基于人工智能的自动派工方法、装置、设备及介质与流程

1.本技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的自动派工方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.随着我国机动车保有量逐年攀升，车险事故以及保险公司需要处理的理赔案件量也随之增长，客户出险后理赔员需要在第一时间到达客户现场。目前，大多数保险公司使用线下、人工派工的方式，少数的保险公司采用自动分配方式。然而，线下、人工派工方式需要消耗大量人力；而现有的自动派工的方式则主要是基于出险地点和理赔员的地理位置，例如以距报案地点的远近确定理赔员，所依据的分配规则比较单一。考虑到保险公司理赔队伍人力有限，每年人力增速缓慢，甚至有部分保险公司理赔队伍人力还在不断缩减，因此无论是现有的人工派工方式，还是仅仅基于地理位置的自动派工方式智能化不足、灵活性欠缺，存在无法应对复杂理赔案件的问题。


技术实现要素：

3.本技术提供了一种基于人工智能的自动派工方法、装置、设备及介质，该方法通过按照预设规则根据出险案件特征匹配合适的理赔员，能够解决目前自动派工方式由于依据单一导致派工结果与案件处理需求匹配度差的问题。
4.第一方面，提供了一种基于人工智能的自动派工方法，包括：
5.接收第一客户端发送的理赔请求，所述理赔请求用于请求对出险案件进行理赔处理；
6.根据所述理赔请求提取所述出险案件的出险地点和至少一个目标特征；
7.根据所述出险地点和所述至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员，其中，所述目标理赔员当前所处的位置在目标范围内、到达所述出险地点的用时小于预设时长以及与所述目标特征对应的经验值满足预设阈值，所述经验值与对应的所述理赔员处理过的包括所述目标特征的历史出险案件的数量正相关；
8.向所述目标理赔员的第二客户端发送案件处理通知，所述案件处理通知用于指示所述目标理赔员处理所述出险案件。
9.结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述目标特征包括出险类型、出险车辆类型和出险用户的诚信状态。
10.结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：
11.以所述出险地点为中心，以第一预设半径为半径确定所述目标范围；
12.确定所述目标范围内的至少一个第一候选理赔员。
13.结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述理赔案信息包括所述理赔员当前所在的位置，所述根据所述出险地点和所述至少一个目标特征以及理赔员信息，按照预设规则筛选目标理赔员，具体包括：
14.根据所述出险地点和所述理赔员当前所在的位置，从所述至少一个第一候选理赔员中选取至少一个第二候选理赔员，所述第二理赔员达到所述出险地点的用时小于第一时长。
15.结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述根据所述出险地点和所述至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员，具体包括：
16.根据所述出险类型和所述理赔员关联的与所述出险类型对应的经验值，从所述至少一个第二候选理赔员中筛选所述目标理赔员，所述目标理赔员关联的与所述出险类型对应的经验值大于第一阈值。
17.结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述根据所述出险类型和所述理赔员关联的与所述出险类型对应的经验值，从所述至少一个第二候选理赔员中筛选所述目标理赔员，具体包括：
18.根据所述根据所述出险类型和所述理赔员关联的与所述出险类型对应的经验值，从所述至少一个第二候选理赔员中筛选至少一个第三候选理赔员，所述第三候选理赔员关联的与所述出险类型对应的经验值大于第一阈值；
19.根据所述出险车辆类型和所述理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值，从所述至少一个第三候选理赔员中筛选所述目标理赔员，所述目标理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值大于第二阈值。
20.结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，当出险用户的诚信状态为存在历史欺诈行为时，所述根据所述出险车辆类型和所述理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值，从所述至少一个第三候选理赔员中筛选所述目标理赔员，具体包括：
21.根据所述出险车辆类型和所述理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值，从所述至少一个第三候选理赔员中筛选至少一个第四候选理赔员，所述第四候选理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值大于第二阈值；
22.根据所述出险用户的诚信状态和所述理赔员关联的与所述出险用户的诚信状态对应的经验值，从所述至少一个第四理赔员中选取所述目标理赔员，所述目标理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值大于第三阈值。
23.结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：
