WO2018233311A1 - 理算过程信息记录方法、可读存储介质、服务器及装置 - Google Patents

理算过程信息记录方法、可读存储介质、服务器及装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2018233311A1
WO2018233311A1 PCT/CN2018/077244 CN2018077244W WO2018233311A1 WO 2018233311 A1 WO2018233311 A1 WO 2018233311A1 CN 2018077244 W CN2018077244 W CN 2018077244W WO 2018233311 A1 WO2018233311 A1 WO 2018233311A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
case
cases
target
sub
result
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/CN2018/077244
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
朱瑾
周运超
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ping An Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Publication of WO2018233311A1 publication Critical patent/WO2018233311A1/zh
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • 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 a method for calculating a process information, a computer readable storage medium, a server, and a device.
  • the embodiment of the present application provides a method for calculating a process information, a computer readable storage medium, a server, and a device for solving the problem of the details of the adjustment process in the existing claim notice that is difficult to reflect the claim case.
  • a method for regulating information processing of a process including:
  • a computer readable storage medium is stored, the computer readable storage medium storing computer readable instructions that, when executed by a processor, implement the steps of the above described conditioning process information recording method.
  • a server comprising a memory, a processor, and computer readable instructions stored in the memory and executable on the processor, the processor implementing the computer readable instructions The above steps of the adjustment process information recording method.
  • an apparatus for regulating a process information including:
  • a target case acquisition module for obtaining a target claim case to be settled
  • a claim material splitting module configured to split all claim materials of one of the target claim cases into two or more sets of similar materials according to a preset splitting rule
  • a sub-case generating module configured to generate a corresponding sub-case according to each of the two groups of the same type of material group
  • the process information recording module is configured to separately adjust each of the generated sub-cases, and record the adjustment process information of each of the sub-cases;
  • a claim result determining module configured to determine a final claim result of the target claim case according to the adjustment result of each of the sub-cases
  • the information writing module is configured to write the adjustment process information and the final claim result of each of the sub-cases into a claim notice corresponding to the target claim case.
  • a target claim case is split into two or more sub-cases for adjustment, and the adjustment process information of each sub-case is recorded, and finally the adjustment process information and target claims of each sub-case are determined.
  • the final claim result of the case is written into the claim notice, so that the claim notice of a target claim case can reflect more details of the adjustment process, thereby realizing the refinement of the adjustment process of a claim case, and improving the claims applicant's claim settlement.
  • the degree of understanding of the case reduces the number of doubts, which indirectly reduces the possibility and quantity of claims adjustments for the claimant's relevant adjustments, and reduces the workload of the customer service staff.
  • FIG. 1 is a flow chart of an embodiment of a method for calculating a process information in an embodiment of the present application
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of a method for selecting a splitting rule in an application scenario in an application scenario of the method for calculating a process information in the embodiment of the present application;
  • FIG. 3 is a schematic flowchart of a method for selecting a splitting rule in an application scenario in an application scenario according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a structural diagram of an embodiment of an adjustment process information recording apparatus in an embodiment of the present application.
  • FIG. 5 is a schematic diagram of a server according to an embodiment of the present application.
  • an embodiment of a method for calculating a process information in an embodiment of the present application includes:
  • the adjustment process information recording method can be executed by the insurance company's adjustment system, and the adjustment system can be loaded on the back office server or the cloud server of the insurance company (hereinafter referred to as the server).
  • the server the back office server or the cloud server of the insurance company (hereinafter referred to as the server).
  • the adjustment system on the server executes the method, it first needs to obtain the target claim case that is currently to be settled.
  • the adjustment system may first obtain one or more claims cases from the task pool or task queue as the target claim case that needs to be adjusted.
  • the present application only describes the method for recording the adjustment process information in the case of processing a target claim case. It can be understood that the adjustment system can process multiple target claim cases in parallel by using a multi-threaded manner. The process is similar to the process of separately processing a target claim case, and this embodiment does not describe too much.
  • the adjustment system can split a target claim case into two or more Sub case.
  • all claims materials of the target claims case must be split into two or more groups of similar materials according to the preset splitting rules. group. It can be seen that the claim materials in each of the similar material groups belong to the same type of materials that meet the requirements of the separation rules.
  • the users of the adjustment system can be set in advance.
  • the target claim case is a medical claim
  • the claim material mainly includes a medical invoice.
  • the specific claim may be: splitting all the medical invoices of one of the target claims cases into two.
  • Invoice 1 General outpatient service, date of visit: 2016-07-01, cold, Renji Hospital, invoice amount of 100 yuan;
  • Invoice 2 expert clinic, date of visit: 2016-07-01, cold, Renji Hospital, invoice amount of 200 yuan;
  • Invoice 3 General outpatient service, date of visit: 2016-09-01, fracture, Renji Hospital, invoice amount of 50 yuan;
  • Invoice 4 General outpatient service, date of visit: 2016-09-12, fracture, Renji Hospital, invoice amount of 50 yuan;
  • Invoice 5 General outpatient service, date of visit: 2016-12-01, fever, Renji Hospital, the invoice amount is 2,000 yuan.
  • invoice 5 is different from the other four invoices in the date of the visit and the type of the disease, and cannot be attributed to the same material group. Therefore, invoice 3, invoice 4, and invoice 5 are to be treated as three different groups of similar materials, respectively, as material group B, material group C, and material group D. Therefore, the five invoices can be divided into four similar material groups according to the above-mentioned splitting rules that “the date of the visit belongs to the same time period, the same hospital is opened, and the disease is the same disease type”, which is respectively the material group A, Material Group B, Material Group C, and Material Group D.
  • the user can also set the splitting rules from the following aspects: whether to see the doctor on the same day, whether the same hospital, whether the same disease is diagnosed, which types of diseases are selected as the same diagnosis, whether they are the same Department, whether the same type of treatment (for example, the outpatient clinic is refined into general clinic, special needs clinic, emergency department, foreign patient clinic; hospitalization is refined into ordinary hospitalization, special hospitalization, foreign hospitalization...) and so on.
  • the outpatient clinic is refined into general clinic, special needs clinic, emergency department, foreign patient clinic
  • hospitalization is refined into ordinary hospitalization, special hospitalization, foreign hospitalization
  • the adjustment system may also have a plurality of split rules in advance for selection, as far as possible. Meet the needs of different client/claim applicants. Therefore, prior to step 102, a split rule may be selected from the plurality of split rules as the "preset split rule" used by step 102. Specifically, after the user of the claim system (such as the staff member, the same below) enters the claim materials of the target claim case, the claim system displays a plurality of split rules on the interface for the user to select, and the user manually selects one on the interface. The split rule is used as the split rule used in step 102.
  • This embodiment also provides the following two ways of selecting a splitting rule.
  • the first way to choose the splitting rule uses the self-learning method to learn from the historical data, trains the self-learning model through the historical data as a sample, and then uses the self-learning model after the training to help the user Choose among the split rules.
  • the first manner may specifically include:
  • the self-learning data model is obtained after the claim settlement completed by the historical adjustment and the corresponding splitting rule adopted in the claim case are obtained as a sample pre-training, for example, the case information of the claim case is taken as a sample input.
  • the corresponding splitting rule is taken as the output of the sample, so that the self-learning data model is trained as the input and output of the sample through the historical adjustment calculation, and the self-learning data model can be referred to after the training is completed.
  • the “experience” of historical data selects the appropriate splitting rules for the current target claims case. That is, the case information of the current target claim case is input to the target claim case, and the output result of the self-learning data model is the split rule applicable to the target claim case.
  • the BP neural network can be constructed in this embodiment, that is, the BP neural network model.
  • the following steps may be specifically included:
  • a splitting rule corresponding to the output result may be filtered from the set of splitting rules.
