1.本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种非标体智能核保方法。
背景技术：2.近些年来随着人们生活和工作压力的增加，身体异常的非标体用户越来越多。非标体用户的承保风险复杂，缺乏有效的承保风险度量工具进行合理的度量，导致大量非标体用户被拒保，享受不到保险服务。而传统的核保问卷问题简单，问题冗长，存在三方面的问题；(1)不利于针对不同类型的产品和人群进行快速开发；(2)无法定量的计算用户的承保风险，核保问卷的正确性没有充分验证；(3)如何确保用户填写的问卷是真实有效的。
3.申请公布号为cn113590791a的发明专利一种核保问询策略优化方法、装置、设备及存储介质公开了一种一种核保问询策略优化方法，该方法主要针对侧重于在问询中能够对疾病名称进行消歧，侧重于对使用问询服务的用户体验的优化，并没有对非标用户的风险进行系统性的定量评估，仅能够得出拒保或者承保的核保结论，没有解决非标体用户承保率低的核心问题。
技术实现要素：4.针对上述情况，为弥补上述现有缺陷，本发明提供了一种非标体智能核保方法，该方法显著提高了非标体人群的可承包率，被部分传统保险产品拒绝承保的非标体人群众约有50％的用户通过本方案的方法能够继续承保；并且针对不同类型的保险产品非标体核保问卷的开发迅速，问卷结果能够精准量化用户承保风险，一定程度上保证了核保结论能够真实反应用户的健康风险。
5.本发明提供如下的技术方案：本发明提出的一种非标体智能核保方法，具体包括下列步骤：
6.(1)收集并分析非标体的医疗数据；
7.(2)根据保险产品定义的责任项选择相关疾病的发病率；
8.(3)从步骤(2)的结果中选择某类疾病，自动生成某类疾病的问题和答案；
9.(4)根据用户回答继续生成相应的问题；
10.(5)重复步骤(2)～(4)直到用户的整体的发病率或赔付率过高或者涉及的相关疾病都询问结束；
11.(6)生成核保结论；
12.(7)核保专家修改自动生成的问卷和核保结论，自动化测试所有问卷的回答路径，验证核保问卷的一致性和正确性；
13.(8)用户在使用核保问卷的过程中收集用户行文数据和视频数据；
14.(9)步骤(8)在执行一段时间后，训练反欺诈模型，并部署上线；
15.(10)用户在完成核保问卷后交由步骤(9)生成的反欺诈模型进行预测，并最终生成核保结论。
16.进一步地，步骤(1)所述医疗数据包括发病情况、症状、用药和治疗费用。
17.进一步地，步骤(6)所述核保结论包括拒保、可承保和附加条件承保。
18.进一步地，所述附加条件承保包括加费或除外某责任项。
19.采用上述结构本发明取得的有益效果如下：本发明提出的一种非标体智能核保方法，具有下列优点：
20.(1)从医疗大数据中挖掘出了相关疾病的发病率以及对应的承保风险，在此基础上自动生成核保问卷：具体来说，针对不同类型的保险产品以及保险产品责任项对应的疾病既往的发病率和赔付金额自动生成核保问卷中的问题，例如是否存在某类疾病的既往病史或者某些症状、确诊了没类疾病，并根据不同的用户答案结合医疗大数据信息计算出下一个相关的问题让用户进行回答，比如疾病的严重程度、病史以及相关联的症状或疾病发生情况，以此类推不断迭代计算直到发现用户确实无法承保、可以承保，或者可以在附加条件下承保(除外责任项或增加保费)，并给出每种核保结论的定量理赔风险；在自动生成核保问卷的基础上我们也提供了便捷的可视化问卷编辑工具，极大提高了核保专家编辑核保问卷的效率。
21.(2)采用一套自动化测试工具确保核保问卷的完成性和一致性将问卷，根据设计好的核保问卷通过计算机自动模拟可能的问题选项和问题跳转方式，并验证问卷结果是否和核保专家的设计一致来确保核保问卷的有效性；
22.(3)采用了一系列的技术创新来保障核保问卷的结论真实反应用户的实际健康状态，研发了一套针对线上问卷的智能反欺诈系统，首先采集用户在核保问卷回答过程中的视频录像、用户行为(包括问卷答题速度，重复回答同一问题的情况，页面点击情况等等)，并使用深度学习中gan技术发现问卷回答中的欺诈情况，也就是没有真实反应用户健康情况的问卷结果。采用gan技术的好处在于，无需进行大量的样本标注工作进行人工判定问卷结果中存在不真实的情况。大量节省了系统开发时间和维护成本，同时也能够对欺诈情况进行有效识别。
