申请/专利权人：中国人寿保险股份有限公司江苏省分公司

申请日：2024-06-04

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118297730A

主分类号：G06Q40/08

分类号：G06Q40/08;G06Q50/00;G06F18/241;G06F18/2433;G06F16/22;G06F16/215;G06F16/2457;G06F16/28

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明提供一种基于CIRST指纹匹配的保险行业pos代刷卡风险识别和预警方法，S1：底层特征数据获取并进行处理；S2：得到保险代理人及其近亲属关系模型；S3：识别步骤；S4：预警步骤；通过本发明所述的方法提高了识别准确性，通过采用先进的识别技术，如机器学习、人工智能等，可以准确识别出保险代理人是否存在代刷卡行为；这些技术可以分析大量的交易数据，发现异常交易特征，从而有效识别出代刷卡行为。本发明通过利用代刷卡行为识别技术和自动化处理方式，提高了违规行为识别的准确性、效率，同时减少了人力成本，是一项具有显著优点的技术创新。

主权项：1.一种基于CIRST指纹匹配的保险行业pos代刷卡风险识别和预警方法，其特征在于：所述方法具体步骤如下：S1：底层特征数据获取并进行处理；所述底层特征数据包括近亲属关系数据和银行卡信息数据；所述处理包括对获取的底层特征数据进行数据清洗、数据过滤筛选、奇异值检测、分区聚类；最后通过对底层特征数据处理得到投被保人近亲属关系树、客户-银行卡对照表；最后得到特征指纹图谱库；S2：得到保险代理人及其近亲属关系模型；所述关系模型基于步骤S1中特征指纹图谱中保险代理人身份的近亲属特征指纹向量，包含特征指纹图谱中包含目前保险代理人任意一个银行卡号，身份证号码，客户号的特征向量值，根据过滤和筛选，通过特征指纹值的过滤，得到保险代理人及其近亲属关系模型；S3：识别步骤；对保险代理人本人代刷卡、保险代理人近亲属代刷卡和其他保险代理人代刷卡三种刷卡类别进行行为识别，采集pos刷卡数据的信息进行特征指纹提取，特征指纹向量值包含得到的刷卡银行卡号、当前保单投保人客户号、被保人客户号之间的关系和销售人员工号和投保时间；S4：预警步骤；得到代刷卡行为类型、刷卡行为的特征值及触发的代刷卡信息，根据模板需求过滤筛选和匹配预警信息，包含代刷卡行为类别，保险代理人信息以及代刷卡人的信息，用于职场追踪并核实代刷卡行为，做出相关处罚。

全文数据：

权利要求：

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