  • the split rule set mentioned here refers to a plurality of split rules preset in the adjustment system, that is, a split rule corresponding to the output result is selected from multiple split rules.
  • the preset rules of the adjustment system may change after the adjustment system is used for a period of time (for example, the user manually modifies the rules).
  • One or two split rules are examples of split rules.
  • the output result of the self-learning data model represents a splitting rule
  • the splitting rule represented by the output result does not exist in the set of splitting rules of the adjustment system.
  • a splitting rule that is closest to or most closely matches the output result can be selected from the set of splitting rules.
  • the second way to select the splitting rule is to determine the corresponding splitting rule according to the satisfaction of the historical feedback of the claim applicant. It can be understood that for the claim applicant of the target claim case, if the claim applicant has previously applied for a claim, and also has satisfied the satisfaction notice of the claim for the claim for the historical application, then these historical feedbacks The satisfaction can reflect which splitting rule the claimant prefers. For example, in addition to this target claim case, the claimant has applied for two claims, respectively, to obtain the claim notice A and the claim notice B. When the customer service staff returns to the claim applicant, the claimant claims that they are claiming the claim. The satisfaction degree of the notice A is "general", and the satisfaction degree of the claim notice B is "satisfactory". Therefore, it can be known that the claim applicant prefers the splitting rule corresponding to the claim notice B. Based on the above considerations, as shown in FIG. 3, the second manner may specifically include:
  • step 301 it can be understood that if the claim applicant has historically settled other cases, it will record related case information, including the claim applicant, in the insurance company's system (including the adjustment system or other system). Historically compensated claims cases and case information for each claim case, and also includes the split rules used in each claim case at the time of adjustment.
  • the insurance company For step 302, for the same reason, for other cases in which the claims applicant has historically settled claims, the insurance company generally arranges the customer service personnel to return the visit, thereby recording the feedback satisfaction of each claim case.
  • the split rule corresponding to one claim case with the best feedback satisfaction is selected from these other cases, and the split rule is determined as the target claim case.
  • Split rules it should be noted that, in general, the selected splitting rule exists in the set of splitting rules preset by the adjustment system. In the special case, if the selected splitting rule is not in the split rule set, the first way is the same as the first way, and the split rule set is selected to be closest or most closely matched to the selected split rule. The split rule can be.
  • a corresponding sub-case can be generated according to each group of similar materials.
  • this step 103 can be based on the four The same material group generates a corresponding sub-case, that is, a sub-case a is generated according to the material group A, a sub-case b is generated according to the material group B, a sub-case c is generated according to the material group C, and a sub-case d is generated according to the material group D.
  • step 104 it can be understood that when the adjustment system separately adjusts each sub-case, the information of the adjustment process can be recorded in the adjustment system, or recorded in other systems or databases docked with the adjustment system. .
  • the adjustment process is similar to the adjustment process of the existing adjustment system for the claim case, and this embodiment does not limit this.
  • the target claim case is composed of sub-cases, so it can be based on each sub-case.
  • the result of the adjustment determines the final claim result of the target claim case, for example, the final claim amount of the target claim case can be calculated according to the claim amount of each sub-case, and the like.
  • the method may include the following steps: first, obtaining the claim amount corresponding to each of the sub-cases in the adjustment result of each of the sub-cases; and then calculating each of the sub-cases The sum of the corresponding claims amount is the final claim amount of the target claim case.
  • the adjustment process information of each sub-case corresponding to the target claim case and the final claim result of the target claim case may be recorded, the adjustment process information and the final claim result may be written into the claim notice. Therefore, the claim applicant can obtain the adjustment process information and the final claim result from the claim notice after receiving the claim notice.
  • a target claim case is split into two or more sub-cases for adjustment, and the adjustment process information of each sub-case is recorded, and finally the adjustment process information and the target claim case of each sub-case are recorded.
  • the final claim result is written into the claim notice, so that the claim notice of a target claim case can reflect more details of the adjustment process, thereby realizing the refinement of the settlement process of the claim case and enhancing the claims applicant's claim case.
  • the above mainly describes a method for calculating the information of the adjustment process, and a detailed description of the information processing device for the adjustment process will be described below.
  • FIG. 4 is a structural diagram showing an embodiment of an adjustment process information recording apparatus in the embodiment of the present application.
  • an adjustment process information recording apparatus includes:
  • the target case obtaining module 401 is configured to obtain a target claim case to be adjusted
  • the claim material splitting module 402 is configured to split all claim materials of one of the target claims cases into two or more sets of similar materials according to a preset splitting rule;
  • a sub-case generating module 403 configured to generate a corresponding sub-case according to each group of the same type of materials in the two or more sets of similar materials;
  • the adjustment process information recording module 404 is configured to separately adjust each of the generated sub-cases, and record the adjustment process information of each of the sub-cases;
  • the claim result determining module 405 is configured to determine a final claim result of the target claim case according to the adjustment result of each of the sub-cases;
  • the information writing module 406 is configured to write the adjustment process information and the final claim result of each of the sub-cases into a claim notice corresponding to the target claim case.
  • the adjustment process information recording apparatus may further include:
  • a model input module configured to input case information of the target claim case into a pre-trained self-learning data model, and obtain an output result of the self-learning data model, where the self-learning data model is a claim for completing historical calculation
  • the case and the corresponding splitting rules adopted in the claim case are obtained as a sample after the pre-training is completed;
  • the splitting rule filtering module is configured to filter, from the preset splitting rule set, a splitting rule corresponding to the output result as the preset splitting rule.
  • the adjustment process information recording apparatus may further include:
  • a historical case obtaining module configured to obtain other cases in which the claims claimant corresponding to the target claim case has been settled
  • a feedback satisfaction obtaining module configured to obtain feedback satisfaction of each claim case in the other case, wherein the feedback satisfaction refers to the satisfaction degree of the claim applicant's feedback on the claim notice of the claim case;
  • the splitting rule determining module is configured to determine, as the splitting rule corresponding to the target claim case, a splitting rule corresponding to one claim case with the highest feedback satisfaction in the other cases.
  • the claim material includes a medical invoice
  • the claim material splitting module may include:
  • a splitting unit configured to split all medical invoices of one of the target claims cases into two or more sets of similar materials, wherein the medical invoices in each of the similar material groups belong to the same time period and the same visiting hospital Medical invoices for the same disease type that are prescribed and treated for the disease.
  • the claim result determination module may include:
  • a sub-case amount obtaining unit configured to obtain a claim amount corresponding to each of the sub-cases in the adjustment result of each of the sub-cases
  • the target case amount calculation unit is configured to calculate a sum of the claim amounts corresponding to the respective sub-cases, and obtain a final claim amount of the target claim case.
  • FIG. 5 is a schematic diagram of a server according to an embodiment of the present application.
  • the server 5 of this embodiment includes a processor 50, a memory 51, and computer readable instructions 52 stored in the memory 51 and operable on the processor 50, for example, performing the above-described A program for calculating a process information recording method.
  • the processor 50 executes the computer readable instructions 52
  • the steps in the embodiments of the above various adjustment process information recording methods are implemented, such as steps 101 to 106 shown in FIG.
  • the processor 50 executes the computer readable instructions 52
  • the functions of the modules/units in the various apparatus embodiments described above are implemented, such as the functions of the modules 401 to 406 shown in FIG.
  • the computer readable instructions 52 may be partitioned into one or more modules/units, which are stored in a computer readable storage medium, such as the memory 51, and Executed by the processor 50 to complete the application.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请公开了理算过程信息记录方法，用于解决现有理赔通知书中难以反映理赔案件的理算过程细节的问题。本申请提供的方法包括：获取待理算的目标理赔案件；根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组；根据所述两组以上的同类材料组中每组同类材料组生成一个对应的子案件；分别对各个生成的所述子案件进行理算，并记录各个所述子案件的理算过程信息；根据各个所述子案件的理算结果确定所述目标理赔案件的最终理赔结果；将各个所述子案件的理算过程信息和所述最终理赔结果写入与所述目标理赔案件对应的理赔通知书。本申请还提供计算机可读存储介质、服务器及装置。

