保单数据处理方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种保单数据处理方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着人们保险意识的增强以及保险行业的不断发展，团体保险业务应运而生。由于团体保险业务针对的客户主要是集体，对应的被保人与受益人是整个集体中的全体成员，例如企业的全体员工、学校的全体学生等。团体保险虽然有利于保险业务的发展以及提高了保险的受众范围，但是随着被保人和受益人数量的增加以及不确定性带来了保单数据处理的难度，存在资源紧缺的问题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本技术实施例提供了一种保单数据处理方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中对团体保单数据进行处理时存在的数据量过于庞大造成的资源紧缺问题。
4.本技术实施例第一方面提供了一种保单数据处理方法，所述方法包括：
5.将保单数据根据数据类型拆分为不同数组；
6.针对需要修改的数组，基于时间信息按顺序进行修改；
7.基于各数组的修改顺序进行数据内容的叠加迭代，得到优化后的保单数据。
8.本技术实施例第二方面提供了一种保单数据处理装置，所述装置包括：
9.拆分模块，用于将保单数据根据数据类型拆分为不同数组；
10.修改模块，用于针对需要修改的数组，基于时间信息按顺序进行修改；
11.迭代模块，用于基于各数组的修改顺序进行数据内容的叠加迭代，得到优化后的保单数据。
12.本技术实施例第三方面提供一种保单数据处理设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述线上理赔设备上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面提供的保单数据处理方法的步骤。
13.本技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的保单数据处理方法的步骤。
14.本技术实施例提供的一种保单数据处理方法，与现有技术相比，通过将保单数据根据数据类型拆分为不同数组；针对需要修改的数组，基于时间信息按顺序进行修改；基于各数组的修改顺序进行数据内容的叠加迭代，得到优化后的保单数据。通过将保单数据根据数据类型拆分为不同数据组，对保单数据进行数组化叠加迭代，能够解决现有技术中对团体保单数据进行处理时存在的数据量过于庞大造成的资源紧缺问题。
15.本技术实施例第二方面至第四方面提供的有益效果与本技术实施例第一方面提
供的有益效果相同，在此不再赘述。
附图说明
16.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
17.图1是本技术一实施例提供的保单数据处理方法的实现流程图；
18.图2是本技术另一实施例提供的保单数据处理方法的实现流程示意图；
19.图3是本技术实施例提供的保单数据处理装置的结构框图；
20.图4是本技术实施例提供的保单数据处理设备的结构框图。
具体实施方式
21.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
22.本技术实施例所涉及的保单数据处理方法，可以由保单数据处理设备执行。所述保单数据处理设备包括但不限于终端设备或者服务器。其中，所述服务器可以是单个服务器或者云服务器集群等，所述终端设备可以是个人数字设备、笔记本、台式电脑、智能可穿戴设备或者机器人等。在此不做具体限定。
23.本技术实施例所涉及的保单数据处理方法，应用于需要大量修改保单数据的场景中，能够通过将保单数据根据数据类型拆分为不同数组；针对需要修改的数组，基于时间信息按顺序进行修改；基于各数组的修改顺序进行数据内容的叠加迭代，得到优化后的保单数据。通过将保单数据根据数据类型拆分为不同数据组，对保单数据进行数组化叠加迭代，能够解决现有技术中对团体保单数据进行处理时存在的数据量过于庞大造成的资源紧缺问题。
24.下面具体结合附图，对本技术实施例提供的保单数据处理方法进行示例性的说明。
25.请参阅图1所示，图1是本技术一实施例提供的保单数据处理方法的实现流程图。本技术实施例提供的保单数据处理方法可由终端或者服务器执行实现。由图1可知，本实施例提供的保单数据处理方法包括步骤s101至s103。详述如下：
26.s101，将保单数据根据数据类型拆分为不同数组。
