[发明专利]通过数据分析推断医疗保险违规行为的风控方法

摘要

本发明涉及通过数据分析推断医疗保险违规行为的风控方法，包括：步骤1、获取风控对象的当前及历史就诊行为数据、与风控对象相关的个人信息和公共数据；步骤2、从在步骤1获取的数据中提取与风控对象的就诊行为相关的特征；步骤3、根据所提取的特征，将风控对象的当前及历史就诊行为中的每次就诊行为划分到相应的就诊类别，形成就诊类别序列；步骤4、将步骤3中形成的就诊类别序列作为观测序列，将就诊目的作为隐含状态，根据隐马尔可夫模型计算出最可能的隐含状态序列，其中包含了风控对象最可能的就诊目的；步骤5、如果隐含状态序列中包含的风控对象最可能的就诊目的对应于异常目的，则输出与风控对象的当前及历史就诊行为相关的医疗数据。

主权项

1.一种通过数据分析推断医疗保险违规行为的风控方法，其特征在于，风控对象的就诊目的被划分为正常目的和异常目的，所述方法包括以下步骤：步骤1、获取风控对象的当前及历史就诊行为数据、以及与风控对象相关的个人信息和公共数据；步骤2、从在步骤1获取的数据中提取与风控对象的就诊行为相关的特征；步骤3、根据所提取的特征，将风控对象的当前及历史就诊行为中的每次就诊行为划分到相应的就诊类别，形成就诊类别序列；步骤4、将在步骤3中形成的就诊类别序列作为观测序列，将就诊目的作为隐含状态，根据隐马尔可夫模型计算出最可能的隐含状态序列；步骤5、如果所述最可能的隐含状态序列中包含的一个或多个隐含状态对应于异常目的、或者所述最可能的隐含状态序列的发生概率低于预定阈值，则输出与所述风控对象的当前及历史就诊行为相关的医疗数据。