投保监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术实施例涉及但不限于人工智能技术领域，尤其涉及一种投保监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.近年来随着保险销售行为可回溯管理办法的要求，双录已经逐渐成为了保险销售的要求；双录即在投保时对销售的关键环节以现场同步录音录像的方式予以记录；双录作为维护保险消费者合法权益的直接证据，直接目的在于降低销售误导和理赔纠纷的发生率，还能够间接地向市场普及正确的保险理念；但是现在的双录往往只用于保险产生纠纷的时候能够作为取证的依据，并不能够在投保的时候进行及时监测，不能够提前防止不良引导的发生。


技术实现要素：

3.以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
4.为了解决上述背景技术中提到的问题，本技术实施例提供了一种投保监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，在投保的过程中进行双录监控，能够及时防止不良引导的发生，实现智能化的投保监控处理。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种投保监测方法，所述方法包括：
6.获取投保书图像；
7.基于预训练的光学字符识别模型对投保书图像进行识别处理，得到客户属性信息和投保产品信息；
8.将客户属性信息和投保产品信息输入至预训练的投保判断模型进行判断处理，得到投保判断结果；
9.在投保判断结果表征投保需要进行双录的情况下，采集投保语音信息和投保图像信息；
10.将投保语音信息和投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，得到投保质检结果；
11.在投保质检结果表征投保质检通过的情况下，对投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，并且将标记完成后的保单信息转存至服务器。
12.根据本技术的一些实施例，所述基于预训练的光学字符识别模型对所述投保书图像进行识别处理，得到客户属性信息和投保产品信息，包括：
13.基于所述光学字符识别模型对所述投保书图像进行字符识别处理，得到投保文本信息；
14.对所述投保文本信息进行关键词提取处理得到关键词信息；
15.基于所述关键词信息确定所述客户属性信息和所述投保产品信息。
16.根据本技术的一些实施例，所述投保判断模型包括信息提取模块和信息判断模块，所述将所述客户属性信息和所述投保产品信息输入至预训练的投保判断模型进行判断处理，得到投保判断结果，包括：
17.基于所述信息提取模块对所述客户属性信息和所述投保产品信息进行关键信息提取，得到投保关键属性信息；
18.基于所述信息判断模块将所述投保关键属性信息与预设的投保关键词进行对比，得到所述投保判断结果。
19.根据本技术的一些实施例，所述投保质检模型包括特征提取模块和评价模块，所述将所述投保语音信息和所述投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，得到投保质检结果，包括：
20.基于所述特征提取模块对所述投保语音信息和所述投保图像信息进行特征提取，得到对应于所述投保语音信息的第一特征信息以及对应于所述投保图像信息的第二特征信息；
21.基于所述评价模块对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行判定处理，得到所述投保质检结果。
22.根据本技术的一些实施例，所述在所述投保质检结果表征投保质检通过的情况下，对所述投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，包括：
23.在所述投保质检结果表征投保质检通过的情况下，对所述保单信息进行选定处理；
24.对选定处理后的所述保单信息添加标记戳。
25.根据本技术的一些实施例，所述将所述投保语音信息和所述投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，得到投保质检结果之后，所述方法还包括：
26.在所述投保质检结果表征投保质检不通过的情况下，重新采集投保语音信息和投保图像信息。
27.根据本技术的一些实施例，所述保单信息包括保单序号信息以及保单内容信息，所述服务器包括缓存和内存，所述将标记完成后的所述保单信息转存至服务器，包括：
28.将所述保单序号信息存储至所述缓存中；
29.将所述保单内容信息存储至所述内存中；
30.将所述保单序号信息确定为主键，并将所述保单内容信息确定为关联内容；
31.根据所述主键和所述关联内容构建信息索引。
32.第二方面，本技术实施例还提供了一种投保监测装置，所述装置包括：
33.第一处理模块，用于获取投保书图像；
34.第二处理模块，用于基于预训练的光学字符识别模型对所述投保书图像进行识别处理，得到客户属性信息和投保产品信息；
35.第三处理模块，用于将所述客户属性信息和所述投保产品信息输入至预训练的投保判断模型进行判断处理，得到投保判断结果；
36.第四处理模块，用于在所述投保判断结果表征投保需要进行双录的情况下，采集投保语音信息和投保图像信息；
37.第五处理模块，用于将所述投保语音信息和所述投保图像信息输入至预训练的投
保质检模型进行质检处理，得到投保质检结果；
38.第六处理模块，用于在所述投保质检结果表征投保质检通过的情况下，对所述投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，并且将标记完成后的所述保单信息转存至服务器。
