本申请属于人工智能和金融科技领域，涉及一种基于凭证核验的风险评估方法，包括获取用户输入的投保信息和投保凭证，并将投保凭证输入训练完成的文本识别模型中；通过文本识别模型对投保凭证进行识别，得到凭证文本字段；将凭证文本字段与投保信息进行匹配校验，得到匹配度；根据匹配度确定是否校验通过；在校验通过时，提取投保信息和凭证文本字段中的风险属性；按照预设风控规则对风险属性进行风险评估，得到风险结果。本申请还提供一种基于凭证核验的风险评估装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，投保凭证可存储于区块链中。本申请能够有效降低投保风险，进而帮助企业减少损失。进而帮助企业减少损失。进而帮助企业减少损失。
【技术实现步骤摘要】
基于凭证核验的风险评估方法、装置、计算机设备及介质
[0001]本申请涉及人工智能及金融科技
，尤其涉及一种基于凭证核验的风险评估方法、装置、计算机设备及介质。
技术介绍
[0002]随着保险行业的发展，民众投保意识的增强，投保需求也越来越多。随着保险业务需求的增长，业务风险也随之增大，保险业务中出现了越来越多的利用投保规则进行骗保的行为，造成了保险公司的利益损失，严重影响了保险行业的健康发展。以家财险保险产品为例，因客户录入的家财险地址、姓名常常与实际房产证权利人不符，理赔时极易引起歧义，并且部分地区的家财险房屋出险的概率也更高，不加以控制，企业损失会更大。因此，如何有效对保险业务进行风险管控，降低业务风险以及减少不必要的理赔是亟待解决的问题。
技术实现思路
[0003]本申请实施例的目的在于提出一种基于凭证核验的风险评估方法、装置、计算机设备及介质，以解决现有技术中无法有效规避业务风险以减少损失，避免不必要理赔的技术问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于凭证核验的风险评估方法，采用了如下所述的技术方案：
[0005]获取用户输入的投保信息和投保凭证，并将所述投保凭证输入训练完成的文本识别模型中；
[0006]通过所述文本识别模型对所述投保凭证进行识别，得到凭证文本字段；
[0007]将所述凭证文本字段与所述投保信息进行匹配校验，得到匹配度；
[0008]根据所述匹配度确定是否校验通过；
[0009]在校验通过时，提取所述投保信息和所述凭证文本字段中的风险属性；
[0010]按照预设风控规则对所述风险属性进行风险评估，得到风险结果。
[0011]进一步的，所述文本识别模型包括文本检测层、特征提取层以及特征识别层；所述通过所述文本识别模型对所述投保凭证进行识别，得到凭证文本字段的步骤包括：
[0012]通过所述文本检测层对所述投保凭证进行文本检测，得到包含文本位置信息的文本区域布局特征；
[0013]将所述文本区域布局特征输入所述特征提取层进行字符特征提取，得到单字符特征；
[0014]通过所述特征识别层识别所述单字符特征，输出凭证文本字段。
[0015]进一步的，所述将所述凭证文本字段与所述投保信息进行匹配校验，得到匹配度的步骤具体包括：
[0016]遍历所有所述凭证文本字段，将遍历到的所述凭证文本字段作为待校验字段；
[0017]提取所述投保信息中包含的校验特征字段；
[0018]根据预设对应关系确定所述待校验字段对应的所述校验特征字段；
[0019]计算所述待校验字段与所述校验特征字段之间的匹配度。
[0020]进一步的，所述计算所述待校验字段与所述校验特征字段之间的匹配度的步骤包括：
[0021]分别获取所述待校验字段与所述校验特征字段对应的第一编码字符串和第二编码字符串；
[0022]根据所述第一编码字符串的第一字符串长度和所述第二编码字符串的第二字符串长度，构建匹配矩阵；
[0023]基于所述第一字符串长度和所述第二字符串长度，计算匹配窗口值；
[0024]根据所述匹配矩阵和所述匹配窗口值，计算匹配字符数和匹配字符换位数；
[0025]根据所述第一字符串长度、所述第二字符串长度、所述匹配字符数以及所述匹配字符换位数，计算字符串相似度；
[0026]获取所述第一编码字符串和所述第二编码字符串的最长公共子串，确定所述最长公共字符串的公共长度，并根据所述公共长度计算匹配度。
[0027]进一步的，所述根据所述匹配度确定是否校验通过的步骤包括：
[0028]获取所述文本识别模型的识别精度，根据所述识别精度计算匹配度阈值；
[0029]将所述匹配度与所述匹配度阈值进行比较；
[0030]在所述匹配度大于等于所述匹配度阈值时，校验通过；
[0031]在所述匹配度小于所述匹配度阈值时，校验未通过。
[0032]进一步的，在所述通过文本识别模型对所述投保凭证进行识别，得到凭证文本字段的步骤之后还包括：
[0033]检测所述凭证文本字段是否为有效；
[0034]若有效，执行所述将所述凭证文本字段与所述投保信息进行匹配校验的步骤；
[0035]若无效，则不做匹配校验，并发送报错提示。
[0036]进一步的，在所述根据所述匹配度确定是否校验通过的步骤之后还包括：
[0037]在校验未通过时，向所述用户的客户端发送核对信息，所述核对信息携带有校验未通过的凭证文本字段信息；
