(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両保険調査任務の発表システムであって、
車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末にクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表することに用いられる任務発表モジュールと、
大衆調査員が、発表された車両保険調査任務を受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から車両保険調査任務に対応する調査データを取得することに用いられるデータ取得モジュールと、
予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とするデータ分析モジュールと、
を備えることを特徴とする車両保険調査任務の発表システム。
【請求項２】
予め設定された検査ルールに従って、前記採用待ち任務結果に対して有意性の検査を行うことに用いられるデータ検査モジュールと、
前記採用待ち任務結果が有意性の検査に合格した場合、前記採用待ち任務結果を最終結果として前記車両保険調査任務の発表者に戻し、
前記採用待ち任務結果が有意性の検査に合格しなかった場合、前記採用待ち任務結果を予め設定された携帯端末に送信して人手による検査を行うことに用いられる結果フィードバックモジュールと、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の車両保険調査任務の発表システム。
【請求項３】
前記任務発表モジュールは、
ラグランジュ乗数法とクーンタッカー条件法を組み合わせて使用して、前記車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得すること、
又は、拡張ラグランジュ乗数法と移動漸近線法を組み合わせて使用して、前記車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得すること
にも用いられることを特徴とする請求項１に記載の車両保険調査任務の発表システム。
【請求項４】
前記任務発表モジュールは、
各車両保険調査任務に対応する予め設定されたモデルをｉ次元空間のベクトルＱｉに設定し、各大衆調査員の個人情報に対応する予め設定されたモデルをｊ次元空間のベクトルＰｊに設定することに用いられるモデル設定ユニットと、
ベクトルＱｉとベクトルＰｊに対して演算行列Ｍｉ，ｊ＝ＱｉＰｊを定義し、且つ定義された演算行列に基づいて、各大衆調査員に対応する個人重み値を算出することに用いられる行列演算ユニットと、
個人重み値が予め設定された閾値より大きい大衆調査員を車両保険調査任務に適合する大衆調査員として確定することに用いられる人員確定ユニットと、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の車両保険調査任務の発表システム。
【請求項５】
前記データ分析モジュールは、
前記車両保険調査任務を受けた各大衆調査員の履歴調査データに基づいて、各大衆調査員に対応する履歴データ重み値を算出することに用いられる履歴重み算出ユニットと、
獲得された前記履歴データ重み値に基づいて、予め設定された公式に従って前記車両保険調査任務で取得した各調査データにそれぞれ対応する重み分数の合計を算出することに用いられる重み合計算出ユニットと、
重み分数の合計が最高である調査データを採用待ち任務結果とする任務結果確定ユニットと、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の車両保険調査任務の発表システム。
【請求項６】
車両保険調査任務の発表装置であって、処理ユニットと、前記処理ユニットに接続される車両保険調査任務の発表システム、入力／出力ユニット、通信ユニットおよび記憶ユニットと、を備え、
前記入力／出力ユニットは、ユーザー命令を入力し、且つ入力されたユーザー命令に対する車両保険調査任務の発表装置による応答データを出力することに用いられ、
前記通信ユニットは、大衆調査員の端末装置又はバックグラウンドサーバーに通信して接続されることに用いられ、
前記記憶ユニットは、車両保険調査任務の発表システム及び車両保険調査任務の発表システムの実行データを記憶することに用いられ、
前記処理ユニットは、該車両保険調査任務の発表システムを呼出して実行することによって、
Ａ：車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って前記車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末に、クラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表するステップと、
Ｂ：発表された前記車両保険調査任務を大衆調査員が受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から前記車両保険調査任務に対応する調査データを取得するステップと、
Ｃ：予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とするステップと、
を実行することに用いられることを特徴とする車両保険調査任務の発表装置。
【請求項７】
