[发明专利]一种医疗保险的风险识别方法、装置、介质及电子设备在审
申请号: | 202011490453.9 | 申请日: | 2020-12-16 |
公开(公告)号: | CN112541831A | 公开(公告)日: | 2021-03-23 |
发明(设计)人: | 施玮;伍健;张书献;朱群;唐辉;鞠芳;曾勇国;赵宏阳;俞浩;刘莹;赤诚 | 申请(专利权)人: | 中国人寿保险股份有限公司 |
主分类号: | G06Q40/08 | 分类号: | G06Q40/08;G06K9/62 |
代理公司: | 北京市炜衡律师事务所 11375 | 代理人: | 王加莹 |
地址: | 100000 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 医疗保险 风险 识别 方法 装置 介质 电子设备 | ||
本发明实施例公开了一种医疗保险的风险识别方法、装置、介质及电子设备。该方法包括:若检测到符合预先配置的识别方法应用范围的医疗保险理赔事件,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,进行赔案处理及后续流程。本技术方案,可以实现对高风险的案件进行智能识别,并且能够简化工作人员的作业流程,提高健康险赔案的处理效率。
技术领域
本发明实施例涉及大数据分析技术领域,尤其涉及一种医疗保险的风险识别方法、装置、介质及电子设备。
背景技术
随着经济社会的快速发展,各种商业或者其他医疗保险的样式逐渐增多。目前健康险赔案的风险识别,主要通过人工线下核对的方式来实现。理赔人员在赔案处理时,需要逐一核对客户在承保、核保、理赔和调查等多个环节等多个环节采集信息,具体包括保单层(例如险种、责任类型等),客户层(如出生日期、性别等),理赔事件层(医院名称、出险经过、历史赔案信息等),票据层(疾病诊断、核准费用金额等)和机构层(分支机构编码等)五个层级的近百项数据资料,以及病历资料、疾病诊断、事故证明、体检报告等影像资料,存在着人工工作量大,成本高,时效慢的问题。
目前保险公司在健康险赔案决策的过程中,首先在线下由医学专业人员对用药合理性、治疗轨迹合理性进行判断,再由理赔人员线下核对客户承保信息、核保信息,最后进行上机操作,通过将合理费用和不合理费用分项录入,完成对合理费用的理算。
上述的这种技术,在健康险赔案逐年高速增长、医疗骗保案例频发、客户需求呈现全天候精细化的情况下,已经明显落后,极大降低了理赔服务体验。
发明内容
本发明实施例提供一种医疗保险的风险识别方法、装置、介质及电子设备,可以实现对高风险的案件进行智能识别,并且能够简化工作人员的作业流程,提高健康险赔案的处理效率。
第一方面,本发明实施例提供了一种医疗保险的风险识别方法,该方法包括:
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,进行赔案处理及后续流程。
进一步的,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。
进一步的,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。
进一步的,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,则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。
进一步的,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。
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