理赔风险识别方法、装置、设备和计算机存储介质

摘要

本申请提供一种理赔风险识别方法、装置、设备和计算机存储介质；本申请中理赔风险识别方法包括：获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息，所述理赔标识信息包括理赔用户标识、理赔设备标识和理赔账户标识至少一种；查询预设的用户关系数据库，获取所述理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识；根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果；本申请实施例中根据预先建立用户关系数据库，进行运单的理赔风险识别，提高了目标运单理赔风险识别效率和准确率，减少了人力物力资源的浪费。

权利要求

1.一种理赔风险识别方法，其特征在于，所述理赔风险识别方法包括：获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息；

查询预设的用户关系数据库，获取所述理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识；

根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

2.如权利要求1所述的理赔风险识别方法，其特征在于，所述查询预设的用户关系数据库，获取所述理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识之前，所述方法包括：获取标记的运单信息，提取各所述运单信息携带的用户标识、设备标识和账户标识；

针对每一所述运单信息，建立所述用户标识、所述设备标识和所述账户标识的关联关系；

将相同的用户标识、相同的设备标识和/或相同的账户标识合并对各所述关联关系进行整合，生成预设的用户关系数据库。

3.如权利要求1所述的理赔风险识别方法，其特征在于，所述获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息之后，所述方法包括：查询预设的目标群体数据库，判断各目标群体关联的预存标识信息集合中是否包含所述理赔标识信息；

若不包含所述理赔标识信息，则执行所述查询预设的用户关系数据库的步骤；

若包含所述理赔标识信息，则输出所述目标运单存在理赔风险的识别结果。

4.如权利要求3所述的理赔风险识别方法，其特征在于，所述根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果之后，所述方法包括：若所述识别结果为存在理赔风险，则处理所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识对应的目标运单信息，得到异常的邮寄用户关系；

获取所述邮寄用户关系中各邮寄用户标识关联的历史理赔记录，根据所述历史理赔记录，计算所述理赔标识信息的运单理赔率；

若所述运单理赔率大于预设理赔率阈值，则将所述邮寄用户标识标记为目标群体，并将所述邮寄用户标识关联的设备标识和/或账户标识汇总形成预存标识信息集合。

5.如权利要求1所述的理赔风险识别方法，其特征在于，所述根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果，包括：获取所述目标用户标识的用户数量、所述目标设备标识的设备数量和/或所述目标账户标识的账户数量；

分别将所述用户数量、所述设备数量和/或所述账户数量与预设阈值进行比较；

若所述用户数量、所述设备数量和所述账户数量均大于预设阈值，则输出所述目标运单存在理赔风险的识别结果。

6.如权利要求1所述的理赔风险识别方法，其特征在于，所述根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果，包括：查询预设的目标群体数据库，判断各目标群体关联的预存标识信息集合中是否包含所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识；

若包含所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，则输出所述目标运单存在理赔风险的识别结果。

7.如权利要求1所述的理赔风险识别方法，其特征在于，所述获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息之后，所述方法包括：查询预设的邮寄关系数据库，获取所述理赔标识信息对应的目标邮寄用户信息和目标邮寄地址信息；

根据所述目标邮寄用户信息和/或目标邮寄地址信息，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

8.如权利要求7所述的理赔风险识别方法，其特征在于，所述查询预设的邮寄关系数据库，获取所述理赔标识信息对应的目标邮寄用户信息和目标邮寄地址信息之前，所述方法包括：获取标记的运单信息，识别各所述运单信息中的邮寄用户信息和邮寄地址信息；

针对每一所述运单信息，建立所述邮寄用户信息和所述邮寄地址信息的关联关系；

将相同的邮寄用户信息和相同的邮寄地址信息合并对各所述关联关系进行整合，生成预设的邮寄关系数据库。

9.如权利要求1所述的理赔风险识别方法，其特征在于，所述获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息之后，所述方法包括：查询预设的理赔数据库，获取所述理赔标识信息对应的历史理赔记录；

根据所述历史理赔记录，计算所述理赔标识信息的运单理赔率；

将所述运单理赔率与预设理赔率阈值进行比较，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

10.如权利要求1‑9任意一项所述的理赔风险识别方法，其特征在于，所述根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果之后，所述方法包括：若所述风险识别结果为存在风险，则将所述理赔信息进行标记，并发送至理赔员对应终端。

11.一种理赔风险识别装置，其特征在于，所述理赔风险识别装置包括：获取模块，用于获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息；