前記車両保険調査任務の発表装置は、前記処理ユニットに接続された表示灯をさらに備え、前記表示灯は、光を出射することによって、発表された車両保険調査任務を受けた大衆調査員が現在いることを示すことに用いられることを特徴とする請求項６に記載の車両保険調査任務の発表装置。
【請求項８】
前記処理ユニットは、前記車両保険調査任務の発表システムを呼出して実行し、
予め設定された検査ルールに従って、前記採用待ち任務結果に対して有意性の検査を行うステップと、
前記採用待ち任務結果が有意性の検査に合格した場合、前記採用待ち任務結果を最終結果として前記車両保険調査任務の発表者に戻すステップと、
前記採用待ち任務結果が有意性の検査に合格しなかった場合、前記採用待ち任務結果を予め設定された携帯端末に送信して人手による検査を行うステップと、
を実行することを特徴とする請求項６に記載の車両保険調査任務の発表装置。
【請求項９】
前記処理ユニットは、前記車両保険調査任務の発表システムを呼出してステップＡを実行する時に、
ラグランジュ乗数法とクーンタッカー条件法を組み合わせて使用して、前記車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得するステップ
又は、拡張ラグランジュ乗数法と移動漸近線法を組み合わせて使用して、前記車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得するステップ
を具体的に実行することを特徴とする請求項６に記載の車両保険調査任務の発表装置。
【請求項１０】
前記処理ユニットは、前記車両保険調査任務の発表システムを呼出してステップＡを実行する時に、
各車両保険調査任務に対応する予め設定されたモデルをｉ次元空間のベクトルＱｉに設定し、各大衆調査員の個人情報に対応する予め設定されたモデルをｊ次元空間のベクトルＰｊに設定するステップと、
ベクトルＱｉとベクトルＰｊに対して演算行列Ｍｉ，ｊ＝ＱｉＰｊを定義し、且つ定義された演算行列に基づいて、各大衆調査員に対応する個人重み値を算出するステップと、
個人重み値が予め設定された閾値より大きい大衆調査員は、車両保険調査任務に適合する大衆調査員として確定されるステップと、
を実行することを特徴とする請求項６に記載の車両保険調査任務の発表装置。
【請求項１１】
前記処理ユニットは、前記車両保険調査任務の発表システムを呼出してステップＣを実行する時に、
車両保険調査任務を受けた各大衆調査員の履歴調査データに基づいて、各大衆調査員に対応する履歴データ重み値を算出するステップと、
獲得された履歴データ重み値に基づいて、予め設定された公式に従って前記車両保険調査任務で取得した各調査データにそれぞれ対応する重み分数の合計を算出するステップと、
重み分数の合計が最高である調査データを前記採用待ち任務結果とするステップと、
を具体的に実行することを特徴とする請求項６に記載の車両保険調査任務の発表装置。
【請求項１２】
任務発表モジュールとデータ取得モジュールとデータ分析モジュールとを備えるコンピュータシステムを用いた車両保険調査任務の発表方法であって、
前記任務発表モジュールにより、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って前記車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末に、クラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表するステップと、
前記データ取得モジュールにより、発表された前記車両保険調査任務を大衆調査員が受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から前記車両保険調査任務に対応する調査データを取得するステップと、
前記データ分析モジュールにより、予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とするステップと、
を備えることを特徴とする車両保険調査任務の発表方法。
【請求項１３】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、一つまたは複数のプログラムが格納され、前記一つまたは複数のプログラムは、一つまたは複数の処理装置によって実行されて、
車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末にクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表するステップと、
大衆調査員が発表された車両保険調査任務を受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から車両保険調査任務に対応する調査データを取得するステップと、
予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とするステップと、
を実行することを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理技術分野に関するものであり、車両保険調査任務の発表システム、装置、方法及び読み取り可能な記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
複雑な交通環境の場合、交通事故が迅速且つ効果的に処理されることは、交通圧力を緩和するための重要な一部である。現在、車両保険業界において、現場調査及び車両損失確認サービスの開発は、ほとんど専門的な保険担当者に依頼する必要があるため、コストが高く、効率が低い。
