抽检岗进行检查，抽检岗从这10个目标案件中抽检出1~2个目标案件进行人工审核。人工审核通过后，则代表这10个目标案件通过抽检处理。若抽检的目标案件中存在无法通过审核的目标案件，则抽检岗可以对10个目标案件进行逐一审核，逐一审核后，审核通过的目标案件通过抽检处理，审核不通过的目标案件则表示未通过抽检处理。对于未通过抽检处理的目标案件，可以记录未通过抽检处理的原因，并反馈至下一个流程中。
本实施例中，一般设置有一个以上的抽检岗，当一批目标案件完成自动理算处理之后，可以通过智能化推送机制来决定将这批目标案件推送至哪个抽检岗上。该智能化推送机制可以使得抽检处理的整理效率最大化，并且整体抽检岗的工作分配更合理。
进一步地，如图2所示，上述步骤104可以包括：
201、根据所述目标案件的理赔结果和案件信息确定所述目标案件的审核等级；
202、将所述目标案件的审核等级与当前可推送案件的所述抽检岗的岗位等级进行对比，选取岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗作为目标抽检岗；
203、将所述目标案件和对应的理赔结果推送至所述目标抽检岗进行抽检处理。
对于步骤201，由于保险行业中的保单类型、险种类型繁多，为了更准确地评估不同保单、险种对应的理赔案件，本实施例可以根据所述目标案件的理赔结果和案件信息确定所述目标案件的审核等级。可以理解的是，可以预先设置不同审核等级与案件的理赔结果和案件信息之间的对应关系，将这些对应关系记录在审核等级确定表中。当获取到目标案件的理赔结果和案件信息之后，可以在审核等级确定表中查到该目标案件对应的审核等级。
对于步骤202，本实施例中，案件的审核等级对应的，可以预先对每个抽检岗设定不同的岗位等级。推送时，只可以将目标案件推送至岗位等级高于其审核等级的抽检岗中。例如，假设存在三个抽检岗，其岗位等级分别为一级、二级、三级（一级＞二级＞三级），某个目标案件的审核等级为二级，则该目标案件可以推送至一级或二级的抽检岗，不能推送至三级的抽检岗。从而，步骤202可以依此从当前可推送案件的所述抽检岗中确定出目标抽检岗。
对于步骤202，更进一步地，选取岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗作为目标抽检岗时，可以包括以下三种情况：
第一种情况：若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数大于1，则将所述岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗中当前任务量最少的抽检岗确定为所述目标抽检岗。可以理解的是，当满足条件的抽检岗的个数大于1时，考虑到任务量平衡的问题，可以将该目标案件分配给当前任务量最少的抽检岗。
第二种情况：若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数等于1，则将所述岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗确定为所述目标抽检岗。
第三种情况：若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数小于1，则将预设的默认抽检岗确定为所述目标抽检岗。可以理解的是，为了避免特殊情况下目标案件无法得到合理分配，例如目标案件的审核等级高于所有当前可推送案件的抽检岗的岗位等级、当前可推送案件的抽检岗任务量已满等特殊情况，可以预先设置有默认抽检岗，当出现上述特殊情况时，可以将该默认抽检岗确定为目标抽检岗。
对于步骤203，在确定出目标抽检岗之后，将所述目标案件和对应的理赔结果推送至该目标抽检岗。
105、若所述目标案件通过抽检处理，则输出所述目标案件和对应的理赔结果。
本实施例中，当所述目标案件通过抽检处理之后，则可以认为该目标案件的理算完成并且其风险在可控范围之内，从而输出所述目标案件和对应的理赔结果。
进一步地，如图3所示，在步骤105之后还可以包括：
301、获取所述目标案件对应的各个保单；
302、获取所述各个保单中每个保单对应的各个责任条款；
303、根据所述目标案件在自动理算处理过程中的记录信息整理所述各个责任条款对应的理赔信息；
304、根据整理得到的所述各个保单下的各个责任条款以及对应的理赔信息生成所述目标案件本次理赔的理赔批单，并将所述目标案件的理赔结果写入所述理赔批单中。
对于上述步骤301~304，本实施例中，一个目标案件可以对应一个或多个保单，而一个保单上可以对应一个或多个责任条款，不同的责任条款则可以对应不同的理赔信息。从而，为了生成完整且有层次的理赔批单，可以依次获取该目标案件对应的各个保单，每获取到一个保单之后，则提取该保单的各个责任条款以及这些责任条款对应的相关理赔信息，直到该保单下的责任条款以及所有相关理赔信息均提取完成后，再获取所述各个保单中的下一个保单，重复上述提取步骤，直到所有保单均完成提取为止。
本实施例中，上述生成的理赔批单可以包括三个部分，分别为批单头、批单体和批单结论。其中，批单头可以根据理赔结果生成一段固定格式的文本，用于阐述本次案件是否赔付或拒付原因等。批单体则是在循环该目标案件涉及的保单以及内循环保单涉及的险种之后生成对应的固定格式的批文。
