一种基于意图识别与规则反算的车险智能报价系统及方法与流程

本发明涉及人工智能与保险数据处理，尤其涉及一种基于意图识别与规则反算的车险智能报价系统及方法。

背景技术：

1、车险报价领域已逐步引入智能化手段，部分机构通过算法模型构建智能报价出单体系，支持车辆信息识别与定价核算，并借助大模型技术实现对话式智能出单。另有方案通过光学字符识别技术提取电子表单中的关键信息，结合深度学习模型进行方案匹配，以减少人工录入环节。此外，现有技术聚焦于解决手动输入多条车辆与人员信息的问题，试图简化报价流程。

2、然而，现有技术方案在实际应用中仍存在明显局限。现有系统主要针对格式规范的电子表单进行信息提取，面对模糊图片、手写表格、非标准版式文档及即时通讯截图等来源多样、格式混乱的材料时，识别准确率明显下降，仍需大量人工介入完成信息录入与校验。车险报价涉及费用管控线、折扣系数、险别配置等内部规则及监管政策，当报价触发相关规则时，出单人员需依据经验反复调整信息，自动化程度有限。现有系统多采用传统表单填写模式，用户需逐项录入数十个字段并多次跳转页面，交互方式单一且操作路径冗长。现有技术主要面向散单报价场景，对于同时为大量车辆报价的批量出单需求，缺乏高效的批量数据处理与自动化报价能力，通常需要投入大量人力与时间。在上述因素叠加影响下，传统模式下一次报价成功率普遍偏低，大量报价需反复调整与人工干预，难以满足高效、精准的车险报价需求。

3、因此，亟需提供一种技术方案解决上述问题。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于意图识别与规则反算的车险智能报价系统及方法。

2、第一方面，本发明提供一种基于意图识别与规则反算的车险智能报价系统，该系统的技术方案如下：

3、用户交互层，用于获取自然语言文本和待解析文件；

4、多模态非结构化数据智能解析模块，用于对所述待解析文件进行识别与信息抽取，输出结构化基础信息；

5、自然语言交互与意图识别模块，用于对所述自然语言文本进行语义解析，识别车险报价意图并抽取与所述车险报价意图对应的需求信息，确定报价场景类型；

6、报价规则智能引擎模块，用于利用分类规则对所述结构化基础信息和所述需求信息进行规则匹配，在报价触发规则约束时根据目标约束条件反向计算各维度参数的取值并生成报价调整方案，根据所述报价场景类型调用对应的算价逻辑生成初始报价结果；

7、状态机驱动的主动引导模块，用于根据所述需求信息追踪填单进度，在检测到所述需求信息缺失时计算并推送缺失的所述需求信息的最小集合至所述用户交互层；

8、报价输出层，用于输出所述初始报价结果和所述报价调整方案。

9、本发明的一种基于意图识别与规则反算的车险智能报价系统的有益效果如下：

10、本发明的系统通过多模态非结构化数据智能解析对模糊图片、手写表格、非标准版式文档及即时通讯截图进行识别与信息抽取，结合自然语言交互与意图识别技术解析语义并确定报价场景类型，借助规则反算在触发费用管控线、折扣系数及险别配置等约束时反向推导各维度参数取值并生成调整方案，配合状态机驱动的主动引导追踪填单进度并推送缺失信息的最小集合，解决了现有技术中面对来源多样且格式混乱材料时识别准确率低、规则约束下依赖人工经验反复调整、传统表单填写操作路径冗长及批量报价处理能力不足的问题，提升了非标准材料的信息识别准确率与规则约束下的自动化处理能力，降低了人工干预频次与操作复杂度，改善了交互体验与填单完整性，提高了批量报价场景的处理效率，并提升了车险报价流程的自动化程度与一次报价成功率。