Description

理算过程信息记录方法、可读存储介质、服务器及装置
本申请要求于2017年6月21日提交中国专利局、申请号为CN201710474366.6、发明名称为“理算过程信息记录方法、计算机可读存储介质及服务器”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及金融服务领域，尤其涉及理算过程信息记录方法、计算机可读存储介质、服务器及装置。
 背景技术
在保险行业中，现有理赔案件需要通过报案、受理、录入、审核等环节操作，才能完成理赔完整的流程，并为受益人赔付理赔金。在理赔完成后，保险公司会给理赔申请人发出对应的理赔通知书，该理赔通知书上会记录有理赔结果、理赔金额等信息。
由于目前进行理赔计算时，是将一次收到的所有理赔资料作为一个案件合并进行理赔计算的，从而在最后得出理赔通知书时，理赔通知书记录的也是合并后一个案件的理赔计算过程。但是，一个案件中又往往涉及到很多与理赔金相关的细节，例如上面理赔申请人提供的理赔资料中包括几十张发票，这些发票的金额与最终赔付的理赔金是相关的。可是由于所有理赔资料均合并作为一个案件进行理赔计算了，因此理赔通知书中难以反映这些理赔计算过程的细节，从而导致当理赔申请人对理赔金额存疑时，理赔申请人需要询问保险公司的相关客服人员才能得知具体的细节，间接加大了客服人员的工作量。
 技术问题
本申请实施例提供了理算过程信息记录方法、计算机可读存储介质、服务器及装置，用于解决现有理赔通知书中难以反映理赔案件的理算过程细节的问题。
 技术解决方案
第一方面，提供了一种理算过程信息记录方法，包括：
获取待理算的目标理赔案件；
根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组；
根据所述两组以上的同类材料组中每组同类材料组生成一个对应的子案件；
分别对各个生成的所述子案件进行理算，并记录各个所述子案件的理算过程信息；
根据各个所述子案件的理算结果确定所述目标理赔案件的最终理赔结果；
将各个所述子案件的理算过程信息和所述最终理赔结果写入与所述目标理赔案件对应的理赔通知书。
第二方面，提供了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被处理器执行时实现上述理算过程信息记录方法的步骤。
第三方面，提供了一种服务器，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上述理算过程信息记录方法的步骤。
第四方面，提供了一种理算过程信息记录装置，包括：
目标案件获取模块，用于获取待理算的目标理赔案件；
理赔材料拆分模块，用于根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组；
子案件生成模块，用于根据所述两组以上的同类材料组中每组同类材料组生成一个对应的子案件；
理算过程信息记录模块，用于分别对各个生成的所述子案件进行理算，并记录各个所述子案件的理算过程信息；
理赔结果确定模块，用于根据各个所述子案件的理算结果确定所述目标理赔案件的最终理赔结果；
信息写入模块，用于将各个所述子案件的理算过程信息和所述最终理赔结果写入与所述目标理赔案件对应的理赔通知书。
 有益效果
本申请实施例中，实现将一个目标理赔案件拆分为两个以上子案件分别进行理算处理，并记录各个子案件的理算过程信息，最后将各个子案件的理算过程信息和目标理赔案件的最终理赔结果写入理赔通知书中，使得一个目标理赔案件的理赔通知书可以反映更多的理算过程细节，进而实现了一个理赔案件的理算过程精细化，提升理赔申请人对理赔案件的了解程度，减少其疑问，从而间接减少了理赔申请人询问客服人员相关理算细节的可能性和数量，降低客服人员的工作量。
 附图说明
图1为本申请实施例中理算过程信息记录方法一个实施例流程图；
图2为本申请实施例中理算过程信息记录方法在一个应用场景下第一种选取拆分规则的方式的流程示意图；
图3为本申请实施例中理算过程信息记录方法在一个应用场景下第二种选取拆分规则的方式的流程示意图；
图4为本申请实施例中理算过程信息记录装置一个实施例结构图；
图5为本申请一实施例提供的服务器的示意图。
 本发明的实施方式
请参阅图1，本申请实施例中一种理算过程信息记录方法一个实施例包括：
101、获取待理算的目标理赔案件；
本实施例中，可以由保险公司的理算系统执行该理算过程信息记录方法，该理算系统可以装载在保险公司的后台服务器或者云端服务器上（下面简称服务器）。服务器上的理算系统执行本方法时，首先需要获取当前待理算的目标理赔案件。
可以理解的是，大多保险公司在处理理赔申请时，一般将同一个理赔申请的所有理赔材料，例如医疗发票、发票、证明文件等，打包生成一个理算任务交由理算系统进行处理。这里一个理算任务称为一个理赔案件。因此，目前的理算系统在处理理算任务时，是以理赔案件作为处理单位的。在处理理赔案件时，理算系统可以先从任务池或者任务队列中获取一个或多个理赔案件作为当前需要理算处理的目标理赔案件。为便于后续描述，本申请只针对处理一个目标理赔案件的情况对该理算过程信息记录方法进行说明，可以理解的是，理算系统可以采取多线程的方式并行处理多个目标理赔案件，其过程与单独处理一个目标理赔案件的过程类似，本实施例对此不做过多说明。
102、根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组；
本实施例中，在获取到待理算的目标理赔案件之后，为了实现理算精细化和理算过程信息的精细化，理算系统可以将一个目标理赔案件拆分为两个或多个的子案件。其中，为了满足理算过程的要求和便于理算系统进行理算，在拆分时需要按照预设的拆分规则将目标理赔案件的所有理赔材料先拆分为两组或多组的同类材料组。可知，每个同类材料组中的理赔材料均属于符合拆分规则要求的同类型的材料。
对于理算系统中的拆分规则，理算系统的用户（如保险公司的工作人员）可以预先进行设定。例如，假设该目标理赔案件为医疗理赔，则理赔材料主要包括医疗发票，对于该目标理赔案件的理赔材料拆分时，具体可以是：将一个所述目标理赔案件的所有医疗发票拆分为两组以上的同类材料组，其中，每个同类材料组中的医疗发票为就诊日期属于同一时间段、同一就诊医院开具、并且就诊疾病属于同一疾病类型的医疗发票。
举例说明，该目标理赔案件的医疗发票共5张，分别如下：
发票1：普通门诊，就诊日期：2016-07-01，感冒，仁济医院，发票金额100元；
发票2：专家门诊，就诊日期：2016-07-01，感冒，仁济医院，发票金额200元；
发票3：普通门诊，就诊日期：2016-09-01，骨折，仁济医院，发票金额50元；
