保险承保控制方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本发明实施例涉及保险承保技术领域，尤其是一种保险承保控制方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

随着生活水平的提高，人们越来越关注各种保险，保险是指投保人根据合同约定，向保险人支付保险费，保险人对于合同约定的可能发生的事故因其发生所造成的财产损失承担赔偿保险金责任，或者被保险人死亡、伤残、疾病或者达到合同约定的年龄、期限等条件时承担给付保险金责任的商业保险行为，从而为未来生活提供保障。

在投保人进行投保时，保险公司根据投保人提交的资料进行保险承保业务，但是在承保过程中没有投保人信誉以及诚信等方面的校验，投保人的信誉较差会提高承保的风险，甚至出现骗保情况，给保险公司造成损失。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种通过对投保人进行信用评估并调整承保条件的保险承保控制方法、装置、计算机设备及存储介质。

为解决上述技术问题，本发明创造的实施例采用的一个技术方案是：提供一种保险承保控制方法，包括下述步骤：

获取投保用户的个人信息，其中，所述个人信息包括所述投保用户的理赔历史记录信息以及行政处罚信息；

根据预设的风险评估算法对所述投保用户的理赔历史记录信息以及行政处罚信息进行计算生成所述投保用户的信用等级信息；

根据所述信用等级信息在预设的投保数据库中选取与所述信用等级信息相对应的目标保单分配给所述投保用户。

可选地，所述获取投保用户的个人信息的步骤之前，还包括如下述步骤：

获取预设的保险应用程序的第一接口信息以及预设的行政信息发布应用程序的第二接口信息；

根据所述第一接口信息和第二接口信息分别与所述保险应用程序和行政信息发布应用程序关联。

可选地，所述获取投保用户的个人信息的步骤，包括如下述步骤：

获取所述投保用户的身份信息；

根据所述身份信息分别从关联的所述保险应用程序和行政信息发布应用程序中获取所述理赔历史记录信息和行政处罚信息。

可选地，所述获取所述投保用户的身份信息的步骤，还包括如下述步骤：

获取所述投保用户的人脸图像；

将所述人脸图像输入至预设的人脸识别模型中，其中，所述人脸识别模型为训练至收敛的卷积神经网络模型；

获取所述人脸识别模型输出的所述投保用户的身份信息。

可选地，所述根据预设的风险评估算法对所述投保用户的理赔历史记录信息以及行政处罚信息进行计算生成所述投保用户的信用等级信息的步骤，包括如下述步骤：

获取所述理赔历史记录信息中的不合理理赔申请记录信息；

根据所述不合理理赔申请记录信息以及行政处罚信息将所述投保用户划分至预设的信用黑名单中。

可选地，所述根据所述信用等级信息在预设的投保数据库中选取与所述信用等级信息相对应的目标保单分配给所述投保用户的步骤，包括如下述步骤：

获取所述信用黑名单中所述投保用户的风险评估等级；

根据所述风险评估等级在预设的提醒信息数据库中查找与所述风险评估等级相对应的目标提醒信息进行提示。

可选地，所述根据所述风险评估等级在预设的提醒信息数据库中查找与所述风险评估等级相对应的目标提醒信息进行提示的步骤之后，还包括：

将所述风险评估等级与预设的风险阈值进行比对；

当所述风险评估等级大于所述风险阈值时，将所述投保用户归纳至拒绝承保用户名单中，以拒绝所述投保用户的保险业务。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种保险承保控制装置，包括：

