(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210234391.8 (22)申请日 2022.03.09 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 赵文婕　张霖　付盼春　俞丽娟　 (74)专利代理 机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 4 4205 专利代理师 洪铭福 (51)Int.Cl. G06V 10/762(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06Q 40/08(2012.01) (54)发明名称 保单检测方法、 保单检测装置、 电子设备及 存储介质 (57)摘要 本实施例涉及人工智能技术领域， 尤其涉及 一种保单检测方法、 保单检测装置、 电子设备及 存储介质。 其中， 保单检测方法包括： 获取待测保 单； 对待测保单进行信息提取处理， 得到涉案信 息； 根据涉案信息匹配在预设时段内的服务连接 信息； 其中， 服务连接信息包 括LBS信息和网络连 接信息； 基于LBS信息、 网络连接信息和涉案信息 搭建社交网络； 根据预设的聚类分析模型对社交 网络的网络节 点进行聚类分析处理， 得到若干个 社交聚类簇； 社交聚类簇用于表征网络节点之间 的关系； 根据若干个社交聚类簇和预设的决策条 件确定待测保单的检测类别。 本申请实施例的技 术方案， 能够准确有效的实现对保单欺诈的检 测， 提升了保单检测的效率。 权利要求书2页 说明书15页 附图6页 CN 114529747 A 2022.05.24 CN 114529747 A 1.一种保单检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待测保单； 对所述待测保单进行信息提取处 理， 得到涉案信息； 根据所述涉案信息匹配在预设时段内的服务连接信息； 其中， 所述服务连接信息包括 LBS信息和网络连接信息； 基于所述 LBS信息、 所述网络连接信息和所述涉案信息搭建社交网络； 根据预设的聚类分析模型对所述社交网络的网络节点进行聚类分析处理， 得到若干个 社交聚类簇； 所述社交聚类簇用于表征 所述网络节点之间的关系； 根据若干个所述社交聚类簇和预设的决策 条件确定所述待测保单的检测类别。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述涉案信 息包括多个涉案人信 息和涉案 关联信息； 所述基于所述 LBS信息、 所述网络连接信息和所述涉案信息搭建社交网络， 包括： 基于所述涉案人信息对所述 LBS信息进行关系抽取， 得到若干个LBS距离关系集； 基于所述涉案人信息对所述网络连接信息进行关系抽取， 得到若干个网络关系集； 基于所述涉案人信息对所述涉案关联信息进行关系抽取， 得到若干个涉案关联关系 集； 将每一所述LBS距离关系集、 对应的所述网络关系集和对应的所述涉案关联关系集输 入到预设的分数计算模型中进行分数计算， 得到对应的目标分数； 根据每一所述涉案人信息和对应的所述目标分数 搭建所述社交网络 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述将每一所述LBS距离关系集、 对应的所 述网络关系集和对应的所述涉案关联关系集输入到预设的分数计算模型中进 行分数计算， 得到对应的目标分数， 包括： 对所述LBS距离关系集进行分类匹配处 理， 得到LBS距离分数； 对所述网络关系集进行分类匹配处 理， 得到网络连接分数； 对所述涉案关联关系集进行分类匹配处 理， 得到涉案关联分数； 根据所述 LBS距离分数、 所述网络连接分数和所述涉案关联分数 得到所述目标分数。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述对所述网络关系集进行分类匹配处 理， 得到网络连接分数， 包括： 获取所述待测保单的产品购买时间分数； 所述产品购买时间分数用于表征所述待测保 单对应的产品购买时间； 获取所述涉案信 息的时间类型分数； 所述 时间类型分数用于表征所述涉案人信 息之间 共同出现的时间； 对所述网络关系集进行分类处 理， 得到网络连接类型； 根据所述网络连接类型和预设的映射 规则， 确定对应的网络类型分数； 根据所述产品购买时间分数、 所述 时间类型分数和网络类型分数得到所述网络连接分 数。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述产品购买时间分数、 所述时 间类型分数和网络类型分数 得到所述网络连接分数， 包括： 对所述产品购买时间分数、 所述时间类型分数和网络类型分数进行计算， 得到目标连权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114529747 A 2接分数； 对所述目标 连接分数进行归一 化处理， 得到所述网络连接分数。 6.根据权利要求3至5任意一项所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述LBS距离分数、 所述网络连接分数和所述涉案关联分数 得到所述目标分数， 包括： 获取预设的产品关联系数、 网络连接系数和LBS距离系数； 根据所述产品关联系数对所述产品关联分数进行加权处 理， 得到产品关联加权值； 根据所述网络连接系数对所述网络连接分数进行加权处 理， 得到网络连接加权值； 根据所述 LBS距离系数对所述 LBS距离分数进行加权处 理， 得到LBS距离加权值； 对所述产品关联加权值、 所述网络连接加权值和所述LBS距离加权值进行求和， 得到所 述目标分数。 7.根据权利要求1至5任意一项所述的方法， 其特征在于， 所述检测类别包括欺诈保单 和正常保单； 所述根据若干个所述社交聚类簇和预设的决策条件确定所述待测保单的检测类别， 包 括： 当若干个所述社交聚类簇为 一个主聚类簇， 则所述待测保单为所述欺诈保单； 当若干个所述社交聚类簇包括多个正常聚类簇， 则所述待测保单为所述 正常保单。 8.一种保单检测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取待测保单； 提取模块， 用于对所述待测保单进行信息提取处 理， 得到涉案信息； 匹配模块， 用于根据 所述涉案信息匹配在预设时段内的服务连接信 息； 其中， 所述服务 连接信息包括 LBS信息和网络连接信息； 搭建模块， 用于基于所述 LBS信息、 所述网络连接信息和涉案信息搭建社交网络； 聚类分析模块， 用于根据预设的聚类分析模型对所述社交网络的网络节点进行聚类分 析处理， 得到若干个社交聚类簇； 所述社交聚类簇用于表征 所述网络节点之间的关系； 决策模块， 用于根据若干个所述社交聚类簇和预设的决策条件确定所述待测保单的检 测类别。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 至少一个存 储器； 至少一个处 理器； 至少一个程序； 所述程序被存 储在所述存 储器中， 处 理器执行所述至少一个程序以实现： 如权利要求1至7任一项所述的方法。 10.一种存储介质， 所述存储介质为计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可 读存储介质存 储有计算机可 执行指令， 所述计算机可 执行指令用于使计算机执 行： 如权利要求1至7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114529747 A 3