[发明专利]理赔客户风险识别方法及系统在审
| 申请号： | 201810706897.8 | 申请日： | 2018-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN108694520A | 公开（公告）日： | 2018-10-23 |
| 发明（设计）人： | 冯晓俊;夏如雪;夏天;羿然 | 申请（专利权）人： | 平安健康保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q40/08 |
| 代理公司： | 北京英特普罗知识产权代理有限公司 11015 | 代理人： | 林彦之 |
| 地址： | 200030 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开涉及一种理赔客户风险识别方法及系统，其中，所述方法包括数据准备阶段、模型训练阶段、模型实施阶段，其中，数据准备阶段包括以下步骤：从医疗理赔大数据中获取与理赔客户风险相关的数据，包括理赔客户的个人信息和就诊信息，就诊信息包括就诊费用信息；从数据中提取训练GBM模型所需的特征，形成数据集。其中，模型训练阶段包括以下步骤：将数据集中的部分数据作为训练集，输入GBM模型的训练器，进行训练；生成训练完毕的GBM模型。其中，模型实施阶段包括以下步骤：采集理赔客户的当前理赔数据，并提取GBM模型所需的特征；将特征输入GBM模型，生成识别结果，识别结果包括理赔客户未来可能产生的就诊费用。 | ||
| 搜索关键词： | 客户 风险识别 就诊费用 就诊信息 模型实施 模型训练 数据准备 个人信息 数据集中 特征输入 大数据 数据集 训练集 训练器 采集 医疗 | ||
【主权项】：
1.一种理赔客户风险识别方法，其特征在于包括数据准备阶段、模型训练阶段、模型实施阶段，其中，所述数据准备阶段包括以下步骤：步骤A1、从医疗理赔大数据中获取与理赔客户风险相关的数据，包括理赔客户的个人信息和就诊信息，所述就诊信息包括就诊费用信息；步骤A2、从所述数据中提取训练GBM模型所需的特征，形成数据集，其中，所述模型训练阶段包括以下步骤：步骤B1、将所述数据集中的部分数据作为训练集，输入GBM模型的训练器，进行训练；步骤B2、生成训练完毕的GBM模型，其中，所述模型实施阶段包括以下步骤：步骤C1、采集理赔客户的当前理赔数据，并提取GBM模型所需的特征，步骤C2、将特征输入所述GBM模型，生成识别结果，所述识别结果包括所述理赔客户未来可能产生的就诊费用。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
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