保险行业中Drools规则引擎的研究与应用
这是一篇关于规则引擎,车险理赔,Drools,Rete的论文, 主要内容为商业规则越来越复杂且灵活多变,尤其在银行、保险行业中,将规则嵌入程序的传统业务规则开发方式已无法满足易维护、高效率的系统要求。此时基于产生式专家系统应运而生,它有效提高了系统的运行效率,实现了管理流程的自动化并适应了多变且复杂的业务需求。本文就是针对保险行业中的车险理赔系统,研究并应用产生式专家系统Drools实现业务规则和程序的分离。 Drools规则引擎是Redhat公司JBoss业务逻辑智能模块。基于Rete神经网络算法的推理引擎结合七种冲突解决策略成为Drools的核心。此外,Drools使用规则库和工作空间分别完成规则的构建和事实对象的处理,从而可以作为一个独立的组件实现与J2EE架构完美的结合。 本文分析了传统业务规则开发方式的缺陷和弊端,研究了专家系统即规则引擎产生的必要性。然后研究规则引擎的结构和编制运行原理,分析对比了正向链接和反向链接两种推理运行方式。研究了ILOG商业规则引擎、开源Java规则引擎和.NET规则引擎的特点,使用基于正向链接的Drools作为本系统中处理业务规则的独立组件。本文深入研究Drools的Rete算法的核心和冲突解决策略后,根据系统需求对Rete算法进行了改进。即提出了Alpha节点优先的连接策略和距离最近优先的冲突解决策略。其中Alpha节点优先的连接策略是根据事实数量与模式的数量成反比,通过分析进入Alpha节点的事实数量来决定Alpha节点和Beta节点连接的优先权,提高了匹配的效率。距离最近优先的冲突解决策略则是通过比较条件值与目标值的距离大小来作为冲突解决策略,有效解决了规则冲突问题。论文还基于Struts、Spring与Hibernate的轻量级框架,实现了Drools规则引擎与系统SSH框架的整合。并结合定损、核损、报价模块复杂业务规则的流程和具体需求,设计了基于事实对象的业务模型,使用规则流、决策表、DRL对业务逻辑规则进行了设计,成功实现了基于Drools规则引擎的规则库的构建。 本文完成了系统SSH框架和Drools规则引擎的整合,以及事实模型和业务逻辑规则的设计。以定核报模块为例,Drools规则引擎为核心成功实现了保险行业中Drools规则引擎的应用。经过测试和验证,本系统应用于某保险公司的理赔系统,效果良好。
车险理赔流程管理系统的设计与实现
这是一篇关于车险理赔,流程管理,RabbitMQ,Elasticsearch的论文, 主要内容为近年来,汽车行业的蓬勃发展促进了汽车保险(简称车险)的迅速发展,其理赔流程也在不断地更新和完善。目前,国内保险公司内部都建立有专门管理车险理赔流程的平台,但由于理赔流程任务众多、业务规则繁杂,平台未能较好地处理各个任务操作的业务规则校验,加上处理某些流程任务时,诸如查勘、定损、核损等,对获取的数据不够专业性导致理赔纠纷,忽略后期客户数据的增量及总量导致数据检索困难,理赔支付出错或支付效率低,未考虑高并发对平台的影响等,这些都对理赔效率产生影响。因此,建立一个能极大地提高车险理赔效率、符合公司实际情况的车险理赔流程管理信息平台为大势所趋。本文通过了解车险理赔的具体流程,熟悉流程中每个任务操作的业务规则,以保险公司内部人员的日常操作需求为基础,设计并开发出用于管理车险理赔流程的系统。系统主要实现车险理赔流程管理、用户权限控制、辅助功能管理及理赔支付管理四个模块。车险理赔流程管理以流程中核赔任务为例,阐述针对核赔的各类操作及对应业务逻辑,操作包括生成、查看、处理、暂存、提交、删除/撤销、回退、查询、获取;用户权限控制包括用户所在总分公司权限控制、公司内部人员对任务操作的控制及各岗位人员所经手的最大金额的控制;辅助功能管理是对理赔流程成功操作的支撑,包括人员改派、流程图查看、失败数据补传;理赔支付需与收付系统交互,收集案件车、财人损失信息通过消息队列发送至收付系统,接受反馈数据并更新支付信息,支付失败允许退票重发。系统部署方式为分布式,分布式架构使用Dubbo,分为三个服务来部署,理赔核心服务、网关服务、ESSearch服务,服务之间采用webservice来通信。理赔核心服务基于Hibemate+Spring+SpringMVC+MiniDao框架,负责车险理赔整个流程的实现,论文中以核赔任务为例阐述流程中任务操作的主要技术要点,核赔操作采用Ilog JRules规则引擎完成操作的业务规则校验,根据校验的反馈数据生成下一个任务节点,核赔提交成功需对与诸多平台交互,如与收付平台对接完成理赔支付,系统采用分布式中间件RabbitMQ来实现,以发布/订阅的模式高效率完成收付功能,解耦操作利于后期系统的维护,与交管平台交互,核赔操作成功固定任务上传平台,论文中以核赔提交理算上传平台为例;ESSearch服务基于Spring+SpringMVC+ElasticSearch+MyBatis框架,负责流程中大规模数据的高效率检索,设定索引Index,针对不同查询参数指定查询方式QueryType,提高查询效率。系统主要用于保险公司内部用户处理车险理赔流程操作,在处理平台方面提高理赔效率,同时实现易用性和可扩展性。现已成功上线一期版本,用户不仅能满足日常操作需求,而且能高效率完成对车险理赔的各个流程任务的操作,具体反馈较好。
