【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及保险理赔领域，特别是涉及智能合约驱动的保险理赔自动化系统。
技术介绍
1、当前的保险理赔自动化技术已广泛采用基于大数据分析和机器学习的模型，尤其是在数据处理和决策分析方面。通过智能合约技术，将自动化流程与区块链技术结合，实现了理赔流程的透明化和可信化，减少了人工参与，提高了效率和准确性。此外，自适应逻辑推理树模型和协方差矩阵的改进进一步增强了对复杂理赔场景的分析能力，使得保险理赔系统能够实时响应不同类型的理赔请求，提升了自动化决策的智能化水平。
2、尽管上述保险理赔系统在自动化和数据处理方面取得了显著进展，但仍然存在一些技术问题：首先，规则集更新和模型优化过程较为僵化，难以动态响应新的理赔数据和场景，导致理赔决策的灵活性和适应性不足；其次，数据标准化和特征提取的方法在应对极端数据值和复杂的数据相关性时，稳健性和准确性仍有提升空间；此外，基于固定规则集的保险理赔系统在处理多维度、高复杂度的理赔请求时，会出现决策偏差，影响最终理赔金额的公平性。
技术实现思路
1、本专利技术提供智能合约驱动的保险理赔自动化系统，解决了规则集更新和模型优化过程较为僵化，难以动态响应新的理赔数据和场景，导致理赔决策的灵活性和适应性不足；数据标准化和特征提取的方法在应对极端数据值和复杂的数据相关性时，缺乏稳健性和准确性；基于固定规则集的保险理赔系统在处理多维度、高复杂度的理赔请求时，会出现决策偏差，影响最终理赔总金额的公平性的技术问题。
2、本专利技术的智能合约驱动的保险
3、智能合约驱动的保险理赔自动化方法，包括以下步骤：
4、s1：收集原始理赔数据；基于原始理赔数据中的已理赔数据和未理赔数据，分别构建已理赔数据和未理赔数据的原始数据矩阵；对已理赔数据和未理赔数据的原始数据矩阵，进行去中心化处理和数据标准化处理，分别得到已理赔数据和未理赔数据的标准化数据矩阵；基于已理赔数据的标准化数据矩阵，构建自适应逻辑推理树模型，并生成自适应逻辑推理树节点的输出向量；基于自适应逻辑推理树节点的输出向量，调整条件阈值矩阵，得到调整后的条件阈值矩阵；
5、s2：基于调整后的条件阈值矩阵和自适应逻辑推理树节点的输出向量，对规则集矩阵进行演化；基于演化后的规则集矩阵和自适应逻辑推理树节点的输出向量，计算理赔总金额；基于理赔总金额，对自适应逻辑推理树模型进行评估，根据评估结果优化自适应逻辑推理树模型；基于未理赔数据的标准化数据矩阵和优化后的自适应逻辑推理树模型，计算最终理赔总金额。
6、优选的，所述s1，具体包括：
7、对已理赔数据和未理赔数据的原始数据矩阵，进行去中心化处理，分别得到已理赔数据和未理赔数据的去中心化矩阵；基于已理赔数据和未理赔数据的去中心化矩阵，分别计算得到已理赔数据和未理赔数据的改进的协方差矩阵。
8、优选的，所述s1，具体包括：
9、基于已理赔数据和未理赔数据的改进的协方差矩阵，结合已理赔数据和未理赔数据的去中心化矩阵，进行数据标准化处理，分别得到已理赔数据和未理赔数据的标准化数据矩阵。
10、优选的，所述s1，具体包括：
11、基于已理赔数据的标准化数据矩阵，构建自适应逻辑推理树模型，并计算自适应逻辑推理树节点的输出，具体公式为：
12、
13、其中，是自适应逻辑推理树节点的输出；σ是sigmoid激活函数；tr(·)是矩阵的迹运算；是元素级除法操作；是元素级乘积操作；w是自适应逻辑推理树节点的权重矩阵；x是已理赔数据的标准化数据矩阵；b是自适应逻辑推理树节点的偏置矩阵；m是自适应逻辑推理树节点的标准化参数矩阵；是自适应逻辑推理树节点的自适应调整矩阵；t是矩阵转置操作；det是行列式运算；
14、将所有自适应逻辑推理树节点的输出进行聚合，生成自适应逻辑推理树节点的输出向量。
15、优选的，所述s1，具体包括：
16、基于自适应逻辑推理树节点的输出向量，引入自适应条件节点调节公式，实时调整条件阈值矩阵，得到调整后的条件阈值矩阵。
17、优选的，所述s2，具体包括：
18、基于调整后的条件阈值矩阵和自适应逻辑推理树节点的输出向量，通过引入行列式和对数运算，对规则集矩阵进行演化，得到演化后的规则集矩阵，规则集矩阵的演化公式如下：
19、