查询模块，用于查询预设的用户关系数据库，获取所述理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识；

输出模块，用于根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

12.一种理赔风险识别设备，其特征在于，所述理赔风险识别设备包括：一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现权利要求1至10中任一项所述的理赔风险识别方法中的步骤。

13.一种计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行权利要求1至10任一项所述的理赔风险识别方法中的步骤。

说明书

理赔风险识别方法、装置、设备和计算机存储介质

技术领域

[0001] 本申请涉及物流技术领域，具体涉及一种理赔风险识别方法、装置、设备和计算机存储介质。

背景技术

[0002] 随着物流行业的快速发展以及人们需求的日益剧增，物流公司的快递量越来越多。

[0003] 当前物流公司的大量快件中，由于自身物品属性、运输环节、派送环节或者客户自身的特殊情况，产生的快件遗失或破损造成理赔案例也越来越多，这就需要对这些遗失或破损快件进行理赔；然后，部分用户利用规则漏洞和信息不完善，进行理赔领取理赔金。目前，解决理赔主要是理赔员上报安保配合破案的传统形式，这些方式耗费人力物力资源较多，且理赔风险识别效率和准确率低。

发明内容

[0004] 本申请提供一种理赔风险识别方法、装置、设备和计算机存储介质，旨在解决当前运单理赔识别耗费人力物力资源较多，且理赔风险识别效率和准确率低的技术问题。

[0005] 一方面，本申请提供一种理赔风险识别方法，所述理赔风险识别方法包括：

[0006] 获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息；

[0007] 查询预设的用户关系数据库，获取所述理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识；

[0008] 根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

[0009] 在本申请一些实施方案中，所述查询预设的用户关系数据库，获取所述理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识之前，所述方法包括：

[0010] 获取标记的运单信息，提取各所述运单信息携带的用户标识、设备标识和账户标识；

[0011] 针对每一所述运单信息，建立所述用户标识、所述设备标识和所述账户标识的关联关系；

[0012] 将相同的用户标识、相同的设备标识和/或相同的账户标识合并对各所述关联关系进行整合，生成预设的用户关系数据库。

[0013] 在本申请一些实施方案中，所述获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息之后，所述方法包括：

[0014] 查询预设的目标群体数据库，判断各目标群体关联的预存标识信息集合中是否包含所述理赔标识信息；

[0015] 若不包含所述理赔标识信息，则执行所述查询预设的用户关系数据库的步骤；

[0016] 若包含所述理赔标识信息，则输出所述目标运单存在理赔风险的识别结果。

[0017] 在本申请一些实施方案中，所述根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果之后，所述方法包括：

[0018] 若所述识别结果为存在理赔风险，则处理所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识对应的目标运单信息，得到异常的邮寄用户关系；

[0019] 获取所述邮寄用户关系中各邮寄用户标识关联的历史理赔记录，根据所述历史理赔记录，计算所述理赔标识信息的运单理赔率；

[0020] 若所述运单理赔率大于预设理赔率阈值，则将所述邮寄用户标识标记为目标群体，并将所述邮寄用户标识关联的设备标识和/或账户标识汇总形成预存标识信息集合。

[0021] 在本申请一些实施方案中，所述根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果，包括：

[0022] 获取所述目标用户标识的用户数量、所述目标设备标识的设备数量和/或所述目标账户标识的账户数量；

[0023] 分别将所述用户数量、所述设备数量和/或所述账户数量与预设阈值进行比较；

[0024] 若所述用户数量、所述设备数量和所述账户数量均大于预设阈值，则输出所述目标运单存在理赔风险的识别结果。

[0025] 在本申请一些实施方案中，所述根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果，包括：

[0026] 查询预设的目标群体数据库，判断各目标群体关联的预存标识信息集合中是否包含所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识；

[0027] 若包含所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，则输出所述目标运单存在理赔风险的识别结果。

[0028] 在本申请一些实施方案中，所述获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息之后，所述方法包括：

[0029] 查询预设的邮寄关系数据库，获取所述理赔标识信息对应的目标邮寄用户信息和目标邮寄地址信息；

[0030] 根据所述目标邮寄用户信息和/或目标邮寄地址信息，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

[0031] 在本申请一些实施方案中，所述查询预设的邮寄关系数据库，获取所述理赔标识信息对应的目标邮寄用户信息和目标邮寄地址信息之前，所述方法包括：

[0032] 获取标记的运单信息，识别各所述运单信息中的邮寄用户信息和邮寄地址信息；

[0033] 针对每一所述运单信息，建立所述邮寄用户信息和所述邮寄地址信息的关联关系；

[0034] 将相同的邮寄用户信息和相同的邮寄地址信息合并对各所述关联关系进行整合，生成预设的邮寄关系数据库。

[0035] 在本申请一些实施方案中，所述获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息之后，所述方法包括：