本实施例中，首先，确定来自自动理赔系统的审核不通过的理赔案件为目标案件；然后，采用预设的智能化审核条件对所述目标案件进行审核，所述智能化审核条件在审核通过的限定范围上相比所述自动理赔系统的审核条件更广；接着，对审核通过的所述目标案件进行自动理算处理，得到所述目标案件的理赔结果；按照预设的智能化推送机制将所述目标案件和对应的理赔结果推送至抽检岗进行抽检处理；若所述目标案件通过抽检处理，则输出所述目标案件和对应的理赔结果。这样，通过具有更广限定范围的智能化审核条件从自动理赔系统的审核不通过的理赔案件中筛选出一部分理赔案件，将这部分理赔案件进行自动理算处理，并采用抽检的方式对这部分理赔案件的风险和质量进行控制，实现了在自动理赔系统的基础上更进一步提高理赔处理效率，面对目前不断增大的理赔案件量，可以节省保险公司的人力成本。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
图4示出了本申请实施例中一种智能化理赔处理装置第一个实施例结构图。本实施例中，一种智能化理赔处理装置包括：
目标案件确定模块401，用于确定来自自动理赔系统的审核不通过的理赔案件为目标案件；
案件审核模块402，用于采用预设的智能化审核条件对所述目标案件进行审核，所述智能化审核条件在审核通过的限定范围上相比所述自动理赔系统的审核条件更广；
理算模块403，用于对审核通过的所述目标案件进行自动理算处理，得到所述目标案件的理赔结果；
抽检推送模块404，用于按照预设的智能化推送机制将所述目标案件和对应的理赔结果推送至抽检岗进行抽检处理；
结果输出模块405，用于若所述目标案件通过抽检处理，则输出所述目标案件和对应的理赔结果。
图5示出了本申请实施例中一种智能化理赔处理装置第二个实施例结构图。如图5所示，进一步地，所述抽检推送模块404可以包括：
审核等级确定单元4041，用于根据所述目标案件的理赔结果和案件信息确定所述目标案件的审核等级；
目标抽检岗选取单元4042，用于将所述目标案件的审核等级与当前可推送案件的所述抽检岗的岗位等级进行对比，选取岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗作为目标抽检岗；
推送单元4043，用于将所述目标案件和对应的理赔结果推送至所述目标抽检岗进行抽检处理。
进一步地，所述目标抽检岗选取单元4042可以包括：
第一确定子单元421，用于若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数大于1，则将所述岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗中当前任务量最少的抽检岗确定为所述目标抽检岗；
第二确定子单元422，用于若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数等于1，则将所述岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗确定为所述目标抽检岗；
第三确定子单元423，用于若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数小于1，则将预设的默认抽检岗确定为所述目标抽检岗。
图6示出了本申请实施例中一种智能化理赔处理装置第三个实施例结构图。进一步地，所述案件审核模块402可以包括：
审核判断单元4021，用于采用第一审核子单元211、第二审核子单元212和/或第三审核子单元213对所述目标案件进行判断；
审核结果确定模块4022，用于若所述审核判断单元4021的判断结果均为否，则确定所述目标案件审核通过，反之，则确定所述目标案件审核不通过；
所述第一审核子单元211，用于判断所述目标案件的风险系数是否大于预设风险阈值，所述目标案件的风险系数根据所述目标案件的调查评分结果计算得到，所述目标案件的调查评分结果通过对所述目标案件进行案件精准调查评分得到；
所述第二审核子单元212，用于判断所述目标案件的理赔保额是否大于预设最大保额；
所述第三审核子单元213，用于判断所述目标案件的理赔申请发起时间距离所述目标案件对应保单上一次理赔出险时间的时间间隔是否小于预设最短出险时间。
进一步地，所述智能化理赔处理装置还可以包括：
案件保单获取模块406，用于获取所述目标案件对应的各个保单；
责任条款获取模块407，用于获取所述各个保单中每个保单对应的各个责任条款；
理赔信息整理模块408，用于根据所述目标案件在自动理算处理过程中的记录信息整理所述各个责任条款对应的理赔信息；
理赔批单生成模块409，用于根据整理得到的所述各个保单下的各个责任条款以及对应的理赔信息生成所述目标案件本次理赔的理赔批单，并将所述目标案件的理赔结果写入所述理赔批单中。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (20)

  1. 一种智能化理赔处理方法，其特征在于，包括：