具体实施方式
23.下面将结合本发明的实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
24.一种非标体智能核保方法，具体包括下列步骤：
25.(1)收集并分析非标体的医疗数据，所述医疗数据包括发病情况、症状、用药和治疗费用；
26.(2)根据保险产品定义的责任项选择相关疾病的发病率；
27.(3)从步骤(2)的结果中选择某类疾病，自动生成某类疾病的问题和答案；
28.(4)根据用户回答继续生成相应的问题；
29.(5)重复步骤(2)～(4)直到用户的整体的发病率或赔付率过高或者涉及的相关疾病都询问结束；
30.(6)生成核保结论，所述核保结论包括拒保、可承保和附加条件承保，所述附加条
件承保包括加费或除外某责任项；
31.(7)核保专家修改自动生成的问卷和核保结论，自动化测试所有问卷的回答路径，验证核保问卷的一致性和正确性；
32.(8)用户在使用核保问卷的过程中收集用户行文数据和视频数据；
33.(9)步骤(8)在执行一段时间后，训练反欺诈模型，并部署上线；
34.(10)用户在完成核保问卷后交由步骤(9)生成的反欺诈模型进行预测，并最终生成核保结论。
35.本方案的使用显著提高了非标体人群的可承包率，被部分传统保险产品拒绝承保的非标体人群众约有50％的用户通过使用我们的解决方案能够继续承保。并且针对不同类型的保险产品非标体核保问卷的开发迅速，问卷结果能够精准量化用户承保风险，一定程度上保证了核保结论能够真实反应用户的健康风险。
36.要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物料或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物料或者设备所固有的要素。
37.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
技术特征：1.一种非标体智能核保方法，其特征在于，具体包括下列步骤：(1)收集并分析非标体的医疗数据；(2)根据保险产品定义的责任项选择相关疾病的发病率；(3)从步骤(2)的结果中选择某类疾病，自动生成某类疾病的问题和答案；(4)根据用户回答继续生成相应的问题；(5)重复步骤(2)～(4)直到用户的整体的发病率或赔付率过高或者涉及的相关疾病都询问结束；(6)生成核保结论；(7)核保专家修改自动生成的问卷和核保结论，自动化测试所有问卷的回答路径，验证核保问卷的一致性和正确性；(8)用户在使用核保问卷的过程中收集用户行文数据和视频数据；(9)步骤(8)在执行一段时间后，训练反欺诈模型，并部署上线；(10)用户在完成核保问卷后交由步骤(9)生成的反欺诈模型进行预测，并最终生成核保结论。2.根据权利要求1所述的一种非标体智能核保方法，其特征在于，步骤(1)所述医疗数据包括发病情况、症状、用药和治疗费用。3.根据权利要求1所述的一种非标体智能核保方法，其特征在于，步骤(6)所述核保结论包括拒保、可承保和附加条件承保。4.根据权利要求3所述的一种非标体智能核保方法，其特征在于，所述附加条件承保包括加费或除外某责任项。
技术总结本发明公开了一种非标体智能核保方法。本发明涉及数据处理技术领域，具体提供了一种非标体智能核保方法，该方法显著提高了非标体人群的可承包率，被部分传统保险产品拒绝承保的非标体人群众约有50％的用户通过本方案的方法能够继续承保；并且针对不同类型的保险产品非标体核保问卷的开发迅速，问卷结果能够精准量化用户承保风险，一定程度上保证了核保结论能够真实反应用户的健康风险。能够真实反应用户的健康风险。
技术研发人员：张庆峰
受保护的技术使用者：北京爱选信息科技有限公司
技术研发日：2022.07.04
技术公布日：2022/11/1