[0036] 查询预设的理赔数据库，获取所述理赔标识信息对应的历史理赔记录；

[0037] 根据所述历史理赔记录，计算所述理赔标识信息的运单理赔率；

[0038] 将所述运单理赔率与预设理赔率阈值进行比较，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

[0039] 在本申请一些实施方案中，所述根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果之后，所述方法包括：

[0040] 若所述风险识别结果为存在风险，则将所述理赔信息进行标记，并发送至理赔员对应终端。

[0041] 另一方面，本申请提供一种理赔风险识别装置，所述理赔风险识别装置包括：

[0042] 获取模块，用于获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息；

[0043] 查询模块，用于查询预设的用户关系数据库，获取所述理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识；

[0044] 输出模块，用于根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

[0045] 另一方面，本申请还提供一种理赔风险识别设备，所述理赔风险识别设备包括：

[0046] 一个或多个处理器；

[0047] 存储器；以及

[0048] 一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现所述的理赔风险识别方法。

[0049] 另一方面，本申请还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行所述的理赔风险识别方法中的步骤。

[0050] 本申请的技术方案中根据预先建立用户关系数据库，获取理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识，根据目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识进行运单的理赔风险识别，提高了目标运单理赔风险识别效率和准确率，减少了人力物力资源的浪费。

附图说明

[0051] 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0052] 图1是本申请实施例提供的理赔风险识别方法的场景示意图；

[0053] 图2为本申请实施例中理赔风险识别方法中根据预设的用户关系数据库进行理赔风险识别的一个实施例流程示意图；

[0054] 图3为本申请实施例中理赔风险识别方法中根据预设的目标群体数据库进行理赔风险识别的一个实施例流程示意图；

[0055] 图4为本申请实施例中理赔风险识别方法中根据预设的邮寄关系数据库进行理赔风险识别的一个实施例流程示意图；

[0056] 图5是本申请实施例中提供的理赔风险识别方法中根据预设的理赔数据库进行理赔风险识别的一个实施例流程示意图；

[0057] 图6是本申请实施例中提供的理赔风险识别方法中根据用户理赔信息、用户关系数据库和用户收寄关系数据库结合进行理赔风险识别一个实施例的流程示意图；

[0058] 图7是本发明实施例所涉及的理赔风险识别装置的一个实施例结构示意图；

[0059] 图8是本发明实施例所涉及的理赔风险识别设备的结构示意图。

具体实施方式

[0060] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明包含的范围。

[0061] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

[0062] 在本申请中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本申请中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本发明，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本发明。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本发明的描述变得晦涩。因此，本发明并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。

[0063] 本申请实施例提供一种理赔风险识别方法、装置、设备及计算机存储介质，以下分别进行详细说明。

[0064] 本发明实施例中的理赔风险识别方法应用于理赔风险识别装置，理赔风险识别装置设置于理赔风险识别设备，理赔风险识别设备中设置有一个或多个处理器、存储器，以及一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储于存储器中，并配置为由处理器执行以实现理赔风险识别方法；理赔风险识别设备可以服务器或者终端，例如，手机、平板电脑或者相机。

[0065] 如图1所示，图1为本申请实施例理赔风险识别方法的场景示意图，本发明实施例中理赔风险识别场景中包括理赔风险识别设备100(理赔风险识别设备 100中集成有理赔风险识别装置)，理赔风险识别设备100中运行理赔风险识别对应的计算机存储介质，以执行理赔风险识别方法的步骤。

[0066] 可以理解的是，图1所示理赔风险识别的场景中的理赔风险识别设备，或者理赔风险识别设备中包含的装置并不构成对本发明实施例的限制，即，理赔风险识别的场景中包含的设备数量、设备种类，或者各个设备中包含的装置数量、装置种类不影响本发明实施例中技术方案整体实现，均可以算作本发明实施例要求保护技术方案的等效替换或衍生。

[0067] 本发明实施例中理赔风险识别设备100主要用于：获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息；查询预设的用户关系数据库，获取所述理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识；根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