第一获取模块，用于获取投保用户的个人信息，其中，所述个人信息包括所述投保用户的理赔历史记录信息以及行政处罚信息；

第一处理模块，用于根据预设的风险评估算法对所述投保用户的理赔历史记录信息以及行政处罚信息进行计算生成所述投保用户的信用等级信息；

第一执行模块，用于根据所述信用等级信息在预设的投保数据库中选取与所述信用等级信息相对应的目标保单分配给所述投保用户。

可选地，还包括：

第二获取模块，用于获取预设的保险应用程序的第一接口信息以及预设的行政信息发布应用程序的第二接口信息；

第二执行模块，用于根据所述第一接口信息和第二接口信息分别与所述保险应用程序和行政信息发布应用程序关联。

可选地，还包括：

第一获取子模块，用于获取所述投保用户的身份信息；

第一执行子模块，用于根据所述身份信息分别从关联的所述保险应用程序和行政信息发布应用程序中获取所述理赔历史记录信息和行政处罚信息。

可选地，还包括：

第二获取子模块，用于获取所述投保用户的人脸图像；

第二执行子模块，用于将所述人脸图像输入至预设的人脸识别模型中，其中，所述人脸识别模型为训练至收敛的卷积神经网络模型。

第三获取子模块，用于获取所述人脸识别模型输出的所述投保用户的身份信息。

可选地，还包括：

第四获取子模块，用于获取所述理赔历史记录信息中的不合理理赔申请记录信息；

第三执行子模块，用于根据所述不合理理赔申请记录信息以及行政处罚信息将所述投保用户划分至预设的信用黑名单中。

可选地，还包括：

第五获取子模块，用于获取所述信用黑名单中所述投保用户的风险评估等级；

第四执行子模块，用于根据所述风险评估等级在预设的提醒信息数据库中查找与所述风险评估等级相对应的目标提醒信息进行提示。

可选地，还包括：

比对子模块，用于将所述风险评估等级与预设的风险阈值进行比对；

第五执行子模块，用于当所述风险评估等级大于所述风险阈值时，将所述投保用户归纳至拒绝承保用户名单中，以拒绝所述投保用户的保险业务。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述保险承保控制方法的步骤。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述保险承保控制方法的步骤。

本发明实施例的有益效果为：通过获取投保用户的个人信息，包括投保用户的理赔历史记录信息和行政处罚信息，然后根据风险评估算法对该理赔历史记录信息和行政处罚信息进行计算，理赔历史记录信息为投保用户之前购买的保险而产生的理赔信息，包括理赔时间、理赔事项以及理赔金额等信息，行政处罚信息是法院或者其它国家机关对投保用户做出的行政处罚决定，计算该理赔历史记录信息和行政处罚信息从而生成该投保用户的信用等级信息，再根据投保用户的信用等级信息选取相应的目标保单以分配给投保用户，通过根据投保用户的信用调整承保策略，能有效降低承保风险。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例保险承保控制方法的基本流程示意图；

图2为本发明实施例获取外部应用程序中投保用户信息的流程示意图；

图3为本发明实施例获取投保用户的个人信息的流程示意图；

图4为本发明实施例获取投保用户的身份信息的流程示意图；

图5为本发明实施例计算投保用户的信用等级的流程示意图；

图6为本发明实施例投保风险提醒的流程示意图；

图7为本发明实施例拒绝出单的流程示意图；

图8为本发明实施例保险承保控制装置基本结构示意图；

图9为本发明实施例计算机设备基本结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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，本领域技术人员在没有作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。

实施例1

具体请参阅图1，图1为本实施例保险承保控制方法的基本流程示意图。

如图1所示，一种保险承保控制方法，包括下述步骤：

s1100、获取投保用户的个人信息，其中，所述个人信息包括所述投保用户的理赔历史记录信息以及行政处罚信息；

投保人投保时，先获取投保用户的个人信息，该个人信息包括投保用户的理赔历史记录信息和行政处罚信息，其中，理赔历史记录信息为投保用户之前购买的保险而产生的理赔信息，包括理赔时间、理赔事项以及理赔金额等信息，例如投保用户之前购买过车险，且在该车险的有效期内有理赔申请，包括理赔的时间信息、投保用户申请理赔的事项原因、理赔过程中涉及到的金额以及处理该理赔申请的负责人信息等；行政处罚信息是法院或者其它国家机关对投保用户做出的行政处罚决定，例如投保用户因信用缺失而被法院做出的判罚处理的决定，在实施时，可以通过保险应用程序和行政信息发布应用程序或者网站获取投保用户的理赔历史记录信息和行政处理信息。

s1200、根据预设的风险评估算法对所述投保用户的理赔历史记录信息以及行政处罚信息进行计算生成所述投保用户的信用等级信息；

在获取投保用户的个人信息后，通过风险评估算法对该个人信息中的理赔历史记录信息和行政处罚信息计算投保用户的信用等级信息，在实施时，风险评估算法是系统中预设的用于对投保人的信用等级进行评估的工具，风险评估(riskassessment)是指，在风险事件发生之前或之后(但还没有结束)，该事件给人们的生活、生命、财产等各个方面造成的影响和损失的可能性进行量化评估的工作，可以通过风险因素分析法、定性风险评价法或者风险率风险评价法对投保用户的信用等级进行评估，其中，风险因素分析法是指对可能导致风险发生的因素进行评价分析，从而确定风险发生概率大小的风险评估方法，其一般思路是：调查风险源、识别风险转化条件、确定转化条件是否具备、估计风险发生的后果和风险评价；风险率风险评价法是定量风险评价法中的一种，它的基本思路是：先计算出风险率，然后把风险率与风险安全指标相比较，若风险率大于风险安全指标，则系统处于风险状态，两数据相差越大，风险越大。