11、在上述方案的基础上，本发明的一种基于意图识别与规则反算的车险智能报价系统还可以做如下改进。

12、在一种可选的方式中，所述多模态非结构化数据智能解析模块具体用于：

13、识别所述待解析文件的格式类型，根据所述格式类型调用对应的解析策略，获取所述待解析文件的文本内容和版面结构信息；

14、对所述文本内容进行自然语言处理，抽取关键信息；

15、对所述版面结构信息进行解析，确定各信息字段在所述待解析文件中的位置关系；

16、根据所述位置关系将抽取的所述关键信息转换为标准化字段，输出所述结构化基础信息。

17、采用上述可选方式的有益效果为：进一步识别待解析文件的格式类型并调用对应解析策略，对文本内容进行自然语言处理以抽取关键信息，并解析版面结构中各字段的位置关系，将抽取信息转换为标准化字段后输出结构化基础信息，提升了非标准材料的识别准确率与信息提取完整性。

18、在一种可选的方式中，所述自然语言交互与意图识别模块具体用于：

19、对所述自然语言文本进行语义解析，获取语义解析结果；

20、根据所述语义解析结果识别所述自然语言文本中隐含的所述车险报价意图；

21、根据所述车险报价意图，从所述语义解析结果中抽取与所述车险报价意图对应的所述需求信息，所述需求信息包含车辆信息、投保人信息和险种需求信息；

22、根据所述需求信息和预设的场景匹配规则确定所述报价场景类型。

23、采用上述可选方式的有益效果为：进一步对自然语言文本进行语义解析以识别隐含的车险报价意图，从解析结果中抽取车辆信息、投保人信息与险种需求信息，依据抽取信息与预设场景匹配规则确定报价场景类型，实现了对话式交互场景下车险需求信息的自动提取与分类。

24、在一种可选的方式中，所述报价规则智能引擎模块具体用于：

25、利用分类规则对所述结构化基础信息和所述需求信息进行规则匹配，所述分类规则包括成本类规则、险别类规则和其他类规则；

26、在所述结构化基础信息和所述需求信息触发所述分类规则的约束条件时，根据目标约束条件反向计算各维度参数的取值，所述目标约束条件包括目标成本率约束和打分值约束；

27、调整各维度参数的取值直至调整后的各维度参数的取值对应的成本率等于所述目标成本率且打分值满足所述打分值约束时，将调整后的各维度参数的取值确定为所述报价调整方案；

28、根据所述报价场景类型确定算价模式，在所述报价场景类型为散单报价时调用单笔算价逻辑，在所述报价场景类型为批量报价时调用批量算价逻辑，在所述报价场景类型为续保报价时调用续保自动算价逻辑，利用所述结构化基础信息、所述需求信息和所述报价调整方案执行所调用的算价逻辑，生成所述初始报价结果。

29、采用上述可选方式的有益效果为：进一步利用成本类、险别类及其他分类规则进行规则匹配，在触发约束时依据目标成本率与打分值反向计算各维度参数取值并生成报价调整方案，根据报价场景类型调用单笔、批量或续保算价逻辑生成初始报价结果，提高了规则约束下的参数调整自动化水平与多场景报价能力。

30、在一种可选的方式中，所述状态机驱动的主动引导模块具体用于：

31、通过内置的状态机记录已获取的所述需求信息并维护所述填单进度；

32、在检测到所述需求信息中缺失报价必需字段时，根据所述报价必需字段的预设优先级排序，从缺失的所述报价必需字段中选取优先级最高的字段组成所述最小必需信息集合；

33、通过所述用户交互层将所述最小必需信息集合推送至用户端，获取所述用户端返回的补充信息；

34、根据所述补充信息更新所述状态机记录的所述需求信息，直至所述需求信息完整。

35、采用上述可选方式的有益效果为：进一步通过状态机记录已获取的需求信息并维护填单进度，在检测到报价必需字段缺失时依据预设优先级排序选取优先级最高的字段组成最小必需信息集合推送至用户端，根据补充信息持续更新状态机直至需求信息完整，提升了填单完整性与信息补全效率。