[0068] 本发明实施例中该理赔风险识别设备100可以是独立的理赔风险识别设备，也可以是理赔风险识别设备组成的理赔风险识别设备网络或理赔风险识别设备集群，例如，本发明实施例中所描述的理赔风险识别设备100，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络理赔风险识别设备、多个网络理赔风险识别设备集或多个理赔风险识别设备构成的云理赔风险识别设备。其中，云理赔风险识别设备由基于云计算(CloudComputing)的大量计算机或网络理赔风险识别设备构成。

[0069] 本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是与本申请方案一种应用场景，并不构成对本申请方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的理赔风险识别设备，或者理赔风险识别设备网络连接关系，例如图1中仅示出1个理赔风险识别设备，可以理解的，该理赔风险识别的场景还可以包括一个或多个其他理赔风险识别设备，具体此处不作限定；该理赔风险识别设备100中还可以包括存储器，用于存储数据，例如，存储运单信息等。

[0070] 此外，本申请理赔风险识别的场景中理赔风险识别设备100可以设置显示装置，或者理赔风险识别设备100中不设置显示装置与外接的显示装置200通讯连接，显示装置200用于输出理赔风险识别设备中理赔风险识别方法执行的结果。理赔风险识别设备100可以访问后台数据库300(后台数据库可以是理赔风险识别设备的本地存储器中，后台数据库还可以设置在云端)，后台数据库300 中保存有理赔风险识别相关的信息，例如，后台数据库300中保存有运单信息。

[0071] 需要说明的是，图1所示的理赔风险识别方法的场景示意图仅仅是一个示例，本发明实施例描述的理赔风险识别的场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定。

[0072] 如图2所示，图2为本申请实施例中理赔风险识别方法中根据预设的用户关系数据库进行理赔风险识别的一个实施例流程示意图。

[0073] 本实施例中理赔风险识别方法包括：

[0074] 201，获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息。

[0075] 本实施例中理赔风险识别方法应用于理赔风险识别设备，理赔风险识别设备的种类不作具体限定，即，理赔风险识别设备可以是终端或者服务器，本实施例中以服务器为例进行说明。

[0076] 服务器接收理赔风险识别指令，理赔风险识别指令的触发方式不作具体限定，即，理赔风险识别指令可以是用户主动触发的，例如，用户在服务器中输入：理赔风险识别，手动触发理赔风险识别指令；或者理赔风险识别指令还可以是服务器自动触发的，例如，服务器中预先设置接收到理赔请求时，自动触发理赔风险识别指令。

[0077] 服务器接收理赔风险识别指令之后，服务器获取理赔风险识别关联的目标运单，服务器获取目标运单的理赔信息，服务器获取理赔信息关联的理赔标识信息，其中，理赔标识信息包括理赔用户标识、理赔设备标识和/或理赔账户标识中至少一种；理赔用户标识是指唯一识别理赔人员身份的标识信息，例如，理赔用户标识是用户理赔账户注册时的用户身份证号码或用户手机号码；理赔设备标识是指唯一识别理赔用户设备的标识信息，例如，理赔设备标识可以是设备生产标识信息或设备编码信息；理赔账户标识是指唯一识别登录账户的标识信息，例如，理赔账户标识是用户登录理赔平台的账户名称。

[0078] 202，查询预设的用户关系数据库，获取所述理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识。

[0079] 服务器中预设用户关系数据库，用户关系数据库中保存有用于识别理赔的关系图；服务器获取到理赔标识信息之后，服务器查询预设的用户关系数据库，获取预设的用户关系数据库中理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识，以根据关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识，以确定是否存在理赔风险，即，通常情况一下用户会使用唯一的身份信息和唯一的设备登录唯一的账号申请理赔或者下运单，服务器将各个运单的用户标识、设备标识和账户标识进行关联，构建预设的用户关系数据库；具体地，本实施例中步骤202之前构建预设的用户关系数据库的包括步骤：

[0080] (1)、获取标记的运单信息，提取各所述运单信息携带的用户标识、设备标识和账户标识；

[0081] (2)、针对每一所述运单信息，建立所述用户标识、所述设备标识和所述账户标识的关联关系；

[0082] (3)、将相同的用户标识、相同的设备标识和/或相同的账户标识合并对各所述关联关系进行整合，生成预设的用户关系数据库。

[0083] 即，服务器获取海量标记的运单信息，服务器提取各运单信息携带的用户标识、设备标识和账户标识；针对每一运单信息，服务器建立用户标识、设备标识和账户标识的关联关系；服务器将相同的用户标识、相同的设备标识和/ 或相同的账户标识合并对各关联关系进行整合，生成预设的用户关系数据库。

