【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及保险，特别是指一种结合物联网技术的保险设备监控与理赔触发系统。
技术介绍
1、在传统的保险行业中，保险标的物的监控和管理通常依赖于定期的人工检查或者客户的主动报告。这种方法不仅效率低下，而且难以实现实时监控，导致保险公司在风险发生时往往无法及时响应。此外，理赔流程通常涉及繁琐的文书工作和人工审核，这不仅延长了理赔时间，也增加了保险公司的运营成本。
2、随着物联网技术的发展，通过在保险标的物上安装传感器和监测设备，可以实现对保险标的物的实时监控。这些设备可以收集关于保险标的物的各种数据，如温度、湿度、运动、压力等，并将数据传输给保险公司。尽管这种方法提高了监控的实时性，但它仍然依赖于人工干预来分析数据并在必要时启动理赔流程。
3、此外，现有的物联网监控系统往往缺乏自动化的理赔触发机制。当监测到保险事件时，仍然需要保险公司的理赔人员手动审核和处理，这不仅增加了处理时间，也提高了出错的风险。因此，有必要开发一种能够自动响应监测数据并触发理赔流程的系统，以进一步提高保险行业的效率和客户满意度。
4、本专利技术旨在解决现有技术中的不足，提供一种基于物联网的智能保险理赔触发系统，该系统能够实时监控保险标的物的状态，并在检测到特定事件时自动触发理赔流程，从而实现保险服务的自动化和智能化。通过应用先进的数据处理技术、机器学习算法、用户交互界面、区块链数据存储和智能合约，本系统能够提高保险公司的风险管理能力，同时为保险客户提供更快、更便捷的理赔服务体验。
技术实现思路<
1、本专利技术的目的是提供一种基于物联网的智能保险理赔触发系统，该系统能够实时监控保险标的物的状态，并在检测到特定事件时自动触发理赔流程，以提高保险服务的效率和客户满意度。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了以下技术解决方案：
3、在保险理赔系统中，物联网监测设备的部署是实现自动化数据收集的重要步骤。这些设备根据保险类型的差异而定制化选择，例如，车辆保险可能会利用车载诊断系统(obd)来追踪行驶习惯和车辆健康状况，而家庭保险可能会部署烟雾和漏水传感器来监测住宅的安全状况。每种设备都经过精心选择，以确保其能够准确捕捉到关键的风险指标。部署过程中，每个监测设备都需要在物联网平台上进行注册，并获得一组唯一的身份凭证，如产品密钥(productkey)、设备名称(devicename)和设备密钥(devicesecret)。这一步骤是确保数据安全性和设备身份验证的关键，保证了数据在传输过程中的机密性和完整性。注册完成后，监测设备将通过可靠的无线通信协议实时采集数据。这些协议可能包括wi-fi、蓝牙、zigbee或蜂窝网络，它们能够确保数据即使在恶劣的环境条件下也能稳定传输。数据采集的频率和类型取决于监测设备的功能和保险标的物的需求，如温度传感器可能定期记录数据，而运动探测器则可能在检测到异常活动时即时发送警报。为了维持监测设备的性能和准确性，定期的维护和更新是必不可少的。这包括对设备软件的更新、硬件的检查和维护，以及在电池供电的设备中定期更换电池。通过这些维护工作，可以确保监测设备长期稳定地运行，为保险公司提供连续的风险数据流，从而在保险事件发生时能够迅速响应并处理理赔。
4、数据处理单元是保险理赔系统中的一个关键组件，它负责处理从物联网监测设备收集的大量数据。这个单元首先从各种传感器接收原始数据流，这些数据可能包括温度、湿度、位置、速度等参数，并且可能是以极高的频率生成的，如每秒一次或更频繁。一旦数据被接收，数据处理单元便开始了数据清洗的过程。这一步骤至关重要，因为它确保了数据的准确性和可靠性。清洗过程包括去除重复数据、纠正错误值、处理缺失值等。例如，如果温度传感器的读数异常，如超过100℃，这个值可能会被识别为错误，并从数据集中删除或纠正。接下来，清洗后的数据需要被格式化，以确保所有的数据都遵循统一的标准。这可能涉及到时间戳的标准化、单位的转换，以及数据类型的统一。格式化后的数据更容易进行比较和分析。异常检测是数据处理单元的另一个重要功能。它使用统计方法，如z-score或箱线图分析，来识别数据中的异常值。这些异常值可能代表了传感器错误、数据传输错误或其他问题，需要被特别处理。在处理单个数据源时，数据融合技术也被应用，以整合来自多个监测设备的数据。这种融合可以是一个简单的数据合并过程，也可以涉及到复杂的算法，如卡尔曼滤波或人工神经网络，以产生一个更全面、更准确的数据分析结果。最后，处理后的数据被安全地存储在数据库中，并且可以进行加密和安全保护，以防止未授权访问或数据篡改。这些数据为后续的分析和审计提供了基础，同时也为理赔决策提供了支持。通过这些步骤，数据处理单元确保了数据的准确性、可靠性和安全性，为保险理赔系统提供了坚实的数据基础。
5、智能理赔触发算法是保险理赔系统中的核心,它通过应用机器学习模型来分析和处理从物联网监测设备传来的数据。这一算法首先对数据进行预处理，包括归一化和标准化，例如，将温度数据从摄氏度转换为华氏度,使用公式其中c是摄氏度,f是华氏度。接着,算法进入特征工程阶段,提取对理赔决策有显著影响的特征,比如车辆的平均速度和急刹车频率fbrake。这些特征通过数据预处理步骤得到,并用于训练机器学习模型。在模型训练阶段,算法使用历史理赔数据集,这些数据包括了理赔案例的详细信息和结果。通过应用监督学习算法，如支持向量机(svm)，算法学习特征和理赔结果之间的关系。svm的目标是找到一个最优的超平面，公式可以表示为：
6、