24.当根据所述出险地点和所述至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员为空时，重新确定所述目标范围，其中，重新确定的所述目标范围的第二预设半径大于所述第一预设半径。
25.结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：
26.当根据所述出险地点和所述至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员为空时，根据所述出险地点和所述理赔员当前所在的位置，从所述至少一个第一候选理赔员中选取至少一个第二候选理赔员，所述第二理赔员达到所述出险地点的用时小于第二时长，所述第二时长大于所述第一时长。
27.第二方面，提供了一种理赔案件自动派工的装置，包括：
28.理赔请求接收模块，用于接收第一客户端发送的理赔请求，所述理赔请求用于请求对出险案件进行理赔处理；
29.案件特征提取模块，用于根据所述理赔请求提取所述出险案件的出险地点和至少
一个目标特征；
30.匹配模块，用于根据所述出险地点和所述至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员，其中，所述目标理赔员当前所处的位置在目标范围内、到达所述出险地点的用时小于预设时长以及与所述目标特征对应的经验值满足预设阈值，所述经验值与所述理赔员处理过的包括所述目标特征的历史出险案件的数量正相关；
31.派工结果输出模块，用于向所述目标理赔员的第二客户端发送案件处理通知，所述案件处理通知用于指示所述目标理赔员处理所述出险案件。
32.结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述目标特征包括出险类型、出险车辆类型和出险用户的诚信状态。
33.结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述匹配模块，还用于以所述出险地点为中心，以第一预设半径为半径确定所述目标范围；
34.确定所述目标范围内的至少一个第一候选理赔员。
35.结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述匹配模块，还用于根据所述出险地点和所述理赔员当前所在的位置，从所述至少一个第一候选理赔员中选取至少一个第二候选理赔员，所述第二理赔员达到所述出险地点的用时小于第一时长。
36.结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述匹配模块还用于根据出险类型和所述理赔员关联的与所述出险类型对应的经验值，从所述至少一个第二候选理赔员中筛选所述目标理赔员，所述目标理赔员关联的与所述出险类型对应的经验值大于第一阈值。
37.结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述匹配模块还用于根据所述根据所述出险类型和所述理赔员关联的与所述出险类型对应的经验值，从所述至少一个第二候选理赔员中筛选至少一个第三候选理赔员，所述第三候选理赔员关联的与所述出险类型对应的经验值大于第一阈值；
38.根据出险车辆类型和所述理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值，从所述至少一个第三候选理赔员中筛选所述目标理赔员，所述目标理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值大于第二阈值。
39.结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述匹配模块还用于根据所述出险车辆类型和所述理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值，从所述至少一个第三候选理赔员中筛选至少一个第四候选理赔员，所述第四候选理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值大于第二阈值；
40.根据所述出险用户的诚信状态和所述理赔员关联的与所述出险用户的诚信状态对应的经验值，从所述至少一个第四理赔员中选取所述目标理赔员，所述目标理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值大于第三阈值。
41.结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述匹配模块还用于当根据所述出险地点和所述至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员为空时，重新确定所述目标范围，其中，重新确定的所述目标范围的第二预设半径大于所述第一预设半径。
42.结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述匹配模块还用于当根据所述出险地点和所述至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员为空时，根据所述出险地点和所述理赔员当前所在的位置，从所述至少一个第一候选理赔员中选取至少一个第二
候选理赔员，所述第二理赔员达到所述出险地点的用时小于第二时长，所述第二时长大于所述第一时长。
43.第三方面，提供了一种理赔案件自动派工的设备，包括：
44.至少一个通信接口；
45.至少一个处理器；
46.至少一个存储器；
47.所述通信接口用于与其他通信装设备进行通信，所述存储器存储有计算机可读程序指令，当所述处理器运行所述计算机可读程序指令时，使得所述设备执行如下步骤：
48.接收第一客户端发送的理赔请求，所述理赔请求用于请求对出险案件进行理赔处理；
49.根据所述理赔请求提取所述出险案件的出险地点和至少一个目标特征；
