本申請涉及人工智能，具體涉及一種保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，發(fā)生在金融領(lǐng)域的犯罪活動(dòng)也急劇增加，其中保險(xiǎn)欺詐行為對社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成了巨大影響，危害到經(jīng)濟(jì)建設(shè)的健康發(fā)展。相關(guān)技術(shù)中，建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型對存在欺詐行為的保險(xiǎn)案件進(jìn)行檢測，然而，對于整體保險(xiǎn)案件數(shù)量而言，存在欺詐行為的保險(xiǎn)案件樣本還是相對較少，因此現(xiàn)有基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的保險(xiǎn)案件欺詐行為的檢測精度相對較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請?zhí)峁┮环N保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可以提高保險(xiǎn)欺詐行為的檢測精準(zhǔn)度。

2、第一方面，本申請?zhí)峁┮环N保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法，所述方法包括：

3、獲取目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體，以及所述目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體的實(shí)體屬性；

4、按照預(yù)設(shè)的實(shí)體組合類型，對所述目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體進(jìn)行實(shí)體組合處理，得到所述目標(biāo)保險(xiǎn)案件的實(shí)體二元組；

5、通過訓(xùn)練好的知識(shí)圖譜嵌入模型，根據(jù)所述目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體的實(shí)體屬性，獲取所述實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征；

6、通過訓(xùn)練好的鏈接預(yù)測模型，根據(jù)所述實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征進(jìn)行團(tuán)伙關(guān)系檢測，得到所述實(shí)體二元組的團(tuán)伙關(guān)系檢測結(jié)果；

7、根據(jù)所述實(shí)體二元組的團(tuán)伙關(guān)系檢測結(jié)果，確定所述目標(biāo)保險(xiǎn)案件是否存在欺詐行為。

8、在一些實(shí)施例中，所述通過訓(xùn)練好的知識(shí)圖譜嵌入模型，根據(jù)所述目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體的實(shí)體屬性，獲取所述實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征，包括：

9、通過訓(xùn)練好的知識(shí)圖譜嵌入模型中實(shí)體表示層，根據(jù)所述目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體的實(shí)體屬性，對所述實(shí)體二元組中各實(shí)體進(jìn)行向量表示，得到所述實(shí)體二元組的實(shí)體空間嵌入特征；

10、通過訓(xùn)練好的知識(shí)圖譜嵌入模型中關(guān)系轉(zhuǎn)換層，根據(jù)所述實(shí)體二元組的實(shí)體空間嵌入特征、以及所述關(guān)系轉(zhuǎn)換層對應(yīng)的團(tuán)伙關(guān)系轉(zhuǎn)換矩陣進(jìn)行關(guān)系空間轉(zhuǎn)換，得到所述實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征。

11、在一些實(shí)施例中，所述通過訓(xùn)練好的鏈接預(yù)測模型，根據(jù)所述實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征進(jìn)行團(tuán)伙關(guān)系檢測，得到所述實(shí)體二元組的團(tuán)伙關(guān)系檢測結(jié)果，包括：

12、通過訓(xùn)練好的鏈接預(yù)測模型，根據(jù)所述實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征進(jìn)行預(yù)測，得到所述實(shí)體二元組的團(tuán)伙關(guān)系評分；

13、基于所述團(tuán)伙關(guān)系評分，確定所述實(shí)體二元組的團(tuán)伙檢測結(jié)果。

14、在一些實(shí)施例中，所述方法還包括：

15、通過訓(xùn)練好的知識(shí)圖譜嵌入模型中實(shí)體表示層，對所述實(shí)體二元組中各實(shí)體進(jìn)行向量表示，得到所述實(shí)體二元組的實(shí)體空間嵌入特征，其中，所述實(shí)體空間嵌入特征包括所述頭實(shí)體的實(shí)體空間特征和所述尾實(shí)體的實(shí)體空間特征；