39.第三方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面所述的投保监测方法。
40.第四方面，本技术实施例还提供了一种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执行如上第一方面所述的投保监测方法。
41.根据本技术提供的实施例的投保监测方法，至少具有如下有益效果：首先获取投保书图像；接着基于预训练的光学字符识别模型对投保书图像进行识别处理，就可以得到客户属性信息和投保产品信息；接着将客户属性信息和投保产品信息输入至预训练的投保判断模型进行判断处理，就可以得到投保判断结果；接着在投保判断结果表征投保需要进行双录的情况下，采集投保语音信息和投保图像信息；然后将投保语音信息和投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，就可以得到投保质检结果；在投保质检结果表征投保质检通过的情况下，就会对投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，并且将标记完成后的保单信息转存至服务器。通过上述技术方案，在投保的过程中进行双录监控，能够及时防止不良引导的发生，实现智能化的投保监控处理。
附图说明
42.附图用来提供对本技术技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本技术的实施例一起用于解释本技术的技术方案，并不构成对本技术技术方案的限制。
43.图1是本技术一个实施例提供的投保监测方法的流程图；
44.图2是本技术一个实施例提供的投保监测方法中，对投保书图像进行识别处理的流程图；
45.图3是本技术一个实施例提供的投保监测方法中，基于预训练的投保判断模型进行判断处理的流程图；
46.图4是本技术一个实施例提供的投保监测方法中，基于预训练的投保质检模型进行质检处理的流程图；
47.图5是本技术一个实施例提供的投保监测方法中，对投保质检结果对应的保单信息进行标记处理的流程图；
48.图6是本技术另一个实施例提供的投保监测方法；
49.图7是本技术一个实施例提供的投保监测方法中，将标记完成后的保单信息转存至服务器的流程图；
50.图8是本技术一个实施例提供的投保监测装置的示意图；
51.图9是本技术一个实施例提供的电子设备的示意图。
具体实施方式
52.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对
本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
53.需要注意的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
54.需要说明的是，除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本技术实施例的目的，不是旨在限制本技术。
55.本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
56.ai是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学；人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能还是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
57.人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
58.人工智能即为ai，ai是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
59.人工智能技术所涉及的服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
60.本技术提供了一种投保监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，首先获取投保书图像；接着基于预训练的光学字符识别模型对投保书图像进行识别处理，就可以得到客户属性信息和投保产品信息；接着将客户属性信息和投保产品信息输入至预训练的投保判断模型进行判断处理，就可以得到投保判断结果；接着在投保判断结果表征投保需要进行双录的情况下，采集投保语音信息和投保图像信息；然后将投保语音信息和投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，就可以得到投保质检结果；在投保质检结果表征投保质检通过的情况下，就会对投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，并且将标记完成后的保单信息转存至服务器。通过上述技术方案，在投保的过程中进行双录监控，能够及时防止不良引导的发生，实现智能化的投保监控处理。
61.本技术实施例提供的投保监测方法，涉及人工智能技术领域。本技术实施例提供的投保监测方法可应用于终端中，也可应用于服务器端中，还可以是运行于终端或服务器端中的软件。在一些实施例中，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等；服务器端可以配置成独立的物理服务器，也可以配置成多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以配置成提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器；软件可以是实现投保监测方法的应用等，但并不局限于以上形式。