20、其中，rnew是演化后的规则集矩阵；rold是当前的规则集矩阵；c是调整后的条件阈值矩阵；y是自适应逻辑推理树节点的输出向量；robs是当前路径的规则集矩阵；cprev是历史条件阈值矩阵；yprev是自适应逻辑推理树节点的历史输出向量；ropt是历史最优路径的规则集矩阵；det(aopt)是历史最优路径的调整矩阵的行列式；aopt是历史最优路径的调整矩阵；∈是防止对数为零值的常数。
21、优选的，所述s2，具体包括：
22、基于保单条款中规定的赔付金额公式，计算基础赔付金额标量；基于基础赔付金额标量，构建基础赔付金额矩阵；基于演化后的规则集矩阵和自适应逻辑推理树节点的输出向量，结合基础赔付金额矩阵，计算得到理赔总金额。
23、优选的，所述s2，具体包括：
24、将理赔总金额与原始理赔数据中已理赔数据的实际理赔金额进行对比评估，计算误差；当误差超过预设的误差阈值时，对自适应逻辑推理树模型进行优化；将未理赔数据的标准化数据矩阵输入至优化后的自适应逻辑推理树模型，计算最终理赔总金额；将最终理赔总金额与保单条款中的赔付上限、赔付条件和客户账户状态进行对比，当最终理赔总金额不超过赔付上限且客户账户状态为有效时，触发支付，并生成理赔报告。
25、智能合约驱动的保险理赔自动化系统，包括以下部分：
26、数据收集与预处理模块、自适应逻辑推理树模块、规则集演化模块、理赔金额计算模块、模型评估与优化模块、智能合约支付与报告生成模块；
27、所述数据收集与预处理模块，收集原始理赔数据，所述原始理赔数据包含已理赔数据和未理赔数据，将已理赔数据中的实际理赔金额输出；基于原始理赔数据中的已理赔数据和未理赔数据，分别构建已理赔数据和未理赔数据的原始数据矩阵；对已理赔数据和未理赔数据的原始数据矩阵进行去中心化处理和数据标准化处理，分别得到已理赔数据和未理赔数据的标准化数据矩阵并输出；将数据收集与预处理模块通过数据传输的方式与自适应逻辑推理树模块、理赔金额计算模块和模型评估与优化模块相连；
28、所述自适应逻辑推理树模块，基于已理赔数据的标准化数据矩阵，引入自适应逻辑推理树模型参数，构建自适应逻辑推理树模型，并生成自适应逻辑推理树节点的输出向量；基于自适应逻辑推理树节点的输出向量，调整条件阈值矩阵；输出自适应逻辑推理树模型参数、调整后的条件阈值矩阵和自适应逻辑推理树节点的输出向量；自适应逻辑推理树模块通过数据传输的方式与规则集演化模块、理赔金额计算模块和模型评估与优本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
4.根据权利要求3所述的智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
5.根据权利要求4所述的智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
6.根据权利要求1所述的智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
7.根据权利要求6所述的智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
8.根据权利要求7所述的智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
9.智能合约驱动的保险理赔自动化系统，应用于如权利要求1所述的智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，包括以下部分：
【技术特征摘要】
1.智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
4.根据权利要求3所述的智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
5.根据权利要求4所述的智能合约驱动的保险理赔自动化方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王聿隽，
申请(专利权)人：海识烟台信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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