(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111539800.7 (22)申请日 2021.12.15 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 徐定伟　 (74)专利代理 机构 深圳市明日今典知识产权代 理事务所(普通 合伙) 44343 代理人 王杰辉　熊成龙 (51)Int.Cl. G06Q 10/10(2012.01) G06Q 40/08(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 案件信息处理方法、 装置、 计算机设备及存 储介质 (57)摘要 本申请为深度学习技术领域， 本申请提供了 一种案件信息处理方法、 装置、 计算机设备及存 储介质， 其中， 所述方法包括： 根据预设规则对多 个第一案件信息进行筛选， 得到多个第二案件信 息， 将第二案件信息存储至案件库， 并按照每个 第二案件信息的案件生成时间的先后顺序对所 有第二案件信息进行排序， 根据排序结果定期从 案件库中提取目标案件信息， 获取目标案件信息 对应的目标用户， 查询目标用户的关联信息， 将 目标案件信息及关联信息输入预先训练好的案 件信息处理模型中， 得到函件内容及函件类型， 根据函件内容及函件模板生成目标案件信息对 应的函件， 将函件下发给目标用户， 从而实现案 件信息的自动审核处理， 并结合了关联信息， 确 保审核的精确度。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114240362 A 2022.03.25 CN 114240362 A 1.一种案件信息处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取预设时间段内未处理的所有案件信息， 对所述所有案件信息进行标准化处理， 得 到统一数据结构的多个第一案件信息； 根据预设规则对所述多个第 一案件信 息进行筛选， 筛选出符合所述预设规则的第 一案 件信息， 得到多个第二案件信息； 获取每个所述第 二案件信 息的案件生成时间， 将所述多个第 二案件信 息存储至预先构 建的案件库中， 并按照每个所述第二案件信息的案件生成时间的先后顺序对所有 所述第二 案件信息进行排序， 得到排序结果； 根据所述 排序结果定期从所述案件库中提取 所述第二案件信息， 得到目标案件信息； 获取所述目标案件信 息对应的目标用户， 查询所述目标用户的关联信 息； 其中， 所述关 联信息为影响所述目标案件信息处 理的相关信息； 将所述目标案件信 息及关联信息输入预先训练好的案件信 息处理模型中， 得到所述目 标案件信息需要下发的函件内容及函件类型； 根据所述函件类型获取函件模板， 根据所述函件内容及函件模板生成所述目标案件信 息对应的函件， 将所述 函件下发给 所述目标用户。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据预设规则对所述多个第 一案件信 息进行筛 选， 筛选出符合所述预设规则的第一案件信息， 得到多个第二案件信息， 包括： 计算每个所述第一案件信息的完整度； 其中， 所述完整度用于评估所述第一案件信息 的信息完整情况； 从所述多个第 一案件信 息中筛选出完整度 大于预设完整度的第 一案件信 息， 得到多个 第二案件信息 。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据预设规则对所述多个第 一案件信 息进行筛 选， 筛选出符合所述预设规则的第一案件信息， 得到多个第二案件信息， 包括： 遍历每个所述第一案件信息的关键信息； 从所述多个第 一案件信 息中筛选出关键信 息未缺失的第 一案件信 息， 得到多个第 二案 件信息。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述目标案件信 息及关联信息输入 预先训练好的案件信息处 理模型中之前， 还 包括： 获取训练数据； 其中， 所述训练数据包括预定数量的案件信 息样本、 每个案件信 息样本 对应的参 考关联信息、 参 考函件内容及参 考函件类型； 调用所述训练数据对预设的初始神经网络模型进行迭代训练， 获取所述初始神经网络 模型每次训练后的训练结果； 判断所述初始神经网络模型每次训练后的训练结果是否满足要求； 若是， 完成所述初始神经网络模型的训练， 得到所述案件信 息处理模型， 用于根据案件 信息及关联信息生成所述案件信息相应的函件内容及函件类型。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述判断所述初始神经网络模型每次训练 后的训练结果是否满足要求， 包括： 根据所述初始神经网络模型每次训练后的训练结果计算所述初始神经网络模型每次 训练后的损失值；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114240362 A 2对每次训练后的损失值进行 标准方差计算， 得到标准方差值； 判断所述标准方差值是否小于预设标准方差值； 若是， 则判定所述初始神经网络模型每次训练后的训练结果满足要求。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述将所述函件下发给所述目标用户之 后， 还包括： 获取所述目标用户根据所述函件生成的反馈信息； 其中， 所述反馈信息包括所述目标 用户对所述 函件不满意及不满意原因； 当确定所述目标用户对所述函件不满意 时， 根据所述不满意原 因修改所述函件的函件 内容， 得到目标函件内容； 根据所述目标函件内容更新所述初始神经网络模型的训练数据。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述函件下发给所述目标用户， 包 括： 获取所述目标用户的电子邮箱； 通过对称加密方法对所述 函件进行对称加密处 理； 将加密后的所述 函件发送至所述目标用户的电子邮箱。 8.一种案件信息处 理装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取预设时间段内未处理的所有案件信息， 对所述所有案件信息进行 标准化处理， 得到统一数据结构的多个第一案件信息； 筛选模块， 用于根据预设规则对所述多个第一案件信息进行筛选， 筛选出符合所述预 设规则的第一案件信息， 得到多个第二案件信息； 排序模块， 用于获取每个所述第二案件信息的案件生成时间， 将所述多个第二案件信 息存储至预先构建的案件库中， 并按照每个所述第二案件信息的案件生成时间的先后顺序 对所有所述第二案件信息进行排序， 得到排序结果； 提取模块， 用于根据所述排序结果定期从所述案件库中提取所述第二案件信息， 得到 目标案件信息； 查询模块， 用于获取所述目标案件信息对应的目标用户， 查询所述目标用户的关联信 息； 其中， 所述关联信息为影响所述目标案件信息处 理的相关信息； 输入模块， 用于将所述目标案件信 息及关联信息输入预先训练好的案件信 息处理模型 中， 得到所述目标案件信息需要下发的函件内容及函件类型； 生成模块， 用于根据所述函件类型获取函件模板， 根据所述函件内容及函件模板生成 所述目标案件信息对应的函件， 将所述 函件下发给 所述目标用户。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 存储器； 其中， 所述存储器存储有计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要 求1至7任一项所述的案件信息处 理方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 该计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1 ‑7任一项所述的案件信息处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114240362 A 3