62.本技术可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本技术可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本技术，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
63.需要说明的是，在本技术的各个具体实施方式中，当涉及到需要根据用户信息、用户行为数据，用户历史数据以及用户位置信息等与用户身份或特性相关的数据进行相关处理时，都会先获得用户的许可或者同意，而且，对这些数据的收集、使用和处理等，都会遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。此外，当本技术实施例需要获取用户的敏感个人信息时，会通过弹窗或者跳转到确认页面等方式获得用户的单独许可或者单独同意，在明确获得用户的单独许可或者单独同意之后，再获取用于使本技术实施例能够正常运行的必要的用户相关数据。
64.下面结合附图，对本技术实施例作进一步阐述。
65.如图1所示，图1是本技术一个实施例提供的投保监测方法的流程图，该投保监测方法包括但不限于步骤s100至s600。
66.步骤s100，获取投保书图像；
67.步骤s200，基于预训练的光学字符识别模型对投保书图像进行识别处理，得到客户属性信息和投保产品信息；
68.步骤s300，将客户属性信息和投保产品信息输入至预训练的投保判断模型进行判断处理，得到投保判断结果；
69.步骤s400，在投保判断结果表征投保需要进行双录的情况下，采集投保语音信息和投保图像信息；
70.步骤s500，将投保语音信息和投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，得到投保质检结果；
71.步骤s600，在投保质检结果表征投保质检通过的情况下，对投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，并且将标记完成后的保单信息转存至服务器。
72.需要说明的是，首先获取投保书图像；接着基于预训练的光学字符识别模型对投保书图像进行识别处理，就可以得到客户属性信息和投保产品信息；接着将客户属性信息和投保产品信息输入至预训练的投保判断模型进行判断处理，就可以得到投保判断结果；
接着在投保判断结果表征投保需要进行双录的情况下，采集投保语音信息和投保图像信息；然后将投保语音信息和投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，就可以得到投保质检结果；在投保质检结果表征投保质检通过的情况下，就会对投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，并且将标记完成后的保单信息转存至服务器。通过上述技术方案，在投保的过程中进行双录监控，能够及时防止不良引导的发生，实现智能化的投保监控处理。
73.值得注意的是，可以通过摄像设备对投保书进行拍摄而得到投保书图像；其中，摄像设备可以为手机、相机或者其他具有摄像头的电子设备；投保书图像也可以为在电子设备上进行截图而得到；其中，在获取投保书图像的过程中，均需要经过用户允许以及确认，并不会在用户未知许的情况下而得到；并且对于获取得到的投保书图像，不会随意进行泄密，对投保书图像所记载的内容会进行保密；当涉及到需要根据用户信息、用户行为数据，用户历史数据以及用户位置信息等与用户身份或特性相关的数据进行相关处理时，都会先获得用户的许可或者同意，而且，对这些数据的收集、使用和处理等，都会遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。此外，当本技术实施例需要获取用户的敏感个人信息时，会通过弹窗或者跳转到确认页面等方式获得用户的单独许可或者单独同意，在明确获得用户的单独许可或者单独同意之后，再获取用于使本技术实施例能够正常运行的必要的用户相关数据。
74.值得注意的是，光学字符识别是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。
75.需要说明的是，客户属性信息用于表征客户为重点客户还是普通客户；投保产品信息用于表征投保产品的相关性信息，包括产品的受理信息、风险系数以及稳定性系数等。
76.值得注意的是，光学字符识别模型、投保判断模型、投保质检模型均可以为神经网络模型，神经网络是机器学习算法；神经网络的模型类似脑细胞传递神经信号的方式；神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的；简单地讲，它是一个数学模型，神经网络模型由网络拓扑组成。
77.需要说明的是，基于训练完成的光学字符识别模型对投保书图像进行识别处理，就可以得到客户属性信息和投保产品信息；将客户属性信息和投保产品信息输入到预训练的投保判断模型进行判断处理就可以根据客户属性信息和投保产品信息得到投保判断结果；将投保语音信息和投保图像信息输入到预训练的投保质检模型进行质检处理就可以根据投保语音信息以及投保图像信息进行质检得到投保质检结果。
78.需要说明的是，在投保质检结果表征投保质检通过的情况下，就会对投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，并且将标记完成后的保单信息转存到服务器中，以便于后续进行保单查询处理。
79.值得注意的是，在投保判断结果表征投保需要进行双录的情况下，可以利用录音笔采集投保语音信息以及利用摄像设备采集投保图像信息。其中，摄像设备可以为手机或者摄像机。