7、其中,w和b定义了超平面,φ是将数据映射到高维空间的函数,ξi是松弛变量,c是正则化参数。在模型评估阶段,算法采用交叉验证来确保模型的泛化能力,并计算性能指标,如准确率acc,召回率recall和f1分数f1，这些指标通过以下公式计算：
8、
9、
10、其中,tp是真正例,tn是真负例,fp是假正例,fn是假负例,precision是精确率。当模型预测的理赔概率p(claim)超过设定墽值时，例如：p(claim|x)>0.8算法将触发理赔流程,其中x表示输入的特征向量。最后,算法通过在线学习或增量学习技术不断自我优化,适应新的数据和趋势。预测结果和特征重要性分数被输出给理赔决策系统,为理赔提供科学依据,从而提高保险公司的工作效率和客户满意度。
11、用户交互界面在保险理赔系统中扮演着至关重要的角色，它提供了一个直观的操作平台，使用户能够轻松地管理和跟踪他们的保险理赔进度。该界面设计注重用户体验，确保直观和易用性，包括网页界面、移动应用界面或可穿戴设备界面，以适应不同用户的需求和使用场景。界面的核心功能之一是实时通知，它能够向用户推送保险标的物的状态更新和理赔进度变化。例如，当监测到车辆保险中的obd设备数据异常时，系统会自动向用户的手机应用发送通知，确保用户随时掌握最新信息。历史数据查询是界面的另一个重要功能，它允许用户随时查询过去的理赔记录和保险标的物的状态历史。用户可本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于物联网的智能保险理赔触发系统，所述系统包括：物联网监测设备，部署在保险标的物上，用于实时收集状态数据，所述物联网监测设备包括但不限于温度传感器、湿度传感器、运动探测器、压力传感器、烟雾探测器、气体泄漏探测器、健康监测设备或车辆诊断系统，所述设备通过无线通信协议与数据处理单元通信；数据处理单元，用于接收来自所述物联网监测设备的数据，并进行初步分析，包括数据清洗、格式化和异常检测，以确保数据的准确性和可靠性；智能理赔触发算法，用于分析所述数据处理单元提供的数据，并在满足预设条件时触发理赔流程，所述算法包括机器学习模型，能够学习历史数据和用户行为，以提高预测的准确性；用户交互界面，允许用户实时查看保险标的物的状态和理赔进度，用户交互界面包括但不限于网页界面、移动应用界面或可穿戴设备界面，提供实时通知、历史数据查询和用户反馈功能；区块链数据存储单元，用于存储所有交易和监控数据，确保数据的安全性、完整性和不可篡改性，区块链数据存储单元支持数据的加密和授权访问；智能合约，与所述智能理赔触发算法相连，用于在理赔流程被触发时自动执行理赔操作，智能合约包括自动支付机制，用于在满足理赔条
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述物联网监测设备还包括一个自诊断模块，用于监测设备本身的健康状况，并在检测到异常时自动报告。
3.根据权利要求1所述的系统，其中所述数据处理单元进一步包括一个数据融合模块，用于整合来自多个监测设备的数据，并提供一个综合数据分析结果。
4.根据权利要求1所述的系统，其中所述智能理赔触发算法能够接收外部数据源的信息，并将其纳入理赔决策过程。
5.根据权利要求1所述的系统，其中所述用户交互界面还包括一个用户行为分析工具，用于分析用户对界面的互动，并提供个性化的服务和反馈。
6.根据权利要求1所述的系统，其中所述区块链数据存储单元还包括一个数据验证机制，用于确保存储数据的准确性和有效性。
7.根据权利要求1所述的系统，其中所述智能合约能够根据不同的保险产品和条款进行定制。
8.根据权利要求1所述的系统，进一步包括一个风险评估模块，用于实时评估保险标的物的风险水平，并根据评估结果调整保险费率。
9.根据权利要求1所述的系统，其中所述系统能够与第三方服务提供商进行通信，以便在理赔流程中提供必要的服务，如紧急救援、维修服务或医疗援助。
10.一种使用根据权利要求1至9任一项所述的系统的方法，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的智能保险理赔触发系统，所述系统包括：物联网监测设备，部署在保险标的物上，用于实时收集状态数据，所述物联网监测设备包括但不限于温度传感器、湿度传感器、运动探测器、压力传感器、烟雾探测器、气体泄漏探测器、健康监测设备或车辆诊断系统，所述设备通过无线通信协议与数据处理单元通信；数据处理单元，用于接收来自所述物联网监测设备的数据，并进行初步分析，包括数据清洗、格式化和异常检测，以确保数据的准确性和可靠性；智能理赔触发算法，用于分析所述数据处理单元提供的数据，并在满足预设条件时触发理赔流程，所述算法包括机器学习模型，能够学习历史数据和用户行为，以提高预测的准确性；用户交互界面，允许用户实时查看保险标的物的状态和理赔进度，用户交互界面包括但不限于网页界面、移动应用界面或可穿戴设备界面，提供实时通知、历史数据查询和用户反馈功能；区块链数据存储单元，用于存储所有交易和监控数据，确保数据的安全性、完整性和不可篡改性，区块链数据存储单元支持数据的加密和授权访问；智能合约，与所述智能理赔触发算法相连，用于在理赔流程被触发时自动执行理赔操作，智能合约包括自动支付机制，用于在满足理赔条件时自动支付赔款。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述物联网监测设备还包...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹莹，李世财，周玮华，徐明轩，
申请(专利权)人：江西师范大学，
类型：发明
国别省市：
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