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申请/专利权人：中国银行股份有限公司

摘要：本发明提供了一种保险理赔处理方法、装置及系统，可应用于区块链领域或金融领域。在接收到保险理赔请求的情况下，首先验证报销凭证的有效性，在报销凭证有效的情况下才调用数据有效性预测模型对待审核信息进行有效性预测，避免所有待审核信息都需要调用数据有效性预测模型进行预测导致的计算资源的浪费，在待审核信息有效的情况下，通过将其打包发送到区块链，在待审核信息触发预先设置的保险理赔智能合约的情况下，完成保险理赔，避免无效数据上链，整个保险理赔过程全部自动化完成，简化了保险理赔流程，缩短了保险理赔周期，有效提升了用户体验。

主权项：1.一种保险理赔处理方法，其特征在于，应用于保险理赔服务器，所述方法包括：在接收到保险理赔请求的情况下，解析所述保险理赔请求，得到用户的待审核信息，所述待审核信息至少包括报销凭证；验证所述报销凭证的有效性；在所述报销凭证通过验证的情况下，调用预先构建的数据有效性预测模型对所述待审核信息进行有效性预测，所述数据有效性预测模型为利用历史报销记录数据对多层机器学习模型进行训练后得到的，其中，多层机器学习模型每层对应的训练算法不同；在对所述待审核信息有效的情况下，将所述待审核信息打包发送到区块链平台，在所述待审核信息触发预先设置的保险理赔智能合约的情况下，完成保险理赔；构建所述数据有效性预测模型，包括：对历史报销记录数据进行预处理，得到样本数据集；将所述样本数据集划分为训练集和测试集；利用所述训练集和所述测试集分别对N种训练算法进行训练和测试，得到每种所述训练算法的准确率，N为奇数；对每种所述训练算法的准确率按从高到低的顺序进行排序，将第种所述训练算法作为第一训练算法，将第种所述训练算法作为第二训练算法，并将最后一种所述训练算法作为第三训练算法；在模型第一层中，将所述训练集划分为K组，K-1组作为子训练集，剩下一组作为验证集，分别对每种所述第一训练算法进行K-fold交叉验证，针对验证集中的每个样本，计算每种所述第一训练算法对其预测结果的平均值，得到验证结果对应的验证集P′，并针对所述测试集中的每个样本，计算每种所述第一训练算法对其预测结果的平均值，得到测试结果对应的测试集T′；在模型第二层中，将模型第一层的验证集P′划分为K组，K-1组作为子训练集，剩下一组作为验证集，分别对每种所述第二训练算法进行K-fold交叉验证，针对验证集中的每个样本，计算每种所述第二训练算法对其预测结果的平均值，得到验证结果对应的验证集P″，并针对模型第一层的测试集T′中的每个样本，计算每种所述第二训练算法对其预测结果的平均值，得到测试结果对应的测试集T″；在模型第三层中，将模型第二层的验证集P″划分为K组，K-1组作为子训练集，剩下一组作为验证集，对所述第三训练算法进行K-fold交叉验证，并利用模型第二层的测试集T″对所述第三训练算法进行测试，在验证结果和测试结果满足预设条件的情况下，得到由第一层、第二层和第三层组成的所述数据有效性预测模型。

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