保险理赔额度的获取方法及服务器与流程

本发明涉及保险理赔技术领域，尤其涉及一种保险理赔额度的获取方法及服务器。

背景技术：

随着人们生活水平的不断提高和思想意识的不断进步，越来越多的人具有了投保意识，并主动选择购买相应类型的保险，比如健康险、财产险等。针对健康险这一保险类型，目前，国内有超过一百家的保险公司均开办了健康险这项业务。但是，在计算健康险的理赔额度时，均存在如下问题：

大部分保险公司在理赔时，针对不同投保用户的不同健康状况，理赔额度大致相同；也就是说，对于不同的投保用户，不能根据该投保用户对应的具体健康状况，计算出针对该投保用户的理赔额度；因此，对健康险的风险控制较差，这也由此导致了理赔率高、理赔数额大等不良后果，有些保险公司的健康险业务甚至长期处于亏损状态。

技术实现要素：

鉴于以上内容，有必要提供一种保险理赔额度的获取方法及服务器，用以根据投保用户的个人情况，获取针对该投保用户的理赔数额，降低理赔风险。

本发明公开了一种保险理赔额度的获取方法，包括以下步骤：

获取投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据；

获取所述投保用户在预设时长内就医所对应的历史医疗数据；

解析获取的所述历史医疗数据，确定所述投保用户对应的用户理赔规则；

根据获取的所述最新医疗数据，按照确定的所述用户理赔规则，计算所述投保用户对应的理赔额度，以便按照计算得到的理赔额度对所述投保用户进行相应的理赔。

优选地，所述解析获取的所述历史医疗数据，确定所述投保用户对应的用户理赔规则，包括：

基于获取的所述历史医疗数据，按照预设的风险分析规则，分析并获取所述投保用户的医疗风险等级；

按照预设的理赔规则与医疗风险等级的映射关系，确定所述投保用户的医疗风险等级所对应的用户理赔规则。

优选地，所述预设的风险分析规则包括：

各医疗风险等级所分别对应不同的风险因素。

优选地，所述获取投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据；获取所述投保用户在预设时长内就医所对应的历史医疗数据，包括：

实时获取所述最新医疗数据以及所述历史医疗数据；或者，

按照预设周期，获取所述所述预设周期内对应的最新医疗数据以及所述历史医疗数据。

优选地，所述获取投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据 的步骤之后，还包括：

解析获取的所述最新医疗数据是否存在预设的高风险理赔因素；

若存在预设的高风险理赔因素，则根据预设的高风险理赔因素与理赔规则的映射关系，确定所述投保用户的高风险理赔因素所对应的用户理赔规则；

根据确定的所述用户理赔规则，计算所述投保用户对应的理赔额度，以便按照计算得到的理赔额度对所述投保用户进行相应的理赔。

对应于以上所述的一种保险理赔额度的获取方法，本发明还提供了一种保险理赔额度的获取服务器，包括：

数据获取模块，用于获取投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据；获取所述投保用户在预设时长内就医所对应的历史医疗数据；

数据解析模块，用于解析获取的所述历史医疗数据，确定所述投保用户对应的用户理赔规则；

额度计算模块，用于根据获取的所述最新医疗数据，按照确定的所述用户理赔规则，计算所述投保用户对应的理赔额度，以便按照计算得到的理赔额度对所述投保用户进行相应的理赔。

优选地，所述数据解析模块包括：

分析单元，用于基于获取的所述历史医疗数据，按照预设的风险分析规则，分析并获取所述投保用户的医疗风险等级；

确定单元，用于按照预设的理赔规则与医疗风险等级的映射关系，确定所述投保用户的医疗风险等级所对应的用户理赔规则。

优选地，所述预设的风险分析规则包括：

各医疗风险等级所分别对应不同的风险因素。

优选地，所述数据获取模块用于：

实时获取所述最新医疗数据以及所述历史医疗数据；或者，

按照预设周期，获取所述所述预设周期内对应的最新医疗数据以及所述历史医疗数据。

优选地，所述保险理赔额度的获取服务器还包括：

风险解析模块，用于解析获取的所述最新医疗数据是否存在预设的高风险理赔因素；

规则确定模块，用于若存在预设的高风险理赔因素，则根据预设的高风险理赔因素与理赔规则的映射关系，确定所述投保用户的高风险理赔因素所对应的用户理赔规则；

其中，所述额度计算模块还用于：

根据确定的所述用户理赔规则，计算所述投保用户对应的理赔额度，以便按照计算得到的理赔额度对所述投保用户进行相应的理赔。

以上所描述的保险理赔额度的获取方法及服务器可以达到如下有益效果：

通过获取投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据；获取所述投保用户在预设时长内就医所对应的历史医疗数据；解析获取的所述历史医疗数据，确定所述投保用户对应的用户理赔规则；根据获取的所述最新医疗数据，按照确定的所述用户理赔规则，计算所述投保用户对应的理赔额度，以便按照计算得到的理赔额度对所述投保用户进行相应的理赔；具有根据投保用户的个人具体情况来获取针对该投保用户的理 赔数额的有益效果，降低了理赔风险，使得理赔数额更具针对性。