发票4：普通门诊，就诊日期：2016-09-12，骨折，仁济医院，发票金额50元；
发票5：普通门诊，就诊日期：2016-12-01，发热，仁济医院，发票金额2000元。
参照上述的拆分规则，就诊日期属于同一时间段、同一就诊医院开具、并且就诊疾病属于同一疾病类型的医疗发票才能归于一个同类型的材料组。对比上面的5张发票可知，发票1和发票2的就诊日期为同一天，就诊疾病都是感冒，且均由仁济医院开具，因此发票1和发票2可以作为一个同类材料组，记为材料组A。发票3和发票4之间，虽然就诊疾病都是感冒，且均由仁济医院开具，但是两者的就诊日期不相同，因此发票3和发票4不能归于同一个同类材料组。同理，发票5与在就诊日期和就诊疾病的类型上与其它4张发票均不相同，也不能归于同一个同类材料组。因此，发票3、发票4和发票5要分别作为三个不同的同类材料组，记为材料组B、材料组C和材料组D。因此，这5张发票按照上述的“就诊日期属于同一时间段、同一就诊医院开具、并且就诊疾病属于同一疾病类型”的拆分规则可以拆分为4个同类材料组，分别为材料组A、材料组B、材料组C和材料组D。
在一个应用场景下，用户还可以从以下几个方面对拆分规则进行设定：是否同一天就诊、是否同一家医院、是否同一个疾病诊断、选择哪几类疾病归为同一诊断、是否同一科室、是否同一治疗类型(比如，门诊细化为普通门诊、特需门诊、急诊、外宾门诊；住院细化为普通住院、特需住院、外宾住院…)等等。通过用户对拆分规则的个性化设置，理算系统中可以预设有多个拆分规则，且这些拆分规则可以在由用户手动进行更新。
进一步地，考虑到对于不同的理赔申请人的情况各不相同，或者不同的目标理赔案件的情况各不相同，该理算系统还可以预先设有多种拆分规则以供选择，以尽可能地满足不同的客户/理赔申请人的需求。因此，在步骤102之前，可以从多种拆分规则中选取一种拆分规则作为步骤102使用的“预设的拆分规则”。具体地，在理赔系统的用户（如工作人员，下同）录入完目标理赔案件的理赔材料之后，理赔系统在界面上显示多种拆分规则让用户进行选择，用户在界面上手动选取一种拆分规则作为步骤102所用的拆分规则。
更进一步地，为了使得本实施例中的理算过程信息记录方法在执行过程中更加的智能化，以及得出的理赔通知书中记录的理算过程信息的内容更加符合理赔申请人的需求，本实施例还提供了以下两种选取拆分规则的方式。
第一种选取拆分规则的方式：第一种方式采用自学习的方法从历史数据中学习，通过历史数据作为样本对自学习模型进行训练，然后采用训练完成后的自学习模型帮助用户从多种拆分规则中进行选择。如图2所示，第一种方式具体可以包括：
201、将所述目标理赔案件的案件信息输入预先训练好的自学习数据模型，得到所述自学习数据模型的输出结果，所述自学习数据模型为将历史理算完成的理赔案件和对所述理赔案件采用的相应的拆分规则作为样本预先训练完成后得到；
202、从预设的拆分规则集合中筛选出与所述输出结果对应的一个拆分规则作为所述预设的拆分规则。
对于步骤201，该自学习数据模型是将历史理算完成的理赔案件和对所述理赔案件采用的相应的拆分规则作为样本预先训练完成后得到，比如将理赔案件的案件信息作为样本的输入，将其对应的拆分规则作为样本的输出，从而通过历史理算完成的各个理赔案件作为样本的输入和输出对该自学习数据模型进行训练，在训练完成之后，该自学习数据模型可以参考历史数据的“经验”为当前的目标理赔案件选择出合适的拆分规则。也即，将当前的目标理赔案件的案件信息输入至目标理赔案件，该自学习数据模型的输出结果即为适用于该目标理赔案件的拆分规则。
关于步骤201中的自学习数据模型，特别地，本实施例中可以采用BP神经网络进行构建，即为BP神经网络模型。对该BP神经网络模型进行训练时，可以具体包括如下步骤：
1、选取历史数据中大量理赔自动化率较高的理赔案件的案件信息以及这些理赔案件对应的拆分规则作为数据样本，其中，以数据样本中案件信息的账单号、就诊医院、就诊时间、疾病诊断、发票类型、治疗类型、费用项目、本次案件受理的保单、险种、责任、场景等属性值作为BP神经网络模型的输入；以各个理赔案件对应的拆分规则作为BP神经网络模型的输出；
2、初始化BP神经网络模型；
3、将样本的输入值输入该BP神经网络模型中，得到BP神经网络模型输出的结果，其中，结果的值代表拆分规则；
4、将BP神经网络模型输出的结果与样本的输出值进行对比，计算两个值之间的误差精度；
5、将计算得出的两个值的误差反馈至BP神经网络模型中，并调节BP神经网络模型的内部变量；
6、反复执行上述步骤2~5，直至BP神经网络模型的输出结果与样本的输出值的误差精度控制在可接受范围内，则表示该BP神经网络模型训练完成。
对于步骤202，在得到自学习数据模型的输出结果之后，可以从拆分规则集合中筛选出与这个输出结果对应的一个拆分规则。这里说的拆分规则集合指的是理算系统中的预置的多个拆分规则，也即从多个拆分规则选取出于输出结果对应的一个拆分规则。需要注意的时，由于理算系统中的这些拆分规则可以由用户自行设置，因此理算系统在使用一段时间之后，其内预设的这些拆分规则可能会发生变化（比如用户手动修改其中的一个或两个拆分规则）。从而，自学习数据模型的输出结果若代表一个拆分规则时，可能会出现输出结果代表的拆分规则在理算系统的拆分规则集合中不存在的情况。这时，可以理解的是，从该拆分规则集合中选取一个与输出结果最接近或者最匹配的拆分规则即可。
第二种选取拆分规则的方式：第二种方式根据理赔申请人历史反馈的满意度来确定出相应的拆分规则。可以理解的是，对于目标理赔案件的理赔申请人来说，若该理赔申请人以前曾经进行过理赔申请，且也对历史申请的理赔案件的理赔通知书反馈过满意度时，则这些历史反馈的满意度可以反映出该理赔申请人喜欢哪种拆分规则。比如，理赔申请人除了本次目标理赔案件以外，还申请过两次理赔，分别得到理赔通知书A和理赔通知书B，客服人员对该理赔申请人进行回访时，理赔申请人表示其对理赔通知书A的满意度为“一般”，对理赔通知书B的满意度为“满意”。因此可知，该理赔申请人更加喜欢理赔通知书B对应的拆分规则。基于上述考虑，如图3所示，第二种方式具体可以包括：
301、获取所述目标理赔案件对应的理赔申请人历史理赔过的其它案件；
302、获取所述其它案件中各个理赔案件的反馈满意度，所述反馈满意度是指所述理赔申请人对理赔案件的理赔通知书所反馈的满意程度；
303、将所述其它案件中反馈满意度最高的一个理赔案件对应的拆分规则确定为所述目标理赔案件对应的拆分规则。
对于步骤301，可以理解的是，若该理赔申请人历史理赔过其它案件，则其在保险公司的系统中（包括理算系统或其它系统）会记录有相关的案件信息，包括该理赔申请人历史理赔过的理赔案件以及各个理赔案件的案件信息，并且还包括各个理赔案件在当时理算时采用的拆分规则。