16、所述通過訓(xùn)練好的鏈接預(yù)測模型，根據(jù)所述實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征進(jìn)行預(yù)測，得到所述實(shí)體二元組的團(tuán)伙關(guān)系評分，包括：

17、通過訓(xùn)練好的鏈接預(yù)測模型，根據(jù)所述實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征、以及所述實(shí)體二元組的實(shí)體空間嵌入特征進(jìn)行預(yù)測，得到所述實(shí)體二元組的團(tuán)伙關(guān)系評分。

18、在一些實(shí)施例中，所述訓(xùn)練好的知識(shí)圖譜嵌入模型通過如下步驟得到：

19、獲取保險(xiǎn)案件樣本涉及的各個(gè)重要實(shí)體的實(shí)體屬性，以及所述保險(xiǎn)案件樣本涉及的實(shí)體關(guān)系；

20、根據(jù)所述保險(xiǎn)案件樣本涉及的各個(gè)重要實(shí)體的實(shí)體屬性，以及所述保險(xiǎn)案件樣本涉及的實(shí)體關(guān)系，構(gòu)建保險(xiǎn)欺詐知識(shí)圖譜；

21、根據(jù)所述保險(xiǎn)欺詐知識(shí)圖譜，對預(yù)設(shè)的知識(shí)圖譜嵌入模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的知識(shí)圖譜嵌入模型。

22、在一些實(shí)施例中，所述方法還包括：

23、從所述保險(xiǎn)案件樣本涉及的各個(gè)重要實(shí)體中獲取第一重要實(shí)體；

24、通過所述訓(xùn)練好的知識(shí)圖譜嵌入模型，從所述保險(xiǎn)案件樣本涉及的各個(gè)重要實(shí)體中，獲取與所述第一重要實(shí)體存在團(tuán)伙關(guān)系概率最大的第二重要實(shí)體；

25、將所述第一重要實(shí)體和所述第二重要實(shí)體作為存在團(tuán)伙關(guān)系的實(shí)體對，對預(yù)設(shè)的鏈接預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的鏈接預(yù)測模型。

26、在一些實(shí)施例中，所述方法還包括：

27、獲取保險(xiǎn)案件樣本的特征數(shù)據(jù)，其中，所述特征數(shù)據(jù)包括多個(gè)參考實(shí)體；

28、根據(jù)所述參考實(shí)體對預(yù)設(shè)的欺詐檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的欺詐檢測模型；

29、將所述特征數(shù)據(jù)中的目標(biāo)參考實(shí)體進(jìn)行刪除處理，得到刪除后的特征數(shù)據(jù)；

30、利用所述刪除后的特征數(shù)據(jù)對預(yù)設(shè)的欺詐檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到再訓(xùn)練的欺詐檢測模型；

31、若所述再訓(xùn)練的欺詐檢測模型的精度小于所述訓(xùn)練好的欺詐檢測模型的精度，則將所述目標(biāo)參考實(shí)體作為重要實(shí)體。

32、第二方面，本申請?zhí)峁┮环N保險(xiǎn)欺詐行為檢測裝置，所述保險(xiǎn)欺詐行為檢測裝置包括：

33、獲取單元，用于獲取目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體，以及所述目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體的實(shí)體屬性；

34、組合單元，用于按照預(yù)設(shè)的實(shí)體組合類型，對所述目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體進(jìn)行實(shí)體組合處理，得到所述目標(biāo)保險(xiǎn)案件的實(shí)體二元組；

35、嵌入單元，用于通過訓(xùn)練好的知識(shí)圖譜嵌入模型，根據(jù)所述目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體的實(shí)體屬性，獲取所述實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征；

36、檢測單元，用于通過訓(xùn)練好的鏈接預(yù)測模型，根據(jù)所述實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征進(jìn)行團(tuán)伙關(guān)系檢測，得到所述實(shí)體二元組的團(tuán)伙關(guān)系檢測結(jié)果；

