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申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日：2020-12-25
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN112686762B
主分类号：G06Q40/08
分类号：G06Q40/08;G06N3/084;G06N3/0464;G06F40/289;G06F16/33
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.28#授权;2021.11.19#实质审查的生效;2021.04.20#公开
摘要：本发明实施例公开了一种保单数据违规检测方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能领域。历史保单数据集储存在区块链中，确保了历史保单数据不可篡改，可靠性好以及安全性高。所述方法包括：获取历史保单数据集；对所述历史保单数据集进行数据清洗处理以得到样本数据集；通过所述样本数据集对预设的神经网络模型进行训练；若接收到初始保单数据，对所述初始保单数据进行数据清洗处理以得到待测保单数据；根据训练后的神经网络模型预测所述待测保单数据的标签；若所述待测保单数据违规，向预设的监管终端发送违规告警消息，从而能够实现自动判定待测保单数据是否违规，相比于人工核查的方式，效率高且准确率高，同时也降低了人工成本。
主权项：1.一种保单数据违规检测方法，其特征在于，包括：获取历史保单数据集，所述历史保单数据集包括多个标注了标签的保单数据，所述标签包括合规以及违规；对所述历史保单数据集进行数据清洗处理以得到样本数据集，所述样本数据集包括多个样本数据，所述样本数据由保单数据经过数据清洗处理后得到；对所述样本数据进行分词处理以得到所述样本数据的第一分词集合，其中，将所述样本数据分为训练数据和测试数据，所述训练数据用于模型训练，所述测试数据用于模型验证；采用word2vec对所述第一分词集合的词语进行词向量训练以得到所述第一分词集合的词语的词向量；将所述第一分词集合的词语的词向量输入到双向RNN网络中，以由所述双向RNN网络输出所述样本数据的特征向量；将样本数据集中的样本数据的特征向量输入到神经网络模型中，并根据预设的反向传播算法对所述神经网络模型进行训练，所述神经网络模型为卷积神经网络模型；若接收到初始保单数据，对所述初始保单数据进行数据清洗处理以得到待测保单数据；根据训练后的神经网络模型预测所述待测保单数据的标签；若所述待测保单数据的标签为违规，向预设的监管终端发送违规告警消息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国平安人寿保险股份有限公司 保单数据违规检测方法、装置、计算机设备及存储介质
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