50.根据所述出险地点和所述至少一个目标特征以及理赔员信息息筛选目标理赔员，其中，所述目标理赔员当前所处的位置在目标范围内、到达所述出险地点的用时小于预设时长以及与所述目标特征对应的经验值满足预设阈值，所述经验值与对应的所述理赔员处理过的包括所述目标特征的历史出险案件的数量正相关；
51.向所述目标理赔员的第二客户端发送案件处理通知，所述案件处理通知用于指示所述目标理赔员处理所述出险案件。
52.结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，当所述处理器运行所述计算机可读程序指令时，使得所述设备执行如下步骤：
53.以所述出险地点为中心，以第一预设半径为半径确定所述目标范围；
54.确定所述目标范围内的至少一个第一候选理赔员。
55.结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，当所述处理器运行所述计算机可读程序指令时，使得所述设备执行如下步骤：
56.根据所述出险地点和所述理赔员当前所在的位置，从所述至少一个第一候选理赔员中选取至少一个第二候选理赔员，所述第二理赔员达到所述出险地点的用时小于第一时长。
57.结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，当所述处理器运行所述计算机可读程序指令时，使得所述设备执行如下步骤：
58.根据出险类型和所述理赔员关联的与所述出险类型对应的经验值，从所述至少一个第二候选理赔员中筛选所述目标理赔员，所述目标理赔员关联的与所述出险类型对应的经验值大于第一阈值。
59.结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，当所述处理器运行所述计算机可读程序指令时，使得所述设备执行如下步骤：
60.根据所述根据所述出险类型和所述理赔员关联的与所述出险类型对应的经验值，从所述至少一个第二候选理赔员中筛选至少一个第三候选理赔员，所述第三候选理赔员关联的与所述出险类型对应的经验值大于第一阈值；
61.根据出险车辆类型和所述理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值，从所述至少一个第三候选理赔员中筛选所述目标理赔员，所述目标理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值大于第二阈值。
62.结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，当所述处理器运行所述计算机可读程序指令时，使得所述设备执行如下步骤：
63.根据所述出险车辆类型和所述理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值，从所述至少一个第三候选理赔员中筛选至少一个第四候选理赔员，所述第四候选理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值大于第二阈值；
64.根据所述出险用户的诚信状态和所述理赔员关联的与所述出险用户的诚信状态对应的经验值，从所述至少一个第四理赔员中选取所述目标理赔员，所述目标理赔员关联的与所述出险车辆类型对应的经验值大于第三阈值。
65.结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，当所述处理器运行所述计算机可读程序指令时，使得所述设备执行如下步骤：
66.当根据所述出险地点和所述至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员为空时，重新确定所述目标范围，其中，重新确定的所述目标范围的第二预设半径大于所述第一预设半径。
67.结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，当所述处理器运行所述计算机可读程序指令时，使得所述设备执行如下步骤：
68.当根据所述出险地点和所述至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员为空时，根据所述出险地点和所述理赔员当前所在的位置，从所述至少一个第一候选理赔员中选取至少一个第二候选理赔员，所述第二理赔员达到所述出险地点的用时小于第二时长，所述第二时长大于所述第一时长。
69.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可读程序指令，当所述计算机可读程序指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如上述第一方面的任一实现方式所述的基于人工智能的自动派工方法。
70.第五方面，提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括计算机可读程序指令，当所述计算机可读程序指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一实现方式中所述的基于人工智能的自动派工方法。
71.第六方面，提供了一种芯片系统，其中，所述芯片系统包括计算机可读程序指令，当所述计算机可读程序指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一实现方式中所述的基于人工智能的自动派工方法。
附图说明
72.图1是本技术实施例提供的一种理赔案件自动派工方法适用的系统架构示意图。
73.图2是本技术实施例提供的一种自动派工设备的软件结构示意图。
74.图3是本技术实施例提供的一种理赔员派工方法的示意图。
75.图4是本技术实施例提供的一种基于人工智能的自动派工方法的示意性流程图。