对于步骤302，同理，对于理赔申请人历史理赔过的其它案件，保险公司一般情况下都会安排客服人员进行回访，从而记录有各个理赔案件的反馈满意度。
对于步骤303，通过记录的各个理赔案件的反馈满意度，从这些其它案件中选取出反馈满意度最好的一个理赔案件对应的拆分规则，并将这个拆分规则确定为目标理赔案件对应的拆分规则。需要说明的是，一般情况下，这个选取出的拆分规则存在与理算系统预设的拆分规则集合中。特殊情况中，若这个选取出的拆分规则不在该拆分规则集合中，则与第一种方式同理，从拆分规则集合中筛选出与这个选取出的拆分规则最接近或者最匹配的拆分规则即可。
103、根据所述两组以上的同类材料组中每组同类材料组生成一个对应的子案件；
在拆分出各个同类材料组以后，根据上述内容可知，可以根据每组同类材料组生成一个对应的子案件。承接上述步骤102中描述的例子，在将发票1~5拆分为4个同类材料组：材料组A、材料组B、材料组C和材料组D之后，本步骤103可以分别根据这4个同类材料组生成一个对应的子案件，即，根据材料组A生成子案件a，根据材料组B生成子案件b，根据材料组C生成子案件c，根据材料组D生成子案件d。
104、分别对各个生成的所述子案件进行理算，并记录各个所述子案件的理算过程信息；
对于步骤104，可以理解的是，理算系统分别对各个子案件进行理算时，其理算过程的信息可以记录在理算系统中，或者记录在与理算系统对接的其它系统或数据库中。另外，理算系统在对各个子案件进行理算时，其理算过程与现有理算系统对理赔案件的理算过程类似，本实施例对此不作限定。
105、根据各个所述子案件的理算结果确定所述目标理赔案件的最终理赔结果；
可以理解的是，在理算出各个子案件的理算结果之后，由于该目标理赔案件是拆分为各个子案件的，相当于该目标理赔案件由各个子案件组成，因此可以根据各个子案件的理算结果确定出目标理赔案件的最终理赔结果，比如可以根据各个子案件的理赔金额计算出目标理赔案件的最终理赔金额，等等。具体地，在确定目标理赔案件的最终理赔金额时，可以包括如下步骤：首先，获取各个所述子案件的理算结果中各个所述子案件对应的理赔金额；然后，计算各个所述子案件对应的理赔金额之和，得到所述目标理赔案件的最终理赔金额。
106、将各个所述子案件的理算过程信息和所述最终理赔结果写入与所述目标理赔案件对应的理赔通知书。
本实施例中，在记录有该目标理赔案件对应的各个子案件的理算过程信息以及该目标理赔案件的最终理赔结果之后，可以将这些理算过程信息和最终理赔结果写入到理赔通知书中，从而理赔申请人在收到理赔通知书后，可以从理赔通知书中查阅到这些理算过程信息以及最终理赔结果。
本实施例中，实现将一个目标理赔案件拆分为两个以上子案件分别进行理算处理，并记录各个子案件的理算过程信息，最后将各个子案件的理算过程信息和目标理赔案件的最终理赔结果写入理赔通知书中，使得一个目标理赔案件的理赔通知书可以反映更多的理算过程细节，进而实现了一个理赔案件的理算过程精细化，提升理赔申请人对理赔案件的了解程度，减少其疑问，从而间接减少了理赔申请人询问客服人员相关理算细节的可能性和数量，降低客服人员的工作量。
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。
上面主要描述了一种理算过程信息记录方法，下面将对一种理算过程信息记录装置进行详细描述。
图4示出了本申请实施例中一种理算过程信息记录装置一个实施例结构图。
本实施例中，一种理算过程信息记录装置包括：
目标案件获取模块401，用于获取待理算的目标理赔案件；
理赔材料拆分模块402，用于根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组；
子案件生成模块403，用于根据所述两组以上的同类材料组中每组同类材料组生成一个对应的子案件；
理算过程信息记录模块404，用于分别对各个生成的所述子案件进行理算，并记录各个所述子案件的理算过程信息；
理赔结果确定模块405，用于根据各个所述子案件的理算结果确定所述目标理赔案件的最终理赔结果；
信息写入模块406，用于将各个所述子案件的理算过程信息和所述最终理赔结果写入与所述目标理赔案件对应的理赔通知书。
进一步地，所述理算过程信息记录装置还可以包括：
模型输入模块，用于将所述目标理赔案件的案件信息输入预先训练好的自学习数据模型，得到所述自学习数据模型的输出结果，所述自学习数据模型为将历史理算完成的理赔案件和对所述理赔案件采用的相应的拆分规则作为样本预先训练完成后得到；
拆分规则筛选模块，用于从预设的拆分规则集合中筛选出与所述输出结果对应的一个拆分规则作为所述预设的拆分规则。
进一步地，所述理算过程信息记录装置还可以包括：
历史案件获取模块，用于获取所述目标理赔案件对应的理赔申请人历史理赔过的其它案件；
反馈满意度获取模块，用于获取所述其它案件中各个理赔案件的反馈满意度，所述反馈满意度是指所述理赔申请人对理赔案件的理赔通知书所反馈的满意程度；
拆分规则确定模块，用于将所述其它案件中反馈满意度最高的一个理赔案件对应的拆分规则确定为所述目标理赔案件对应的拆分规则。
进一步地，所述理赔材料包括医疗发票；
所述理赔材料拆分模块可以包括：
拆分单元，用于将一个所述目标理赔案件的所有医疗发票拆分为两组以上的同类材料组，其中，每个同类材料组中的医疗发票为就诊日期属于同一时间段、同一就诊医院开具、并且就诊疾病属于同一疾病类型的医疗发票。
进一步地，所述理赔结果确定模块可以包括：
子案件金额获取单元，用于获取各个所述子案件的理算结果中各个所述子案件对应的理赔金额；
目标案件金额计算单元，用于计算各个所述子案件对应的理赔金额之和，得到所述目标理赔案件的最终理赔金额。
图5是本申请一实施例提供的服务器的示意图。如图5所示，该实施例的服务器5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机可读指令52，例如执行上述的理算过程信息记录方法的程序。所述处理器50执行所述计算机可读指令52时实现上述各个理算过程信息记录方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至106。或者，所述处理器50执行所述计算机可读指令52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块401至406的功能。
示例性的，所述计算机可读指令52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在计算机可读存储介质中，例如所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本申请。