36、在一种可选的方式中，所述报价输出层具体用于：

37、将所述初始报价结果和所述报价调整方案组装为报价方案数据包；

38、输出所述报价方案数据包至所述用户交互层，所述报价方案数据包包含所述初始报价结果的主方案信息和所述报价调整方案的备选方案信息。

39、采用上述可选方式的有益效果为：进一步将初始报价结果与报价调整方案组装为报价方案数据包并输出至用户交互层，使报价方案数据包同时包含主方案信息与备选方案信息，实现了报价结果与调整建议的整合输出，便于用户在单次交互中获取完整报价信息及可选调整路径。

40、在一种可选的方式中，所述用户交互层集成即时通讯工具，所述即时通讯工具获取用户通过即时通讯会话发送的所述待解析文件并转发至所述多模态非结构化数据智能解析模块，所述多模态非结构化数据智能解析模块对所述待解析文件进行识别与信息抽取并将所述结构化基础信息发送至所述报价规则智能引擎模块，所述报价规则智能引擎模块执行所述单笔算价逻辑生成所述初始报价结果，所述报价输出层通过所述即时通讯工具推送所述初始报价结果至所述即时通讯会话。

41、采用上述可选方式的有益效果为：进一步将即时通讯工具集成于用户交互层，使用户在即时通讯会话中直接发送待解析文件并接收初始报价结果，打通从文件上传、信息识别到单笔算价及结果反馈的完整通讯链路，拓展了车险智能报价的应用场景至即时通讯环境，提升了报价服务的便捷性与响应速度。

42、第二方面，本发明提供一种基于意图识别与规则反算的车险智能报价方法，采用本发明提供的基于意图识别与规则反算的车险智能报价系统，该方法的技术方案如下：

43、获取自然语言文本和待解析文件；

44、对所述待解析文件进行识别与信息抽取，输出结构化基础信息；

45、对所述自然语言文本进行语义解析，识别车险报价意图并抽取与所述车险报价意图对应的需求信息，确定报价场景类型；

46、利用分类规则对所述结构化基础信息和所述需求信息进行规则匹配，在报价触发规则约束时根据目标约束条件反向计算各维度参数的取值并生成报价调整方案，根据所述报价场景类型调用对应的算价逻辑生成初始报价结果；

47、根据所述需求信息追踪填单进度，在检测到所述需求信息缺失时计算并推送缺失的所述需求信息的最小集合；

48、输出所述初始报价结果和所述报价调整方案。

49、本发明的一种基于意图识别与规则反算的车险智能报价方法的有益效果如下：

50、本发明的方法通过多模态非结构化数据智能解析对模糊图片、手写表格、非标准版式文档及即时通讯截图进行识别与信息抽取，结合自然语言交互与意图识别技术解析语义并确定报价场景类型，借助规则反算在触发费用管控线、折扣系数及险别配置等约束时反向推导各维度参数取值并生成调整方案，配合状态机驱动的主动引导追踪填单进度并推送缺失信息的最小集合，解决了现有技术中面对来源多样且格式混乱材料时识别准确率低、规则约束下依赖人工经验反复调整、传统表单填写操作路径冗长及批量报价处理能力不足的问题，提升了非标准材料的信息识别准确率与规则约束下的自动化处理能力，降低了人工干预频次与操作复杂度，改善了交互体验与填单完整性，提高了批量报价场景的处理效率，并提升了车险报价流程的自动化程度与一次报价成功率。

51、第三方面，本发明的一种电子设备的技术方案如下：

52、包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明的基于意图识别与规则反算的车险智能报价方法的步骤。

53、第四方面，本发明提供的一种计算机可读存储介质的技术方案如下：

54、计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机可读存储介质读取所述指令时，使所述计算机可读存储介质执行如本发明的基于意图识别与规则反算的车险智能报价方法的步骤。

55、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。