76.图5是本技术实施例提供的一种基于人工智能的自动派工过程中可能涉及的客户端界面示意图。
77.图6是本技术实施例提供的一种自动派工设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
78.需要说明的是，本技术实施例的实施方式部分使用的术语仅用于对本技术的具体实施例进行解释，而非旨在限定本技术。在本技术实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，a/b可以表示a或b；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，在本技术实施例的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或多于两个，“至少一个”、“一个或多个”是指一个、两个或两个以上。
79.以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。
80.在本说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本技术的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一种实现方式中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
81.结合背景技术中的介绍，在出险时，保险公司通过人工派工的方式，需要消耗较多的人力，存在效率低的问题。而目前的系统自动派工方式所依据的派工规则单一，容易导致外派的理赔员与理赔案件特征不匹配，使得出险用户体验较差。
82.针对上述问题，本技术实施例提供了一种基于人工智能的自动派工方法，通过按照多种预设规则筛选与出现案件匹配的理赔员，在实现自动匹配理赔员的同时，提升理赔员与待处理理赔案件的匹配度，提升出险用户的体验，以及理赔事件处理的效率。
83.示例性的，如图1所示，为本技术实施例提供的一种车险基于人工智能的自动派工方法适用的系统架构的示意图。该系统架构100包括出险用户(下称用户)的第一客户端101和自动派工设备102。其中，该自动派工设备102可以具体实现为服务器或者终端设备，该自动派工设备102能够利用理赔员匹配模型确定与出险案件匹配的理赔员。在一些实施例中，该系统架构100还可以包括与出险案件匹配的理赔员侧的第二客户端103。
84.在一种实现方式中，第一客户端100可以主要负责接收出险用户输入的理赔请求，该理赔请求可以指出险案件的理赔请求。其中，理赔案件请求可以包括出险案件的多个特征，比如理赔案件的出险地理位置、出险案件的类型、车辆类型等。示例性的，该第一客户端101例如可以是手机、平板电脑等终端电子设备，本技术实施例对该第一客户端101的具体类型不作限定
85.在一种实现方式中，自动派工设备102可以利用理赔员匹配模型获取与出险案件匹配的理赔员。其中，理赔员匹配模型可以指匹配规则，该匹配规则例如可以包括：与出险案件匹配的理赔员可以指满足与出险地理位置距离近、到达出险地点用时短且具有处理相关案件特征经验等。具体的匹配规则可以参见下文的相关介绍，此处暂不赘述。
86.在一种实现方式中，自动派工设备102能够获取理赔员的信息。其中，理赔员可以指在线理赔员，也即处于工作状态的理赔员，此时理赔员可以根据第二客户端103接收到的案件处理通知消息前往处理理赔案件，使得理赔案件得到有效处理。在一种实现方式中，自
动派工设备102可以获取理赔员的在线状态，比如理赔员可以在自己的第二客户端103将当前状态设置在线状态，第二客户端103可以将该在线状态上报至理赔员匹配设备103。示例性的，理赔员的信息例如可以包括：理赔员标识(如理赔员的姓名，或者对应的编号等)、理赔员的实时地理位置、理赔员处理过的历史理赔案件信息(如处理过的历史理赔案件的类型、历史理赔案件涉及的车辆类型)、理赔员处理过的历史理赔案件所涉及出险用户是否有欺诈骗保行为等等。
87.可选地，理赔员的信息可以预先存储至自动派工设备102本地的存储空间，或者也可以存储在与该理赔员匹配装置100连接的云端服务器或者其他的第三方设备等等。本技术实施例对此不作限定。
88.在一种实现方式中，根据理赔员以往处理过的不同类型的历史理赔案件的数量，可以确定理赔员具有的针对不同出险案件类型、不同出险案件特征、用户涉及欺诈行为的经验值。比如，若理赔员以往处理过的出险案件类型是车物受损的案件数量越多，则理赔员针对该车物受损类型出险案件的经验值就越高，也就意味着该理赔员处理该类型出险案件的经验越丰富；再比如，若理赔员以往处理过的出险车辆类型是商用车的案件越多，则理赔员针对该车辆类型出险案件的经验值可以越高，也就意味着该理赔员处理该车辆类型出险案件的经验越丰富；又比如，若理赔员以往处理过的出险案件中，涉及到用户欺诈骗保行为的案件数量越多，则理赔员针对用户欺诈骗保行为的经验值就越高，也就意味着理赔员针对用户欺诈行为的经验就越丰富。
89.换言之，不同案件特征对应的经验值，可以与理赔员以往处理具有该案件特征的案件数量呈正相关。在实际应用中，可以设计多种计算方式，根据案件数量确定不同案件特征对应的经验值，本技术实施例对此不作限定。
90.在一种实现方式中，自动派工设备102还可以用于接收出险用户侧的客户端100发送的理赔请求；之后，该自动派工设备102可以基于理赔请求包括的理赔案件(对应于出险案件)的特征，利用理赔员匹配模型从预存储的理赔员关联信息中选取适合的理赔员；之后，可以向该适合的理赔员的第二客户端103发送相关通知，使得该理赔员处理该理赔案件。
91.在一种实现方式中，理赔员侧的第二客户端103与自动派工设备102之间建立无线通信连接，当自动派工设备102获取匹配的理赔员后，可以基于该理赔员对应的第二客户端103的通信地址，向对应的第二客户端103发送理赔案件处理通知，从而使得理赔员可以获知有待处理的理赔案件，并对该理赔案件进行处理。
