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摘要：本申请公开了一种保险智能定责模型的构建方法及系统，涉及人工智能技术应用领域，尤其涉及智能算法技术领域，该方法包括：获取理赔数据；根据所述理赔数据构建医保商保关系图谱；构建责任数据库；根据所述医保商保关系图谱和所述责任数据库构建智能定责模型；本方法通过构建的保险智能定责模型可以对保险理赔案件进行智能定责操作，减少理赔作业人力成本，帮助保险行业降本增效；减少理赔作业人为因素的干扰，确保理赔待遇的公平性；同时，业务流程智能化，可以缩短理赔周期，提高理赔效率；该系统具有相同的有益效果。

主权项：1.一种保险智能定责模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：获取理赔数据；根据所述理赔数据构建医保商保关系图谱；构建责任数据库；根据所述医保商保关系图谱和所述责任数据库构建智能定责模型；其中，构建责任数据库，具体包括：根据保险责任和目标公式获取责任判定条目，以形成责任数据库；所述责任判定条目存在权重的配比和目标公式，还要根据理赔数据和模型赋以不同的条目类型；所述目标公式为：Result=mpe18000?true:false；其中，mpe为免赔额数据字典中的代码；所述根据所述医保商保关系图谱和所述责任数据库构建智能定责模型，具体包括：根据标准化后的用户就医数据进行实体抽取，并抽取到的实体与所述医保商保关系图谱进行匹配，以获取所述实体相对应的图谱-编码；将匹配得到的所述实体、所述图谱-编码和所述责任数据库输入决策机模型进行运算，以构建智能定责模型；所述根据所述理赔数据构建医保商保关系图谱，具体包括：将所述理赔数据进行分类编码；获取理赔实体以及理赔实体之间的关系；根据所述理赔实体以及所述理赔实体之间的关系构建所述医保商保关系图谱；所述将匹配得到的所述实体、所述图谱-编码和所述责任数据库输入决策机模型进行运算，具体包括：将匹配得到的所述图谱-编码和所述责任数据库输入决策机模型，以形成决策节点、筛选节点和子节点；对所述实体输入决策节点和所述筛选节点进行修剪过滤，以得到多个正负面清单；将所述多个正负面清单的结果进行集成运算，以得到目标结果；将所述目标结果与收集到的实际数据进行比较，以计算损失函数；根据所述损失函数和反向传播算法对所述子节点进行更新；所述图谱-编码为将提取到的实体和关系与医保商保关系图谱中的实体和关系进行匹配，基于之前形成树状结构可根据分类关键字和权重进行层层递进的精确匹配，找出与被保险人就医用药相关的图谱-编码。

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