80.在一些实施例中，如图2所示，上述步骤s200可以包括但不限于步骤s210至步骤s230。
81.步骤s210，基于光学字符识别模型对投保书图像进行字符识别处理，得到投保文本信息；
82.步骤s220，对投保文本信息进行关键词提取处理得到关键词信息；
83.步骤s230，基于关键词信息确定客户属性信息和投保产品信息。
84.需要说明的是，在基于预训练的光学字符识别模型对投保书图像进行识别处理的过程中，首先基于光学字符识别模型对投保书图像进行字符识别处理，从而可以得到投保文本信息；接着对投保文本信息进行关键词提取处理就可以得到关键词信息；最后基于关键词信息确定客户属性信息和投保产品信息。
85.值得注意的是，基于光学字符识别模型对投保书图像进行字符识别处理，就能够识别得到投保文本信息；接着基于预设的关键词对投保文本信息关键词提取处理就可以得到关键词信息；最后就可以基于关键词信息确定客户属性信息和投保产品信息。其中，关键词信息中包含了用于表征客户属性信息和投保产品信息的信息。其中，关键词信息可以为普通、重要、极为重要、受理时间、赔偿额度和赔偿条件等。
86.在一些实施例中，如图3所示，投保判断模型包括信息提取模块和信息判断模块，上述步骤s300还可以包括但不限于步骤s310至步骤s320。
87.步骤s310，基于信息提取模块对客户属性信息和投保产品信息进行关键信息提取，得到投保关键属性信息；
88.步骤s320，基于信息判断模块将投保关键属性信息与预设的投保关键词进行对比，得到投保判断结果。
89.需要说明的是，基于预训练的投保判断模型进行判断处理的过程中，首先要基于信息提取模块对客户属性信息和投保产品信息进行关键信息提取，从而得到投保关键属性信息；接着基于信息判断模块将投保关键属性信息与预设的投保关键词进行对比，就可以得到投保判断结果。
90.值得注意的是，投保判断模型包括信息提取模块和信息判断模块，其中，信息提取模块主要用于对客户属性信息和投保产品信息进行关键信息提取，从而得到投保关键属性信息；示例性地，客户属性信息包括重要客户的关键信息，投保产品信息包括重要推广产品的关键信息，从而利用信息提取模块对客户属性信息和投保产品信息进行关键信息提取的过程中，就可以得到投保关键属性信息，其中，投保关键属性信息可以包括重要客户、重要推广产品等关键信息。
91.值得注意的是，基于信息判断模块可以将投保关键属性信息与预设的投保关键词进行对比，就可以得到投保判断结果。示例性地，预设的投保关键词可以包括重要、推广产品和重点关注等关键词，信息判断模块可以将提取得到的投保关键属性信息与预设的投保关键词进行对比，就可以得到投保判断结果。
92.在一些实施例中，如图4所示，投保质检模型包括特征提取模块和评价模块，上述步骤s500还可以包括但不限于步骤s510至步骤s520。
93.步骤s510，基于特征提取模块对投保语音信息和投保图像信息进行特征提取，得到对应于投保语音信息的第一特征信息以及对应于投保图像信息的第二特征信息；
94.步骤s520，基于评价模块对第一特征信息和第二特征信息进行判定处理，得到投保质检结果。
95.需要说明的是，基于预训练的投保质检模型进行质检处理的过程中，由于投保质检模型包括特征提取模块以及评价模块，因此，可以基于特征提取模块对投保语音信息和投保图像信息进行特征提取，从而就可以得到对应于投保语音信息的第一特征信息以及对应于投保图像信息的第二特征信息；然后就可以基于评价模块对第一特征信息和第二特征信息进行判定处理，就可以得到投保质检结果。
96.值得注意的是，利用特征提取模块对投保语音信息和投保图像信息进行特征提取的过程中，可以投保语音信息进行语音识别处理，提取出相关的关键词作为第一特征信息；以及利用特征提取模块对投保图像信息进行图像识别处理，对相关的投保图片进行截取处理。
97.值得注意的是，基于评价模块对第一特征信息和第二特征信息进行判定处理的过程中，可以基于评价模块对第一特征信息中包括关键词进行对比匹配处理，示例性地，投保语音信息中没有包括清楚明白这一个关键词，就会被认定为投保质检不通过；如果投保语音信息中包括清楚明白这一个关键词，就会被认定为投保质检通过。
98.在一些实施例中，如图5所示，上述步骤s600还可以包括但不限于步骤s610至步骤s620。
99.步骤s610，在投保质检结果表征投保质检通过的情况下，对保单信息进行选定处理；
100.步骤s620，对选定处理后的保单信息添加标记戳。
101.需要说明的是，在投保质检结果表征投保质检通过的情况下，就会对保单信息进行选定处理，接着对选定处理后的保单信息添加标记戳，以标记对应的保单信息为质检通过的保单，为了后续的查询维护做好前提准备。
102.在一些实施例中，如图6所示，在执行完上述步骤s500之后可以包括但不限于步骤s530。
103.步骤s530，在投保质检结果表征投保质检不通过的情况下，重新采集投保语音信息和投保图像信息。
104.需要说明的是，在投保质检结果表征投保质检不通过的情况下，就需要重新采集投保语音信息和投保图像信息，因为在投保质检结果表征投保质检不通过的情况下，就表示先前的投保语音信息不包括关键语音信息或者投保图像信息不包括重要的投保图片信息，证明了投保并未符合预设流程，因此需要重新采集投保语音信息和投保图像信息，以继续进行后续的质检处理，直至质检符合通过为止。
105.在一些实施例中，如图7所示，保单信息包括保单序号信息以及保单内容信息，服务器包括缓存和内存，上述步骤s600还可以包括但不限于步骤s630至步骤s660。
106.步骤s630，将保单序号信息存储至缓存中；
107.步骤s640，将保单内容信息存储至内存中；
108.步骤s650，将保单序号信息确定为主键，并将保单内容信息确定为关联内容；
