基于区块链的重复理赔预警方法与流程

1.本发明涉及信息技术领域，具体涉及一种基于区块链的重复理赔预警方法。


背景技术：

2.目前保险公司之间存在数据孤岛的问题，各保险公司在案件理赔流程中及理赔后均无法得知是否存在客户骗保欺诈或重复理赔的行为。导致骗保、欺诈的风险不可控。骗保和保险欺诈行为，不仅给保险公司带来权益损失，破坏市场公平，而且还带来一系列为实现骗保而导致的社会问题，严重影响社会的和平安宁秩序。为了解决骗保及重复理赔问题，各保险公司之间有必要进行信息的互通共享。但理赔信息不仅涉及保险公司的商业秘密，还涉及被保险人的相关信息，实现理赔信息共享存在数据安全上和可信度上的问题。
3.区块链是一种集体维护、不可篡改且透明可追溯的分布式数据库，存储在区块链上的数据具有天然的信任度，成为众多行业进行数据存证和分享的重要途径。但由于区块链上数据的透明性，导致区块链上的数据缺乏隐蔽性。
4.因此有必要研究能够确保理赔数据隐私安全，又能够实现保险公司之间理赔业务数据共享的技术。
5.如中国专利cn111754354a，公开日2020年10月9日，公开了一种基于区块链技术的保险理赔反欺诈掉包案件识别评分系统，涉及区块链技术领域，具体为一种基于区块链技术的保险理赔反欺诈掉包案件识别评分系统，包括：s1.保险信息收集模块，包括保险信息录入端口，保险信息加密单元，保险信息审核单元，保险信息大数据库；s2.事故勘察模块；s3.事故信息侦查模块；s4.评分报告生成模块；s5.复审模块。其技术方案区块链技术，首选使出现事故的双方的隐私得到保护，且由于区块链的针对性使出险双方不会出险掉包的情况，避免不法分子在出现不满足保险理赔的时采用欺诈掉包的形式进行索赔挽救了保险公司的损失。但其技术方案不能实现真实理赔条件下，不同保险公司重复理赔的问题。


技术实现要素：

6.本发明要解决的技术问题是：目前缺乏有效避免多个保险公司重复理赔情况的技术问题。提出了一种基于区块链的重复理赔预警方法，借助区块链实现理赔业务信息共享，提供了保险公司重复理赔预警，能够有效解决重复理赔问题。
7.为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案为：基于区块链的重复理赔预警方法，包括以下步骤：保险公司部署有理赔业务模块，在本地数据库添加条目存储被保险人的赔付信息，所述赔付信息包括本司理赔次数和他司理赔次数；所述理赔业务模块接收并存储已赔付票据，识别票据获得被保险人标识和保险类型，将赔付信息的本司理赔次数增1；分别提取已赔付票据、被保险人标识及保险类型的哈希值，关联时间戳后作为理赔记录上传区块链存储；
理赔业务模块查询区块链，获得区块链上记录的与本次被保险人标识的哈希值及保险类型均相符的理赔记录数量，记为总理赔次数；更新本地数据库，将赔付信息的他司理赔次数更新为总理赔次数与本司理赔次数的差值；本司理赔次数、他司理赔次数及总理赔次数分别设置有预警阈值，若本司理赔次数、他司理赔次数或总理赔次数超过相应的预警阈值，则发出重复理赔预警。
8.作为优选，理赔业务模块查询区块链，获得区块链上记录的与本次被保险人标识的哈希值及保险类型均相符的理赔记录，将理赔记录下载并关联对应区块高度后存储在本地数据库，接收到所述被保险人的新的已赔付票据后，从本地数据库记录的最高的区块高度开始查询区块链。
9.作为优选，还包括本司理赔记录删除方法，当撤销已赔付票据时，所述理赔业务模块接收到撤销信息后，在本地数据库添加条目存储撤销信息，所述撤销信息包括被撤销已赔付票据和被保险人标识，更新本司理赔次数和总理赔次数，使本司理赔次数和总理赔次数分别减1。
10.作为优选，存储已赔付票据的方法包括：建立并存储票据模板，为票据模板关联模板编号，所述票据模板为空白的已赔付票据的扫描图像；计算已赔付票据的扫描图像与票据模板在每个像素位置的像素差值，像素差值构成的图片记为差异图像；将所述差异图像与模板编号关联存储。
11.作为优选，使用预设字节长度表示所述像素差值；建立例外集合，记录像素差值超出预设字节长度表示范围的像素位置和像素值；将所述差异图像、例外集合及模板编号关联存储。