92.需要说明的是，本技术实施例提供的基于人工智能的自动派工方法中理赔员的匹配过程可以主要由理赔员匹配端设备102来执行。为了更好地理解该匹配过程，下面对该理赔员匹配端设备102的结构以及各个模块的功能进行介绍。
93.示例性的，如图2所示，为本技术实施例提供的一种自动派工设备102的结构示意图。该自动派工设备102可以包括理赔请求接收模块201、案件特征提取模块202、匹配模块203以及派工结果输出模块204。
94.在一种实现方式中，理赔请求接收模块201可以用于接收用户的第一客户端101发送的理赔请求，该理赔请求用于请求针对当前出险案件，匹配合适的理赔人员进行处理。
95.在一种实现方式中，案件特征提取模块202可以用于提取理赔案件的特征，比如理
赔案件发生的地理位置、出险用户的姓名、出险用户的联系方式、出险案件的类型、出险案件涉及的车辆类型等等。示例性的，该案件特征提取模块202可以从理赔请求中提取关键词以获取对应的出险案件的特征，比如可以提取理赔请求包括的地名(或者地理坐标等)关键词，以获取出险案件发生的地理位置。
96.在一种实现方式中，匹配模块203用于根据出险案件的特征，匹配出适合处理该出险案件的理赔员。示例性的，如图2所示，该匹配模块203可以利用多种预设规则对当前出险案件进行理赔员的自动匹配。举例来说，该预设规则可以是图2所示的规则1至规则4，当获取出险案件的特征后，匹配模块可以基于这些案件特征，依次按照规则1至规则4从预存储的理赔人员信息中匹配出合适的理赔人员。
97.需要说明的是，为了满足高效、准确地匹配至处理出险案件的合适理赔人员，上述规则1至规则4可以根据出险案件的关键特征进行设置。比如，规则1可以是，考虑实时交通拥堵因素，以出险地点为中心，实时计算半径小于第一阈值范围内的在线理赔员到达出险地点的用时，筛选出用时小于第二阈值的理赔员；规则2可以是，在规则1的基础上，根据出险类型(如仅车物受损、仅人员受伤、车物受损+人员受伤)，与理赔员的案件处理经验值(如车物案件处理经验值、人伤案件处理经验值、复合案件处理经验值)进行匹配，比如出险案件仅为车物受损时，则可以匹配车物案件处理经验值高的理赔员；再比如，出险案件为损伤，则可以匹配人伤案件处理经验值高的理赔员；又比如，出险案件为车物受损+人员受伤，则可以匹配复合案件处理经验值高的理赔员。
98.在一种实现方式中，理赔员对应的不同案件类型的经验值可以根据理赔员处理过的历史理赔案件的类型确定，比如理赔员处理过的某一类型的出险案件越多，则该类型的案件的经验值就越高，后续发生该类型出险案件时，按照该规则2被匹配上的概率也就越大。
99.规则3可以是，在规则2的基础上，根据出险案件涉及的车辆类型(如乘用车、商用车等)与理赔员擅长车辆类型因子匹配，筛选对应车辆类型的理赔员。比如，出险车辆为乘用车，则匹配筛选出擅长处理乘用车类型的理赔员；再比如，出险车辆为商用车，则匹配筛选出擅长处理商用车类型的理赔员。
100.在一种实现方式中，理赔员对应的擅长车辆类型因子可以基于理赔员以往处理过的出险案件涉及的车辆类型确定。比如，理赔员处理过的乘用车类型出险案件越多，则该理赔员对应的擅长乘用车类型因子就越大，后续发生出险的车辆类型为乘用车时，按照本规则3匹配至该理赔员的概率就越大。
101.规则4可以是，在规则3的基础上，判断出险用户是否有欺诈历史或者是否有欺诈风险；若有，则可以匹配欺诈案件处理经验值高的理赔员。
102.在一种实现方式中，理赔员对应的欺诈案件处理经验值可以基于理赔员以往处理过的欺诈案件的数量确定，处理过的欺诈案件的数量越多，则对应的欺诈案件处理经验值就越大，后续发欺诈案件或者案件具有欺诈风险时，按照本规则4匹配至该理赔员的概率就越。
103.派工结果数据模块204，可以根据匹配模块203匹配筛选出的理赔人员，向给理赔人员对应的客户端发送出险案件处理通知，以通知对应的理赔人员前往处理该出险案件。
104.需要说明的是，在本技术实施例中提供的基于人工智能的自动派工方法中，自动
派工设备102可以利用理赔员匹配模型(对应于上述匹配模块中的多个预设规则)实现自动准确匹配适合处理出险案件的理赔员。如图3所示，该匹配过程可以根据理赔请求中的特征，从多个在线理赔员队列中为不同的理赔请求匹配合适的理赔员，从而提升保险公司理赔派工全局效率，提高理赔员队伍的工作产能，同时输出让车主用户和理赔员更加满意的派工方案，塑造良好的客户体验和品牌形象。
105.示例性的，如图4所示，为本技术实施例提供的一种基于人工智能的自动派工方法的示意性流程图。该方法可以包括以下步骤：
106.s401，接收第一客户端发送的理赔请求，该理赔请求用于请求对出险案件进行理赔处理。
107.其中，第一客户端是出险用户的客户端。示例性的，该第一客户端可以用于接收用户输入的理赔请求，比如，当发生出险案件时，用户可以通过该第一客户端安装的应用程序(application，app)输入该出险案件对应的理赔请求。
108.在一种实现方式中，该理赔请求可以包括出险案件的多项信息，比如出险案件的发生地点、出险案件类型(如车物受损、人员损伤、车物受损+人员损伤等)、出险案件对应的车辆类型、出险案件对应的用户信息(如用户姓名或者用户对应的理赔编号等)等。
