[发明专利]线上保险交易的存证方法、装置、电子设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202110407746.4 申请日: 2021-04-15
公开(公告)号: CN113177851B 公开(公告)日: 2022-04-22
发明(设计)人: 罗成 申请(专利权)人: 国任财产保险股份有限公司
主分类号: G06Q40/08 分类号: G06Q40/08;G06Q40/04;G06Q20/38;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 深圳市智胜联合知识产权代理有限公司 44368 代理人: 齐文剑
地址: 518000 广东省深圳市罗湖区笋岗街道梨园路*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 线上 保险 交易 方法 装置 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种线上保险交易的存证方法,其特征在于,所述方法包括:

获取保险交易记录,标记所述保险交易记录中的相关证据;

构建影子页面,用于记录所述证据及所述证据的维度状态和运营策略,其中,所述维度状态包括历史状态和当前状态;

根据所述证据的维度状态和运营策略还原所述证据的交易环境,并结合所述交易环境与所述证据以形成存证;

将所述存证储存于预设的数据库,并建立所述数据库与第三方公证机构的单向连接,以使所述数据库的访问权限仅对所述第三方公证机构开放;

其中,所述标记所述保险交易记录中的相关证据,具体包括如下步骤:

将所述保险交易记录中的数据进行预处理,得到检测数据;

根据预先设定的检验规则,从所述检测数据中查询出符合所述检验规则的数据,并将符合所述检验规则的数据作为证据;

利用预先训练好的标记模型对所述证据进行标记,其中,所述标记模型采用卷积神经网络模型训练得到。

2.根据权利要求1所述的线上保险交易的存证方法,其特征在于,所述标记模型的训练包括:

采集预设数量的所述证据构建样本数据集;

将所述样本数据集按照预设比例分成训练集和验证集;

将所述训练集输入至预设的卷积神经网络模型中进行训练,每隔预设周期使用所述验证集对该模型的准确率进行验证:当所述准确率大于预设阈值时,结束训练,得到所述标记模型。

3.根据权利要求2所述的线上保险交易的存证方法,其特征在于,所述预设的卷积神经网络模型为YOLO、Fast RCNN、Faster RCNN、SSD模型中的任意一种。

4.根据权利要求1所述的线上保险交易的存证方法,其特征在于,所述预处理包括:按照脱敏规则对所述保险交易记录中的数据进行脱敏处理,得到满足所述脱敏规则的检测数据。

5.根据权利要求1-2任意一项所述的线上保险交易的存证方法,其特征在于,所述证据包括保险公司业务员与客户之间的聊天记录、交易合同、证件信息、证明文件、体检报告、转账记录以及票据。

6.根据权利要求1所述的线上保险交易的存证方法,其特征在于,所述数据库为区块链数据库。

7.一种线上保险交易的存证装置,其特征在于,所述装置包括:

获取模块:用于获取保险交易记录,标记所述保险交易记录中的相关证据;

构建模块:用于构建影子页面,以记录所述证据及所述证据的维度状态和运营策略,其中,所述维度状态包括历史状态和当前状态;

模拟模块:用于根据所述证据的维度状态和运营策略还原所述证据的交易环境,并结合所述交易环境与所述证据以形成存证;

连接模块:用于将所述存证储存于预设的数据库,并建立所述数据库与第三方公证机构的单向连接,以使所述数据库的访问权限仅对所述第三方公证机构开放;

其中,所述标记所述保险交易记录中的相关证据,具体包括如下步骤:

将所述保险交易记录中的数据进行预处理,得到检测数据;

根据预先设定的检验规则,从所述检测数据中查询出符合所述检验规则的数据,并将符合所述检验规则的数据作为证据;

利用预先训练好的标记模型对所述证据进行标记,其中,所述标记模型采用卷积神经网络模型训练得到。

8.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的线上保险交易的存证方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的线上保险交易的存证方法的步骤。

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