[发明专利]识别保险理赔欺诈行为的方法及装置

说明书

本申请公开了一种识别保险理赔欺诈行为的方法及装置。其中，该方法包括：获取保险理赔用户的语音数据，其中，语音数据为保险理赔用户进行保险理赔过程中的语音数据；对语音数据进行处理，得到语音数据的特征信息；依据特征信息判断保险理赔用户在保险理赔过程中是否存在欺诈行为。本申请解决了现有的识别保险理赔欺诈行为的方法存在识别准确率低的技术问题。

技术领域

本申请涉及保险案件欺诈领域，具体而言，涉及一种识别保险理赔欺诈行为的方法及装置。

背景技术

保险理赔欺诈行为是指欺诈者以正常出险索赔者的面目，在通常的保险公司理赔流程中具体实施。欺诈者虽以正常出险索赔者的面目出现，但与正常出险索赔案件出险人因失误、疏忽、违规等“意外”出险的心理状态大有不同，保险欺诈案件行为人主观上是故意的，即故意造成保险事故，欺诈者明知自己的行为将导致承保方的(无论财产还是人身)损失这一危害结果发生，却积极直接实施危害行为、追求事故发生损失产生，以获得保险赔偿。

现有的保险反欺诈系统通常采用规则引擎/系统进行，通过采集高风险时段、高风险路段、高风险车型、高风险客户等作为风险因子。高风险时段如晚8点到次日早6点，高风险路段比如历史欺诈赔案中出现的郊县路段，高风险车型比如一些二手豪车，高风险客户比如保险同业赔案中做过欺诈案件的那些人物。保险理赔案件中无论是报案环节、查勘环节、理算核赔环节只要出现上述风险因子的字段，就会触发风险案件提示。但是采用上述保险反欺诈系统识别保险理赔欺诈行为存在识别准确率低的问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种识别保险理赔欺诈行为的方法及装置，以至少解决现有的识别保险理赔欺诈行为的方法存在识别准确率低的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种识别保险理赔欺诈行为的方法，包括：获取保险理赔用户的语音数据，其中，语音数据为保险理赔用户进行保险理赔过程中的语音数据；对语音数据进行处理，得到语音数据的特征信息，特征信息至少包括：保险理赔用户的情绪特征参数、语音数据的语义特征、语音数据的语序特征、组成语音数据的语言单位结构意义；依据特征信息判断保险理赔用户在保险理赔过程中是否存在欺诈行为。

可选地，对语音数据进行处理，得到语音数据的特征信息，包括：对语音数据的如下至少之一非词语特征进行分析，得到保险理赔用户的情绪特征参数：保险理赔用户说话时的音量、语气、音调、语速、停顿次数、节奏、沉默时间。

可选地，依据特征信息判断保险理赔用户在保险理赔过程中是否存在欺诈行为，包括：对情绪特征参数进行量化处理，得到量化处理后的情绪特征参数；依据量化处理后的情绪特征参数综合判断保险理赔用户是否存在欺诈行为。

可选地，对语音数据进行处理，得到语音数据的特征信息，还包括：对语音数据进行识别，得到语音数据对应的语义文本数据；对语义文本数据进行词语拆分处理，得到语义特征和语序特征；对语义文本数据的如下语言单位进行分析，得到语言单位的结构意义：词组、句子以及句群。

可选地，依据特征信息判断保险理赔用户在保险理赔过程中是否存在欺诈行为，包括：依据语义特征和语序特征判断语音数据是否为经过刻意加工加工之后的语音数据；如果判断结果为是，确定保险理赔用户在保险理赔过程中可能存在欺诈行为。

可选地，依据特征信息判断保险理赔用户在保险理赔过程中是否存在欺诈行为，包括：依据语言单位的结构意义和保险理赔用户的情绪特征参数判断语音数据是否为经过刻意加工之后的语音数据；如果判断结果为是，确定保险理赔用户在保险理赔过程中可能存在欺诈行为。

可选地，依据语言单位的结构意义判断语音数据是否为经刻意加工之后的语音数据，包括：判断语言单位中存在偏正结构的形容词或副词；如果语言单位中存在偏正结构的形容词或副词，确定语音数据为经过加工刻意加工之后的语音数据。