[0084] 例如，服务器中设置账户标识(Union_id)和设备标识(Device_id)的关系确定不同号码是否是同一个用户。Union_id是用户在各个渠道的唯一识别码，通过Union_id与User_id的关联关系，可以识别一个用户有多个会员的场景。 Device_id是用户操作数据中记录用户操作设备，使用Device_id和Union_id 可以识别一个用户切换登陆多个渠道，或者相同渠道不同账户的场景。

[0085] 节点包括：Union_id:登录平台下用户唯一识别码；User_id:用户注册是产生的唯一用户识别码Device_id:用户在使用的设备码；Device_id—Union_id：共现；两者共同与同一条运单信息进行关联；Union_id—User_id：注册/登陆；注册会员，或者切换会员登陆，服务器通过将各个运单信息关联的用户标识、设备标识和账户标识进行关联，然后构建用户数据库。

[0086] 也就是说，现有的理赔员在处理理赔过程中，可以查看客户历史理赔情况，判断是否是，根据电话号码历史寄件和理赔情况判断客户的风险，若客户使用多个电话号码寄件，则不可以准确识别，服务器可以通过预设的用户关系数据库进行理赔的风险识别，以准确查找使用多个终端，多个用户身份数据和/或多个账户进行物流的情况。

[0087] 本实施例中服务器查询预设的用户关系数据库，获取理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识，服务器基于用户关系数据库确定用户使用的设备、账户和身份信息，防止用户进行理赔，具体地：

[0088] 203，根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

[0089] 服务器根据目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识，确定用户是否存在多账户或者多设备多次理赔的情况，从而判断目标运单是否存在理赔的风险。本实施例中服务器根据目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识进行理赔风险的识别的方式不作具体限定，具体地，步骤203包括：

[0090] 实现方式一:

[0091] (1)、获取所述目标用户标识的用户数量、所述目标设备标识的设备数量和/或所述目标账户标识的账户数量；

[0092] (2)、分别将所述用户数量、所述设备数量和/或所述账户数量与预设阈值进行比较；

[0093] (3)、若所述用户数量、所述设备数量和所述账户数量均大于预设阈值，则输出所述目标运单存在理赔风险的识别结果。

[0094] 即，服务器获取目标用户标识的用户数量、目标设备标识的设备数量和/ 或目标账户标识的账户数量；服务器分别将用户数量、设备数量和/或账户数量与预设阈值进行比较；预设阈值可以根据具体场景设置，例如，预设阈值设置为2，若用户数量、设备数量和账户数量均大于预设阈值，则输出目标运单存在理赔风险的识别结果；若用户数量、设备数量和账户数量中至少一种大于预设阈值，则输出提示信息，以提示用户人工确认；若用户数量、设备数量和账户数量均小于或等于预设阈值，则输出目标运单不存在理赔风险的识别结果。

[0095] 实现方式二:

[0096] (1)、查询预设的目标群体数据库，判断各目标群体关联的预存标识信息集合中是否包含所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识；

[0097] (2)、若包含所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，则输出所述目标运单存在理赔风险的识别结果。

[0098] 即，服务器中预设的目标群体数据库，预设的目标群体数据库是指历史识别的人员信息库，服务器查询预设的目标群体数据库，服务器判断各目标群体关联的预存标识信息集合中是否包含目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识；若包含目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识，服务器则输出目标运单存在理赔风险的识别结果；实现方式二相比实现方式一，识别结果更加准确。

[0099] 本实施例的技术方案中根据预先建立用户关系数据库，获取理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识，根据目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识进行运单的理赔风险识别，提高了目标运单理赔风险识别效率和准确率，减少了人力物力资源的浪费。

[0100] 如图3所示，图3为本申请实施例中理赔风险识别方法中根据预设的目标群体数据库进行理赔风险识别的一个实施例流程示意图。

[0101] 本实施例中理赔风险识别方法中根据预设的用户关系数据库进行识别数据查询量大，对服务器的性能要求高，本实施例中根据目标群体数据库进行风险识别，减少数据处理量，进一步地提高识别效率，具体地，包括：

[0102] 301，查询预设的目标群体数据库，判断各目标群体关联的预存标识信息集合中是否包含所述理赔标识信息。

[0103] 服务器中预设的目标群体数据库，目标群体数据库中保存有各目标群体标识，和各目标群体标识关联的预存标识信息集合，预存标识信息集合中包含各目标群体成员的用户标识、各个用户的设备标识和各个用户的账户标识，本实施例中根据预设的目标群体数据库进行理赔风险识别之前，预先构建目标群体数据库，构建目标群体数据库包括：