109.示例性的，一种理赔请求操作界面示意图可以如图5所示，示例性的，在该操作界面中，包括出险地点，该出险地点后方显示有自动定位图标，当该图标接收到用户的点击操作后，可以对当前位置进行自动定位并显示定位信息。在自动定位图标下方显示有提示信息，用于提示用户可以通过点击搜索图标手动输入地点信息，示例性的，当自动定位图标后方的搜索图标接收到用户的点击操作后，该理赔请求操作界面可以显示输入框，以接收用户输入的地点信息。该理赔请求操作界面还可以包括出险类型操作区域，该出险类型操作区域可以包括点击选择图标，当该点击选择图标接收到用户输入的点击操作后，可以显示出险类型列表，该出险类型列表包括多个可供用户选择的出险类型，比如车物受损、人员受伤、车物受损+人员受伤等等。在出险类型下方，还可以显示有出险车辆类型操作区域，该车辆类型操作区域可以包括点击选择图标，当该点击选择图标接收到用户输入的点击操作后，可以显示出险车辆类型列表，该出险车辆类型列表包括多个可供用户选择的车辆类型，比如乘用车、商用车等等。在出险车辆类型下方，还可以显示有用户名称输入区域，该用户名称输入区域包括输入框，用户可以通过该输入框输入姓名。此外，在该理赔请求操作界面还可以包括备注区域，该备注区域的输入框可以接收用户输入的其它事项。
110.应理解，图5所示的理赔请求操作界面仅为示例，在另一些实施例中，该界面还可以呈现为其它的布局，本技术实施例对此不作限定。
111.在一种实现方式中，第一客户端可以向理赔员匹配端设备发送该理赔请求，使得该理赔员匹配装置能够基于理赔请求中的信息，匹配出适合处理该出险案件的理赔员。
112.s402，根据理赔请求提取出险案件的出险地点和至少一个目标特征。
113.在一种实现方式中，案件的目标特征可以根据需求预先设置。该案件的目标特征例如可以包括以下至少一项：出险案件的类型(统称为出险类型)、出险案件涉及的车辆类型(统称为出险车辆类型)、出险用户的诚信状态、出险案件用户标识等等。
114.其中，出险类型可以具体包括：车物受损、人员伤损、车物受损和人员伤损(也即复合案件)等。车辆类型例如可以包括乘用车、商用车等。出险用户的诚信状态可以包括出险
用户存在历史欺诈行为和出险用户不存在历史欺诈行为，这里的欺诈行为例如可以包括理赔案件中的诈骗、骗保等行为。
115.s403，根据出险地点和至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员，其中，目标理赔员当前所处的位置在目标范围内、到达出险地点的用时小于预设时长以及与目标特征对应的经验值满足预设阈值，该经验值与对应理赔员处理过的包括目标特征的历史出险案件的数量正相关。
116.在一些实施例中，自动派工设备可以以出险地点为中心，以第一预设半径确定目标范围；然后，确定该目标范围内的至少一个第一候选理赔员。
117.之后，在一些实施例中，自动派工设备可以根据出险地点和至少一个目标特征，以及理赔员信息包括的理赔员位置，按照预设规则筛选目标理赔员，该预设规则也即包括以理赔员当前的位置处于目标范围内，到达出现地点的用时小于预设时长，且具有的与目标特征对应的经验值满足预设阈值。具体地，自动派工设备可以根据出险地点和理赔员当前所在的位置，从至少一个第一候选理赔员中选取至少一个第二候选理赔员，该第二理赔员到达出险地点的用时小于第一时长。
118.示例性的，自动派工设备可以根据安装的第三方应用(application，app)，如百度地图、高德地图等，获取由理赔员位置到达出险地点的时长。
119.在一些实施例中，预设规则还可以包括根据出险类型筛选匹配的理赔员。具体地，该过程可以包括：根据出险类型和理赔员关联的与出险类型对应的经验值，从至少一个第二候选理赔员中筛选目标理赔员，此时，该目标理赔员关联的与出险类型对应的经验值大于第一阈值。
120.在一些实施例中，预设规则还可以包括根据出险车辆类型筛选匹配的理赔员。具体地，该过程可以包括：根据出险类型和理赔员关联的与出险类型对应的经验值，从至少一个第二候选理赔员中筛选至少一个第三候选理赔员，该第三候选理赔员关联的与出险类型对应的经验值大于第一阈值；之后，根据出险车辆类型和理赔员关联的与出险车辆类型对应的经验值，从至少一个第三候选理赔员中筛选目标理赔员，此时，该目标理赔员关联的与出险车辆类型对应的经验值大于第二阈值。
121.在一些实施例中，预设规则还可以包括根据用户的诚信状态筛选匹配的理赔员。具体地，该过程可以包括：根据出险车辆类型和理赔员关联的与出险车辆类型对应的经验值，从至少一个第三候选理赔员中筛选至少一个第四候选理赔员，该第四候选理赔员关联的与出险车辆类型对应的经验值大于第二阈值；根据出险用户的诚信状态和理赔员关联的与出险用户的诚信状态对应的经验值，从至少一个第四理赔员中选取目标理赔员，此时，该目标理赔员关联的与出险车辆类型对应的经验值大于第三阈值。
122.需要说明的是，在本技术实施例中，当根据出险地点和所述至少一个目标特征以及理赔员信息，按照预设规则筛选目标理赔员为空时，则可以重新确定目标范围，其中，重新确定的目标范围的第二预设半径大于所述第一预设半径。
123.还需要说明的是，在本技术实施例中，当根据出险地点和至少一个目标特征以及理赔员信息，按照预设规则筛选目标理赔员为空时，则可以根据出险地点和理赔员当前所在的位置，从至少一个第一候选理赔员中选取至少一个第二候选理赔员，该第二理赔员达到出险地点的用时小于第二时长，该第二时长大于所述第一时长。换言之，当根据预设规则
未能筛选到匹配的理赔员时，则可以延长预设规则中从理赔员位置到达出险地点的用时，扩大筛选条件。
124.举例来说，在一些实施例中，根据目标特征匹配理赔员的过程可以包括：顺次按照多个预设规则，筛选出符合规则的理赔员。示例性的，筛选理赔员的预设前提规则可以是：首先以出险地点为中心，确定其周围第一半径范围内的理赔员(可记为第一候选理赔员)。然后，按照预设的规则1，考虑道路拥堵状况，确定这些第一半径范围内的理赔员到达出险地点的用时，筛选出其中用时少于第一时长的理赔员(可记为第二候选理赔员)。之后，在规则1筛选出的理赔员中，按照预设的规则2，根据目标特征确定出险类型(如车物受损、人员受伤、车物受损+人员受伤)，筛选出对应出险类型经验值高于第一阈值的理赔员(可记为第三候选理赔员)。之后，在规则2筛选出的理赔员中，按照预设规则3，根据目标特征确定出险车辆类型，筛选出对应车辆类型经验值高于第二阈值的理赔员(可记为第四候选理赔员)。之后，在规则3筛选出的理赔员中，按照预设规则4，根据目标特征查询出险用户是否存在历史欺诈行为，若是则筛选出应对欺诈行为经验值高于第三阈值的理赔员，并将其作为目标理赔员；若否，则确定上述按照预设规则3筛选出的理赔员为匹配的目标理赔员。