【０００３】
また、金融保険業界のデータは、とても敏感であるため、現在のクラウドソーシング業界で通用するクラウドソーシング管理及び発表メカニズムでは、被保険者の個人情報を十分に保護するのが難い。従って、国内の既存の商用クラウドソーシングプラットフォームは、いずれも未だ保険分野のビジネスに踏み込んでいない。クラウドソーシング技術を現場調査及び車両損失確認サービスにどのように適用して、現場調査及び車両損失確認業務のコストが高く、効率が低いという問題を有効に防止するかは、現在の業界の解決すべき緊急課題の一つになっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上記したような従来の技術において、前記問題点を解決するためになされたものであり、クラウドソーシング技術を使用して車両保険調査任務を発表することができる車両保険調査任務の発表システム、装置、方法及び読み取り可能な記憶媒体を提供することにその目的がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
車両保険調査任務の発表システムは、
車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末に前記クラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表することに用いられる任務発表モジュールと、
発表された前記車両保険調査任務を大衆調査員が受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から前記車両保険調査任務に対応する調査データを取得することに用いられるデータ取得モジュールと、
予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とするデータ分析モジュールと、
を備える。
【０００６】
車両保険調査任務の発表装置は、処理ユニットと、前記処理ユニットに接続される、車両保険調査任務の発表システム、入力／出力ユニット、通信ユニットおよび記憶ユニットと、を備える。
前記入力／出力ユニットは、ユーザー命令を入力し、且つ入力されたユーザー命令に対する車両保険調査任務の発表装置による応答データを出力することに用いられ、
前記通信ユニットは、大衆調査員の端末装置又はバックグラウンドサーバーに通信して接続されることに用いられ、
前記記憶ユニットは、該車両保険調査任務の発表システム及び該車両保険調査任務の発表システムの実行データを記憶することに用いられ、
前記処理ユニットは、車両保険調査任務の発表システムを呼出して実行することによって以下のステップ、すなわち、
Ａ：車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って前記車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末に前記クラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表するステップと、
Ｂ：発表された前記車両保険調査任務を大衆調査員が受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から前記車両保険調査任務に対応する調査データを取得するステップと、
Ｃ：予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とするステップと、
を実行することに用いられる。
【０００７】
車両保険調査任務の発表方法は、
車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って前記車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末に、前記クラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表するステップと、（ここから）
発表された車両保険調査任務を大衆調査員が受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から車両保険調査任務に対応する調査データを取得するステップと、
予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とするステップと、
を備える。
【０００８】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、一つまたは複数のプログラムが格納され、前記一つまたは複数のプログラムは、一つまたは複数の処理装置によって実行されて、
車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末に前記クラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表するステップと、
発表された車両保険調査任務を大衆調査員が受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から車両保険調査任務に対応する調査データを取得するステップと、
予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とするステップを実行する。
【発明の効果】
【０００９】