附图说明

图1是本发明保险理赔额度的获取方法的一种实施方式的流程示意图；

图2是本发明保险理赔额度的获取方法中，图1所述实施例中步骤S30的一种实施方式的流程示意图；

图3是本发明保险理赔额度的获取方法的另一种实施方式的流程示意图；

图4是本发明保险理赔额度的获取服务器的一种实施方式的框图；

图5是本发明保险理赔额度的获取服务器中，图4所述实施例中解析模块

图6是本发明保险理赔额度的获取服务器的另一种实施方式的框图。

本发明实施例目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

以下结合说明书附图及具体实施例进一步说明本发明的技术方案。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本领域技术人员能够理解，本发明保险理赔额度的获取方法及服务器所描述的主旨思想和构思，不仅可以用在健康险这一特定保险种类所对应的业务范围领域内，当然也可以应用在财产险等其他保险类型对应的业务范围内，本发明保险理赔额度的获取方法及服务器的具体实施方 式中，将不对其应用的具体保险类型进行一一穷举。

请参照图1，图1是本发明保险理赔额度的获取方法的一种实施方式的流程示意图；如图1所示，本发明保险理赔额度的获取方法可以实施为如下描述的步骤S10-S40：

步骤S10、获取投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据；

步骤S20、获取所述投保用户在预设时长内就医所对应的历史医疗数据；

本发明实施例中，当有投保用户就医时，医院终端便将该投保用户本次就医时所对应的最新医疗数据上传至医院服务器。由于投保用户每次就医时，医院终端均能够将投保用户对应的医疗数据上传至医院服务器，由此一来，从该投保用户首次就医直至最近一次就医时所有的医疗数据均保存在了医院服务器中。

在保险服务器需要获取投保用户对应的医疗数据时，可以根据投保用户的特征信息，从医院服务器中获取该投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据；同时，也能够获取该投保用户在预设时长内比如1年内的就医所对应的所有历史医疗数据。

其中，以上所描述的医疗数据包括但不限于：购买的药品、疾病名称、检查项目、就医医院名称、就医医院科室、是否住院、住院天数以及各类化验结果对应的化验数据等。

在一个实施例中，保险服务器可以实时从医院服务器中获取该投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据，以及该投保用户在预设时长内就医所对应的历史医疗数据。在一个实施例中，保险服务器可以按照预设周期，从医院服务器中获取该预设周期内对应的投保用户最近一 次就医时所对应的最新医疗数据，以及该投保用户在预设时长内就医所对应的历史医疗数据。

步骤S30、解析获取的所述历史医疗数据，确定所述投保用户对应的用户理赔规则；

在获取到该投保用户在预设时长内就医所对应的历史医疗数据后，解析获取到的上述历史医疗数据，比如，分析上述历史医疗数据中所对应的投保用户的疾病名称，根据投保用户的疾病名称查找该疾病名称对应的疾病种类，进而根据其疾病种类，确定其疾病种类对应的死亡危险等级；根据确定的死亡危险等级，查找死亡危险等级与理赔规则对应的映射关系表，从而确定该投保用户对应的用户理赔规则。

本领域技术人员能够理解，在确定投保用户对应的用户理赔规则时，也可以根据其历史医疗数据中对应的检查项目和/或化验数据和/或住院天数等其他历史医疗数据，来确定出投保用户对应的用户理赔规则。本发明实施例对根据历史医疗数据中具体包含的不同内容，来对应确定投保用户对应的具体用户理赔规则不进行一一穷举。

步骤S40、根据获取的所述最新医疗数据，按照确定的所述用户理赔规则，计算所述投保用户对应的理赔额度，以便按照计算得到的理赔额度对所述投保用户进行相应的理赔。

当根据历史医疗数据确定出该投保用户所对应的用户理赔规则时，根据获取的该投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据，计算该投保用户所对应的理赔额度，从而，根据计算得到的理赔额度，对该投保用户进行相应的理赔。