27.其中，保单数据包括但不限于至少一个团体保单数据，该团体保单数据可以是公司保单数据、学校保单数据、医院保单数据、旅游团保单数据等。不同的团体保单数据对应的数据类型可能不同。具体地，保单数据的数据类型包括：投保对象维度和投保方案维度；具体地，投保对象维度还可以包括投保人维度和被保人维度。不同的投保团体对应的投保方案可能不同也可能相同。
28.在具体实施时，所述将保单数据根据数据类型拆分为不同数组，包括：将所述保单数据分别基于所述投保对象维度和所述投保方案维度进行分类，根据分类结果进行拆分，
得到不同数组。
29.其中，所述投保对象维度包括投保人维度和被保人维度；所述将所述保单数据分别基于所述投保对象维度和所述投保方案维度进行分类，包括：根据所述保单数据，分别确定各投保人、和/或各被保人的投保方案以及投保时间；根据所述各投保人、和/或所述各被保人的投保方案以及投保时间，将具有相同投保方案或者具有相同投保时间的所述保单数据分为同一类别。
30.具体地，基于投保对象维度确定各保单数据包括的各投保人和/或各被保人，基于投保方案维度确定各保单数据的投保时间，以实现从投保对象维度和投保方案维度进行保单数据的分类，提高保单数据分类效率的同时，能够从保单数据的整体信息进行保单信息掌握。
31.在一实施例中，所述根据分类结果进行拆分，得到不同数组，包括：将具有相同投保方案或具有相同投保时间的所述保单数据，基于投保人信息进行拆分，将各投保人对应的保单数据分别拆分为多个维度分区；基于各投保人的多个维度分区，分别将相同维度分区的保单数据进行组合，得到多个维度分区的数组。
32.其中，投保人信息包括投保人身份标识信息，例如电话号码、身份证号码、驾驶证号码等能够标识用户身份的信息。通过基于投保人信息将具有相同投保方案或具有相同投保时间的保单数据拆分为方案维度分区、投保时间维度分区以及投保人维度分区等多个维度分区，能够在进行保单数据修改时不进行所有保单数据的全部修改，而实现基于方案维度分区、投保时间维度分区或投保人维度分区进行修改，有效避免全部加载保单信息，提高保单修改效率的同时，解决了由于保单信息过多，导致的宿主机不能全量加载的问题。
33.s102，针对需要修改的数组，基于时间信息按顺序进行修改。
34.在一实施例中，所述针对需要修改的数组，基于时间信息按顺序进行修改，包括：针对需要修改的数组，确定所述需要修改的数组对应的维度分区；在所述对应的维度分区下，基于各保单数据生成的时间信息，基于时间信息按顺序进行修改。
35.其中，时间信息包括生成时间或修改时间。在具体实施时，针对需要修改的数组，确定需要修改的数组对应的维度分区为方案维度分区、时间分区或者投保人分区，则在对应的方案维度分区、时间分区或者投保人分区下，基于对应需修改的各保单数据的生成时间或者修改时间，对需修改的各保单数据按生成时间或修改时间的顺序进行修改。以实现对保单数据的分区修改，避免了全量加载保单数据，造成主机不能全量加载的问题。
36.s103，基于各数组的修改顺序进行数据内容的叠加迭代，得到优化后的保单数据。
37.在一实施例中，所述基于各数组的修改顺序进行数据内容的叠加迭代，得到优化后的保单数据，包括：启动修改任务，利用修改任务基于各数组的修改顺序，批量获取各数组的修改内容；利用修改任务将各数组的修改内容在对应维度分区内基于修改顺序进行叠加迭代，得到优化后的保单数据。
38.通过上述分析可知，本技术实施例提供的保单数据处理方法，通过将保单数据根据数据类型拆分为不同数组；针对需要修改的数组，基于时间信息按顺序进行修改；基于各数组的修改顺序进行数据内容的叠加迭代，得到优化后的保单数据。通过将保单数据根据数据类型拆分为不同数据组，对保单数据进行数组化叠加迭代，能够解决现有技术中对团体保单数据进行处理时存在的数据量过于庞大造成的资源紧缺问题。
39.请参阅图2所示，图2是本技术另一实施例提供的保单数据处理方法的实现流程示意图。如图2所述，本实施例提供的保单数据处理方法与图1所示的保单数据处理方法相比，s201至s203与s101至s103的具体实现过程相同，不同之处在于，在s203之后还包括s204与s205。详述如下：
40.s201，将保单数据根据数据类型拆分为不同数组。
41.s202，针对需要修改的数组，基于时间信息按顺序进行修改。
42.s203，基于各数组的修改顺序进行数据内容的叠加迭代，得到优化后的保单数据。
43.s204，将所述优化后的保单数据进行备份。
44.s205，若接收到保单数据修改指令，根据所述备份的保单数据确定对待修改保单的修改内容。