従来の技術に比べて、本発明において、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って前記車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末にクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表する。発表された車両保険調査任務を大衆調査員が受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から前記車両保険調査任務に対応する調査データを取得する。予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とする。従って、クラウドソーシング技術を使用して車両保険調査任務を発表するという効果を奏し、車両保険調査任務発表の効率を向上させ、車両保険調査任務発表のコストを効果的に削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明に係る車両保険調査任務の発表システムの第一実施形態のブロック図である。
【図２】本発明に係る車両保険調査任務の発表システムの第二実施形態のブロック図である。
【図３】本発明に係る車両保険調査任務の発表システムにおいて、図１又は図２の実施形態の任務発表モジュール６０の実施形態のブロック図である。
【図４】本発明に係る車両保険調査任務の発表システムにおいて、図１又は図２の実施形態のデータ分析モジュール８０の実施形態のブロック図である。
【図５】本発明に係る車両保険調査任務の発表装置の第一実施形態のハードウェア構造図である。
【図６】本発明に係る車両保険調査任務の発表装置の第二実施形態のハードウェア構造図である。
【図７】本発明に係る車両保険調査任務の発表方法の一種の実施形態のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面と実施例を組み合わせて本発明について詳細に説明する。本明細書に記載された具体的な実施例は、単に本発明を説明するためのものであり、本発明を限定するためのものではないことを理解しなければならない。
【００１２】
図１に示すように、本発明は、車両保険調査任務の発表システムを提供する。本発明に係る車両保険調査任務の発表システムは、任務発表モジュール６０と、データ取得モジュール７０と、データ分析モジュール８０と、を備える。
【００１３】
任務発表モジュール６０は、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末にクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表することに用いられる。
【００１４】
本実施形態において、任務発表モジュール６０は、車両保険調査任務をクラウドソーシング発表する必要がある時に、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得する。その中において、任務発表モジュール６０によって取得されたクラウドソーシングパラメーターは、車両保険調査任務の有効期限（例えば、前記任務がいつまで有効であるか、即ち、前記任務をいつまで受けられるか）、車両保険調査任務の完成期間（例えば、大衆調査員が受けた後、前記完成期間内に完成し、さもなければ任務を失効させる）、奨励（例えば、指定された時間内に大衆調査員が必要に応じて任務を完成することによる獲得できる収益であり、ポイントであっても現金であっても良く、奨励は、任務が完了した時又は結果が受け入れられた時に獲得される）、奨励予算（例えば、各大衆調査員の奨励合計額の上限である）などのようなパラメーターを備えるが、これらに限定されるものではない。
【００１５】
本実施形態において、任務発表モジュール６０は、具体的な車両保険調査任務に従って対応するクラウドソーシングパラメーターを取得することができる。本発明の実施形態において、上述したクラウドソーシングパラメーターのタイプに限定されるものではない。
【００１６】
任務発表モジュール６０が、対応するクラウドソーシングパラメーターを取得した後、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員に対応する携帯端末にクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表する。車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定する時に、任務発表モジュール６０は、車両保険調査任務に対応する具体的なタイプと具体的なパラメーター及び大衆調査員の個人情報と大衆調査員の履歴調査データ等々に基づいてマッチングを行い、対応する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員に対応する携帯端末に対応する車両保険調査任務を送信する。
【００１７】
本発明の実施形態において、任務発表モジュール６０が、対応する大衆調査員を確定した時に、前記大衆調査員の個人情報と束縛された携帯端末の情報に基づいて、大衆調査員に対応する携帯端末を獲得し、確定された大衆調査員に対応する携帯端末にクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表する。例えば、任務発表モジュール６０は、「現在、Ａ車両保険調査任務がクラウドソーシングする必要があり、任務を受けた後２４時間以内に完成する必要があり、この任務は現金で支払い、奨励の最低額が１０００元（ＲＭＢ）である」というクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を確定された大衆調査員の対応する携帯端末に発表する。