    确定来自自动理赔系统的审核不通过的理赔案件为目标案件；
    采用预设的智能化审核条件对所述目标案件进行审核，所述智能化审核条件在审核通过的限定范围上相比所述自动理赔系统的审核条件更广；
    对审核通过的所述目标案件进行自动理算处理，得到所述目标案件的理赔结果；
    按照预设的智能化推送机制将所述目标案件和对应的理赔结果推送至抽检岗进行抽检处理；
    若所述目标案件通过抽检处理，则输出所述目标案件和对应的理赔结果。
  2. 根据权利要求1所述的智能化理赔处理方法，其特征在于，所述按照预设的智能化推送机制将所述目标案件和对应的理赔结果推送至抽检岗进行抽检处理包括：
    根据所述目标案件的理赔结果和案件信息确定所述目标案件的审核等级；
    将所述目标案件的审核等级与当前可推送案件的所述抽检岗的岗位等级进行对比，选取岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗作为目标抽检岗；
    将所述目标案件和对应的理赔结果推送至所述目标抽检岗进行抽检处理。
  3. 根据权利要求2所述的智能化理赔处理方法，其特征在于，所述选取岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗作为目标抽检岗包括：
    若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数大于1，则将所述岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗中当前任务量最少的抽检岗确定为所述目标抽检岗；
    若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数等于1，则将所述岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗确定为所述目标抽检岗；
    若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数小于1，则将预设的默认抽检岗确定为所述目标抽检岗。
  4. 根据权利要求1所述的智能化理赔处理方法，其特征在于，所述采用预设的智能化审核条件对所述目标案件进行审核包括：
    采用第一审核条件、第二审核条件和/或第三审核条件对所述目标案件进行判断；
    若判断结果均为否，则确定所述目标案件审核通过，反之，则确定所述目标案件审核不通过；
    所述第一审核条件为：判断所述目标案件的风险系数是否大于预设风险阈值，所述目标案件的风险系数根据所述目标案件的调查评分结果计算得到，所述目标案件的调查评分结果通过对所述目标案件进行案件精准调查评分得到；
    所述第二审核条件为：判断所述目标案件的理赔保额是否大于预设最大保额；
    所述第三审核条件为：判断所述目标案件的理赔申请发起时间距离所述目标案件对应保单上一次理赔出险时间的时间间隔是否小于预设最短出险时间。
  5. 根据权利要求1至4中任一项所述的智能化理赔处理方法，其特征在于，对审核通过的所述目标案件进行自动理算处理，得到所述目标案件的理赔结果之后，还包括：
    获取所述目标案件对应的各个保单；
    获取所述各个保单中每个保单对应的各个责任条款；
    根据所述目标案件在自动理算处理过程中的记录信息整理所述各个责任条款对应的理赔信息；
    根据整理得到的所述各个保单下的各个责任条款以及对应的理赔信息生成所述目标案件本次理赔的理赔批单，并将所述目标案件的理赔结果写入所述理赔批单中。
  6. 一种智能化理赔处理装置，其特征在于，包括：
    目标案件确定模块，用于确定来自自动理赔系统的审核不通过的理赔案件为目标案件；
    案件审核模块，用于采用预设的智能化审核条件对所述目标案件进行审核，所述智能化审核条件在审核通过的限定范围上相比所述自动理赔系统的审核条件更广；
    理算模块，用于对审核通过的所述目标案件进行自动理算处理，得到所述目标案件的理赔结果；
    抽检推送模块，用于按照预设的智能化推送机制将所述目标案件和对应的理赔结果推送至抽检岗进行抽检处理；
    结果输出模块，用于若所述目标案件通过抽检处理，则输出所述目标案件和对应的理赔结果。
  7. 根据权利要求6所述的智能化理赔处理装置，其特征在于，所述抽检推送模块包括：
    审核等级确定单元，用于根据所述目标案件的理赔结果和案件信息确定所述目标案件的审核等级；
    目标抽检岗选取单元，用于将所述目标案件的审核等级与当前可推送案件的所述抽检岗的岗位等级进行对比，选取岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗作为目标抽检岗；
    推送单元，用于将所述目标案件和对应的理赔结果推送至所述目标抽检岗进行抽检处理。
  8. 根据权利要求7所述的智能化理赔处理装置，其特征在于，所述目标抽检岗选取单元包括：
