一种人伤理赔风险评估方法及装置与流程

本发明涉及保险理赔技术领域，具体是涉及一种人伤理赔风险评估方法及装置。

背景技术

现在车辆越来越多，随之产生的交通事故也越来越多，车辆保险现在基本包含了大多数汽车危险事故，交通部已经强制购车人员购买机动车辆保险，人身险也是人们购买相当巨大的一个险种。

随着保险需求的日益增多，也出现了不少不法分子利用保险理赔，制造出假的交通事故来骗取保险赔偿；同时在交通事故中，不少治疗过程中存在大量不合理治疗方案、过度治疗、不合理用药、不合理伤残鉴定和不合理赔付要求等，全都是因为凭借着保险公司高额赔偿；还有利用交通事故治疗自身原有疾病经常发生。

据调查，60％以上的鉴定机构参与鉴定材料造假，沿海发达地区甚至超过90％，因此出现了很多伤残鉴定材料造假、评残等级不符合实际的恶劣情况，这严重的危害到社会保险的秩序。保险公司由于这些恶劣事件造成业务亏损也是相当巨大的，不利于我国保险行业的发展，同时在保险理赔过程中也会出现用户信息被泄露、被截取或盗取的情况，保护用户信息安全也迫在眉睫。因此，现需要一种新的人伤理赔风险评估方法，来解决骗保、过度治疗、信息安全等问题。

技术实现要素：

为解决上述技术问题，本发明提供了一种人伤理赔风险评估方法及装置。

本发明的技术方案是:一种人伤理赔风险评估方法，所述方法包括如下步骤：

s1:根据预设的人伤理赔数据样本，获取人伤理赔数据；

s2:将人伤理赔数据上传至云处理平台，数据解密后通过数据筛分模块将人伤理赔数据分为车损数据、人伤数据和医疗数据三大类；

s3:将车损数据与人伤数据进行初步比对，通过事故判定单元结合事故样例库对案件真实性进行判定和对受伤合理性进行初步判定；通过对车损数据与人伤数据和事故样例库中相近事故进行比较，初步判定事故案件的真实性等，防止制造虚假交通事故，骗取不法赔偿。

s4:将人伤数据与医疗数据进行初步比对，通过医疗判定单元结合医疗样例库对治疗合理性进行初步判定；通过对人伤数据与医疗数据和医疗样例库中相近医疗处理进行比较，初步判定治疗耗费的合理性，防止出现不合理治疗方案、过度治疗、不合理用药、不合理伤残鉴定和不合理赔付要求等。

s5:根据s3和s4的判定信息进行整合对比，并通过分析模块进行判定，判定通过则进行s6,不通过则进行s8；

s6:再根据预设的理赔人信息数据样，对所述人伤理赔数据的人员信用进行分析；本发明通过理赔人信息数据样，对理赔人员信用等进行综合分析。

s7:再将s6分析结果通过级别判定单元进行判定，并结合对比样本库存储信息进行模拟分析后进行最终判定；通过级别判定单元结合理赔人员信用信息和对比样本库信息对其进行风险评估。

s8:综合人伤理赔风险评估方法得到的风险判定信息，进行无风险、轻度风险、中度风险和重度风险提示。

进一步地，所述人伤理赔数据样本包括：报案数据、查勘数据、定损数据、伤者数据、医疗数据、伤残鉴定数据。

进一步地，所述理赔人信息数据样包括：个人属性信息、信用分信息、社会行为信息和消费行为信息。

进一步地，所述事故样例库、医疗样例库和对比样本库通过库更新单元对信息实时进行更新补充；所述事故样例库用于存储相关理赔的车辆受损情况和人员受伤状况信息，所述医疗样例库用于存储相关理赔的人员受伤情况和医院治疗费用方式等信息，所述对比样本库用于存储相关信用人员与理赔过程情况。通过库更新单元对事故样例库、医疗样例库和对比样本库内信息进行实时动态更新，确保对比的准确性和可靠性。

进一步地，所述方法之间信息传输采用复合分流加密传输，所述复合分流加密传输包括加密处理模块和解密处理模块，

所述加密处理模块包括:

数据缓冲分流单元，缓冲需要加密的数据包，并根据量子加密单元或经典加密单元传输通道负载情况给数据包添加两种加密单元对应的属性标签，将相应属性标签的数据包发送给量子加密单元或经典加密单元；