本发明实施例中，所描述的用户理赔规则包括但不限于以下几种：拒绝赔付、部分赔付、正常赔付以及转人工复核等。

本发明一种保险理赔额度的获取方法，通过获取投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据；获取所述投保用户在预设时长内就医所对应的历史医疗数据；解析获取的所述历史医疗数据，确定所述投保用户对应的用户理赔规则；根据获取的所述最新医疗数据，按照确定的所述用户理赔规则，计算所述投保用户对应的理赔额度，以便按照计算得到的理赔额度对所述投保用户进行相应的理赔；具有根据投保用户的个人具体情况来获取针对该投保用户的理赔数额的有益效果，降低了理赔风险，使得理赔数额更具针对性。

基于图1所述实施例的描述，针对图1所述实施例中的“步骤S30、解析获取的所述历史医疗数据，确定所述投保用户对应的用户理赔规则”，还可以通过图2所述实施例中的步骤S301-S302所描述的技术方案实现。

如图2所示，本发明一种保险理赔额度的获取方法中，图1所述实施例中，“步骤S30、解析获取的所述历史医疗数据，确定所述投保用户对应的用户理赔规则”可以实施为：

步骤S301、基于获取的所述历史医疗数据，按照预设的风险分析规则，分析并获取所述投保用户的医疗风险等级；

本发明实施例中，按照预设的风险分析规则，对获取的历史医疗数据进行分析，根据分析结果，获取该投保用户所对应的医疗风险等级。

在一个实施例中，预设的风险分析规则包括：

根据疾病类型、检查项目、购买的药品、住院时间等历史医疗数据中各项目所分别对应的权重，计算该投保用户所对应的上述历史医疗数据对应的总权重值，进而根据总权重值所处的数据范围，获取该投保用户所对应的医疗风险等级。

在一个实施例中，预设的风险分析规则包括：

预先设置各个医疗风险等级所分别对应的不同的风险因素。比如，高医疗风险等级对应的风险因素包括：“上一保单年度内，门诊非明细录入且检查检验费金额大于2000元的理赔申请次数超过5次”、“上一保单年度内，住院药品费用金额大于10000元的理赔申请次数超过6次”等；中医疗风险等级对应的风险因素包括：“上一保单年度内，住院天数大于20天的就医次数超过2次”等。

在一个实施例中，所描述的医疗风险等级包括但不限于：

高医疗风险等级、中医疗风险等级、低医疗风险等级以及无医疗风险等级。

步骤S302、按照预设的理赔规则与医疗风险等级的映射关系，确定所述投保用户的医疗风险等级所对应的用户理赔规则。

获取到所述投保用户对应的医疗风险等级后，根据预设的理赔规则与医疗风险等级的映射关系，查找该投保用户的医疗风险等级所对应的用户理赔规则，从而确定出该投保用户的医疗风险等级所对应的用户理赔规则。

在一个实施例中，预设的理赔规则与医疗风险等级的映射关系包括但不限于：

高医疗风险等级对应：拒绝赔付或者部分赔付，且下一保单年度拒绝承保；中医疗风险等级对应：部分赔付或者正常赔付，且下一保单年度增加保费；低医疗风险等级及无医疗风险等级分别对应：正常赔付，且下一保单年度正常承保等。

通过上述实施方式，可以便捷、高效地根据获取的所述历史医疗数据，确定出所述投保用户对应的用户理赔规则，提高了数据处理的效率。

基于图1、图2所述实施例的描述，本发明保险理赔额度的获取方法还可以通过图3所述的方式实现，图3是本发明保险理赔额度的获取方法的另一种实施方式的流程示意图；如图3所示，在图1所述实施例的“步骤S10、获取投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据”之后，还可以实施为如下描述的步骤S120-S140：

步骤S120、解析获取的所述最新医疗数据是否存在预设的高风险理赔因素；

本发明实施例中，当获取到投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据时，直接解析该最新医疗数据中是否存在预设的高风险理赔因素。不同理赔公司可以根据实际情况对上述高风险理赔因素进行设定，比如，上述高风险理赔因素可以设定为：“非器官移植手术费责任给付大于15万”、“中草药责任的赔付费用大于1000元”、“住院费用中，检查检验费占总费用的70％(含)以上”等。

步骤S130、若存在预设的高风险理赔因素，则根据预设的高风险理赔因素与理赔规则的映射关系，确定所述投保用户的高风险理赔因素所对应的用户理赔规则；

步骤S140、根据确定的所述用户理赔规则，计算所述投保用户对应的理赔额度，以便按照计算得到的理赔额度对所述投保用户进行相应的理赔。

如果上述投保用户在最近一次就医时所对应的最新医疗数据中存在预先设定的高风险理赔因素，则根据预设的高风险理赔因素与理赔规则的映射关系，确定该投保用户的高风险理赔因素所对应的用户理赔规则，从而根据确定的用户理赔规则，计算得出该投保用户所对应的理赔额度， 以便根据计算得出的理赔额度，对该投保用户进行对应的理赔。