    第一确定子单元，用于若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数大于1，则将所述岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗中当前任务量最少的抽检岗确定为所述目标抽检岗；
    第二确定子单元，用于若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数等于1，则将所述岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗确定为所述目标抽检岗；
    第三确定子单元，用于若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数小于1，则将预设的默认抽检岗确定为所述目标抽检岗。
  9. 根据权利要求6所述的智能化理赔处理装置，其特征在于，所述案件审核模块包括：
    审核判断单元，用于采用第一审核子单元、第二审核子单元和/或第三审核子单元对所述目标案件进行判断；
    审核结果确定模块，用于若所述审核判断单元的判断结果均为否，则确定所述目标案件审核通过，反之，则确定所述目标案件审核不通过；
    所述第一审核子单元，用于判断所述目标案件的风险系数是否大于预设风险阈值，所述目标案件的风险系数根据所述目标案件的调查评分结果计算得到，所述目标案件的调查评分结果通过对所述目标案件进行案件精准调查评分得到；
    所述第二审核子单元，用于判断所述目标案件的理赔保额是否大于预设最大保额；
    所述第三审核子单元，用于判断所述目标案件的理赔申请发起时间距离所述目标案件对应保单上一次理赔出险时间的时间间隔是否小于预设最短出险时间。
  10. 根据权利要求6至9中任一项所述的智能化理赔处理装置，其特征在于，所述智能化理赔处理装置还包括：
    案件保单获取模块，用于获取所述目标案件对应的各个保单；
    责任条款获取模块，用于获取所述各个保单中每个保单对应的各个责任条款；
    理赔信息整理模块，用于根据所述目标案件在自动理算处理过程中的记录信息整理所述各个责任条款对应的理赔信息；
    理赔批单生成模块，用于根据整理得到的所述各个保单下的各个责任条款以及对应的理赔信息生成所述目标案件本次理赔的理赔批单，并将所述目标案件的理赔结果写入所述理赔批单中。
  11. 一种智能化理赔处理装置，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：
    确定来自自动理赔系统的审核不通过的理赔案件为目标案件；
    采用预设的智能化审核条件对所述目标案件进行审核，所述智能化审核条件在审核通过的限定范围上相比所述自动理赔系统的审核条件更广；
    对审核通过的所述目标案件进行自动理算处理，得到所述目标案件的理赔结果；
    按照预设的智能化推送机制将所述目标案件和对应的理赔结果推送至抽检岗进行抽检处理；
    若所述目标案件通过抽检处理，则输出所述目标案件和对应的理赔结果。
  12. 根据权利要求11所述的智能化理赔处理装置，其特征在于，其特征在于，所述按照预设的智能化推送机制将所述目标案件和对应的理赔结果推送至抽检岗进行抽检处理包括：
    根据所述目标案件的理赔结果和案件信息确定所述目标案件的审核等级；
    将所述目标案件的审核等级与当前可推送案件的所述抽检岗的岗位等级进行对比，选取岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗作为目标抽检岗；
    将所述目标案件和对应的理赔结果推送至所述目标抽检岗进行抽检处理。
  13. 根据权利要求12所述的智能化理赔处理装置，其特征在于，所述选取岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗作为目标抽检岗包括：
    若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数大于1，则将所述岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗中当前任务量最少的抽检岗确定为所述目标抽检岗；
    若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数等于1，则将所述岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗确定为所述目标抽检岗；
    若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数小于1，则将预设的默认抽检岗确定为所述目标抽检岗。
  14. 根据权利要求11所述的智能化理赔处理装置，其特征在于，所述采用预设的智能化审核条件对所述目标案件进行审核包括：
    采用第一审核条件、第二审核条件和/或第三审核条件对所述目标案件进行判断；
    若判断结果均为否，则确定所述目标案件审核通过，反之，则确定所述目标案件审核不通过；