Claims (20)

  1. 一种理算过程信息记录方法，其特征在于，包括：
    获取待理算的目标理赔案件；
    根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组；
    根据所述两组以上的同类材料组中每组同类材料组生成一个对应的子案件；
    分别对各个生成的所述子案件进行理算，并记录各个所述子案件的理算过程信息；
    根据各个所述子案件的理算结果确定所述目标理赔案件的最终理赔结果；
    将各个所述子案件的理算过程信息和所述最终理赔结果写入与所述目标理赔案件对应的理赔通知书。
  2. 根据权利要求1所述的理算过程信息记录方法，其特征在于，在根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组之前，还包括：
    将所述目标理赔案件的案件信息输入预先训练好的自学习数据模型，得到所述自学习数据模型的输出结果，所述自学习数据模型为将历史理算完成的理赔案件和对所述理赔案件采用的相应的拆分规则作为样本预先训练完成后得到；
    从预设的拆分规则集合中筛选出与所述输出结果对应的一个拆分规则作为所述预设的拆分规则。
  3. 根据权利要求1所述的理算过程信息记录方法，其特征在于，在根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组之前，还包括：
    获取所述目标理赔案件对应的理赔申请人历史理赔过的其它案件；
    获取所述其它案件中各个理赔案件的反馈满意度，所述反馈满意度是指所述理赔申请人对理赔案件的理赔通知书所反馈的满意程度；
    将所述其它案件中反馈满意度最高的一个理赔案件对应的拆分规则确定为所述目标理赔案件对应的拆分规则。
  4. 根据权利要求1所述的理算过程信息记录方法，其特征在于，所述理赔材料包括医疗发票；
    所述根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组包括：
    将一个所述目标理赔案件的所有医疗发票拆分为两组以上的同类材料组，其中，每个同类材料组中的医疗发票为就诊日期属于同一时间段、同一就诊医院开具、并且就诊疾病属于同一疾病类型的医疗发票。
  5. 根据权利要求1至4中任一项所述的理算过程信息记录方法，其特征在于，所述根据各个所述子案件的理算结果确定所述目标理赔案件的最终理赔结果包括：
    获取各个所述子案件的理算结果中各个所述子案件对应的理赔金额；
    计算各个所述子案件对应的理赔金额之和，得到所述目标理赔案件的最终理赔金额。
  6. 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：
    获取待理算的目标理赔案件；
    根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组；
    根据所述两组以上的同类材料组中每组同类材料组生成一个对应的子案件；
    分别对各个生成的所述子案件进行理算，并记录各个所述子案件的理算过程信息；
    根据各个所述子案件的理算结果确定所述目标理赔案件的最终理赔结果；
    将各个所述子案件的理算过程信息和所述最终理赔结果写入与所述目标理赔案件对应的理赔通知书。
  7. 根据权利要求6所述的计算机可读存储介质，其特征在于，在根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组之前，还包括：
    将所述目标理赔案件的案件信息输入预先训练好的自学习数据模型，得到所述自学习数据模型的输出结果，所述自学习数据模型为将历史理算完成的理赔案件和对所述理赔案件采用的相应的拆分规则作为样本预先训练完成后得到；
    从预设的拆分规则集合中筛选出与所述输出结果对应的一个拆分规则作为所述预设的拆分规则。
  8. 根据权利要求6所述的计算机可读存储介质，其特征在于，在根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组之前，还包括：
    获取所述目标理赔案件对应的理赔申请人历史理赔过的其它案件；
    获取所述其它案件中各个理赔案件的反馈满意度，所述反馈满意度是指所述理赔申请人对理赔案件的理赔通知书所反馈的满意程度；
    将所述其它案件中反馈满意度最高的一个理赔案件对应的拆分规则确定为所述目标理赔案件对应的拆分规则。
  9. 根据权利要求6所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述理赔材料包括医疗发票；
    所述根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组包括：
    将一个所述目标理赔案件的所有医疗发票拆分为两组以上的同类材料组，其中，每个同类材料组中的医疗发票为就诊日期属于同一时间段、同一就诊医院开具、并且就诊疾病属于同一疾病类型的医疗发票。
  10. 根据权利要求6至9中任一项所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述根据各个所述子案件的理算结果确定所述目标理赔案件的最终理赔结果包括：
    获取各个所述子案件的理算结果中各个所述子案件对应的理赔金额；
    计算各个所述子案件对应的理赔金额之和，得到所述目标理赔案件的最终理赔金额。
  11. 一种服务器，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：