45.具体地，对于备份的保单数据，采用最小备份原则。由于团体保单的被报人员的保单数据过于庞大，如果进行保单数据备份，会浪费大量的程序运行时间，同时也会对保单数据的存储带来负担。因此，本实施例通过基于不同的维度分区，对修改了的维度分区下的保单数据进行备份，对其它的保单数据基于备份的保单数据进行推理。以实现用逻辑推理解决存储空间不足的问题。具体地，当有相同维度分区下的保单数据被多次修改时，可以通过修改次数以及每次修改的时间来保证备份的保单数据的叠加顺序，以避免备份的保单数据不是最终修改的保单数据，有效防止保单数据修改的遗漏。实现了通过基于备份的保单数据实现对待修改保单的修改内容推理，有效避免大批量加载保单数据，能够有效提高数据处理过程以及节省存储空间。
46.通过上述分析可知，本技术实施例提供的保单数据处理方法，通过将保单数据根据数据类型拆分为不同数组；针对需要修改的数组，基于时间信息按顺序进行修改；基于各数组的修改顺序进行数据内容的叠加迭代，得到优化后的保单数据。通过将保单数据根据数据类型拆分为不同数据组，对保单数据进行数组化叠加迭代，能够解决现有技术中对团体保单数据进行处理时存在的数据量过于庞大造成的资源紧缺问题。
47.如图3所示，图3是本技术实施例提供的保单数据处理装置的结构框图。本实施例中的保单数据处理装置包括的各模块用于执行上述方法实施例中的各步骤。具体请图1至图2所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图3，保单数据处理装置300包括：
48.拆分模块301，用于将保单数据根据数据类型拆分为不同数组；
49.修改模块302，用于针对需要修改的数组，基于时间信息按顺序进行修改；
50.迭代模块303，用于基于各数组的修改顺序进行数据内容的叠加迭代，得到优化后的保单数据。
51.在一实施例中，所述保单数据的数据类型包括投保对象维度和投保方案维度；
52.所述拆分模块301，具体用于：
53.将所述保单数据分别基于所述投保对象维度和所述投保方案维度进行分类，根据分类结果进行拆分，得到不同数组。
54.在一实施例中，所述投保对象维度包括投保人维度和被保人维度；
55.所述拆分模块301，包括：
56.第一确定单元，用于根据所述保单数据，分别确定各投保人、和/或各被保人的投
保方案以及投保时间；
57.第一拆分单元，用于根据所述各投保人、和/或所述各被保人的投保方案以及投保时间，将具有相同投保方案或者具有相同投保时间的所述保单数据分为同一类别。
58.在一实施例中，所述拆分模块301，包括：
59.第二拆分单元，用于将具有相同投保方案或具有相同投保时间的所述保单数据，基于投保人信息进行拆分，将各投保人对应的保单数据分别拆分为多个维度分区；
60.组合单元，用于基于各投保人的多个维度分区，分别将相同维度分区的保单数据进行组合，得到多个维度分区的数组。
61.在一实施例中，所述修改模块302，包括：
62.第二确定单元，用于针对需要修改的数组，确定所述需要修改的数组对应的维度分区；
63.修改单元，用于在所述对应的维度分区下，基于各保单数据生成的时间信息，基于时间信息按顺序进行修改。
64.在一实施例中，所述迭代模块303，包括：
65.获取单元，用于启动修改任务，利用修改任务基于各数组的修改顺序，批量获取各数组的修改内容；
66.迭代单元，用于利用修改任务将各数组的修改内容在对应维度分区内基于修改顺序进行叠加迭代，得到优化后的保单数据。
67.在一实施例中，所述保单数据处理装置300，还包括：
68.备份模块，用于将所述优化后的保单数据进行备份；
69.确定模块，用于若接收到保单数据修改指令，根据所述备份的保单数据确定对待修改保单的修改内容。
70.应当理解的是，图3示出的保单数据处理装置300的结构框图中，各模块用于执行图1至图2对应的实施例中的各步骤，而对于图1至图2对应的实施例中的各步骤已在上述实施例中进行详细解释，具体请参阅图1至图2所对应的实施例中的相关描述，此处不再赘述。
71.请参阅图4所示，图4是本技术实施例提供的保单数据处理设备的结构框图。如图4所示，该实施例的保单数据处理设备400包括：处理器410、存储器420以及存储在所述存储器420中并可在所述处理器410上运行的计算机程序430，例如保单数据处理程序。处理器410执行所述计算机程序430时实现上述各个保单数据处理方法各实施例中的步骤，例如图1至图2所示的步骤。或者，所述处理器410执行所述计算机程序430时实现上述图3对应的实施例中各模块或单元的功能，例如，图3所示的模块301至303的功能，具体请参阅图3对应的实施例中的相关描述，此处不赘述。
72.示例性的，所述计算机程序430可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器420中，并由所述处理器410执行，以完成本技术。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序430在所述保单数据处理设备300中的执行过程。例如，所述计算机程序430可以被分割成包括：拆分模块、修改模块以及迭代模块；各模块具体功能如图3所述。
