平安健康保险股份有限公司顾磊获国家专利权
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龙图腾网获悉平安健康保险股份有限公司申请的专利基于知识图谱的风控方法及相关设备获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116308823B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310293468.3,技术领域涉及:G06Q40/08;该发明授权基于知识图谱的风控方法及相关设备是由顾磊设计研发完成,并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于知识图谱的风控方法及相关设备在说明书摘要公布了:本申请公开了一种基于知识图谱的风控方法,应用于风险控制领域。本申请提供的方法包括:获取目标健康保险业务关联的历史案件数据和业务知识作为待处理数据;构建理赔风控知识图谱本体,获取所述理赔风控知识图谱本体包含的本体字段数据和所述理赔风控知识图谱本体的本体关联关系;导入所述目标理赔风控知识图谱本体、所述本体关联关系至预设第一图数据库,得到目标理赔风控知识图谱;根据所述目标理赔风控知识图谱和决策树模型构建目标知识图谱理赔风控模型;获取不实告知风控模型识别的灰名单用户的信息数据作为待判断数据;输入所述灰名单用户的信息数据至所述目标知识图谱理赔风控模型,输出对应的理赔风险判断结果。
本发明授权基于知识图谱的风控方法及相关设备在权利要求书中公布了:1.一种基于知识图谱的风控方法,其特征在于,包括: 获取目标健康保险业务关联的历史保险案件的数据,以及所述目标健康保险业务关联的业务知识数据的第一知识图谱数据,将所述历史保险案件的数据和所述第一知识图谱数据作为待处理数据; 根据本体构建需求构建目标理赔风控知识图谱本体,从所述待处理数据中获取所述目标理赔风控知识图谱本体包含的本体字段数据,以及所述目标理赔风控知识图谱本体之间的本体关联关系; 将所述目标理赔风控知识图谱本体的疾病描述内容数据输入已经训练完成的副诊断实体识别模型,输出对应的副诊断识别结果,其中,所述副诊断识别结果包含疾病实体、和或检查实体、和或治疗实体; 导入所述目标理赔风控知识图谱本体、所述本体关联关系和所述副诊断识别结果至预设第一图数据库,得到目标理赔风控知识图谱; 根据所述目标理赔风控知识图谱和决策树模型构建目标知识图谱理赔风控模型,所述目标理赔风控知识图谱包含了历史保险案件的数据和业务知识数据,所述决策树模型中包含用于进行数据处理的处理方法、进行数据计算的具体算法、进行数据分析的分析步骤、进行数据判断的判断规则,所述决策树模型在运行过程中数据来自输入的当前待判断案件的数据和所述目标理赔风控知识图谱,所述目标理赔风控知识图谱为所述决策树模型对所述当前待判断案件的处理提供数据支持; 获取不实告知风控模型识别的灰名单用户的信息数据作为待判断数据,其中,所述不实告知风控模型是基于XGBoost构建的人工智能理赔风控模型,所述灰名单用户的信息数据被所述不实告知风控模型既无法识别为黑名单用户信息数据又无法识别为白名单用户信息数据; 输入所述灰名单用户的信息数据至所述目标知识图谱理赔风控模型,输出所述灰名单用户对应的目标理赔风险判断结果; 其中,所述输入所述灰名单用户的信息数据至所述目标知识图谱理赔风控模型,输出所述灰名单用户对应的目标理赔风险判断结果,包括:根据所述灰名单用户的用户唯一编码获取对应的灰名单用户历史案件数据;根据所述目标理赔风险知识图谱判断所述灰名单用户的当前出险内容与所述灰名单用户历史案件数据的第一图谱关系;所述决策树模型根据所述第一图谱关系和所述目标理赔风控知识图谱计算得到所述灰名单用户的所述目标理赔风险判断结果; 其中,所述根据所述目标理赔风险知识图谱判断所述灰名单用户的当前出险内容与所述灰名单用户历史案件数据的第一图谱关系,包括:获取所述灰名单用户信息数据对应的当前出险内容与对应的历史案件数据中的疾病项目和所述副诊断识别结果是否相同或字符包含的第一判断结果;获取所述灰名单用户信息数据对应的当前出险内容与对应的历史案件数据中的疾病项目和所述副诊断识别结果是否为包含关系的第二判断结果;获取所述灰名单用户信息数据对应的当前出险内容与对应的历史案件数据中的疾病项目和所述副诊断识别结果是否存在兄弟关系的第三判断结果;获取所述灰名单用户信息数据对应的当前出险内容与对应的历史案件数据中的疾病项目和所述副诊断识别结果是否存在关联关系的第四判断结果;获取所述灰名单用户信息数据对应的当前出险内容与对应的历史案件数据中的疾病项目和所述副诊断识别结果是否存在相似关系的第五判断结果;添加所述第一判断结果、所述第二判断结果、所述第三判断结果、所述第四判断结果、所述第五判断结果至所述第一图谱关系。
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