    所述第一审核条件为：判断所述目标案件的风险系数是否大于预设风险阈值，所述目标案件的风险系数根据所述目标案件的调查评分结果计算得到，所述目标案件的调查评分结果通过对所述目标案件进行案件精准调查评分得到；
    所述第二审核条件为：判断所述目标案件的理赔保额是否大于预设最大保额；
    所述第三审核条件为：判断所述目标案件的理赔申请发起时间距离所述目标案件对应保单上一次理赔出险时间的时间间隔是否小于预设最短出险时间。
  15. 根据权利要求11-14任一项所述的智能化理赔处理装置，其特征在于，对审核通过的所述目标案件进行自动理算处理，得到所述目标案件的理赔结果之后，所述处理器执行所述计算机可读指令时还实现如下步骤：
    获取所述目标案件对应的各个保单；
    获取所述各个保单中每个保单对应的各个责任条款；
    根据所述目标案件在自动理算处理过程中的记录信息整理所述各个责任条款对应的理赔信息；
    根据整理得到的所述各个保单下的各个责任条款以及对应的理赔信息生成所述目标案件本次理赔的理赔批单，并将所述目标案件的理赔结果写入所述理赔批单中。
  16. 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，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如下步骤：
    确定来自自动理赔系统的审核不通过的理赔案件为目标案件；
    采用预设的智能化审核条件对所述目标案件进行审核，所述智能化审核条件在审核通过的限定范围上相比所述自动理赔系统的审核条件更广；
    对审核通过的所述目标案件进行自动理算处理，得到所述目标案件的理赔结果；
    按照预设的智能化推送机制将所述目标案件和对应的理赔结果推送至抽检岗进行抽检处理；
    若所述目标案件通过抽检处理，则输出所述目标案件和对应的理赔结果。
  17. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述按照预设的智能化推送机制将所述目标案件和对应的理赔结果推送至抽检岗进行抽检处理包括：
    根据所述目标案件的理赔结果和案件信息确定所述目标案件的审核等级；
    将所述目标案件的审核等级与当前可推送案件的所述抽检岗的岗位等级进行对比，选取岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗作为目标抽检岗；
    将所述目标案件和对应的理赔结果推送至所述目标抽检岗进行抽检处理。
  18. 根据权利要求17所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述选取岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗作为目标抽检岗包括：
    若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数大于1，则将所述岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗中当前任务量最少的抽检岗确定为所述目标抽检岗；
    若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数等于1，则将所述岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗确定为所述目标抽检岗；
    若岗位等级大于所述目标案件的审核等级的抽检岗的个数小于1，则将预设的默认抽检岗确定为所述目标抽检岗。
  19. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述采用预设的智能化审核条件对所述目标案件进行审核包括：
    采用第一审核条件、第二审核条件和/或第三审核条件对所述目标案件进行判断；
    若判断结果均为否，则确定所述目标案件审核通过，反之，则确定所述目标案件审核不通过；
    所述第一审核条件为：判断所述目标案件的风险系数是否大于预设风险阈值，所述目标案件的风险系数根据所述目标案件的调查评分结果计算得到，所述目标案件的调查评分结果通过对所述目标案件进行案件精准调查评分得到；
    所述第二审核条件为：判断所述目标案件的理赔保额是否大于预设最大保额；
    所述第三审核条件为：判断所述目标案件的理赔申请发起时间距离所述目标案件对应保单上一次理赔出险时间的时间间隔是否小于预设最短出险时间。
  20. 根据权利要求16-19任一项所述的计算机可读存储介质，其特征在于，对审核通过的所述目标案件进行自动理算处理，得到所述目标案件的理赔结果之后，所述计算机可读指令被处理器执行时还实现如下步骤：
    获取所述目标案件对应的各个保单；
    获取所述各个保单中每个保单对应的各个责任条款；
    根据所述目标案件在自动理算处理过程中的记录信息整理所述各个责任条款对应的理赔信息；
    根据整理得到的所述各个保单下的各个责任条款以及对应的理赔信息生成所述目标案件本次理赔的理赔批单，并将所述目标案件的理赔结果写入所述理赔批单中。