    获取待理算的目标理赔案件；
    根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组；
    根据所述两组以上的同类材料组中每组同类材料组生成一个对应的子案件；
    分别对各个生成的所述子案件进行理算，并记录各个所述子案件的理算过程信息；
    根据各个所述子案件的理算结果确定所述目标理赔案件的最终理赔结果；
    将各个所述子案件的理算过程信息和所述最终理赔结果写入与所述目标理赔案件对应的理赔通知书。
  12. 根据权利要求11所述的服务器，其特征在于，在根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组之前，还包括：
    将所述目标理赔案件的案件信息输入预先训练好的自学习数据模型，得到所述自学习数据模型的输出结果，所述自学习数据模型为将历史理算完成的理赔案件和对所述理赔案件采用的相应的拆分规则作为样本预先训练完成后得到；
    从预设的拆分规则集合中筛选出与所述输出结果对应的一个拆分规则作为所述预设的拆分规则。
  13. 根据权利要求11所述的服务器，其特征在于，在根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组之前，还包括：
    获取所述目标理赔案件对应的理赔申请人历史理赔过的其它案件；
    获取所述其它案件中各个理赔案件的反馈满意度，所述反馈满意度是指所述理赔申请人对理赔案件的理赔通知书所反馈的满意程度；
    将所述其它案件中反馈满意度最高的一个理赔案件对应的拆分规则确定为所述目标理赔案件对应的拆分规则。
  14. 根据权利要求11所述的服务器，其特征在于，所述理赔材料包括医疗发票；
    所述根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组包括：
    将一个所述目标理赔案件的所有医疗发票拆分为两组以上的同类材料组，其中，每个同类材料组中的医疗发票为就诊日期属于同一时间段、同一就诊医院开具、并且就诊疾病属于同一疾病类型的医疗发票。
  15. 根据权利要求11至14中任一项所述的服务器，其特征在于，所述根据各个所述子案件的理算结果确定所述目标理赔案件的最终理赔结果包括：
    获取各个所述子案件的理算结果中各个所述子案件对应的理赔金额；
    计算各个所述子案件对应的理赔金额之和，得到所述目标理赔案件的最终理赔金额。
  16. 一种理算过程信息记录装置，其特征在于，包括：
    目标案件获取模块，用于获取待理算的目标理赔案件；
    理赔材料拆分模块，用于根据预设的拆分规则将一个所述目标理赔案件的所有理赔材料拆分为两组以上的同类材料组；
    子案件生成模块，用于根据所述两组以上的同类材料组中每组同类材料组生成一个对应的子案件；
    理算过程信息记录模块，用于分别对各个生成的所述子案件进行理算，并记录各个所述子案件的理算过程信息；
    理赔结果确定模块，用于根据各个所述子案件的理算结果确定所述目标理赔案件的最终理赔结果；
    信息写入模块，用于将各个所述子案件的理算过程信息和所述最终理赔结果写入与所述目标理赔案件对应的理赔通知书。
  17. 根据权利要求16所述的理算过程信息记录装置，其特征在于，还包括：
    模型输入模块，用于将所述目标理赔案件的案件信息输入预先训练好的自学习数据模型，得到所述自学习数据模型的输出结果，所述自学习数据模型为将历史理算完成的理赔案件和对所述理赔案件采用的相应的拆分规则作为样本预先训练完成后得到；
    拆分规则筛选模块，用于从预设的拆分规则集合中筛选出与所述输出结果对应的一个拆分规则作为所述预设的拆分规则。
  18. 根据权利要求16所述的理算过程信息记录装置，其特征在于，还包括：
    历史案件获取模块，用于获取所述目标理赔案件对应的理赔申请人历史理赔过的其它案件；
    反馈满意度获取模块，用于获取所述其它案件中各个理赔案件的反馈满意度，所述反馈满意度是指所述理赔申请人对理赔案件的理赔通知书所反馈的满意程度；
    拆分规则确定模块，用于将所述其它案件中反馈满意度最高的一个理赔案件对应的拆分规则确定为所述目标理赔案件对应的拆分规则。
  19. 根据权利要求16所述的理算过程信息记录装置，其特征在于，所述理赔材料包括医疗发票；
    所述理赔材料拆分模块包括：
    拆分单元，用于将一个所述目标理赔案件的所有医疗发票拆分为两组以上的同类材料组，其中，每个同类材料组中的医疗发票为就诊日期属于同一时间段、同一就诊医院开具、并且就诊疾病属于同一疾病类型的医疗发票。
  20. 根据权利要求16至19中任一项所述的理算过程信息记录装置，其特征在于，所述理赔结果确定模块可以包括：
    子案件金额获取单元，用于获取各个所述子案件的理算结果中各个所述子案件对应的理赔金额；
    目标案件金额计算单元，用于计算各个所述子案件对应的理赔金额之和，得到所述目标理赔案件的最终理赔金额。
PCT/CN2018/077244 2017-06-21 2018-02-26 理算过程信息记录方法、可读存储介质、服务器及装置 Ceased WO2018233311A1 (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710474366.6A CN107784594A (zh) 2017-06-21 2017-06-21 理算过程信息记录方法、计算机可读存储介质及服务器
CN201710474366.6 2017-06-21