风险率等于风险发生的频率乘以风险发生的平均损失，风险损失包括无形损失，无形损失可以按一定标准折换或按金额进行计算。风险安全指标则是在大量经验积累及统计运算的基础上，考虑到当时的科学技术水平、社会经济情况、法律因素以及人们的心理因素等确定的普遍能够接受的最低风险率。风险率风险评价法可在会计师事务所以及注册会计师行业风险管理中使用。

s1300、根据所述信用等级信息在预设的投保数据库中选取与所述信用等级信息相对应的目标保单分配给所述投保用户。

在计算出投保用户的信用等级信息后，根据该信用等级信息在投保数据库中选取目标保单并分配给投保用户，在实施时，投保数据库是预设的用于存储和管理保险保单的仓库，在该投保数据库中存储有多个设置有不同承保条件的保险保单，保险保单的承保条件对应不同的信用等级，以投保数据库包括第一保单、第二保单和第三保单为例，该第一保单、第二保单和第三保单对应的信用等级分别为优秀、良好和一般，例如当投保用户的信用等级有优秀时，系统在投保数据库中选取第一保单分配给投保用户，而当投保用户的信用等级为一般是，系统在投保数据库中选取第三保单分配给投保用户，能根据投保用户的信用等级调整承保条件。

在一个实施例中，对于投保用户的个人信息中的行政处罚信息判断投保用户是否存在信誉问题，具体地，以投保用户偷税为例，法院判罚投保用户补交偷税的款项并对投保用户开出了罚款的行政处罚，当投保用户在法院开出行政处罚后的预设时间段内(例如15天、30天或者40天)补交了偷税和罚款的款项，则判断该投保用户没有存在信誉问题，而当投保用户在法院开出行政处罚后超没有存在信誉问题，根据投保用户是否存在信誉问题选取不同承保条件的保险保单分配给投保用户，例如针对存在信誉问题的投保用户提高保险保单的金额而对没有存在信誉问题的投保用户降低保险保单的金额，从而降低承保风险。

本实施例通过获取投保用户的个人信息，包括投保用户的理赔历史记录信息和行政处罚信息，然后根据风险评估算法对该理赔历史记录信息和行政处罚信息进行计算，理赔历史记录信息为投保用户之前购买的保险而产生的理赔信息，包括理赔时间、理赔事项以及理赔金额等信息，行政处罚信息是法院或者其它国家机关对投保用户做出的行政处罚决定，计算该理赔历史记录信息和行政处罚信息从而生成该投保用户的信用等级信息，再根据投保用户的信用等级信息选取相应的目标保单以分配给投保用户，通过根据投保用户的信用调整承保策略，能有效降低承保风险。

在一个可选实施例中，请参阅图2，图2是本发明一个实施例获取外部应用程序中投保用户信息的具体流程示意图。

如图2所示，步骤1100之前，还包括如下述步骤：

s1010、获取预设的保险应用程序的第一接口信息以及预设的行政信息发布应用程序的第二接口信息；

第一接口信息表征预设的保险应用程序的数据接口，第二接口信息表征预设的行政信息发布应用程序的数据接口，系统可以通过该第一接口信息和第二接口信息分别关联至保险应用程序和行政信息发布应用程序，从而实现与保险应用程序和行政信息发布应用程序之间的数据连接，进而获取保险应用程序中与投保用户相关的保险记录，包括保险产品名称和理赔历史记录信息等，同时也可以获取行政信息发布应用程序中与投保用户相对应的行政处罚信息，包括行政处罚的原因、处理结果、做出处罚决定的时间以及执行时间等，在实施时，以保险应用程序为平安保险集团旗下的保险app为例，该保险app会暴露出api(applicationprogramminginterface，应用程序编程接口)数据接口，根据该数据接口即可与保险app连接。行政处罚信息还可以通过预设的阳光警务系统查询得到，以上海市为例，可以通过预设的链接与上海公安系统的阳光警务大厅进行连接从而查询所需的信息，例如通过http://110.249.218.78/laws/webhb/xzcf_index.aspx连接至上海公安系统的阳光警务大厅。