量子加密单元，使用量子一次一密加密方式对相应属性标签的数据包加密；

密钥加密单元，使用密钥加密方式对相应属性标签的数据包加密；

所述解密处理模块包括：

数据缓冲解读单元，缓冲收到的两种加密信息，将相应属性标签的数据包发送给量子解密单元或密钥解密单元；

量子解密单元，解密采用量子一次一密解密方式对相应属性标签的数据包解密；

密钥解密单元，使用密钥解密方式对相应属性标签的数据包解密。

进一步地，所述云处理平台还设有失信记录模块和失信库，所述失信记录模块用于根据人伤理赔风险评估方法评估的结果记录重度风险的人员，所述失信库用于存储失信人员信息，存储有效期为一年。通过失信记录模块和失信库，可以将使用本方法风险评估的重度风险人员进行记录，并为之后该人员进行再次理赔时纳入理赔人信息数据样，为风险评估提供数据参考。

一种人伤理赔风险评估装置，应用于移动终端，所述装置包括:获取模块、风险评估模块、综合统计模块和复合分流加密传输模块；所述获取模块用于获取待评估的人伤理赔数据样本，所述风险评估模块用于通过多项评估对人伤理赔数据样本进行风险评估，所述综合统计模块用于综合风险评估的各项结果，并做出对应级别的风险提示，所述复合分流加密传输模块用于与云处理平台进行收发加密处理信息。

进一步地，所述风险评估模块包括:信息核实模块和信用分析模块，所述信息核实模块包括事故判定单元和医疗判定单元，事故判定单元用于根据事故样例库内同级车祸与人员损伤情况的大数据进行案件真实性判定和受伤合理性的判定，医疗判定单元用于根据医疗样例库内同级受伤情况与治疗费用项目的大数据进行治疗合理性的判定，所述信用分析模块用于通过理赔人信息数据样对理赔人员进行信用综合分析。

本发明的有益效果是:

(1)本发明方法通过两级评估的方式对风险评估进行判定筛分，减少了风险评估过程中进行多余的判定和流程，提高了人伤理赔风险评估的效率。

(2)本发明通过对车损数据与人伤数据和事故样例库中相近事故进行比较，初步判定事故案件的真实性等，防止制造虚假交通事故，骗取不法赔偿。

(3)本发明通过对人伤数据与医疗数据和医疗样例库中相近医疗处理进行比较，初步判定治疗耗费的合理性，防止出现不合理治疗方案、过度治疗、不合理用药、不合理伤残鉴定和不合理赔付要求等。

(4)本发明通过理赔人信息数据样，对理赔人员信用等进行综合分析，并通过级别判定单元结合理赔人员信用信息和对比样本库信息对其进行风险评估。

(5)本发明通过库更新单元对事故样例库、医疗样例库和对比样本库内信息进行实时动态更新，确保对比的准确性和可靠性。

(6)本发明通过复合分流加密传输方案进行数据之间传输，提高了数据传输的安全性，保证了用户信息的安全，并通过分流的方式减轻各加密单元的负载，提高传输效率。

(7)本发明通过云处理平台的失信记录模块和失信库，可以将使用本方法风险评估的重度风险人员进行记录，并为之后该人员进行再次理赔时纳入理赔人信息数据样，为风险评估提供数据参考。

总之，本发明方法及装置可以有效的进行人伤理赔风险评估，有效的防止制造虚假交通事故、不合理治疗方案、过度治疗、不合理用药、不合理伤残鉴定和不合理赔付要求等，并且通过复合分流加密传输方案对传输信息进行严格保密保护用户信息安全，具有人伤理赔风险评估的效率高，评估准确，安全性好的优点。