109.步骤s660，根据主键和关联内容构建信息索引。
110.需要说明的是，标记完成后的保单信息转存至服务器的过程中，可以先将保单序
号信息存储到缓存中，接着将保单内容信息存储至内存中；接着将保单序号信息确定为主键，并将保单内容信息确定为关联内容；最后就可以根据主键和关联内容构建信息索引；将保单序号信息和保单内容信息建立索引，以使得后续对保单进行查询的过程中，只需要对保单的保单序号进行确定，就可以根据保单序号快速地查找到对应的保单内容，提高了后续保单的查询效率。
111.另外，如图8所示，本技术的一个实施例还提供了一种投保监测装置10，包括：
112.第一处理模块100，用于获取投保书图像；
113.第二处理模块200，用于基于预训练的光学字符识别模型对投保书图像进行识别处理，得到客户属性信息和投保产品信息；
114.第三处理模块300，用于将客户属性信息和投保产品信息输入至预训练的投保判断模型进行判断处理，得到投保判断结果；
115.第四处理模块400，用于在投保判断结果表征投保需要进行双录的情况下，采集投保语音信息和投保图像信息；
116.第五处理模块500，用于将投保语音信息和投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，得到投保质检结果；
117.第六处理模块600，用于在投保质检结果表征投保质检通过的情况下，对投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，并且将标记完成后的保单信息转存至服务器。
118.需要说明的是，首先获取投保书图像；接着基于预训练的光学字符识别模型对投保书图像进行识别处理，就可以得到客户属性信息和投保产品信息；接着将客户属性信息和投保产品信息输入至预训练的投保判断模型进行判断处理，就可以得到投保判断结果；接着在投保判断结果表征投保需要进行双录的情况下，采集投保语音信息和投保图像信息；然后将投保语音信息和投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，就可以得到投保质检结果；在投保质检结果表征投保质检通过的情况下，就会对投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，并且将标记完成后的保单信息转存至服务器。通过上述技术方案，在投保的过程中进行双录监控，能够及时防止不良引导的发生，实现智能化的投保监控处理。
119.值得注意的是，可以通过摄像设备对投保书进行拍摄而得到投保书图像；其中，摄像设备可以为手机、相机或者其他具有摄像头的电子设备；投保书图像也可以为在电子设备上进行截图而得到；其中，在获取投保书图像的过程中，均需要经过用户允许以及确认，并不会在用户未知许的情况下而得到；并且对于获取得到的投保书图像，不会随意进行泄密，对投保书图像所记载的内容会进行保密；当涉及到需要根据用户信息、用户行为数据，用户历史数据以及用户位置信息等与用户身份或特性相关的数据进行相关处理时，都会先获得用户的许可或者同意，而且，对这些数据的收集、使用和处理等，都会遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。此外，当本技术实施例需要获取用户的敏感个人信息时，会通过弹窗或者跳转到确认页面等方式获得用户的单独许可或者单独同意，在明确获得用户的单独许可或者单独同意之后，再获取用于使本技术实施例能够正常运行的必要的用户相关数据。
120.该投保监测装置10的具体实施方式与上述投保监测方法的具体实施例基本相同，在此不再赘述。
121.另外，如图9所示，本技术的一个实施例还提供了一种电子设备700，该设备包括：存储器720、处理器710及存储在存储器720上并可在处理器710上运行的计算机程序。
122.处理器710和存储器720可以通过总线或者其他方式连接。
123.实现上述实施例的投保监测方法所需的非暂态软件程序以及指令存储在存储器720中，当被处理器710执行时，执行上述各实施例的投保监测方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤s100至s600、图2中的方法步骤s210至s230、图3中的方法步骤s310至s320、图4中的方法步骤s510至s520、图5中的方法步骤s610至s620、图6中的方法步骤s530和图7中的方法步骤s630至s660。
124.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
125.此外，本技术的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个处理器710或控制器执行，例如，被上述设备实施例中的一个处理器710执行，可使得上述处理器710执行上述实施例中的投保监测方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤s100至s600、图2中的方法步骤s210至s230、图3中的方法步骤s310至s320、图4中的方法步骤s510至s520、图5中的方法步骤s610至s620、图6中的方法步骤s530和图7中的方法步骤s630至s660。
126.上述各实施例可以结合使用，不同实施例之间名称相同的模块可相同可不同。
127.上述对本技术特定实施例进行了描述，其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，附图中描绘的过程不一定必须按照示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