s1020、根据所述第一接口信息和第二接口信息分别与所述保险应用程序和行政信息发布应用程序关联。

在获取第一接口信息和第二接口信息后，系统根据该第一接口信息和第二接口信息分别与保险应用程序和行政信息发布应用程序进行关联连接，从而可以在保险应用程序和行政信息发布应用程序中分别获取与投保用户相对应的理赔历史记录信息以及行政处罚信息。

在实施时，系统还可以通过获取外部应用程序的接口信息与外部应用程序进行连接，例如外部应用程序为买车相关app，系统与该买车相关app连接已获取与投保用户相关的购买、维修以及卖出车辆的相关信息，例如通过该app获取投保用户购置了新车的信息，并将该信息添加至投保用户的个人信息中，系统根据投保用户购置新车的相关信息推送车险的保险信息给投保用户，满足投保用户的需求。

在另一个可选实施例中，请参阅图3，图3是本发明一个实施例获取投保用户的个人信息的基本流程示意图。

如图3所示，步骤1100包括如下述步骤：

s1110、获取所述投保用户的身份信息；

身份信息是投保用户的身份证明信息，包括但不限于投保用户的姓名以及身份证号码等信息，在实施时，投保用户的身份信息可以由用户自己操作输入，例如本发明保险承保控制方法应用于智能设备上，该智能设备包括显示器，系统通过该显示器向用户展示身份信息输入界面，投保用户在该身份信息输入界面中输入对应的身份信息，例如该身份信息输入界面中包括姓名输入栏和身份证号码输入栏，投保用户即可在该姓名输入栏和身份证号码输入栏中分别输入姓名和身份证号码，系统监听用户的输入操作以获取投保用户的身份信息。当然，还可以采用语音方式获取投保用户的身份信息，例如采集用户的语音信息，该语音信息中包括投保用户的姓名信息和身份证号码信息，系统通过语音识别技术获取投保用户的身份信息，语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。

s1120、根据所述身份信息分别从关联的所述保险应用程序和行政信息发布应用程序中获取所述理赔历史记录信息和行政处罚信息。

在获取投保用户的身份信息后，系统根据该身份信息作为搜索条件，分别在关联的保险应用程序和行政信息发布应用程序进行搜索，从而获取与投保用户相对应的理赔历史记录信息和行政处罚信息，以投保用户为张三为例，系统获取张三的身份信息，然后根据张三的身份证号码在保险应用程序中搜索与张三相关的保险产品的理赔历史记录信息，并根据张三的身份证号码在行政信息发布应用程序中搜索与张三相关的行政处罚信息，能准确查询到与投保用户相关的理赔历史记录信息和行政处罚信息。

在一个可选实施例中，请参阅图4，图4是本发明一个实施例获取投保用户的身份信息的基本流程示意图。

如图4所示，步骤1110包括如下述步骤：

s1111、获取所述投保用户的人脸图像；

人脸图像是指投保用户的人脸表情图像，在实施时，以本发明保险承保控制方法应用的智能终端设置有摄像头为例，系统通过摄像头采集投保用户的人脸图像，当然，还可以通过用户终端采集投保用户的人脸图像，例如智能手机的前置摄像头或者后置摄像头，系统获取用户终端通过摄像头采集投保用户的人脸表情图像。在实施时，可以通过拍照或者拍视频的方式获取投保用户的人脸图像，以通过拍视频的方式获取投保用户的人脸图像为例，系统通过设置于智能手机上的摄像头对用户进行拍摄得到目标视频，系统可以通过视频处理软件(例如opencv)对目标视频进行处理，将目标视频拆分为若干帧画面，通过定时采集方式从目标视频中抽取画面图像。例如以0.5秒一张的速度在目标视频中抽取一张目标图片，然后在得到的若干目标图片中再次随机抽取一张目标图片作为投保用户的人脸图像；但是不局限于此，根据具体应用场景的不同，采集画面图像的速度能够进行适应性的调整，调整原则在于，系统处理能力越强且跟踪准确性要求越高则采集时间越短，达到与摄像设备采集图像的频率同步时为止；否则，则采集时间间隔越长，但最长采集时间间隔不得超过1s。当然，也可以直接在目标视频的若干帧画面中随机抽取一张画面作为投保用户的人脸图像。