【００１８】
データ取得モジュール７０は、大衆調査員が発表された車両保険調査任務を受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から車両保険調査任務に対応する調査データを取得することに用いられる。
【００１９】
大衆調査員が上述した車両保険調査任務を受けた後、大衆調査員は、大衆調査員の携帯端末によって対応する受付指令を呼び出し、データ取得モジュール７０は、携帯端末からの受付指令を受信すると、上述した車両保険調査任務を受けた大衆調査員があることが識別された。この時、データ取得モジュール７０は、リアルタイム又は予め設定されたサイクルに応じるか又は大衆調査員からのデータフィードバック指令を受信した後、任務を受けた上述した大衆調査員の携帯端末から前記車両保険調査任務に対応する調査データを取得する。
【００２０】
データ分析モジュール８０は、予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とする。
【００２１】
データ分析モジュール８０は、各大衆調査員が上述した車両保険調査任務に対応する調査データをそれぞれ取得する場合、又は、前記車両保険調査任務が失敗し、且つ前記車両保険調査任務を受けた大衆調査員が車両保険調査任務に対応する調査データを取得した場合、対応する分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とする。例えば、データ分析モジュール８０は、取得した上述の調査データを最適化の分析を行い、分析した少なくとも１つの最適調査データを採用待ち任務結果とする。
【００２２】
本発明の好ましい実施形態において、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターの精度を保証し、人員配置、材料、資金のような投入を効果的に削減するため、本発明の車両保険調査任務の発表システムにおいて、任務発表モジュール６０が車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得する時に、以下の方法によって取得できる。ラグランジュ乗数法とクーンタッカー条件法を組み合わせて使用して、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、又は、拡張ラグランジュ乗数法と移動漸近線法を組み合わせて使用して、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得する。
【００２３】
本発明の車両保険調査任務の発表システムにおいて、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末にクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表する。大衆調査員が発表された車両保険調査任務を受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から車両保険調査任務に対応する調査データを取得する。予め設定された第二分析ルールに従って、取得した調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とする。従って、クラウドソーシング技術を使用して車両保険調査任務を発表するという効果を奏し、車両保険調査任務発表の効率を向上させ、車両保険調査任務発表のコストを効果的に削減する。
【００２４】
図１に示すような実施形態の説明に基づいて、図２に示すように、本発明の車両保険調査任務の発表システムは、データ検査モジュール９０及び結果フィードバックモジュール１００をさらに備える。
【００２５】
前記データ検査モジュール９０は、予め設定された検査ルールに従って、採用待ち任務結果に対して有意性の検査を行うことに用いられる。
【００２６】
前記結果フィードバックモジュール１００は、採用待ち任務結果が有意性の検査に合格した場合、前記採用待ち任務結果を最終結果として前記車両保険調査任務の発表者に戻す。採用待ち任務結果が有意性の検査に合格しなかった場合、前記採用待ち任務結果を予め設定された携帯端末に送信して人手による検査を行う。
【００２７】
本実施形態において、前記データ検査モジュール９０は、予め設定された検査ルールに従って、採用待ち任務結果に対して有意性の検査を行う。前記結果フィードバックモジュール１００は、前記採用待ち任務結果を最終結果としてフィードバックを行い、又は前記採用待ち任務結果を予め設定された携帯端末に送信して人手による検査を行う。
【００２８】
本発明の好ましい実施形態において、前記データ検査モジュール９０は、平均値仮説検査法を採用して採用待ち任務結果に対して信頼度の検査を行う。前記データ検査モジュール９０によって検査された採用待ち任務結果の検査結果が顕著でない場合、採用待ち任務結果が有意性の検査に合格することを表す。前記結果フィードバックモジュール１００は、前記採用待ち任務結果を最終結果として前記車両保険調査任務の発表者に戻す。例えば、前記結果フィードバックモジュール１００は、前記採用待ち任務結果を最終結果として前記車両保険調査任務の発表携帯端末に送信する。前記データ検査モジュール９０によって検査された採用待ち任務結果が顕著である（例えば、信頼度が９５％より大きいである）場合、採用待ち任務結果が有意性の検査に合格しないことを表す。前記結果フィードバックモジュール１００は、前記採用待ち任務結果を予め設定された携帯端末に送信して人手による検査を行う。