37、所述檢測單元，還用于根據(jù)所述實(shí)體二元組的團(tuán)伙關(guān)系檢測結(jié)果，確定所述目標(biāo)保險(xiǎn)案件是否存在欺詐行為。

38、第三方面，本申請還提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，所述計(jì)算機(jī)設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器；所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序；所述處理器用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序并在執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法。

39、第四方面，本申請還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器進(jìn)行加載，以執(zhí)行所述的保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法。

40、本申請中，一方面，通過訓(xùn)練好的知識(shí)圖譜嵌入模型對實(shí)體二元組進(jìn)行關(guān)系空間映射得到實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征，利用關(guān)系空間嵌入特征進(jìn)行團(tuán)伙關(guān)系檢測得到實(shí)體二元組的團(tuán)伙關(guān)系檢測結(jié)果，可以將實(shí)體由實(shí)體空間映射至關(guān)系空間，從而挖掘潛在共謀欺詐的團(tuán)伙關(guān)系，避免存在欺詐行為的保險(xiǎn)案件樣本數(shù)據(jù)量少而導(dǎo)致欺詐行為檢測不準(zhǔn)確問題，一定程度上提高保險(xiǎn)欺詐行為的檢測精準(zhǔn)度；另一方面，基于目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體進(jìn)行實(shí)體組合處理獲取實(shí)體二元組，可以對各種組合類型的實(shí)體對進(jìn)行團(tuán)伙關(guān)系檢測，挖掘出單個(gè)保險(xiǎn)案件中更多可能存在欺詐團(tuán)伙關(guān)系的實(shí)體對，從而更全面地檢測單個(gè)保險(xiǎn)案件中是否存在團(tuán)伙關(guān)系，提高保險(xiǎn)欺詐行為的檢測精準(zhǔn)度。

技術(shù)特征：

1.一種保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法，其特征在于，所述通過訓(xùn)練好的知識(shí)圖譜嵌入模型，根據(jù)所述目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體的實(shí)體屬性，獲取所述實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法，其特征在于，所述通過訓(xùn)練好的鏈接預(yù)測模型，根據(jù)所述實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征進(jìn)行團(tuán)伙關(guān)系檢測，得到所述實(shí)體二元組的團(tuán)伙關(guān)系檢測結(jié)果，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法，其特征在于，所述訓(xùn)練好的知識(shí)圖譜嵌入模型通過如下步驟得到：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：

8.一種保險(xiǎn)欺詐行為檢測裝置，其特征在于，所述保險(xiǎn)欺詐行為檢測裝置包括：

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器；

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器進(jìn)行加載，以執(zhí)行權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┮环N保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能領(lǐng)域。該保險(xiǎn)欺詐行為檢測方法包括：按照預(yù)設(shè)的實(shí)體組合類型，對目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體進(jìn)行實(shí)體組合處理，得到目標(biāo)保險(xiǎn)案件的實(shí)體二元組；通過訓(xùn)練好的知識(shí)圖譜嵌入模型，根據(jù)目標(biāo)保險(xiǎn)案件涉及的各個(gè)重要實(shí)體的實(shí)體屬性，獲取實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征；通過訓(xùn)練好的鏈接預(yù)測模型，根據(jù)實(shí)體二元組的關(guān)系空間嵌入特征進(jìn)行團(tuán)伙關(guān)系檢測，得到實(shí)體二元組的團(tuán)伙關(guān)系檢測結(jié)果；根據(jù)實(shí)體二元組的團(tuán)伙關(guān)系檢測結(jié)果，確定目標(biāo)保險(xiǎn)案件是否存在欺詐行為。本申請可以提高保險(xiǎn)欺詐行為的檢測精準(zhǔn)度。

技術(shù)研發(fā)人員：林軍,于淼,張燕紅,史光輝,王建明
受保護(hù)的技術(shù)使用者：平安科技（深圳）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10