中国平安申请“基于人工智能的酒驾欺诈行为识别”专利，提升保险理赔效率

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中国平安申请“基于人工智能的酒驾欺诈行为识别”专利，提升保险理赔效率2024年12月5日，国家知识产权局信息显示，中国平安财产保险股份有限公司提交了一项名为“基于人工智能的酒驾欺诈行为识别方法、装置及设备”的专利申请，公开号为CN119067684A，申请日期为2024年8月。这项专利申请的重点在于利用人工智能技术，有效识别和打击酒驾欺诈行为，从而提升保险理赔的效率和准确性，减少保险公司的经济损失，维护保险市场的公平公正

中国平安申请“基于人工智能的酒驾欺诈行为识别”专利，提升保险理赔效率

2024年12月5日，国家知识产权局信息显示，中国平安财产保险股份有限公司提交了一项名为“基于人工智能的酒驾欺诈行为识别方法、装置及设备”的专利申请，公开号为CN119067684A，申请日期为2024年8月。这项专利申请的重点在于利用人工智能技术，有效识别和打击酒驾欺诈行为，从而提升保险理赔的效率和准确性，减少保险公司的经济损失，维护保险市场的公平公正。

专利摘要中详细阐述了该技术的核心方法和流程。该方法属于人工智能领域与金融科技领域的交叉融合，旨在通过对用户数据的综合分析，准确判断是否存在酒驾欺诈行为。整个识别流程可以分解为以下几个关键步骤：首先，系统会获取用户的相关数据，包括用户标签数据和用户行为数据。这些数据可能是用户的个人信息、驾驶记录、保险信息以及其他与酒驾相关的行为数据，例如用户的社交媒体活动、出行轨迹等等。

其次，系统会对收集到的原始数据进行预处理。这一步骤至关重要，它将对原始数据进行清洗、去噪和规范化处理，以确保数据的质量和可靠性。预处理后的数据将被转化为可供后续分析的标签数据和行为数据，为后续特征提取做好准备。

接下来，系统会对预处理后的标签数据和行为数据进行特征提取。这一步骤旨在从海量数据中提取出与酒驾欺诈行为相关的关键特征，例如驾驶时间、驾驶路线、驾驶行为异常情况、车辆行驶速度、碰撞事故发生情况等。这些特征将被转化为可以被机器学习模型所理解的数值形式。提取的特征被分为两类：第一特征和第二特征。第一特征可能包含一些相对直接且简单的特征，而第二特征则可能包含一些更复杂和高阶的特征，这些特征可能需要通过数据转换或组合才能得到。

然后，系统会对提取到的第一特征进行整合，得到第二特征。这个步骤的目的是将多个第一特征组合成更具代表性和区分性的特征，以提高模型的识别精度。整合后的第二特征将作为酒驾欺诈识别模型的输入。

之后，系统会调用两个不同的酒驾欺诈识别模型，分别对第二特征进行识别。这两个模型可能是基于不同的算法或数据训练得到的，分别提供独立的预测结果。采用两个模型的目的在于提高预测结果的可靠性和准确性，通过模型的多样性来降低单一模型的局限性。

最后，系统会对这两个模型生成的预测结果进行融合，生成最终的用户酒驾欺诈识别结果。这种融合策略可以有效地整合两个模型的优势，提高整体识别准确率，并降低单一模型预测偏差带来的风险。融合策略可以采用多种方法，例如简单加权平均、投票机制或者更复杂的集成学习方法。

除了识别方法，该专利还涉及一种基于人工智能的酒驾欺诈行为识别装置、计算机设备及存储介质。这说明该技术不仅体现在算法层面，还涉及到相应的硬件设备和软件系统支持。这些设备和系统共同构成了一个完整的酒驾欺诈识别系统，确保系统能够高效、稳定地运行。

此外，专利中还提到，酒驾欺诈识别结果可存储于区块链中。利用区块链技术的不可篡改性和透明性，可以有效保证识别结果的真实性和可靠性，防止数据被恶意篡改或伪造，从而进一步提升系统的安全性与可信度。