12.作为优选，在区块链上发布证据协同智能合约，所述证据协同智能合约为每个保险公司的理赔业务模块分配加密秘钥；所述理赔业务模块将已赔付票据的扫描图像进行加密，记为票据加密图像；将加密票据图像、已赔付票据哈希值、被保险人标识哈希值及保险类型哈希值打包作为理赔记录，上传区块链存储；所述证据协同智能合约接收保险公司发送的证据协同请求，所述证据协同请求包括已赔付票据哈希值、被保险人标识哈希值、保险类型哈希值、接收秘钥和接收地址；所述证据协同智能合约查询区块链，若找到已赔付票据哈希值、被保险人标识哈希值及保险类型哈希值均相符的理赔记录，则向上传理赔记录的保险公司发送确认请求，反之，若找不到相符的理赔记录，则不做操作；所述证据协同智能合约收到上传理赔记录的保险公司反馈的确认信息后，解密对应的票据加密图像，获得复原的已赔付票据的扫描图像；将扫描图像使用接收秘钥加密后发送至接收地址。
13.作为优选，分配加密秘钥的方法包括：证据协同智能合约生成若干对整数对(di,ei)，i∈[1,n]，n为理赔业务模块的数量，di和ei满足di*ei=ki*256+1，其中ki为正整数；
将n个整数对(di,ei)的di分配给n个理赔业务模块作为加密秘钥，相应的ei作为解密秘钥；将已赔付票据的扫描图像进行加密的方法包括：将扫描图像转换为灰度图，灰度图的每个像素值m的取值范围为[0,255]；计算c=m*di mod 256作为每个像素值的加密值，全部加密值构成票据加密图像；所述证据协同智能合约解密票据加密图像的方法包括：计算m’=c*ei mod 256，则m’将必然与m相同，即为像素值的复原值；全部像素值的复原值构成复原的已赔付票据的扫描图像。
[0014]
作为优选，证据协同智能合约生成若干对整数对(di,ei)时，使多个整数对的ei值相同且di值不同。
[0015]
作为优选，证据协同智能合约生成的整数对(di,ei)的数量多于理赔业务模块的数量，每个理赔业务模块分配多个di，理赔业务模块计算像素值的加密值c时，从分配的多个di中任选一个进行计算。
[0016]
作为优选，证据协同智能合约生成整数g，g》256，将区间[0,g-1]划分为256个子区间，每个子区间对应像素值的一个取值，将g发送给理赔业务模块；证据协同智能合约生成的di和ei满足di*ei=ki*g+1；理赔业务模块将已赔付票据的扫描图像进行加密时，先将像素值替换为对应子区间内的任一取值s，而后再计算c=s*di mod g，作为像素值的加密值；所述证据协同智能合约解密票据加密图像时，计算m’=c*ei mod g，获得每个加密值的复原值；根据复原值落入的子区间，获得对应的像素值，从而复原已赔付票据的扫描图像。
[0017]
本发明的实质性效果是：通过本地数据库存储被保险人的赔付信息，记录本司理赔次数，同时通过在区块链上共享被保险人标识及保险类型的哈希值，在实现保险业务信息保持隐蔽的情况下，实现了理赔业务数据的共享，使得各保险公司之间能够获得被保险人同保险类型下的总理赔次数，从而使理赔业务模块能够有效预警重复理赔的情况，继而避免重复理赔，挽回保险公司权益损失，维护市场公平；借助改进的已赔付票据存储方法，降低了已赔付票据扫描图像占用的存储空间；通过改进的扫描图像加密方法，使不同保险公司的已赔付票据使用不同的加密秘钥加密，但使用相同的解密秘钥进行解密，方便了证据协同智能合约为相关证据协同请求者提供已赔付票据的扫描图像，提高证据协同效率，有效制止欺诈保险公司进行重复理赔的行为。
附图说明
[0018]
图1为本发明实施例一重复理赔预警方法流程示意图。
[0019]
图2为本发明实施例一本司理赔记录删除方法流程示意图。
[0020]
图3为本发明实施例一存储已赔付票据方法流程示意图。
[0021]
图4为本发明实施例一存储差异图像方法流程示意图。
[0022]
图5为本发明实施例一差异图像示意图。
[0023]
图6为本发明实施例二证据协同方法流程示意图。
[0024]
图7为本发明实施例二分配加密秘钥方法流程示意图。