【００２９】
本発明の車両保険調査任務の発表システムにおいて、予め設定された検査ルールに従って、採用待ち任務結果に対して有意性の検査を行い、採用待ち任務結果が有意性の検査に合格した場合、前記採用待ち任務結果を最終結果として前記車両保険調査任務の発表者に戻し、採用待ち任務結果が有意性の検査に合格しなかった場合、前記採用待ち任務結果を予め設定された携帯端末に送信して人手による検査を行い、従って、車両保険調査任務の検査結果の精度を向上させる。
【００３０】
図１、図２に示すような実施形態の説明に基づいて、図３に示すように、本発明の車両保険調査任務の発表システムにおいて、前記任務発表モジュール６０は、モデル設定ユニット６０１と、行列演算ユニット６０２と、人員確定ユニット６０３と、を備える。
【００３１】
前記モデル設定ユニット６０１は、各車両保険調査任務に対応する予め設定されたモデルをｉ次元空間のベクトルＱｉに設定し、各大衆調査員の個人情報に対応する予め設定されたモデルをｊ次元空間のベクトルＰｊに設定する。
【００３２】
前記行列演算ユニット６０２は、ベクトルＱｉとベクトルＰｊに対して演算行列Ｍｉ,ｊ＝ＱｉＰｊを定義し、且つ定義された演算行列に基づいて、各大衆調査員の個人情報に対応する個人重み値を算出することに用いられる。
【００３３】
前記人員確定ユニット６０３は、個人重み値が予め設定された閾値より大きい大衆調査員は車両保険調査任務に適合する大衆調査員として確定されることに用いられる。
【００３４】
本発明の実施形態において、前記予め設定されたモデルは、潜在因子モデルである。前記予め設定されたモデルは、履歴データの中の任務画像とユーザー画像を組み合わせてモデリングを行い、現在の車両保険調査任務に数名の最適な大衆調査員を推薦する。その中において、任務画像は、任務の特徴を記述することに用いられる。ユーザー画像は、目標ユーザーを説明し、ユーザー要求とデザイン方向性を連絡するためのツールである。つまり、異なる車両保険調査任務を異なる特徴を持つ大衆調査員に適合させる必要がある。
【００３５】
前記モデル設定ユニット６０１は、大衆調査員の履歴成績の各種のデータの次元に基づいて、前記行列演算ユニット６０２によって対応する上述した演算行列を定義する。各大衆調査員にそれぞれ対応する個人重み値を算出する。前記人員確定ユニット６０３は、個人重み値が予め設定された閾値より大きい大衆調査員を車両保険調査任務に適合する大衆調査員とすることにより、最適な大衆調査員を自動的に探して車両保険調査任務の個性化のマッチングを行う。
【００３６】
本発明の車両保険調査任務の発表システムにおいて、対応する演算行列を定義することによって、各大衆調査員にそれぞれ対応する個人重み値を算出する。個人重み値が予め設定された閾値より大きい大衆調査員は車両保険調査任務に適合する大衆調査員として確定される。従って、異なる車両保険調査任務を対応する大衆調査員とマッチングするという効果を奏し、車両保険調査任務の発表のスマート性を高め、車両保険調査任務の発表の精度を向上させるという利点がある。
【００３７】
図１、図２及び図３に示すような実施形態の説明に基づいて、図４に示すように、本発明の車両保険調査任務の発表システムにおいて、前記データ分析モジュール８０は、履歴重み算出ユニット８０１と、重み合計算出ユニット８０２と、任務結果確定ユニット８０３と、を備える。
【００３８】
前記履歴重み算出ユニット８０１は、車両保険調査任務を受けた各大衆調査員の履歴調査データに基づいて、各大衆調査員に対応する履歴データ重み値を算出することに用いられる。
【００３９】
本実施形態において、前記履歴重み算出ユニット８０１は、車両保険調査任務を受けた各大衆調査員の履歴調査データを取得し、例えば、各大衆調査員によって完成された履歴任務の数量、履歴任務の結果の受入率などのようなデータである。前記履歴重み算出ユニット８０１は、上述した履歴調査データに基づいて各大衆調査員にそれぞれ対応する履歴データ重み値を算出する。例えば、前記履歴重み算出ユニット８０１は、各大衆調査員によって完成された履歴任務の数量と履歴任務の結果の受入率との積を各大衆調査員にそれぞれ対応する履歴データ重み値とする。
【００４０】
前記重み合計算出ユニット８０２は、獲得された履歴データ重み値に基づいて、予め設定された公式に従って前記車両保険調査任務で取得した各調査データにそれぞれ対応する重み分数の合計を算出することに用いられる。
【００４１】
前記任務結果確定ユニット８０３は、重み分数の合計が最高である調査データを採用待ち任務結果とする。
【００４２】
前記履歴重み算出ユニット８０１によって取得された上述した履歴データ重み値に基づいて、予め設定された公式に従って、前記重み合計算出ユニット８０２は、前記車両保険調査任務で取得した各調査データにそれぞれ対応する重み分数の合計を算出する。
【００４３】
本発明の好ましい実施形態において、以下の計算式を利用する。
【００４４】
0006588655.tif 000002
【００４５】