本发明一种保险理赔额度的获取方法，通过获取投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据；解析获取的所述最新医疗数据是否存在预设的高风险理赔因素；若存在预设的高风险理赔因素，则根据预设的高风险理赔因素与理赔规则的映射关系，确定所述投保用户的高风险理赔因素所对应的用户理赔规则；根据确定的所述用户理赔规则，计算所述投保用户对应的理赔额度，以便按照计算得到的理赔额度对所述投保用户进行相应的理赔；具有根据投保用户的个人具体情况来获取针对该投保用户的理赔数额的有益效果，降低了理赔风险，使得理赔数额更具针对性；此外，由于仅根据投保用户的最新医疗数据进行理赔额度的计算，因此，提高了理赔额度的计算效率，相应地节约了计算理赔额度的时间成本。

对应于图1、图2和图3所述实施例所描述的保险理赔额度的获取方法，本发明还提供了一种保险理赔额度的获取服务器；本发明实施例中所描述的保险理赔额度的获取服务器，具备上述实施例中所描述的保险服务器的全部功能。

如图4所示，本发明保险理赔额度的获取服务器包括：数据获取模块210、数据解析模块220以及额度计算模块230。其中：

所述数据获取模块210，用于获取投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据；获取所述投保用户在预设时长内就医所对应的历史医疗数据；

所述数据解析模块220，用于解析获取的所述历史医疗数据，确定所述投保用户对应的用户理赔规则；

优选地，如图5所示，所述数据解析模块220包括：

分析单元221，用于基于获取的所述历史医疗数据，按照预设的风险分析规则，分析并获取所述投保用户的医疗风险等级；

确定单元222，用于按照预设的理赔规则与医疗风险等级的映射关系，确定所述投保用户的医疗风险等级所对应的用户理赔规则。

优选地，所述预设的风险分析规则包括：

各医疗风险等级所分别对应不同的风险因素。

所述额度计算模块230，用于根据获取的所述最新医疗数据，按照确定的所述用户理赔规则，计算所述投保用户对应的理赔额度，以便按照计算得到的理赔额度对所述投保用户进行相应的理赔。

优选地，所述数据获取模块210用于：

实时获取所述最新医疗数据以及所述历史医疗数据；或者，

按照预设周期，获取所述所述预设周期内对应的最新医疗数据以及所述历史医疗数据。

本发明一种保险理赔额度的获取服务器，通过获取投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据；获取所述投保用户在预设时长内就医所对应的历史医疗数据；解析获取的所述历史医疗数据，确定所述投保用户对应的用户理赔规则；根据获取的所述最新医疗数据，按照确定的所述用户理赔规则，计算所述投保用户对应的理赔额度，以便按照计算得到的理赔额度对所述投保用户进行相应的理赔；具有根据投保用户的个人具体情况来获取针对该投保用户的理赔数额的有益效果，降低了理赔风险，使得理赔数额更具针对性。

基于图4、图5所述实施例的描述，本发明保险理赔额度的获取服务 器还可以由图6所述的功能模块组成，图6是本发明保险理赔额度的获取服务器的另一种实施方式的流程示意图；如图6所示，本发明保险理赔额度的获取服务器包括：所述数据获取模块210、风险解析模块310、规则确定模块320以及所述额度计算模块230。其中：

所述数据获取模块210，用于获取投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据；

风险解析模块310，用于解析获取的所述最新医疗数据是否存在预设的高风险理赔因素；

规则确定模块320，用于若存在预设的高风险理赔因素，则根据预设的高风险理赔因素与理赔规则的映射关系，确定所述投保用户的高风险理赔因素所对应的用户理赔规则；

其中，所述额度计算模块230还用于：

根据确定的所述用户理赔规则，计算所述投保用户对应的理赔额度，以便按照计算得到的理赔额度对所述投保用户进行相应的理赔。

本发明一种保险理赔额度的获取服务器，通过获取投保用户最近一次就医时所对应的最新医疗数据；解析获取的所述最新医疗数据是否存在预设的高风险理赔因素；若存在预设的高风险理赔因素，则根据预设的高风险理赔因素与理赔规则的映射关系，确定所述投保用户的高风险理赔因素所对应的用户理赔规则；根据确定的所述用户理赔规则，计算所述投保用户对应的理赔额度，以便按照计算得到的理赔额度对所述投保用户进行相应的理赔；具有根据投保用户的个人具体情况来获取针对该投保用户的理赔数额的有益效果，降低了理赔风险，使得理赔数额更具针对性；此外，由于仅根据投保用户的最新医疗数据进行理赔额度的计算，因此，提高了理赔额度的计算效率，相应地节约了计算理赔额度 的时间成本。

需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制其专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。