73.所述保单数据处理设备400可包括，但不仅限于，处理器410、存储器420。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是保单数据处理设备400的示例，并不构成对保单数据处理设备
400的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述保单数据处理设备400还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
74.所称处理器410可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
75.其中，在一个实施例中，所述处理器用于运行存储在存储器中的计算机程序，以实现如下步骤：
76.将保单数据根据数据类型拆分为不同数组；
77.针对需要修改的数组，基于时间信息按顺序进行修改；
78.基于各数组的修改顺序进行数据内容的叠加迭代，得到优化后的保单数据。
79.在一实施例中，所述保单数据的数据类型包括投保对象维度和投保方案维度；
80.所述将保单数据根据数据类型拆分为不同数组，包括：
81.将所述保单数据分别基于所述投保对象维度和所述投保方案维度进行分类，根据分类结果进行拆分，得到不同数组。
82.在一实施例中，所述投保对象维度包括投保人维度和被保人维度；
83.所述将所述保单数据分别基于所述投保对象维度和所述投保方案维度进行分类，包括：
84.根据所述保单数据，分别确定各投保人、和/或各被保人的投保方案以及投保时间；
85.根据所述各投保人、和/或所述各被保人的投保方案以及投保时间，将具有相同投保方案或者具有相同投保时间的所述保单数据分为同一类别。
86.在一实施例中，所述根据分类结果进行拆分，得到不同数组，包括：
87.将具有相同投保方案或具有相同投保时间的所述保单数据，基于投保人信息进行拆分，将各投保人对应的保单数据分别拆分为多个维度分区；
88.基于各投保人的多个维度分区，分别将相同维度分区的保单数据进行组合，得到多个维度分区的数组。
89.在一实施例中，所述针对需要修改的数组，基于时间信息按顺序进行修改，包括：
90.针对需要修改的数组，确定所述需要修改的数组对应的维度分区；
91.在所述对应的维度分区下，基于各保单数据生成的时间信息，基于时间信息按顺序进行修改。
92.在一实施例中，所述基于各数组的修改顺序进行数据内容的叠加迭代，得到优化后的保单数据，包括：
93.启动修改任务，利用修改任务基于各数组的修改顺序，批量获取各数组的修改内容；
94.利用修改任务将各数组的修改内容在对应维度分区内基于修改顺序进行叠加迭代，得到优化后的保单数据。
95.在一实施例中，在所述基于各数组的修改顺序进行数据内容的叠加迭代，得到优化后的保单数据之后，包括：
96.将所述优化后的保单数据进行备份；
97.若接收到保单数据修改指令，根据所述备份的保单数据确定对待修改保单的修改内容。
98.所述存储器420可以是所述保单数据处理设备400的内部存储单元，例如保单数据处理设备400的硬盘或内存。所述存储器420也可以是所述保单数据处理设备400的外部存储设备，例如所述保单数据处理设备400上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器420还可以既包括所述保单数据处理设备400的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器420用于存储所述计算机程序以及所述保单数据处理设备400所需的其他程序和数据。所述存储器420还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
99.本技术的实施例中还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述处理器执行所述程序指令，实现本技术上述各实施例提供的保单数据处理方法的步骤。
100.其中，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的保单数据处理设备的内部存储单元，例如所述保单数据处理设备的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述保单数据处理设备的外部存储设备，例如所述保单数据处理设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。
101.以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。