[0025]
图8为本发明实施例二扫描图像转码方法流程示意图。
[0026]
其中：101、扫描图像，102、票据模板，103、差异图像。
具体实施方式
[0027]
下面通过具体实施例，并结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步具体说明。
[0028]
实施例一：基于区块链的重复理赔预警方法，请参阅附图1，包括以下步骤：步骤a01）保险公司部署有理赔业务模块，在本地数据库添加条目存储被保险人的赔付信息，赔付信息包括本司理赔次数和他司理赔次数；步骤a02）理赔业务模块接收并存储已赔付票据，识别票据获得被保险人标识和保险类型，将赔付信息的本司理赔次数增1；步骤a03）分别提取已赔付票据、被保险人标识及保险类型的哈希值，关联时间戳后作为理赔记录上传区块链存储；步骤a04）理赔业务模块查询区块链，获得区块链上记录的与本次被保险人标识的哈希值及保险类型均相符的理赔记录数量，记为总理赔次数；步骤a05）更新本地数据库，将赔付信息的他司理赔次数更新为总理赔次数与本司理赔次数的差值；步骤a06）本司理赔次数、他司理赔次数及总理赔次数分别设置有预警阈值，若本司理赔次数、他司理赔次数或总理赔次数超过相应的预警阈值，则发出重复理赔预警。
[0029]
理赔业务模块查询区块链，获得区块链上记录的与本次被保险人标识的哈希值及保险类型均相符的理赔记录，将理赔记录下载并关联对应区块高度后存储在本地数据库，接收到被保险人的新的已赔付票据后，从本地数据库记录的最高的区块高度开始查询区块链。
[0030]
另一方面，本实施例提供了本司理赔记录删除方法，用于在保险公司撤销已赔付的理赔后，对已经记录的赔付记录进行删除。请参阅附图2，本司理赔记录删除方法包括：步骤b01）当撤销已赔付票据时，理赔业务模块接收到撤销信息后，在本地数据库添加条目存储撤销信息，撤销信息包括被撤销已赔付票据和被保险人标识；步骤b02）更新本司理赔次数和总理赔次数，使本司理赔次数和总理赔次数分别减1。
[0031]
另一方面，本实施例还提供了存储已赔付票据的方法，考虑到大部分被保险人不存在重复理赔的情况。即已赔付票据的扫描图像101在存储后，再次被读取使用的概率并不高。因此本实施例提供了用于减少已赔付票据的扫描图像101占据的存储空间的存储方法。请参阅附图3，存储已赔付票据的方法包括：步骤c01）建立并存储票据模板102，为票据模板102关联模板编号，票据模板102为空白的已赔付票据的扫描图像101；步骤c02）计算已赔付票据的扫描图像101与票据模板102在每个像素位置的像素差值，像素差值构成的图片记为差异图像103；步骤c03）将差异图像103与模板编号关联存储。
[0032]
同类型的赔付票据的内容基本相同，仅在被保险人信息、赔付金额和赔付时间上
有所差异。将已赔付票据的扫描图像101与票据模板102在每个像素位置上，计算像素差值，在大部分像素位置上所得的像素差值将是很小的，基本接近于0。仅在少部分像素位置上像素差值较大。使用将差异图像103与模板编号关联存储的方式，能够节省存储空间。
[0033]
进一步的，本实施例提供了存储差异图像103的方法，以进一步减少差异图像103占据的存储空间。请参阅附图4，存储差异图像103的方法包括以下步骤：步骤d01）使用预设字节长度表示像素差值；步骤d02）建立例外集合，记录像素差值超出预设字节长度表示范围的像素位置和像素值；步骤d03）将差异图像103、例外集合及模板编号关联存储。
[0034]
像素值的取值范围为[0,255]，占用8个位表示。表示像素差值时，使用5个位表示，第一个位表示正负号。4个位表示的范围是[0,15]。对于超出5个位能够表示的数值范围的通道数值的像素点，则在例外集合直接记录对应像素点的像素坐标和像素值。
[0035]
请参阅附图5，将扫描图像101与建立的票据模板102对比后，将得到差异图像103，差异图像103除小部分的像素位置具有较高的像素值外，其余位置的像素值几乎接近于0。本实施例中，像素值为0表示白色，像素值为255表示黑色，即本实施例所使用的图片为灰度图形式。
