[发明专利]一种基于规则引擎的智能核保平台

说明书

技术领域

本发明涉及保险核保领域的核保平台，特别是一种基于规则引擎的智能核保平台。

背景技术

目前，保险企业面临的信息爆炸性增长已经远远超出现有的处理和响应能力。据统计，80％的新增数据信息来自电子邮件、文档、图像、视频及音频等非结构化内容，保险企业对于90％的非结构化内容无法进行有效管理，60％的管理人员在制定业务决策时无法获得关键信息，50％的企业内容无法为企业带来业务价值。对于大部分保险企业来说，不同的信息系统采用的平台和技术(例如：信息通信协议，信息交换格式，应用部署平台，等等)差异很大，这些应用系统彼此相互独立和分离，无法或者很难进行通信，不可避免会出现所谓的“信息孤岛”现象，不论是企业之间还是企业内部，资源都不能有效地优化和共享，如何将分散、独立的信息孤岛有效连接起来，已成为企业迫切需要解决的问题；此外，多数保险公司核保规则的制定都由保险公司的业务部门根据经验及业务事件进行制订，缺少核保知识的参考及分析，在市场变化越来越快的情况下，从制订核保需求到实现核保需求的系统化，IT周期已落后与业务需求的要求；且目前核保系统架构中，其规则逻辑直接嵌入在程序代码里，或者与业务应用声明编写在同一个文件中，而实际应用的业务逻辑不断变化，需要实时更新及编辑信息路由文件，这样在系统频繁改动过程中造成的核心系统框架的冗繁复杂，使得核保平台处理效率低下。

发明内容

本发明为解决公知技术中存在的技术问题而提供一种基于规则引擎的智能核保平台。

本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是：一种基于规则引擎的智能核保平台，该平台基于SOA架构体系，该平台设有BI智能商务模块、ESB企业服务总线、规则引擎模块、数据库以及规则库；所述数据库用于组织、存储和管理业务数据；所述规则库用于组织、存储和管理规则数据；所述BI智能商务模块，用于对业务数据进行收集、管理和挖掘；所述ESB企业服务总线，用于提供开放的接口，联接所述BI智能商务模块、所述规则引擎模块和所述数据库；所述规则引擎模块用于解析、调用、执行以及生成规则包，所述规则引擎模块包括规则生成器，所述规则生成器输入来自所述BI智能商务模块、所述数据库和所述规则库的数据，生成核保规则包并输出至所述规则库中。

所述规则引擎模块还包括规则生命周期子模块、规则查询子模块、用户操作锁定子模块、规则历史轨迹子模块以及预警子模块；所述规则生命周期子模块用于控制规则的验证与部署；所述规则查询子模块用来查询、更新与部署规则；所述用户操作锁定子模块用于管理多用户同时操作；所述规则历史轨迹子模块用来跟踪和管理规则的变化；所述预警子模块提供用户定义机制，用户针对某一量值的大小或两个量值之间的关系，来定义异常状况，并以改变字形颜色或插入警示图案的方式来加以提示，支持字体颜色、背景色、特殊符号、个性化图形方式进行预警。

所述规则引擎模块采用RETE模式匹配算法。

该平台还包括Web service模块，所述Web service模块与所述ESB企业服务总线联接，所述Web service模块对外提供一个能够通过Web进行调用的API。

所述Web service模块设有与平台和编程语言无关的远程过程调用协议。

所述ESB企业服务总线采用事件驱动和文档导向的处理模式，以及分布式的运行管理机制，它支持基于内容的路由和过滤，传输多种数据，并提供多种标准接口。

所述BI智能商务模块包括即席分析子模块、模板分析子模块和数据挖掘子模块；所述即席分析子模块允许用户任意选择指标、维度和过滤条件，生成多维分析表、查询结果以及统计图形；所述模板分析子模块提供可视化设计工具，定义各种分析报表、查询模板以及统计图模板；所述数据挖掘子模块采用数学分析方法对数据仓库中的数据进行分析，提供数据特性进行决策。

所述数学分析方法包括聚类分析、预测分析以及回归分析；所述聚类分析包括层次聚类算法、KMeans聚类算法、快速聚类算法；所述预测分析包括趋势预测模型、ARIMA预测模型、季节预测模型以及神经网络模型；所述回归分析包括线性回归、非线性回归以及Logistic回归。