125.在一些实现方式中，若按照上述规则最终筛选出的理赔员数量为多个，则可以根据这些理赔员到达出险地点的用时，然后确定用时最短的理赔员为最终匹配的理赔员。
126.在一些实现方式中，若按照上述规则最终未能筛选出理赔员，则可以扩大上述第一预设半径至第二预设半径，然后重新按照上述预设规则1至预设规则4筛选合适的理赔员；若在括在第二预设半径的条件下，仍未筛选出合适的目标理赔员，则可以延长理赔员达到出险地点的第一时长至第二时长，按照上述新的预设规则筛选合适的理赔员。
127.需要说明的是，距离出险地点的第一预设半径和到达出险地点的第一时长可被理解为可变规则，在匹配过程中，若按照原有的预设规则未筛选到合适的理赔员，则可以通过调整这两个条件中的至少一个，重新进行理赔员的匹配过程，直至最终筛选出满足规则的合适的理赔员。
128.还需要说明的是，本技术实施例根据目标特征筛选匹配的理赔员的过程以按照出险类型-出险车辆类型-出险用户的诚信状态这一目标特征顺利为例进行理赔员匹配，但本技术实施例对以何种目标特征顺序进行理赔员的匹配筛选并不限定，换言之，也可以先筛选车辆类型经验值大于第三阈值的理赔员，然后再从这些理赔员中筛选出险类型经验值大于第一阈值的理赔员等等。
129.s404，向目标理赔员的第二客户端发送案件处理通知，该案件处理通知用于指示目标理赔员处理出险案件。
130.第二客户端是通过步骤s303匹配出的目标理赔员的设备，该第二客户端例如可以是手机、平板电脑等，本技术对此不作限定。
131.示例性的，理赔人员匹配装置向第二客户端发送案件处理通知用于通知目标理赔员出险案件的信息，该出险案件的信息例如可以包括：出险案件的发生地点、出险案件的类型、出险案件涉及的车辆类型等等。
132.根据本提案提供的车险基于人工智能的自动派工方法，能够根据理赔请求中的特征以及多个维度的筛选规则，从多个在线理赔员队列中为不同的理赔请求匹配合适的理赔员，从而提升保险公司理赔派工全局效率，提高理赔员队伍的工作产能，同时输出让车主用
户和理赔员更加满意的派工方案，塑造良好的客户体验和品牌形象。
133.本技术实施例还提供了一种理赔案件自动派工的装置，该装置包括理赔请求接收模块、案件特征提取模块和匹配模块。其中：
134.在一些实施例中，理赔请求接收模块，用于接收第一客户端发送的理赔请求，该理赔请求用于请求对出险案件进行理赔处理；
135.案件特征提取模块，用于根据该理赔请求提取该出险案件的出险地点和至少一个目标特征；
136.匹配模块，用于根据该出险地点和该至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员，该预设规则包括在目标范围内，其中，所述目标理赔员当前所处的位置在目标范围内、到达所述出险地点的用时小于预设时长以及与所述目标特征对应的经验值满足预设阈值，该经验值与对应的该理赔员处理过的包括该目标特征的历史出险案件的数量正相关；
137.派工结果输出模块，用于向该目标理赔员的第二客户端发送案件处理通知，该案件处理通知用于指示该目标理赔员处理该出险案件。
138.在一些实施例中，匹配模块，还用于以该出险地点为中心，以第一预设半径为半径确定该目标范围；
139.确定该目标范围内的至少一个第一候选理赔员。
140.在一些实施例中，匹配模块，还用于根据该出险地点和该理赔员当前所在的位置，从该至少一个第一候选理赔员中选取至少一个第二候选理赔员，该第二理赔员达到该出险地点的用时小于第一时长。
141.在一些实施例中，匹配模块还用于根据该出险类型和该理赔员关联的与该出险类型对应的经验值，从该至少一个第二候选理赔员中筛选该目标理赔员，该目标理赔员关联的与该出险类型对应的经验值大于第一阈值。
142.在一些实施例中，匹配模块还用于根据该根据该出险类型和该理赔员关联的与该出险类型对应的经验值，从该至少一个第二候选理赔员中筛选至少一个第三候选理赔员，该第三候选理赔员关联的与该出险类型对应的经验值大于第一阈值；
143.根据该出险车辆类型和该理赔员关联的与该出险车辆类型对应的经验值，从该至少一个第三候选理赔员中筛选该目标理赔员，该目标理赔员关联的与该出险车辆类型对应的经验值大于第二阈值。
144.在一些实施例中，匹配模块还用于根据该出险车辆类型和该理赔员关联的与该出险车辆类型对应的经验值，从该至少一个第三候选理赔员中筛选至少一个第四候选理赔员，该第四候选理赔员关联的与该出险车辆类型对应的经验值大于第二阈值；
145.根据该出险用户的诚信状态和该理赔员关联的与该出险用户的诚信状态对应的经验值，从该至少一个第四理赔员中选取该目标理赔员，该目标理赔员关联的与该出险车辆类型对应的经验值大于第三阈值。
146.在一些实施例中，匹配模块还用于当根据该出险地点和该至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员为空时，重新确定该目标范围，其中，重新确定的该目标范围的第二预设半径大于该第一预设半径。
147.在一些实施例中，匹配模块还用于当根据该出险地点和该至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员为空时，根据该出险地点和该理赔员当前所在的位置，从该至
少一个第一候选理赔员中选取至少一个第二候选理赔员，该第二理赔员达到该出险地点的用时小于第二时长，该第二时长大于该第一时长。