[0104] (1)、若所述识别结果为存在理赔风险，则处理所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识对应的目标运单信息，得到异常的邮寄用户关系；

[0105] (2)、获取所述邮寄用户关系中各邮寄用户标识关联的历史理赔记录，根据所述历史理赔记录，计算所述理赔标识信息的运单理赔率；

[0106] (3)、若所述运单理赔率大于预设理赔率阈值，则将所述邮寄用户标识标记为目标群体，并将所述邮寄用户标识关联的设备标识和/或账户标识汇总形成预存标识信息集合。

[0107] 即，服务器获取多次识别结果，若识别结果为存在理赔风险，服务器则将提取目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识对应的目标运单信息，分析各目标运单信息，以找到邮寄频率高的邮寄关系作为异常的邮寄用户关系；服务器获取邮寄用户关系中各邮寄用户标识关联的历史理赔记录，根据所述历史理赔记录，计算理赔标识信息的运单理赔率；若运单理赔率大于预设理赔率阈值，服务器则将邮寄用户标识标记为目标群体，其中，预设理赔率阈值是指预先设置的理赔频率，例如，预设理赔率阈值设置为10％，服务器将邮寄用户标识关联的设备标识和/或账户标识汇总形成预存标识信息集合。

[0108] 服务器查询预设的目标群体数据库，判断各目标群体关联的预存标识信息集合中是否包含理赔标识信息。

[0109] 302，若不包含所述理赔标识信息，则执行所述查询预设的用户关系数据库的步骤。

[0110] 303，若包含所述理赔标识信息，则输出所述目标运单存在理赔风险的识别结果。

[0111] 若各目标群体关联的预存标识信息集合中不包含理赔标识信息，服务器则执行查询预设的用户关系数据库的步骤；若存在一个目标群体关联的预存标识信息集合中包含理赔标识信息，服务器则执行输出目标运单的理赔风险的识别结果。本实施例中服务器根据预设的目标群体数据库进行理赔风险识别，识别效率和准确率高。

[0112] 参照图4，图4是本申请实施例中提供的理赔风险识别方法中根据预设的邮寄关系数据库进行理赔风险识别的一个实施例流程示意图。

[0113] 在本申请一些实施例中，服务器根据预设的邮寄关系数据库执行理赔风险识别包括以下步骤：

[0114] 401，查询预设的邮寄关系数据库，获取所述理赔标识信息对应的目标邮寄用户信息和目标邮寄地址信息。

[0115] 服务器中预设的邮寄关系数据库，邮寄关系数据库中包含有异常的邮寄用户信息和邮寄地址信息，本实施例中构建预设的邮寄关系数据库，具体地包括：

[0116] (1)、获取标记的运单信息，识别各所述运单信息中的邮寄用户信息和邮寄地址信息；

[0117] (2)、针对每一所述运单信息，建立所述邮寄用户信息和所述邮寄地址信息的关联关系；

[0118] (3)、将相同的邮寄用户信息和相同的邮寄地址信息合并对各所述关联关系进行整合，生成预设的邮寄关系数据库。

[0119] 即，服务器获取标记的运单信息，识别各运单信息中的邮寄用户信息和邮寄地址信息；服务器针对每一运单信息，建立邮寄用户信息和邮寄地址信息的关联关系；服务器将相同的邮寄用户信息和相同的邮寄地址信息合并对各所述关联关系进行整合，生成预设的邮寄关系数据库。

[0120] 服务器查询预设的邮寄关系数据库，服务器获取理赔标识信息对应的目标邮寄用户信息和目标邮寄地址信息。

[0121] 402，根据所述目标邮寄用户信息和/或目标邮寄地址信息，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

[0122] 即，通常情况一个用户不会给另一个用户频繁的寄件，或者一个用户的寄件地址不会频繁变化，服务器根据目标邮寄用户信息和/或目标邮寄地址信息，判断目标邮寄用户信息和/或目标邮寄地址信息的数量，服务器统计目标邮寄用户信息的邮寄用户数量和/或目标邮寄地址信息的邮寄地址数量，若邮寄用户数量较多，或者邮寄地址数量较多，服务器判定目标运单存在理赔风险的识别结果，反之；邮寄用户数量较少，或者邮寄地址数量较少，服务器判定目标运单不存在理赔风险的识别结果。