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Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107798618A (zh) * 2017-04-11 2018-03-13 平安科技（深圳）有限公司 一种智能化理赔处理方法和装置
CN109682411A (zh) * 2018-08-20 2019-04-26 深圳壹账通智能科技有限公司 产品质检方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN109359802B (zh) * 2018-08-27 2023-10-31 平安健康保险股份有限公司 逆选择风险确定方法、系统、计算机设备及存储介质
CN110033168B (zh) * 2019-03-12 2024-05-14 珠海名家色彩创意设计有限公司 一种基于数据处理的订单分配方法及相关设备
CN110399361B (zh) * 2019-07-31 2023-03-21 腾讯科技（深圳）有限公司 一种信息处理的方法以及信息处理装置
CN111179092A (zh) * 2019-11-15 2020-05-19 泰康保险集团股份有限公司 一种保险理赔方法、装置、电子设备及存储介质
CN111738867A (zh) * 2020-04-17 2020-10-02 世纪保众(北京)网络科技有限公司 一种保险产品理赔宽松度可量化评估的方法和装置
CN111755084B (zh) * 2020-06-22 2021-03-16 常州市新创智能科技有限公司 一种织物铺层检验方法
CN112419072B (zh) * 2020-10-30 2022-10-14 中汽研（天津）汽车工程研究院有限公司 基于汽车物理属性的汽车保险反渗漏方法
CN112541831B (zh) * 2020-12-16 2024-06-28 中国人寿保险股份有限公司 一种医疗保险的风险识别方法、装置、介质及电子设备
CN114529264A (zh) * 2022-02-22 2022-05-24 广东电网有限责任公司 一种青苗赔偿方法、系统、电子设备及存储介质
CN114742386A (zh) * 2022-03-31 2022-07-12 烟台市勘察设计审查服务中心有限责任公司 一种智能化勘察设计图审查方法、系统、装置及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070179818A1 (en) * 2006-01-31 2007-08-02 Medtrx Capital, Llc Integrated method and system for claim submission, processing, resolution and advance funding
CN102332143A (zh) * 2011-07-22 2012-01-25 大连亿创天地科技发展有限公司 一种在线保险理赔核实赔付方法及系统
CN105405053A (zh) * 2015-10-28 2016-03-16 上海商保通健康科技有限公司 人工智能理算系统
CN107798618A (zh) * 2017-04-11 2018-03-13 平安科技（深圳）有限公司 一种智能化理赔处理方法和装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070179818A1 (en) * 2006-01-31 2007-08-02 Medtrx Capital, Llc Integrated method and system for claim submission, processing, resolution and advance funding
CN102332143A (zh) * 2011-07-22 2012-01-25 大连亿创天地科技发展有限公司 一种在线保险理赔核实赔付方法及系统
CN105405053A (zh) * 2015-10-28 2016-03-16 上海商保通健康科技有限公司 人工智能理算系统
CN107798618A (zh) * 2017-04-11 2018-03-13 平安科技（深圳）有限公司 一种智能化理赔处理方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JING, YANPING: "Design of the Core Claims Business System of Life Insurance Company", CHINESE MASTER'S THESES FULL-TEXT DATABASE (INFORMATION SCIENCE & TECHNOLOGY), vol. 5, 15 May 2011 (2011-05-15) *

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