[发明专利]一种医疗保险的风险识别方法、装置、介质及电子设备

权利要求书

1.一种医疗保险的风险识别方法，其特征在于，包括：

若检测到医疗保险理赔事件，则获取赔案信息；其中，所述赔案信息包括投保信息和理赔请求信息；

将所述赔案信息输入至预先训练得到的理赔智能风控模型，根据所述理赔智能风控模型输出的结果，确定所述赔案信息的风险等级；

若所述赔案信息的风险等级不符合预设条件，则将所述赔案信息发送至人工风险核对队列；

根据所述人工风险核对队列的核对结果，进行赔案处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述理赔智能风控模型的训练过程，包括：

获取预设数量的历史赔案数据，将所述历史赔案数据作为训练样本；

将所述训练样本输入至初始模型，根据所述初始模型的输出结果与训练样本的历史风险评价结果，对所述初始模型进行训练，得到理赔智能风控模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述理赔智能风控模型，包括至少五个分类器，所述至少五个分类器用于输出责任免除、治疗主体是否异常、治疗轨迹是否异常、疾病用药是否异常和住院是否异常。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取赔案信息之后，所述方法还包括：

对所述赔案信息进行数据智能质检，以确定所述赔案信息是否存在数据质量问题；

若存在，返回数据质量问题提示信息，以对数据的智能纠正，及时发现潜在的理赔风险。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述理赔智能风控模型输出的结果，确定所述赔案信息的风险等级之后，所述方法还包括：

若所述赔案信息的风险等级符合预设条件，则进行赔案处理及后续流程。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述赔案信息发送至人工风险核对队列之后，所述方法还包括：

根据所述人工风险核对队列的核对结果，对所述理赔智能风控模型的输出结果识别是否准确进行判断；

若所述理赔智能风控模型的输出结果识别不准确，则根据核对结果对所述理赔智能风控模型进行更新。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述理赔智能风控模型进行更新，包括：

若所述核对结果对输出结果对应目标规则的错误反馈次数达到预设阈值，则对理赔智能风控模型的目标规则进行剔除更新。

8.一种医疗保险的风险识别装置，其特征在于，包括：

赔案信息获取模块，用于若检测到医疗保险理赔事件，则获取赔案信息；其中，所述赔案信息包括投保信息和理赔请求信息；

风险等级输出模块，用于将所述赔案信息输入至预先训练得到的理赔智能风控模型，根据所述理赔智能风控模型输出的结果，确定所述赔案信息的风险等级；

核对模块，用于若所述赔案信息的风险等级不符合预设条件，则将所述赔案信息发送至人工风险核对队列；

赔案处理模块，用于根据所述人工风险核对队列的核对结果，进行赔案处理。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的医疗保险的风险识别方法。

10.一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一所述的医疗保险的风险识别方法。