[0038]响应于所述用户根据所述核对信息输入的核对确认指令，完成对所述凭证文本字段与所述投保信息进行核查。
[0039]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种基于凭证核验的风险评估装置，采用了如下所述的技术方案：
[0040]获取模块，用于获取用户输入的投保信息和投保凭证，并将所述投保凭证输入训练完成的文本识别模型中；
[0041]识别模块，用于通过所述文本识别模型对所述投保凭证进行识别，得到凭证文本字段；
[0042]匹配校验模块，用于将所述凭证文本字段与所述投保信息进行匹配校验，得到匹配度；
[0043]判断模块，用于根据所述匹配度确定是否校验通过；
[0044]提取模块，用于在校验通过时，提取所述投保信息和所述凭证文本字段中的风险属性；
[0045]评估模块，用于按照预设风控规则对所述风险属性进行风险评估，得到风险结果。
[0046]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
[0047]该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，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上所述的基于凭证核验的风险评估方法的步骤。
[0048]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：
[0049]所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上所述的基于凭证核验的风险评估方法的步骤。
[0050]与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：
[0051]本申请通过获取用户输入的投保信息和投保凭证，并将投保凭证输入训练完成的文本识别模型中；通过文本识别模型对投保凭证进行识别，得到凭证文本字段；将凭证文本字段与投保信息进行匹配校验，得到匹配度；根据匹配度确定是否校验通过；在校验通过时，提取投保信息和凭证文本字段中的风险属性；按照预设风控规则对风险属性进行风险评估，得到风险结果；通过文本识别模型识别凭证文本字段，能够提高文本识别的准确率，并通过匹配校验来确定凭证文本字段与投保信息的一致性，从而确保投保凭证的可信性，能够提高校验的效率和准确率，有效降低投保风险，进而帮助企业减少损失比例及理赔时引发的不必要冲突的理赔案件。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于凭证核验的风险评估方法，其特征在于，包括下述步骤：获取用户输入的投保信息和投保凭证，并将所述投保凭证输入训练完成的文本识别模型中；通过所述文本识别模型对所述投保凭证进行识别，得到凭证文本字段；将所述凭证文本字段与所述投保信息进行匹配校验，得到匹配度；根据所述匹配度确定是否校验通过；在校验通过时，提取所述投保信息和所述凭证文本字段中的风险属性；按照预设风控规则对所述风险属性进行风险评估，得到风险结果。2.根据权利要求1所述的基于凭证核验的风险评估方法，其特征在于，所述文本识别模型包括文本检测层、特征提取层以及特征识别层；所述通过所述文本识别模型对所述投保凭证进行识别，得到凭证文本字段的步骤包括：通过所述文本检测层对所述投保凭证进行文本检测，得到包含文本位置信息的文本区域布局特征；将所述文本区域布局特征输入所述特征提取层进行字符特征提取，得到单字符特征；通过所述特征识别层识别所述单字符特征，输出凭证文本字段。3.根据权利要求1所述的基于凭证核验的风险评估方法，其特征在于，所述将所述凭证文本字段与所述投保信息进行匹配校验，得到匹配度的步骤具体包括：遍历所有所述凭证文本字段，将遍历到的所述凭证文本字段作为待校验字段；提取所述投保信息中包含的校验特征字段；根据预设对应关系确定所述待校验字段对应的所述校验特征字段；计算所述待校验字段与所述校验特征字段之间的匹配度。4.根据权利要求3所述的基于凭证核验的风险评估方法，其特征在于，所述计算所述待校验字段与所述校验特征字段之间的匹配度的步骤包括：分别获取所述待校验字段与所述校验特征字段对应的第一编码字符串和第二编码字符串；根据所述第一编码字符串的第一字符串长度和所述第二编码字符串的第二字符串长度，构建匹配矩阵；基于所述第一字符串长度和所述第二字符串长度，计算匹配窗口值；根据所述匹配矩阵和所述匹配窗口值，计算匹配字符数和匹配字符换位数；根据所述第一字符串长度、所述第二字符串长度、所述匹配字符数以及所述匹配字符换位数，计算字符串相似度；获取所述第一编码字符串和所述第二编码字符串的最长公共子串，确定所述最长公共字符串的公共长度，并根据所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：左雯，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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