摘要
本发明涉及人工智能技术领域,可应用于医疗健康、金融科技等业务系统平台中,公开了理赔异常识别方法、装置、计算机设备及存储介质,通过获取目标客户上传的理赔案件的案件信息;对所述案件信息进行特征提取,得到所述案件信息的特征向量,并将所述特征向量输入预训练的矛盾点检测模型,生成所述案件信息的矛盾点检测结果;将所述案件信息、所述矛盾点检测结果和所述目标客户的历史理赔记录进行内容整合处理,得到所述理赔案件的关联内容,并根据所述关联内容生成预训练的理赔异常识别模型的输入文本;基于所述输入文本,通过所述理赔异常识别模型生成所述理赔案件的异常识别结果;从而通过本发明能够有效提高理赔异常识别的准确性和效率。
技术关键词
理赔案件
异常识别方法
文本
时间序列特征
客户
格式
上下文感知技术
数据库技术
计算机设备
数据传输接口
可读存储介质
特征提取模块
人工智能技术
医疗健康
处理器
数据验证
业务系统
识别装置
数值
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时序特征
解析方法
CAN总线数据
DTW算法
整车
性格分析方法
情绪特征
计算机可读指令
大语言模型
样本
图像生成模型
锥形束CT图像
噪声样本
自然语言
多模态信息
高速铁路基础设施
决策方法
决策系统
多头注意力机制
规则知识库