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龙图腾网获悉中国平安财产保险股份有限公司申请的专利基于人工智能的保单分类方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116561647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310762053.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于人工智能的保单分类方法、装置、设备及存储介质是由陈奕宇设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的保单分类方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能和金融保险领域，提供了一种基于人工智能的保单分类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据预设的第一样本集对预设的第一机器学习模型进行训练，得到第一分类模型；根据预设的第二样本集对预设的第二机器学习模型进行训练，得到第二分类模型；对所述第一分类模型和所述第二分类模型进行融合，得到候选分类模型；根据预设的第三样本集对所述候选分类模型进行训练，得到目标分类模型；根据待理赔保单对应的企业理赔数据和所述目标分类模型，确定所述待理赔保单的分类结果。本申请极大地提高了保单分类的效率和准确性。本申请还涉及区块链领域，上述存储介质可存储根据区块链节点的使用所创建的数据。

本发明授权基于人工智能的保单分类方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的保单分类方法，其特征在于，包括： 根据预设的第一样本集对预设的第一机器学习模型进行训练，得到第一分类模型，所述第一样本集包括多个第一样本，所述第一样本包括已完成理赔的第一团体险保单对应的企业理赔数据和标注的第一标签，所述第一标签用于标识所述第一团体险保单为有风险的团体险保单； 根据预设的第二样本集对预设的第二机器学习模型进行训练，得到第二分类模型，所述第二样本集包括多个第二样本，所述第二样本包括已完成理赔的第二团体险保单对应的企业理赔数据和标注的第二标签，所述第二标签用于标识所述第二团体险保单为无风险的团体险保单； 对所述第一分类模型和所述第二分类模型进行融合，得到候选分类模型； 根据预设的第三样本集对所述候选分类模型进行训练，得到目标分类模型，所述第三样本集包括多个所述第一样本和多个所述第二样本； 根据待理赔保单对应的企业理赔数据和所述目标分类模型，确定所述待理赔保单的分类结果； 其中，所述第一分类模型包括第一目标单高斯模型，所述第二分类模型包括第二目标单高斯模型，所述候选分类模型包括候选高斯混合模型，所述对所述第一分类模型和所述第二分类模型进行融合，得到候选分类模型包括： 获取第一加权系数和第二加权系数，所述第一加权系数与所述第二加权系数之和等于1； 计算所述第一加权系数和所述第一目标单高斯模型的乘积，得到第一加权单高斯模型； 计算所述第二加权系数和所述第二目标单高斯模型的乘积，得到第二加权单高斯模型； 对所述第一加权单高斯模型和所述第二加权单高斯模型进行求和，得到候选高斯混合模型； 所述根据预设的第三样本集对所述候选分类模型进行训练，得到目标分类模型，包括： 每次从预设的第三样本集中选择一个不同的样本，直至所述第三样本集中的每个样本均被选择一次； 在每次选择样本后，将选择的样本中的企业理赔数据输入风险评分预测模型进行风险评分预测，得到第五风险评分，其中，所述风险评分预测模型为预先根据训练样本集对神经网络模型进行训练得到的，所述训练样本集中的训练样本包括已完成理赔的团体险保单对应的企业理赔数据和标注的真实风险评分； 将所述第五风险评分输入所述候选高斯混合模型进行处理，得到第五预测标签； 根据所述第五预测标签和选择的样本中的真实标签，确定损失值，根据所述损失值更新所述第一加权系数和所述第二加权系数，以更新所述候选高斯混合模型，其中，在所述第三样本集中的每个样本均被选择一次后，将最后更新的候选高斯混合模型确定为所述目标高斯混合模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国平安财产保险股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心12、13、38、39、40层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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