s1112、将所述人脸图像输入至预设的人脸识别模型中，其中，所述人脸识别模型为训练至收敛的卷积神经网络模型；

人脸识别模型是系统预先设置的用于识别人脸图像的工具，在实施时，可以使用lstm网络(长短期记忆人工神经网络模型，longshort-termmemory)作为神经网络模型。lstm网络通过“门”(gate)来控制丢弃或者增加信息，从而实现遗忘或记忆的功能。“门”是一种使信息选择性通过的结构，由一个sigmoid(s型生长曲线)函数和一个点乘操作组成。sigmoid函数的输出值在[0，1]区间，0代表完全丢弃，1代表完全通过。训练至收敛的神经网络模型具备了能识别人脸图像的分类器，其中，人脸识别模型包括上述的神经网络模型，该神经网络模型包括了n+1个分类器，n为正整数。

具体地，通过将人脸图像输入到预设的人脸识别模型中，得到人脸图像在分类器中的分类结果，其中，分类结果包括人脸图像对应的身份信息分类和身份信息分类的置信度(confidence)。其中，身份信息分类的置信度是指人脸图像经过人脸识别模型进行筛选分类后，人脸图像被归类到一种以上的身份信息分类以及得到人脸图像占该身份信息分类的百分值。由于最终得到人脸图像对应的身份信息为一种，故需要将同一人脸图像的各个身份信息分类的置信度进行比较，例如，系统采集到投保用户的人脸图像，被分类到张三的置信度为0.95，被分类到李四的置信度为0.55。

然后将该置信度与预设的第一阈值进行比对，当所述置信度大于预设的第一阈值时，确认所述置信度所表征的身份信息分类结果为投保用户的身份信息。预设的第一阈值一般设置为0.9到1之间的数值。通过筛选出置信度大于第一阈值的情绪信息作为最终的身份信息分类结果，即确认置信度所表征的身份信息。例如，当预设的第一阈值为0.9时，并且投保用户的人脸图像被分类到张三的置信度为0.95，由于0.95>0.9，所以该人脸图像所表征的身份信息为张三的个人身份信息。

s1113、获取所述人脸识别模型输出的所述投保用户的身份信息。

人脸识别模型对投保用户的人脸图像进行识别后输出投保用户的个人身份信息，通过将人脸图像输入到预设的人脸识别模型中，并获取人脸识别模型输出的人脸图像的身份信息分类的置信度，当置信度大于预设第一阈值时，确认置信度所表征的身份信息分类结果为投保用户的个人身份信息，从而提高了识别人脸图像的身份信息分类准确度。在实施时，当人脸识别模型根据投保用户的人脸图像识别到投保用户的姓名时，还可以根据该姓名在预设的用户数据库中查找与该姓名相对应的用户个人信息，该用户个人信息包括用户的姓名、身份证号、家庭住址、工作单位、学习经历以及行政处罚信息等。

在一个可选实施例中，请参阅图5，图5是本发明一个实施例计算投保用户的信用等级的基本流程示意图。

如图5所示，步骤1200包括如下述步骤：

s1210、获取所述理赔历史记录信息中的不合理理赔申请记录信息；

在判断投保用户的信用等级时，还可以根据投保用户的理赔历史记录信息中的不合理理赔申请记录信息判断投保用户是否存在信誉问题，其中，不合理理赔申请记录信息是投保用户在以前购买的保险产品的不正常理赔申请，例如骗保(保险欺诈)行为，以医疗险为例，投保用户存在医疗保险的骗保行为记录，该骗保行为记录具体为投保用户假借别人的病历、诊断书、收费票据、出院小结以及费用明细单等申请报销。