[0036]
另一方面，本实施例提供了另一种节省差异图像103占据的存储空间的方案。具体包括：预设第一字节长度和第二字节长度，第一字节长度表示的最大值为m1，第二字节长度表示的最小值为m2，像素差值小于m1则使用第一字节长度表示，像素差值不小于m1则使用第二字节长度表示，若相邻像素的字节长度变化，则在两个像素之间插入m1或m2，插入的值占用字节长度与相邻像素较前像素占用字节长度相同，读取扫描图像101时，将像素差值与票据模板102叠加获得复原的扫描图像101。
[0037]
像素值的取值范围为[0,255]。表示像素差值时，使用5个位表示，第一个位表示正负号，即在档案模板上对应像素位置的对应通道值上增加或减少后续4位表示的差值。4个位表示的范围是[0,15]。则m1的值为15，m2的值为0。对于超出5个位能够表示的数值范围的通道数值的像素点，则不再使用差值表示，而是使用1个字节直接表示像素值。
[0038]
表1 相邻若干个像素值的表示票据模板102245,245,245,30,30,32,
…
,205,215,208扫描图像101240,235,239,242,240,242,
…
,213,219,217像素差值-5,-10,-6,212,210,210,
…
,8,4,9则表示档案扫描件上述的相邻若干个个像素值的二进制表示为：10101,11010,10110,11010100,11010010,11010010,
…
,01000,00100,01001。
[0039]
添加m1和m2作为间隔：10101,11010,10110,m1,01111,01111,01111,11010100,11010010,11010010,
…
,m2,00000000,00000000,00000000,01000,00100,01001。
[0040]
最终若干个个像素值的二进制表示为：101011101010110011110111101111110101001101001011010010
…
000000000000000000000000010000010001001。
[0041]
设定读取到上述的若干个像素时，为像素差值模式，即一次性读取5个位。视为5位二进制数，即为第一个像素相对档案模板同像素位置像素值的差值。5个位中首位位1，则为
负值，首位为0，则为正值。获得前三个像素位置的像素值差值分别为-5,-10和-6，结合票据模板102，能够复原第一个像素的像素值。向后再次读取5个位，发现像素差值为正15，即m1的值，因此丢弃该5个位。而后向下读取8个位，即直接读取获得下一个像素的像素值，直接复原出该像素。不断向下读取直到读取到某8个位时，读取到的值全部为0，则丢弃该8个位。而后切换为向下读取5个位的模式继续读取。由于像素值中0表示纯白色，因此应当将扫描图像101中的0像素值，更改为小像素值，如更改为1，以腾出0值，用于表示m2，如此将不会导致扫描图像101失真。
[0042]
本实施例的实质性效果是：通过本地数据库存储被保险人的赔付信息，记录本司理赔次数，同时通过在区块链上共享被保险人标识及保险类型的哈希值，在实现保险业务信息保持隐蔽的情况下，实现了理赔业务数据的共享，使得各保险公司之间能够获得被保险人同保险类型下的总理赔次数，从而使理赔业务模块能够有效预警重复理赔的情况，继而避免重复理赔，挽回保险公司权益损失，维护市场公平；借助改进的已赔付票据存储方法，降低了已赔付票据扫描图像101占用的存储空间。
[0043]
实施例二：基于区块链的重复理赔预警方法，相对于实施例一，本实施例提出了进一步的技术方案，以提高对重复理赔行为的打击力度，进一步遏制欺诈保险公司进行重复理赔的行为。
[0044]