[0123] 参照图5，图5是本申请实施例中提供的理赔风险识别方法中根据预设的理赔数据库进行理赔风险识别的一个实施例流程示意图。

[0124] 本实施例理赔风险识别方法中根据预设的理赔数据库进行理赔风险识别，具体地包括：

[0125] 501，查询预设的理赔数据库，获取所述理赔标识信息对应的历史理赔记录。

[0126] 服务器中预设理赔数据库，理赔数据库中包含大量理赔信息，服务器查询预设的理赔数据库，获取理赔标识信息对应的历史理赔记录，历史理赔记录中包含理赔时间、理赔金额等等。

[0127] 502，根据所述历史理赔记录，计算所述理赔标识信息的运单理赔率。

[0128] 服务器获取理赔标识信息关联的运单信息，服务器根据运单信息和历史理赔记录，计算理赔标识信息的运单理赔率。

[0129] 503，将所述运单理赔率与预设理赔率阈值进行比较，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

[0130] 服务器将运单理赔率与预设理赔率阈值进行比较，其中，预设理赔率阈值可以是根据具体场景设置，例如，预设理赔率阈值设置为10％，若运单理赔率大于预设理赔率阈值，服务器则输出目标运单存在理赔风险的识别结果；若运单理赔率小于或等于预设理赔率阈值，服务器则输出目标运单不存在理赔风险的识别结果。本实施例中根据预设的理赔数据库进行理赔风险识别，使得理赔风险识别效率和准确性更高。

[0131] 可以理解的是，上述各个实施例是根据单个数据库进行理赔风险识别，但是单个数据库识别的时候，识别准确率不高，服务器可以将多个数据库结合使用，以提高理赔风险识别的准确性，参考图6，图6是本申请实施例中提供的理赔风险识别方法中根据用户理赔信息、用户关系数据库和用户收寄关系数据库结合进行理赔风险识别一个实施例的流程示意图。

[0132] 本实施例中采用用户关系数据库识别一个人多号的情况，完整刻画用户的理赔情况；采用在识别出一人多号的情况下，挖掘图中异常用户收寄关系，识别目标群体；将完备的客户理赔信息和收寄信息，提供给理赔员提高其识别的能力，提供给安保提高其破理赔案的能力，达到降低理赔成本的效果。

[0133] 为了更好实施本申请实施例中理赔风险识别方法，在理赔风险识别方法基础之上，本申请实施例中还提供一种理赔风险识别装置，如图7所示，图7是理赔风险识别装置的一个实施例结构示意图；所述理赔风险识别装置包括：

[0134] 获取模块601，用于获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息；

[0135] 查询模块602，用于查询预设的用户关系数据库，获取所述理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识；

[0136] 输出模块603，用于根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

[0137] 在本申请一些实施例中，所述理赔风险识别装置包括：

[0138] 获取标记的运单信息，提取各所述运单信息携带的用户标识、设备标识和账户标识；

[0139] 针对每一所述运单信息，建立所述用户标识、所述设备标识和所述账户标识的关联关系；

[0140] 将相同的用户标识、相同的设备标识和/或相同的账户标识合并对各所述关联关系进行整合，生成预设的用户关系数据库。

[0141] 在本申请一些实施例中，所述理赔风险识别装置包括：

[0142] 查询预设的目标群体数据库，判断各目标群体关联的预存标识信息集合中是否包含所述理赔标识信息；

[0143] 若不包含所述理赔标识信息，则执行所述查询预设的用户关系数据库的步骤；

[0144] 若包含所述理赔标识信息，则输出所述目标运单存在理赔风险的识别结果。

[0145] 在本申请一些实施例中，所述理赔风险识别装置包括：

[0146] 若所述识别结果为存在理赔风险，则处理所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识对应的目标运单信息，得到异常的邮寄用户关系；

[0147] 获取所述邮寄用户关系中各邮寄用户标识关联的历史理赔记录，根据所述历史理赔记录，计算所述理赔标识信息的运单理赔率；

[0148] 若所述运单理赔率大于预设理赔率阈值，则将所述邮寄用户标识标记为目标群体，并将所述邮寄用户标识关联的设备标识和/或账户标识汇总形成预存标识信息集合。

[0149] 在本申请一些实施例中，所述理赔风险识别装置输出模块603，包括：

[0150] 获取所述目标用户标识的用户数量、所述目标设备标识的设备数量和/或所述目标账户标识的账户数量；

[0151] 分别将所述用户数量、所述设备数量和/或所述账户数量与预设阈值进行比较；

[0152] 若所述用户数量、所述设备数量和所述账户数量均大于预设阈值，则输出所述目标运单存在理赔风险的识别结果。

[0153] 在本申请一些实施例中，所述理赔风险识别装置输出模块603，包括：

[0154] 查询预设的目标群体数据库，判断各目标群体关联的预存标识信息集合中是否包含所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识；