ここで、上述した計算式の中で、Ｗｉは、ｉ番目の大衆調査員の重みを表し、ＡＮＳｉは、ｉ番目の大衆調査員が答えを選択する結果を表し、例えば、答えＡ、Ｂ……を選択する結果であり、前記結果は、はい又はいいえであり、ＳＡ、ＳＢ……は、各答え（例えば、答えＡ、Ｂ……を選択する）の重み分数の合計をそれぞれ表し、ＬＡＮＳｉの値は、０又は１であり、例えば、調査員ｉが、Ａを選択する場合、対応する調査員ｉのＬＡＮＳｉの値は、１であり、さもなければ、０である。
【００４６】
上述した計算式に従って、前記重み合計算出ユニット８０２は、前記車両保険調査任務で取得した各調査データにそれぞれ対応する重み分数の合計を算出し、前記任務結果確定ユニット８０３は、重み分数の合計が最高である調査データを採用待ち任務結果とする。
【００４７】
本発明の車両保険調査任務の発表システムにおいて、各大衆調査員に対応する履歴データ重み値に基づいて、予め設定された公式に従って前記車両保険調査任務で取得した各調査データにそれぞれ対応する重み分数の合計を算出し、重み分数の合計が最高である調査データを採用待ち任務結果とする。採用待ち任務結果の精度をさらに向上させる。
【００４８】
ハードウェアの実現において、以上の任務発表モジュール６０、データ取得モジュール７０、データ分析モジュール８０等々は、ハードウェアによって車両保険調査任務の発表装置に単独にするかまたは内蔵するように設置されることができ、ソフトウェアによって車両保険調査任務の発表装置のメモリに格納されることもでき、処理装置は、以上の各モジュールに対応する操作を便利に呼出して実行する。前記処理装置は、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ等々であることができる。
【００４９】
図５に示すように、図５は、本発明に係る車両保険調査任務の発表装置の第一実施形態のハードウェア構造図である。本実施形態において、車両保険調査任務の発表装置は、処理ユニット１０と、前記処理ユニット１０に接続される、車両保険調査任務の発表システム１１、入力／出力ユニット１２、通信ユニット１３、記憶ユニット１４、表示ユニット１５および表示灯１６と、を備える。
【００５０】
前記入力／出力ユニット１２は、一つまたは複数の物理ボタン及び／又はマウス及び／又はジョイスティックであってもよく、ユーザー命令を入力し、且つ入力されたユーザー命令が車両保険調査任務の発表装置によって応答された応答データを出力することに用いられる。
【００５１】
前記通信ユニット１３は、一つまたは複数の予め設定された端末装置（例えば、携帯電話、タブレットパソコン等々である）又はバックグラウンドサーバーに通信して接続され、前記通信ユニット１３は、Ｗｉｆｉモジュール（前記Ｗｉｆｉモジュールを介してモバイルインターネットを経てバックグラウンドサーバーと通信することができる）、ブルートゥース（登録商標）モジュール（前記ブルートゥースモジュールは携帯電話と近い距離で通信することができる）及び／又はＧＰＲＳモジュール（前記ＧＰＲＳモジュールはモバイルインターネットを経てバックグラウンドサーバーと通信することができる）を備える。
【００５２】
前記記憶ユニット１４は、一つの記憶空間であるか又は複数の記憶空間の集合であることができ、車両保険調査任務の発表システム１１及び車両保険調査任務の発表システム１１の実行データを記憶することに用いられる。
【００５３】
前記表示ユニット１５は、マンマシンインターフェースを表示し、ユーザーによって命令が入力され、且つユーザー命令に対する、車両保険調査任務の発表装置による応答データを出力して表示することに用いられる。
【００５４】
前記表示灯１６は、光を出射することによって、現在、発表された車両保険調査任務を受けた大衆調査員があることを示すことに用いられる。
【００５５】
処理ユニット１０は、車両保険調査任務の発表システム１１を呼出して実行することによって以下のステップＡ乃至Ｃを実行することに用いられる。
【００５６】
ステップＡ：車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末にクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表する。
【００５７】
ステップＢ：発表された車両保険調査任務を大衆調査員が受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から車両保険調査任務に対応する調査データを取得する。
【００５８】
ステップＣ：予め設定された第二分析ルールに従って、取得した調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とする。
【００５９】
ここで、前記車両保険調査任務の発表システム１１は、一連のプログラムコードまたはコード命令からなり、処理ユニット１０によってこのプログラムコードまたはコード命令が呼出されてそれに対応する機能を実行されることができる。
【００６０】
好ましくは、処理ユニット１０は、前記車両保険調査任務の発表システム１１を呼出して実行し、以下のステップをさらに実行する。
【００６１】
予め設定された検査ルールに従って、採用待ち任務結果に対して有意性の検査を行う。
【００６２】
採用待ち任務結果が有意性の検査に合格した場合、前記採用待ち任務結果を最終結果として前記車両保険調査任務の発表者に戻す。
【００６３】
採用待ち任務結果が有意性の検査に合格しなかった場合、前記採用待ち任務結果を予め設定された携帯端末に送信して人手による検査を行う。
【００６４】
好ましくは、処理ユニット１０は、前記車両保険調査任務の発表システム１１を呼出してステップＡを実行する時に以下のステップを具体的に実行する。
【００６５】