本实施例通过在不同保险公司之间共享已赔付票据的扫描图像101，实现证据的共享共用，实现保护保险公司权益的效果。请参阅附图6，进行证据协同的方法包括以下步骤：步骤e01）在区块链上发布证据协同智能合约，证据协同智能合约为每个保险公司的理赔业务模块分配加密秘钥；步骤e02）理赔业务模块将已赔付票据的扫描图像101进行加密，记为票据加密图像；步骤e03）将加密票据图像、已赔付票据哈希值、被保险人标识哈希值及保险类型哈希值打包作为理赔记录，上传区块链存储；步骤e04）证据协同智能合约接收保险公司发送的证据协同请求，证据协同请求包括已赔付票据哈希值、被保险人标识哈希值、保险类型哈希值、接收秘钥和接收地址；步骤e05）证据协同智能合约查询区块链，若找到已赔付票据哈希值、被保险人标识哈希值及保险类型哈希值均相符的理赔记录，则向上传理赔记录的保险公司发送确认请求，反之，若找不到相符的理赔记录，则不做操作；步骤e06）证据协同智能合约收到上传理赔记录的保险公司反馈的确认信息后，解密对应的票据加密图像，获得复原的已赔付票据的扫描图像101；步骤e07）将扫描图像101使用接收秘钥加密后发送至接收地址。
[0045]
通过证据协同智能合约能够在不同保险公司之间共享已赔付票据，实现证据的共享。同时，已赔付票据的扫描图像101在区块链上以加密形式存在，解密秘钥由证据协同智能合约存储，并由证据协同智能合约进行解密，保证了扫描图像101的安全性和隐私性。同时也保证了扫描图像101的真实性和可信度。
[0046]
另一方面本实施例提供了分配加密秘钥的方法，请参阅附图7，包括：
步骤f01）证据协同智能合约生成若干对整数对(di,ei)，i∈[1,n]，n为理赔业务模块的数量，di和ei满足di*ei=ki*256+1，其中ki为正整数；步骤f02）将n个整数对(di,ei)的di分配给n个理赔业务模块作为加密秘钥，相应的ei作为解密秘钥。
[0047]
生成整数对(di,ei)是非常容易实现的，因为ki*256+1是质数的概率并不大。且di和ei也并不需要是质数。例如d1=3427，e1=75。此时d1*e1=3427*75=257025=1004*256+1，即k1=1004。将d1发送给第一个理赔业务模块，e1=75，则保留在证据协同智能合约中。
[0048]
将已赔付票据的扫描图像101进行加密的方法包括：步骤f03）将扫描图像101转换为灰度图，灰度图的每个像素值m的取值范围为[0,255]；步骤f04）计算c=m*di mod 256作为每个像素值的加密值，全部加密值构成票据加密图像。
[0049]
如灰度图的某个像素位置的像素值m1=120，则计算c1=m1*d1 mod 256=120*3427 mod 256=104，将c1=104作为加密值上传到区块链。像素值m2=38，则计算c2=m2*d1 mod 256=38*3427 mod 256=178，将c2=178作为加密值上传到区块链。
[0050]
证据协同智能合约解密票据加密图像的方法包括：步骤f05）计算m’=c*ei mod 256，则m’将必然与m相同，即为像素值的复原值；步骤f06）全部像素值的复原值构成复原的已赔付票据的扫描图像101。
[0051]
对c1=104的解密过程为，计算m1’=c1*e1 mod 256=104*75 mod 256=120。对c2=178的解密过程为，计算m2’=c2*e1 mod 256=178*75 mod 256=38。可见m1’和m2’分别恰好等于m1和m2。全部像素值的复原值均计算出时，即复原了已赔付票据的扫描图像101。
[0052]
另一方面，本实施例提供了提高解密效率的方案。证据协同智能合约生成若干对整数对(di,ei)时，使多个整数对的ei值相同且di值不同。
[0053]
如表2所示，为本实施例生成的多对整数对(di,ei)，其中ei的值相同，而di的值互不相同。将多个di值分配给多个理赔业务模块。使用不同的di进行加密，但解密时，使用同一个ei值即可完成解密。
[0054]