保险行业中Drools规则引擎的研究与应用
这是一篇关于规则引擎,车险理赔,Drools,Rete的论文, 主要内容为商业规则越来越复杂且灵活多变,尤其在银行、保险行业中,将规则嵌入程序的传统业务规则开发方式已无法满足易维护、高效率的系统要求。此时基于产生式专家系统应运而生,它有效提高了系统的运行效率,实现了管理流程的自动化并适应了多变且复杂的业务需求。本文就是针对保险行业中的车险理赔系统,研究并应用产生式专家系统Drools实现业务规则和程序的分离。 Drools规则引擎是Redhat公司JBoss业务逻辑智能模块。基于Rete神经网络算法的推理引擎结合七种冲突解决策略成为Drools的核心。此外,Drools使用规则库和工作空间分别完成规则的构建和事实对象的处理,从而可以作为一个独立的组件实现与J2EE架构完美的结合。 本文分析了传统业务规则开发方式的缺陷和弊端,研究了专家系统即规则引擎产生的必要性。然后研究规则引擎的结构和编制运行原理,分析对比了正向链接和反向链接两种推理运行方式。研究了ILOG商业规则引擎、开源Java规则引擎和.NET规则引擎的特点,使用基于正向链接的Drools作为本系统中处理业务规则的独立组件。本文深入研究Drools的Rete算法的核心和冲突解决策略后,根据系统需求对Rete算法进行了改进。即提出了Alpha节点优先的连接策略和距离最近优先的冲突解决策略。其中Alpha节点优先的连接策略是根据事实数量与模式的数量成反比,通过分析进入Alpha节点的事实数量来决定Alpha节点和Beta节点连接的优先权,提高了匹配的效率。距离最近优先的冲突解决策略则是通过比较条件值与目标值的距离大小来作为冲突解决策略,有效解决了规则冲突问题。论文还基于Struts、Spring与Hibernate的轻量级框架,实现了Drools规则引擎与系统SSH框架的整合。并结合定损、核损、报价模块复杂业务规则的流程和具体需求,设计了基于事实对象的业务模型,使用规则流、决策表、DRL对业务逻辑规则进行了设计,成功实现了基于Drools规则引擎的规则库的构建。 本文完成了系统SSH框架和Drools规则引擎的整合,以及事实模型和业务逻辑规则的设计。以定核报模块为例,Drools规则引擎为核心成功实现了保险行业中Drools规则引擎的应用。经过测试和验证,本系统应用于某保险公司的理赔系统,效果良好。
保险行业中Drools规则引擎的研究与应用
这是一篇关于规则引擎,车险理赔,Drools,Rete的论文, 主要内容为商业规则越来越复杂且灵活多变,尤其在银行、保险行业中,将规则嵌入程序的传统业务规则开发方式已无法满足易维护、高效率的系统要求。此时基于产生式专家系统应运而生,它有效提高了系统的运行效率,实现了管理流程的自动化并适应了多变且复杂的业务需求。本文就是针对保险行业中的车险理赔系统,研究并应用产生式专家系统Drools实现业务规则和程序的分离。 Drools规则引擎是Redhat公司JBoss业务逻辑智能模块。基于Rete神经网络算法的推理引擎结合七种冲突解决策略成为Drools的核心。此外,Drools使用规则库和工作空间分别完成规则的构建和事实对象的处理,从而可以作为一个独立的组件实现与J2EE架构完美的结合。 本文分析了传统业务规则开发方式的缺陷和弊端,研究了专家系统即规则引擎产生的必要性。然后研究规则引擎的结构和编制运行原理,分析对比了正向链接和反向链接两种推理运行方式。研究了ILOG商业规则引擎、开源Java规则引擎和.NET规则引擎的特点,使用基于正向链接的Drools作为本系统中处理业务规则的独立组件。本文深入研究Drools的Rete算法的核心和冲突解决策略后,根据系统需求对Rete算法进行了改进。即提出了Alpha节点优先的连接策略和距离最近优先的冲突解决策略。其中Alpha节点优先的连接策略是根据事实数量与模式的数量成反比,通过分析进入Alpha节点的事实数量来决定Alpha节点和Beta节点连接的优先权,提高了匹配的效率。距离最近优先的冲突解决策略则是通过比较条件值与目标值的距离大小来作为冲突解决策略,有效解决了规则冲突问题。论文还基于Struts、Spring与Hibernate的轻量级框架,实现了Drools规则引擎与系统SSH框架的整合。并结合定损、核损、报价模块复杂业务规则的流程和具体需求,设计了基于事实对象的业务模型,使用规则流、决策表、DRL对业务逻辑规则进行了设计,成功实现了基于Drools规则引擎的规则库的构建。 本文完成了系统SSH框架和Drools规则引擎的整合,以及事实模型和业务逻辑规则的设计。以定核报模块为例,Drools规则引擎为核心成功实现了保险行业中Drools规则引擎的应用。经过测试和验证,本系统应用于某保险公司的理赔系统,效果良好。