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018233311A1 true WO2018233311A1 (zh) 2018-12-27

Family

ID=61437437

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2018/077244 Ceased WO2018233311A1 (zh) 2017-06-21 2018-02-26 理算过程信息记录方法、可读存储介质、服务器及装置

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN107784594A (zh)
WO (1) WO2018233311A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112182117A (zh) * 2020-09-25 2021-01-05 北京优全智汇信息技术有限公司 一种核赔方法和装置

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109801174B (zh) * 2018-12-26 2023-11-17 平安科技（深圳）有限公司 理赔数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN111524017B (zh) * 2019-02-01 2023-09-22 北京懿医云科技有限公司 理赔数据的审核方法、装置及介质
CN115311098A (zh) * 2022-06-23 2022-11-08 新瑞鹏宠物医疗集团有限公司 宠物医疗理赔信息推送方法及相关装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102609775A (zh) * 2011-04-28 2012-07-25 许晓飞 个人消费记录发票采集系统
US8724907B1 (en) * 2012-03-28 2014-05-13 Emc Corporation Method and system for using OCR data for grouping and classifying documents
CN205809886U (zh) * 2016-05-18 2016-12-14 上海健保典垚科技有限公司 一种基于第三方外包服务的保险理赔系统
CN106296379A (zh) * 2016-08-03 2017-01-04 武汉同兴盛达财务咨询有限公司 一种财务入账系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105809526A (zh) * 2014-12-31 2016-07-27 航天信息股份有限公司 基于异步多线程处理的网上统一报税方法及系统
CN106530089A (zh) * 2015-09-15 2017-03-22 平安科技（深圳）有限公司 保险理赔额度的获取方法及服务器
CN106610964A (zh) * 2015-10-20 2017-05-03 平安科技（深圳）有限公司 异常报销数据分析方法及服务器
CN105678622A (zh) * 2016-01-07 2016-06-15 平安科技（深圳）有限公司 车险理赔照片的分析方法及系统
CN106204250A (zh) * 2016-06-28 2016-12-07 武汉凯瑞达通工程设计有限公司 一种工程入账的财务系统
CN106600423A (zh) * 2016-11-18 2017-04-26 云数信息科技（深圳）有限公司 基于机器学习的车险数据处理方法、车险欺诈识别方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102609775A (zh) * 2011-04-28 2012-07-25 许晓飞 个人消费记录发票采集系统
US8724907B1 (en) * 2012-03-28 2014-05-13 Emc Corporation Method and system for using OCR data for grouping and classifying documents
CN205809886U (zh) * 2016-05-18 2016-12-14 上海健保典垚科技有限公司 一种基于第三方外包服务的保险理赔系统
CN106296379A (zh) * 2016-08-03 2017-01-04 武汉同兴盛达财务咨询有限公司 一种财务入账系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112182117A (zh) * 2020-09-25 2021-01-05 北京优全智汇信息技术有限公司 一种核赔方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN107784594A (zh) 2018-03-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Rahman et al. What drove the health system reforms in the Kingdom of Saudi Arabia? An analysis
US20210103865A1 (en) Data analysis using natural language processing to obtain insights relevant to an organization
US10803985B2 (en) Method of facilitating imaging study interpretations between healthcare facilities and physicians
US20160203217A1 (en) Data analysis using natural language processing to obtain insights relevant to an organization
US20250226098A1 (en) Medical Indication Determination Using Heterogeneous Data in a Clinical Decision Support System
US20150073821A1 (en) Automated systems and methods for real-time review of research and collaboration activities of professionals
US20200105402A1 (en) Notifying healthcare providers of financially delinquent patients and controlling healthcare claims
WO2018233311A1 (zh) 理算过程信息记录方法、可读存储介质、服务器及装置
US20110145007A1 (en) System and method for automated payment of insurance claims via real-time exchange of information
Luo et al. Using machine‐learning methods to support health‐care professionals in making admission decisions
WO2016084642A1 (ja) 与信審査用サーバと与信審査用システム及び与信審査用プログラム
CN105335618A (zh) 一种病人特征刻画方法和基于该特征刻画方法的挂床行为检测方法
WO2022086741A1 (en) Method and system for dynamically generating general and profile-specific therapeutic protocols using machine learning models
Sieleunou et al. Strategic health purchasing progress mapping in Cameroon: a scoping review
CN113657605A (zh) 基于人工智能ai的文档处理器
US12380974B2 (en) Creating and managing problem lists for electronic health records
US12148513B2 (en) Medical indication determination using neural network prediction engine
CN104166951B (zh) 一种为医疗机构双向转诊提供数据支撑的方法及系统
US20140278512A1 (en) Healthcare claim editing system, method, and apparatus
DE202015003281U1 (de) System zur individualisierten Preisgestaltung für die Gesundheitspflege
CN117083622A (zh) 项目成功概率计算系统、项目成功概率计算方法以及项目成功概率计算程序
Gutacker et al. Does regulation increase the rate at which doctors leave practice? Analysis of routine hospital data in the English NHS following the introduction of medical revalidation
Mathonnat et al. Analyzing the financial sustainability of user fee removal policies: a rapid first assessment methodology with a practical application for Burkina Faso
US12045878B1 (en) Managed account continuum system and method
US11640640B2 (en) Systems and methods for allocating assets to directed and interest-based participants

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18820171

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

32PN Ep: public notification in the ep bulletin as address of the adressee cannot be established

Free format text: NOTING OF LOSS OF RIGHTS PURSUANT TO RULE 112(1) EPC (EPO FORM 1205A DATED 18/05/2020)

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 18820171

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1