附图说明

图1是本发明方法总体流程框图。

图2是本发明复合分流加密传输流程框图。

图3是本发明装置结构框图。

具体实施方式

如图1和3所示，一种人伤理赔风险评估方法，方法包括如下步骤：

s1:根据预设的人伤理赔数据样本，人伤理赔数据样本包括：报案数据、查勘数据、定损数据、伤者数据、医疗数据、伤残鉴定数据，获取人伤理赔数据；

s2:将人伤理赔数据上传至云处理平台，数据解密后通过数据筛分模块将人伤理赔数据分为车损数据、人伤数据和医疗数据三大类；

s3:将车损数据与人伤数据进行初步比对，通过事故判定单元结合事故样例库对案件真实性进行判定和对受伤合理性进行初步判定；通过对车损数据与人伤数据和事故样例库中相近事故进行比较，初步判定事故案件的真实性等，防止制造虚假交通事故，骗取不法赔偿。

s4:将人伤数据与医疗数据进行初步比对，通过医疗判定单元结合医疗样例库对治疗合理性进行初步判定；通过对人伤数据与医疗数据和医疗样例库中相近医疗处理进行比较，初步判定治疗耗费的合理性，防止出现不合理治疗方案、过度治疗、不合理用药、不合理伤残鉴定和不合理赔付要求等。

s5:根据s3和s4的判定信息进行整合对比，并通过分析模块进行判定，判定通过则进行s6,不通过则进行s8；

s6:再根据预设的理赔人信息数据样，理赔人信息数据样包括：个人属性信息、信用分信息、社会行为信息和消费行为信息，对人伤理赔数据的人员进行分析；本发明通过理赔人信息数据样，对理赔人员信用等进行综合分析。

s7:再将s6分析结果通过级别判定单元进行判定，并结合对比样本库存储信息进行模拟分析后进行最终判定；通过级别判定单元结合理赔人员信用信息和对比样本库信息对其进行风险评估。

s8:综合人伤理赔风险评估方法得到的风险判定信息，进行无风险、轻度风险、中度风险和重度风险提示。

事故样例库、医疗样例库和对比样本库通过库更新单元对信息实时进行更新补充；事故样例库用于存储相关理赔的车辆受损情况和人员受伤状况信息，医疗样例库用于存储相关理赔的人员受伤情况和医院治疗费用方式等信息，对比样本库用于存储相关信用人员与理赔过程情况。通过库更新单元对事故样例库、医疗样例库和对比样本库内信息进行实时动态更新，确保对比的准确性和可靠性。

云处理平台还设有失信记录模块和失信库，失信记录模块用于根据人伤理赔风险评估方法评估的结果记录重度风险的人员，失信库用于存储失信人员信息，存储有效期为一年。通过失信记录模块和失信库，可以将使用本方法风险评估的重度风险人员进行记录，并为之后该人员进行再次理赔时纳入理赔人信息数据样，为风险评估提供数据参考。

如图2所示，本方法之间信息传输采用复合分流加密传输，复合分流加密传输包括加密处理模块和解密处理模块，

加密处理模块包括:数据缓冲分流单元，缓冲需要加密的数据包，并根据量子加密单元或经典加密单元传输通道负载情况给数据包添加两种加密单元对应的属性标签，将相应属性标签的数据包发送给量子加密单元或经典加密单元；量子加密单元，使用量子一次一密加密方式对相应属性标签的数据包加密；密钥加密单元，使用密钥加密方式对相应属性标签的数据包加密；

解密处理模块包括：数据缓冲解读单元，缓冲收到的两种加密信息，将相应属性标签的数据包发送给量子解密单元或密钥解密单元；量子解密单元，解密采用量子一次一密解密方式对相应属性标签的数据包解密；密钥解密单元，使用密钥解密方式对相应属性标签的数据包解密。

如图3所示，一种人伤理赔风险评估装置，应用于移动终端，装置包括:获取模块、风险评估模块、综合统计模块和复合分流加密传输模块；获取模块用于获取待评估的人伤理赔数据样本，风险评估模块用于通过多项评估对人伤理赔数据样本进行风险评估，综合统计模块用于综合风险评估的各项结果，并做出对应级别的风险提示，复合分流加密传输模块用于与云处理平台进行收发加密处理信息。风险评估模块包括:信息核实模块和信用分析模块，信息核实模块包括事故判定单元和医疗判定单元，事故判定单元用于根据事故样例库内同级车祸与人员损伤情况的大数据进行案件真实性判定和受伤合理性的判定，医疗判定单元用于根据医疗样例库内同级受伤情况与治疗费用项目的大数据进行治疗合理性的判定，信用分析模块用于通过理赔人信息数据样对理赔人员进行信用综合分析。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明实施例技术方案的精神和范围。