128.本技术中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
129.本技术实施例提供的装置、设备、计算机可读存储介质与方法是对应的，因此，装置、设备、非易失性计算机存储介质也具有与对应方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述对应装置、设备、计算机存储介质的有益技术效果。
130.在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmable logic device,pld)(例如现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作
专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logiccompiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardwaredescriptionlanguage，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advancedbooleanexpressionlanguage)、ahdl(alterahardwaredescriptionlanguage)、confluence、cupl(cornelluniversityprogramminglanguage)、hdcal、jhdl(javahardwaredescriptionlanguage)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(rubyhardwaredescriptionlanguage)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speedintegratedcircuithardwaredescriptionlanguage)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
131.控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：arc625d、atmelat91sam、microchippic18f26k20以及siliconelabsc8051f320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
132.上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
133.为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本技术实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
134.本领域内的技术人员应明白，本技术实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
135.本说明书是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于
实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
136.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
137.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
138.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
139.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
140.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带式磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
141.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
142.本技术实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示单独存在a、同时存在a和b、单独存在b的情况。其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项”及其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项或复数项的任意组合。例如，a，b和c中的至少一项可以表示：a，b，c，a和b，a和c，b和c或a和b和c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
143.本技术实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本技术实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
144.本技术中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
145.以上所述仅为本技术实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种投保监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取投保书图像；基于预训练的光学字符识别模型对所述投保书图像进行识别处理，得到客户属性信息和投保产品信息；将所述客户属性信息和所述投保产品信息输入至预训练的投保判断模型进行判断处理，得到投保判断结果；在所述投保判断结果表征投保需要进行双录的情况下，采集投保语音信息和投保图像信息；将所述投保语音信息和所述投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，得到投保质检结果；在所述投保质检结果表征投保质检通过的情况下，对所述投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，并且将标记完成后的所述保单信息转存至服务器。2.根据权利要求1所述的投保监测方法，其特征在于，所述基于预训练的光学字符识别模型对所述投保书图像进行识别处理，得到客户属性信息和投保产品信息，包括：基于所述光学字符识别模型对所述投保书图像进行字符识别处理，得到投保文本信息；对所述投保文本信息进行关键词提取处理得到关键词信息；基于所述关键词信息确定所述客户属性信息和所述投保产品信息。3.根据权利要求1所述的投保监测方法，其特征在于，所述投保判断模型包括信息提取模块和信息判断模块，所述将所述客户属性信息和所述投保产品信息输入至预训练的投保判断模型进行判断处理，得到投保判断结果，包括：基于所述信息提取模块对所述客户属性信息和所述投保产品信息进行关键信息提取，得到投保关键属性信息；基于所述信息判断模块将所述投保关键属性信息与预设的投保关键词进行对比，得到所述投保判断结果。4.根据权利要求1所述的投保监测方法，其特征在于，所述投保质检模型包括特征提取模块和评价模块，所述将所述投保语音信息和所述投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，得到投保质检结果，包括：基于所述特征提取模块对所述投保语音信息和所述投保图像信息进行特征提取，得到对应于所述投保语音信息的第一特征信息以及对应于所述投保图像信息的第二特征信息；基于所述评价模块对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行判定处理，得到所述投保质检结果。5.根据权利要求1所述的投保监测方法，其特征在于，所述在所述投保质检结果表征投保质检通过的情况下，对所述投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，包括：在所述投保质检结果表征投保质检通过的情况下，对所述保单信息进行选定处理；对选定处理后的所述保单信息添加标记戳。6.根据权利要求1所述的投保监测方法，其特征在于，所述将所述投保语音信息和所述投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，得到投保质检结果之后，所述方法还包括：
在所述投保质检结果表征投保质检不通过的情况下，重新采集投保语音信息和投保图像信息。7.根据权利要求1所述的投保监测方法，其特征在于，所述保单信息包括保单序号信息以及保单内容信息，所述服务器包括缓存和内存，所述将标记完成后的所述保单信息转存至服务器，包括：将所述保单序号信息存储至所述缓存中；将所述保单内容信息存储至所述内存中；将所述保单序号信息确定为主键，并将所述保单内容信息确定为关联内容；根据所述主键和所述关联内容构建信息索引。8.一种投保监测装置，其特征在于，所述装置包括：第一处理模块，用于获取投保书图像；第二处理模块，用于基于预训练的光学字符识别模型对所述投保书图像进行识别处理，得到客户属性信息和投保产品信息；第三处理模块，用于将所述客户属性信息和所述投保产品信息输入至预训练的投保判断模型进行判断处理，得到投保判断结果；第四处理模块，用于在所述投保判断结果表征投保需要进行双录的情况下，采集投保语音信息和投保图像信息；第五处理模块，用于将所述投保语音信息和所述投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，得到投保质检结果；第六处理模块，用于在所述投保质检结果表征投保质检通过的情况下，对所述投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，并且将标记完成后的所述保单信息转存至服务器。9.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的投保监测方法。10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1至7中任意一项所述的投保监测方法。

技术总结
本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种投保监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取投保书图像；基于预训练的光学字符识别模型对投保书图像进行识别处理，得到客户属性信息和投保产品信息；将客户属性信息和投保产品信息输入至预训练的投保判断模型进行判断处理，得到投保判断结果；采集投保语音信息和投保图像信息；将投保语音信息和投保图像信息输入至预训练的投保质检模型进行质检处理，得到投保质检结果；对投保质检结果对应的保单信息进行标记处理，并且将标记完成后的保单信息转存至服务器。通过上述技术方案能够及时防止不良引导的发生，实现智能化的投保监控处理。化的投保监控处理。化的投保监控处理。


技术研发人员：李喆
受保护的技术使用者：中国平安人寿保险股份有限公司
技术研发日：2023.07.07
技术公布日：2023/9/14