s1220、根据所述不合理理赔申请记录信息以及行政处罚信息将所述投保用户划分至预设的信用黑名单中。

当投保用户的理赔历史记录信息中包括不合理理赔申请记录信息时，将该不合理理赔申请记录信息和行政处罚信息将投保用户分类至信用黑名单中，对于信用黑名单中的用户可以拒绝出单或者提醒保险办理人员注意投保风险甚至调整推送给投保用户的保险产品的承保条件。举例说明：当投保用户存在不合理理赔申请记录但是没有发生理赔且投保用户没有法院公开的信誉问题时，将投保用户列入信用黑名单中的第一类用户中，当投保用户存在不合理理赔申请记录但是没有发生理赔且存在法院公开的信誉问题时，将投保用户列入信用黑名单中的第二类用户中，当投保用户存在不合理理赔申请记录且有产生理赔但是该投保用户没有法院公开的信誉问题时，将投保用户列入信用黑名单中的第三类用户中，而当投保用户存在不合理理赔申请记录产生理赔且有法院公开的信誉问题时，将投保用户列入信用黑名单中的第四类用户中，分别针对不同类的用户进行承保，例如对于第一类用户和第二类用户可以给投保用户分配目标保单，其中，第一类用户的目标保单和第二类用户的目标保单的承保条件不一样，例如第一类用户的目标保单在普通保单的基础上增加50％的保险费，第二类用户的目标保单在普通保单的基础上增加80％的保险费，对于第三类用户和第四类用户可以拒绝出单，但是拒绝出单设置有不同的条件，例如对于第三类用户在2年内拒绝出单而对于第三类用户在5年内拒绝出单。

在一个可选实施例中，请参阅图6，图6是本发明一个实施例中投保风险提醒的基本流程示意图。

如图6所示，步骤s1300包括如下述步骤：

s1310、获取所述信用黑名单中所述投保用户的风险评估等级；

风险评估等级是对信用黑名单中各个投保用户的承保风险评估，在实施时，可以根据上述实施例中的方式对信用黑名单中的投保用户进行风险评估，当然，还可以只根据法院公开信誉有问题的人员名单信息进行风险评估。

s1320、根据所述风险评估等级在预设的提醒信息数据库中查找与所述风险评估等级相对应的目标提醒信息进行提示。

根据风险评估等级在提醒信息数据库中查找目标提醒信息并保险办理人员进行提示，提醒信息数据库是系统中预设的用于存储和管理提醒信息的仓库，在提醒信息数据库中存储着对应不同风险评估等级的提醒信息，在实施时，以提醒信息数据库中包括第一提醒信息、第二提醒信息、第三提醒信息和第四提醒信息为例，第一提醒信息、第二提醒信息、第三提醒信息和第四提醒信息分别对应风险评估等级的第一级、第二级、第三级和第四级，当投保用户的风险评估等级为第一级时，则选取第一提醒信息作为目标提醒信息以提醒保险办理人员注意保险产品的承保条件或者拒绝出单，从而降低承保风险。

在一个可选实施例中，请参阅图7，图7是本发明一个实施例中拒绝出单的基本流程示意图。

如图7所示，步骤s1320包括如下述步骤：

s1321、将所述风险评估等级与预设的风险阈值进行比对；

在获取信用黑名单中投保用户的风险评估等级后，将该风险评估等级与风险阈值(例如2、3或者5)进行比对，其中，风险阈值时系统中预设的一个比较数值，在实施时，该风险阈值还可以由用户进行调整，例如保险办理人员根据公司工作章程调整风险阈值的具体数值。

s1322、当所述风险评估等级大于所述风险阈值时，将所述投保用户归纳至拒绝承保用户名单中，以拒绝所述投保用户的保险业务。

当风险评估等级大于该风险阈值时，将投保用户划分为拒绝承保用户名单中，从而拒绝为该投保用户提供保险业务，以风险评估等级的包括第一级、第二级、第三级和第四级为例，其中第一级、第二级、第三级和第四级依次表征用户的信誉越差，当风险评估等级大于风险阈值，例如风险阈值为3时，将对应第三级和第三级的风险评估等级的用户归纳至拒绝承保用户名单中，系统会拒绝为该拒绝承保用户名单中的所有用户提供保险业务，以降低承保风险。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种保险承保控制装置。

具体请参阅图8，图8为本实施例保险承保控制装置基本结构示意图。

如图8所示，一种保险承保控制装置，包括：第一获取模块2100、第一处理模块2200和第一执行模块2300，其中，第一获取模块2100用于获取投保用户的个人信息，其中，所述个人信息包括所述投保用户的理赔历史记录信息以及行政处罚信息；第一处理模块2200用于根据预设的风险评估算法对所述投保用户的理赔历史记录信息以及行政处罚信息进行计算生成所述投保用户的信用等级信息；第一执行模块2300用于根据所述信用等级信息在预设的投保数据库中选取与所述信用等级信息相对应的目标保单分配给所述投保用户。