保险行业中Drools规则引擎的研究与应用
这是一篇关于规则引擎,车险理赔,Drools,Rete的论文, 主要内容为商业规则越来越复杂且灵活多变,尤其在银行、保险行业中,将规则嵌入程序的传统业务规则开发方式已无法满足易维护、高效率的系统要求。此时基于产生式专家系统应运而生,它有效提高了系统的运行效率,实现了管理流程的自动化并适应了多变且复杂的业务需求。本文就是针对保险行业中的车险理赔系统,研究并应用产生式专家系统Drools实现业务规则和程序的分离。 Drools规则引擎是Redhat公司JBoss业务逻辑智能模块。基于Rete神经网络算法的推理引擎结合七种冲突解决策略成为Drools的核心。此外,Drools使用规则库和工作空间分别完成规则的构建和事实对象的处理,从而可以作为一个独立的组件实现与J2EE架构完美的结合。 本文分析了传统业务规则开发方式的缺陷和弊端,研究了专家系统即规则引擎产生的必要性。然后研究规则引擎的结构和编制运行原理,分析对比了正向链接和反向链接两种推理运行方式。研究了ILOG商业规则引擎、开源Java规则引擎和.NET规则引擎的特点,使用基于正向链接的Drools作为本系统中处理业务规则的独立组件。本文深入研究Drools的Rete算法的核心和冲突解决策略后,根据系统需求对Rete算法进行了改进。即提出了Alpha节点优先的连接策略和距离最近优先的冲突解决策略。其中Alpha节点优先的连接策略是根据事实数量与模式的数量成反比,通过分析进入Alpha节点的事实数量来决定Alpha节点和Beta节点连接的优先权,提高了匹配的效率。距离最近优先的冲突解决策略则是通过比较条件值与目标值的距离大小来作为冲突解决策略,有效解决了规则冲突问题。论文还基于Struts、Spring与Hibernate的轻量级框架,实现了Drools规则引擎与系统SSH框架的整合。并结合定损、核损、报价模块复杂业务规则的流程和具体需求,设计了基于事实对象的业务模型,使用规则流、决策表、DRL对业务逻辑规则进行了设计,成功实现了基于Drools规则引擎的规则库的构建。 本文完成了系统SSH框架和Drools规则引擎的整合,以及事实模型和业务逻辑规则的设计。以定核报模块为例,Drools规则引擎为核心成功实现了保险行业中Drools规则引擎的应用。经过测试和验证,本系统应用于某保险公司的理赔系统,效果良好。
车险理赔工作流系统设计与实现
这是一篇关于J2EE,RUP,UML建模,车险理赔的论文, 主要内容为信息化是当今世界科技、经济与社会发展的重要趋势。近年来,车险理赔在我国已引起社会及政府的高度重视,加快车险理赔信息化建设,提高信息技术应用水平,是促进社会整体经济发展、落实科学发展观的重要战略,是增强综合实力和国际竞争力的必然选择。车险理赔行业致力于解决众多保险公司日常管理运作,但国内仍然没有较为成熟的、可以作为模板的业务系统,造成人力和财政资源的浪费,同时阻碍了车险理赔业务的快速发展。因此,必须开发一套规范、安全可靠、可维护、可伸缩、统计功能强且易于操作的车险理赔工作流系统。本文首先综述了车险理赔行业的发展现状,以及当今网络信息化技术的发展背景,重点分析了车险理赔行业目前存在的问题,通过调研分析其业务成本开销大、存在巨大的安全风险、操作复杂以及可扩展性差等问题,设计并实现了基于B／S架构并且符合国家制定规范的工作流系统。其次,针对车险理赔业务的需求现状,对整个系统进行了总体架构设计,并通过软件工程通用建模语言UML对系统进行了层次化建模,清晰描述了车险理赔工作流系统的整体业务流程。然后,分别从用户登录、总体业务流程、车险理赔业务流程等方面进行了详细设计。最后为了保证系统的稳定性,对系统各个模块的实现进行了规范化的系统测试。本文使用成熟的J2EE技术,基于Oracle数据库,完成了车险理赔工作流系统的设计和实现。为了保证系统的安全与稳定,符合当代汽车保险理赔业务需求,采用软件测试的规范方法进行全面的系统测试,实际使用证明,该系统的工作效率得到了有效提高,并且业务操作的规范化确保了数据安全和运行的稳定性,并为管理人员提供了一个强大的决策分析平台,基本实现了模板系统需求。
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