表2 本实施例生成的整数对列表dieiki等式226112511042261*125=1104*256+1=282625251712512292517*125=1229*256+1=314625277312513542773*125=1354*256+1=346625302912514793029*125=1479*256+1=378625328512516043285*125=1604*256+1=410625354112517293541*125=1729*256+1=442625379712518543797*125=1854*256+1=474625405312519794053*125=1979*256+1=506625430912521044309*125=2104*256+1=538625456512522294565*125=2229*256+1=570625另一方面，本实施例提供了提高加密安全性的方案。具体包括：证据协同智能合约
生成的整数对(di,ei)的数量多于理赔业务模块的数量，每个理赔业务模块分配多个di，理赔业务模块计算像素值的加密值c时，从分配的多个di中任选一个进行计算。
[0055]
如将d1=2261、d2=2517和d3=2773分配给第一个理赔业务模块。第一个理赔业务模块在加密像素值m1=120和m2=38时，分别使用d1=2261和d3=2773进行加密。加密结果分别为c1=123*2261 mod 256=87，c2=45*2773 mod 256=113。将像素值123和45分别加密为87和113后上传到区块链。解密时均使用e=125进行解密。分别计算m1’=c1*e mod 256=87*125 mod 256=123，以及m2’=c2*e mod 256=113*125 mod 256=45，即复原了已赔付票据的扫描图像101的原像素值。
[0056]
另一方面，本实施例提供了将扫描图像101转码为更大数值，提高加密安全性的方案。请参阅附图8，扫描图像101转码方法包括：步骤g01）证据协同智能合约生成整数g，g》256，将区间[0,g-1]划分为256个子区间，每个子区间对应像素值的一个取值，将g发送给理赔业务模块；步骤g02）证据协同智能合约生成的di和ei满足di*ei=ki*g+1；步骤g03）理赔业务模块将已赔付票据的扫描图像101进行加密时，先将像素值替换为对应子区间内的任一取值s，而后再计算c=s*di mod g，作为像素值的加密值；步骤g04）证据协同智能合约解密票据加密图像时，计算m’=c*ei mod g，获得每个加密值的复原值；步骤g05）根据复原值落入的子区间，获得对应的像素值，从而复原已赔付票据的扫描图像101。
[0057]
本实施例生成整数g=3089，如表3所示，将区间[0,3088]划分为256个子区间，每个区间与一个像素值对应。
[0058]
表3 子区间划分表像素值子区间255[2937,3089]254[2805,2936]253[2766,2804]
……
123[1306,1459]
……
1[13,65]0[0,12]生成d1=1631，e1=125作为整数对，d1和e1满足d1*e1=1631*125=203875=3089*66+1，即k1=66。使用d1=1631，e1=125加密像素值m1=123时，使用子区间[1306,1459]中的任意值替代123，如使用1400替代m1=123。计算加密值c1=1400*1631 mod 3089=629，将c1=629作为加密图像的像素值，上传到区块链。解密时，计算m1’=c1*ei mod g=629*125 mod 3089=1400。查表2得1400落入的子区间对应的像素值为123。从而实现像素值的复原。将像素值123加密为像素值629，使得图像的加密更具有安全性。
[0059]
相对于实施例一，本实施例通过改进的扫描图像101加密方法，使不同保险公司的已赔付票据使用不同的加密秘钥加密，但使用相同的解密秘钥进行解密，方便了证据协同
智能合约为相关证据协同请求者提供已赔付票据的扫描图像101，提高证据协同效率，有效制止欺诈保险公司进行重复理赔的行为。
[0060]
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。