[0155] 若包含所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，则输出所述目标运单存在理赔风险的识别结果。

[0156] 在本申请一些实施例中，所述理赔风险识别装包括：

[0157] 查询预设的邮寄关系数据库，获取所述理赔标识信息对应的目标邮寄用户信息和目标邮寄地址信息；

[0158] 根据所述目标邮寄用户信息和/或目标邮寄地址信息，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

[0159] 在本申请一些实施例中，所述理赔风险识别装包括：

[0160] 获取标记的运单信息，识别各所述运单信息中的邮寄用户信息和邮寄地址信息；

[0161] 针对每一所述运单信息，建立所述邮寄用户信息和所述邮寄地址信息的关联关系；

[0162] 将相同的邮寄用户信息和相同的邮寄地址信息合并对各所述关联关系进行整合，生成预设的邮寄关系数据库。

[0163] 在本申请一些实施例中，所述理赔风险识别装包括：

[0164] 查询预设的理赔数据库，获取所述理赔标识信息对应的历史理赔记录；

[0165] 根据所述历史理赔记录，计算所述理赔标识信息的运单理赔率；

[0166] 将所述运单理赔率与预设理赔率阈值进行比较，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

[0167] 在本申请一些实施例中，所述理赔风险识别装还包括：

[0168] 若所述风险识别结果为存在风险，则将所述理赔信息进行标记，并发送至理赔员对应终端。

[0169] 本实施例中预设的用户关系数据库，根据预先建立用户关系数据库，获取理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识，根据目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识进行运单的理赔风险识别，提高了目标运单理赔风险识别效率和准确率，减少了人力物力资源的浪费。

[0170] 本发明实施例还提供一种理赔风险识别设备，如图8所示，图8中其示出了本发明实施例所涉及的理赔风险识别设备的结构示意图。

[0171] 理赔风险识别设备集成了本发明实施例所提供的任一种理赔风险识别装置，所述理赔风险识别设备包括：

[0172] 一个或多个处理器；

[0173] 存储器；以及

[0174] 一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行上述理赔风险识别方法实施例中任一实施例中所述的理赔风险识别方法中的步骤。

[0175] 具体来讲：理赔风险识别设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器701、一个或一个以上计算机存储介质的存储器702、电源703和输入单元704 等部件。本领域技术人员可以理解，图8中示出的理赔风险识别设备结构并不构成对理赔风险识别设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：

[0176] 处理器701是该理赔风险识别设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个理赔风险识别设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器702内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器702内的数据，执行理赔风险识别设备的各种功能和处理数据，从而对理赔风险识别设备进行整体监控。可选的，处理器701可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器701可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器701中。

[0177] 存储器702可用于存储软件程序以及模块，处理器701通过运行存储在存储器702的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器702 可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据理赔风险识别设备的使用所创建的数据等。此外，存储器702 可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器702还可以包括存储器控制器，以提供处理器701对存储器702的访问。

[0178] 理赔风险识别设备还包括给各个部件供电的电源703，优选的，电源703 可以通过电源管理系统与处理器701逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源703还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

[0179] 该理赔风险识别设备还可包括输入单元704，该输入单元704可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。

[0180] 尽管未示出，理赔风险识别设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，理赔风险识别设备中的处理器701会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器702中，并由处理器701来运行存储在存储器702中的应用程序，从而实现各种功能，如下：

[0181] 获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息；

[0182] 查询预设的用户关系数据库，获取所述理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识；

[0183] 根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

[0184] 本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机存储介质中，并由处理器进行加载和执行。

[0185] 为此，本发明实施例提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种理赔风险识别方法中的步骤。例如，所述计算机程序被处理器进行加载可以执行如下步骤：

[0186] 获取目标运单的理赔信息，以及所述理赔信息携带的理赔标识信息；

[0187] 查询预设的用户关系数据库，获取所述理赔标识信息关联的目标用户标识、目标设备标识和/或目标账户标识；

[0188] 根据所述目标用户标识、所述目标设备标识和/或所述目标账户标识，输出所述目标运单的理赔风险的识别结果。

[0189] 在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对其他实施例的详细描述，此处不再赘述。

[0190] 具体实施时，以上各个单元或结构可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元或结构的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。

[0191] 以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。

[0192] 以上对本申请实施例所提供的一种理赔风险识别方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。