-
公开(公告)号:CN119867460A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202411820817.3
申请日:2024-12-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种保险凭证智能分类存放设备,具体涉及保险凭证存放领域,包括保险凭证的存储、识别、监控和预警的智能化方案,该设备包含用于存放凭证原件和复印件的分类存放单元、用于指示凭证存放位置的指示模块、监测通电状态的监控模块以及失效预警系统,通过该方案,实现了凭证在存放过程中的自动化管理、状态监测及失效预警,解决了现有凭证管理方式中手动查找、监控难度大、存放资源浪费以及凭证丢失等问题,本发明提高了保险凭证的管理效率、安全性和便捷性,确保凭证在长期存放中的有效性和完整性。
-
公开(公告)号:CN120013682A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202411820812.0
申请日:2024-12-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q40/08 , G06Q10/0639 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的保险欺诈行为检测与预警系统,具体涉及保险领域,包括地区风险条件建立模块、灾难风险预判定模块、灾难评估模块和综合评估模块;通过灾难风险指数、社会脆弱性指数和应急响应能力指数等参数,识别高风险地区,并根据灾难发生前的预测数据进行预警;灾后,通过结合保险市场渗透率和欺诈风险评估,使系统能够进一步筛选出可能的欺诈行为,及时进行干预;系统基于历史理赔数据、灾后应急资源配置、人口密度等多维度因素,智能判断和分析潜在的异常理赔请求,从而有效防范保险欺诈行为的发生。
-
公开(公告)号:CN119228476A
公开(公告)日:2024-12-31
申请号:CN202411117689.6
申请日:2024-08-15
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q30/0601 , G06N5/022 , G06F18/24 , G06F16/35 , G06F16/31 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了基于大语言模型的安全产品推送方法及装置,涉及智能问答技术领域,通过为每项安全产品构建出安全产品知识图谱实例,并构建每个用户的用户画像,收集领域问题,使用大语言模型对领域问题进行分析,获得用户意图类别,若用户意图类别为产品建议类型,基于每项安全产品的安全产品知识图谱实例,获得产品内容特征向量;基于每个用户的用户画像和安全产品的产品内容特征向量,训练购买意向预测模型,基于购买意向预测模型和当前用户的用户画像,为当前用户选择推荐安全产品深入挖掘用户需求,实现动态个性化推荐服务。
-
公开(公告)号:CN119129719A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411125381.6
申请日:2024-08-15
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06N5/022 , G06F40/247 , G06F40/151 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06F16/901 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及大语言模型技术领域,尤其涉及一种融合预训练与动态微调技术的大语言模型方法及系统,本发明提出以下方案,首先通过审计知识建立审计语言池,对审计语言池进行预训练,其次根据审计信息在审计语言池中寻找最匹配的审计知识进行配对,最后构建微调模型,根据配对的结果对审计语言池进行微调。本发明通过全面、动态、真实地获得审计对象的总体信息,帮助内部审计人员高效地识别审计信息,对内外部审计数据的交叉验证和组合分析,也为企业规避经营风险提供更好的参考依据。
-
公开(公告)号:CN120013683A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202411820816.9
申请日:2024-12-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q40/08 , G06F18/241 , G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的保险数据审核系统,具体涉及保险数据审核领域,包括数据预处理模块、信息层划分与标记模块、异常检测模块、风险评分与预警模块、反馈与模型优化模块;通过数据预处理模块清洗保险理赔文本数据,然后利用大语言模型对数据按信息层进行分类标记,包括身份特征、事件描述、损失描述、医疗报告等;异常检测模块比对当前申请与历史数据,识别异常后生成风险评分,并通过预警模块触发人工复核。通过对保险理赔数据进行结构化处理,针对性地分析每类信息的风险特征,实现了多维度的精准审核,有效提高了对异常数据的识别精度,减少了误判率,从而提升保险数据审核的准确性与效率。
-
-
-
-