148.示例性的，如图6所示，为本技术实施例提供的一种自动派工设备的硬件结构示意图。该自动派工设备600包括至少一个通信接口601、至少一个处理器602、至少一个存储器603，其中通信接口601、处理器602和存储器603可以通过通用串行总线604连接；通信接口601用于与其他通信装设备进行通信，存储器603存储有计算机可读程序指令，当处理器602运行所述计算机可读程序指令时，使得设备执行如下步骤：
149.接收第一客户端发送的理赔请求，该理赔请求用于请求对出险案件进行理赔处理；
150.根据该理赔请求提取该出险案件的出险地点和至少一个目标特征；
151.根据该出险地点和该至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员，其中，所述目标理赔员当前所处的位置在目标范围内、到达所述出险地点的用时小于预设时长以及与所述目标特征对应的经验值满足预设阈值，该经验值与对应的该理赔员处理过的包括该目标特征的历史出险案件的数量正相关；
152.向该目标理赔员的第二客户端发送案件处理通知，该案件处理通知用于指示该目标理赔员处理该出险案件。
153.在一些实施例中，当该处理器602运行该计算机可读程序指令时，使得该设备执行如下步骤：
154.以该出险地点为中心，以第一预设半径为半径确定该目标范围；
155.确定该目标范围内的至少一个第一候选理赔员。
156.在一些实施例中，当该处理器602运行该计算机可读程序指令时，使得该设备执行如下步骤：
157.根据该出险地点和该理赔员当前所在的位置，从该至少一个第一候选理赔员中选取至少一个第二候选理赔员，该第二理赔员达到该出险地点的用时小于第一时长。
158.在一些实施例中，当该处理器602运行该计算机可读程序指令时，使得该设备执行如下步骤：
159.根据该出险类型和该理赔员关联的与该出险类型对应的经验值，从该至少一个第二候选理赔员中筛选该目标理赔员，该目标理赔员关联的与该出险类型对应的经验值大于第一阈值。
160.在一些实施例中，当该处理器602运行该计算机可读程序指令时，使得该设备执行如下步骤：
161.根据该根据该出险类型和该理赔员关联的与该出险类型对应的经验值，从该至少一个第二候选理赔员中筛选至少一个第三候选理赔员，该第三候选理赔员关联的与该出险类型对应的经验值大于第一阈值；
162.根据该出险车辆类型和该理赔员关联的与该出险车辆类型对应的经验值，从该至少一个第三候选理赔员中筛选该目标理赔员，该目标理赔员关联的与该出险车辆类型对应的经验值大于第二阈值。
163.在一些实施例中，当该处理器602运行该计算机可读程序指令时，使得该设备执行如下步骤：
164.根据该出险车辆类型和该理赔员关联的与该出险车辆类型对应的经验值，从该至少一个第三候选理赔员中筛选至少一个第四候选理赔员，该第四候选理赔员关联的与该出险车辆类型对应的经验值大于第二阈值；
165.根据该出险用户的诚信状态和该理赔员关联的与该出险用户的诚信状态对应的经验值，从该至少一个第四理赔员中选取该目标理赔员，该目标理赔员关联的与该出险车辆类型对应的经验值大于第三阈值。
166.在一些实施例中，当该处理器602运行该计算机可读程序指令时，使得该设备执行如下步骤：
167.当根据该出险地点和该至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员为空时，重新确定该目标范围，其中，重新确定的该目标范围的第二预设半径大于该第一预设半径。
168.在一些实施例中，当该处理器602运行该计算机可读程序指令时，使得该设备执行如下步骤：
169.当根据该出险地点和该至少一个目标特征以及理赔员信息筛选目标理赔员为空时，根据该出险地点和该理赔员当前所在的位置，从该至少一个第一候选理赔员中选取至少一个第二候选理赔员，该第二理赔员达到该出险地点的用时小于第二时长，该第二时长大于该第一时长。
170.本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序在被计算机调用时，使所述计算机实现本技术实施例提供的基于人工智能的自动派工方法。
171.本技术实施例还提供了一种芯片系统，该芯片系统包括：通信接口，用于输入和/或输出信息；存储器，用于存储计算机可执行程序；处理器，用于执行所述计算机可执行程序，使得安装有所述芯片系统的设备实现本技术实施例提供的基于人工智能的自动派工方法。
172.本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序指令，当所述计算机程序指令在计算机上运行时，使得计算机或处理器执行上述任一方法中的一个或多个步骤，使得本技术实施例提供的基于人工智能的自动派工方法得以实现。
173.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如，固态硬盘(solid state disk，ssd))等。
174.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，该流程可以由计算机程序来指令相关的硬件完成，该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实施例的流程。而前述的存储介质包括：rom或随机存储记忆体ram、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。
175.以上所述，仅为本技术实施例的具体实施方式，但本技术实施例的保护范围并不局限于此，任何在本技术实施例揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本技术实施例的保护范围之内。因此，本技术实施例的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。