本实施例通过获取投保用户的个人信息，包括投保用户的理赔历史记录信息和行政处罚信息，然后根据风险评估算法对该理赔历史记录信息和行政处罚信息进行计算，理赔历史记录信息为投保用户之前购买的保险而产生的理赔信息，包括理赔时间、理赔事项以及理赔金额等信息，行政处罚信息是法院或者其它国家机关对投保用户做出的行政处罚决定，计算该理赔历史记录信息和行政处罚信息从而生成该投保用户的信用等级信息，再根据投保用户的信用等级信息选取相应的目标保单以分配给投保用户，通过根据投保用户的信用调整承保策略，能有效降低承保风险。

在一些实施方式中，保险承保控制装置还包括：第二获取模块和第二执行模块，其中，第二获取模块用于获取预设的保险应用程序的第一接口信息以及预设的行政信息发布应用程序的第二接口信息；第二执行模块用于根据所述第一接口信息和第二接口信息分别与所述保险应用程序和行政信息发布应用程序关联。

在一些实施方式中，保险承保控制装置还包括：第一获取子模块和第一执行子模块，其中，第一获取子模块用于获取所述投保用户的身份信息；第一执行子模块用于根据所述身份信息分别从关联的所述保险应用程序和行政信息发布应用程序中获取所述理赔历史记录信息和行政处罚信息。

在一些实施方式中，保险承保控制装置还包括：第二获取子模块、第二执行子模块和第三获取子模块，其中，第二获取子模块用于获取所述投保用户的人脸图像；第二执行子模块用于将所述人脸图像输入至预设的人脸识别模型中，其中，所述人脸识别模型为训练至收敛的卷积神经网络模型。第三获取子模块用于获取所述人脸识别模型输出的所述投保用户的身份信息。

在一些实施方式中，保险承保控制装置还包括：第四获取子模块和第三执行子模块，其中，第四获取子模块用于获取所述理赔历史记录信息中的不合理理赔申请记录信息；第三执行子模块用于根据所述不合理理赔申请记录信息以及行政处罚信息将所述投保用户划分至预设的信用黑名单中。

在一些实施方式中，保险承保控制装置还包括：第五获取子模块和第四执行子模块，其中，第五获取子模块用于获取所述信用黑名单中所述投保用户的风险评估等级；第四执行子模块用于根据所述风险评估等级在预设的提醒信息数据库中查找与所述风险评估等级相对应的目标提醒信息进行提示。

在一些实施方式中，保险承保控制装置还包括：比对子模块和第五执行子模块，其中，比对子模块用于将所述风险评估等级与预设的风险阈值进行比对；第五执行子模块用于当所述风险评估等级大于所述风险阈值时，将所述投保用户归纳至拒绝承保用户名单中，以拒绝所述投保用户的保险业务。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供计算机设备。具体请参阅图9，图9为本实施例计算机设备基本结构框图。

如图9所示，计算机设备的内部结构示意图。如图9所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和计算机可读指令，数据库中可存储有控件信息序列，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器实现一种保险承保控制方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行一种保险承保控制方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解，图中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本实施方式中处理器用于执行图8中第一获取模块2100、第一处理模块2200和第一执行模块2300，存储器存储有执行上述模块所需的程序代码和各类数据。网络接口用于向用户终端或服务器之间的数据传输。本实施方式中的存储器存储有保险承保控制装置中执行所有子模块所需的程序代码及数据，服务器能够调用服务器的程序代码及数据执行所有子模块的功能。

计算机通过获取投保用户的个人信息，包括投保用户的理赔历史记录信息和行政处罚信息，然后根据风险评估算法对该理赔历史记录信息和行政处罚信息进行计算，理赔历史记录信息为投保用户之前购买的保险而产生的理赔信息，包括理赔时间、理赔事项以及理赔金额等信息，行政处罚信息是法院或者其它国家机关对投保用户做出的行政处罚决定，计算该理赔历史记录信息和行政处罚信息从而生成该投保用户的信用等级信息，再根据投保用户的信用等级信息选取相应的目标保单以分配给投保用户，通过根据投保用户的信用调整承保策略，能有效降低承保风险。

本发明还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任一实施例所述保险承保控制方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。