ラグランジュ乗数法とクーンタッカー条件法を組み合わせて使用して、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、又は、拡張ラグランジュ乗数法と移動漸近線法を組み合わせて使用して、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得する。
【００６６】
好ましくは、処理ユニット１０は、前記車両保険調査任務の発表システム１１を呼出してステップＡを実行する時に以下のステップを具体的に実行する。
【００６７】
各車両保険調査任務に対応する予め設定されたモデルをｉ次元空間のベクトルＱｉに設定し、各大衆調査員の個人情報に対応する予め設定されたモデルをｊ次元空間のベクトルＰｊに設定する。
【００６８】
ベクトルＱｉとベクトルＰｊに対して演算行列Ｍｉ,ｊ＝ＱｉＰｊを定義し、且つ定義された演算行列に基づいて、各大衆調査員の個人情報に対応する個人重み値を算出する。
【００６９】
個人重み値が予め設定された閾値より大きい大衆調査員は、車両保険調査任務に適合する大衆調査員として確定される。
【００７０】
好ましくは、処理ユニット１０は、前記車両保険調査任務の発表システム１１を呼出してステップＣを実行する時に以下のステップを具体的に実行する。
【００７１】
車両保険調査任務を受けた各大衆調査員の履歴調査データに基づいて、各大衆調査員に対応する履歴データ重み値を算出する。
【００７２】
獲得された履歴データ重み値に基づいて、予め設定された公式に従って前記車両保険調査任務で取得した各調査データのそれぞれ対応する重み分数の合計を算出する。
【００７３】
重み分数の合計が最高である調査データを採用待ち任務結果とする。
【００７４】
図６に示すように、図６は、本発明に係る車両保険調査任務の発表装置の第二実施形態のハードウェア構造図である。本実施形態において、第二実施形態に係わる車両保険調査任務の発表装置と第一実施形態に係わる車両保険調査任務の発表装置は、ほぼ同じであるが、主な相違は、タッチ入力／表示ユニット１７で車両保険調査任務の発表装置の中の入力／出力ユニット１２と表示ユニット１５を代替することである。
【００７５】
前記タッチ入力／表示ユニット１７は、マンマシンインターフェースを提供し、マンマシンインターフェースに基づいてユーザーによって命令がタッチ入力され、且つ車両保険調査任務の発表装置による、ユーザー命令に対する応答データを出力して表示することに用いられる。本実施形態において、前記タッチ入力／表示ユニット１７は、タッチ入力ユニットと表示ユニットを備える。前記タッチ入力ユニットは、マンマシンインターフェースのタッチ感知領域でタッチ入力し、前記表示ユニットは、タッチパネル付きの表示ユニットである。前記マンマシンインターフェースは、一つまたは複数の仮想ボタン（図示せず）を備える。前記仮想キーボードは、第一実施形態の物理ボタンの機能と同じであるため、ここで省略した。また、第一実施形態のいずれかの物理ボタン及び／又はマウス及び／又はジョイスティックは、前記タッチ入力／表示ユニット１７の仮想ボタンによって代替されることを理解することができる。
【００７６】
本発明は、車両保険調査任務の発表方法を提供し、クラウドソーシング技術を利用して車両保険調査任務を発表することに用いられる。図７に示すように、本発明の車両保険調査任務の発表方法は、以下の記述したステップＳ１０〜Ｓ３０を実行する。
【００７７】
ステップＳ１０：車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末にクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表する。
【００７８】
本発明の実施形態において、車両保険調査任務をクラウドソーシング発表する必要がある時に、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得する。その中において、取得されたクラウドソーシングパラメーターは、車両保険調査任務の有効期限（例えば、いつまで前記任務が有効であるか、即ち、いつまで前記任務を受けられるか）、車両保険調査任務の完成期間（例えば、大衆調査員が受けた後、前記完成期間内に完成し、さもなければ任務を失効させる）、奨励（例えば、指定された時間内に大衆調査員が必要に応じて任務を完成することによる獲得できる収益であり、ポイントであっても現金であっても良く、奨励は、任務が完了した時又は結果が受け入れられた時に獲得される）、奨励予算（例えば、各大衆調査員の奨励合計額の上限である）などのようなパラメーターを含むが、これらに限定されるものではない。
【００７９】
対応するクラウドソーシングパラメーターを取得した後、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員に対応する携帯端末にクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表する。車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定する時に、車両保険調査任務に対応する具体的なタイプと具体的なパラメーター及び大衆調査員の個人情報と大衆調査員の履歴調査データ等々に基づいてマッチングを行い、対応する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員に対応する携帯端末に対応する車両保険調査任務を送信する。
【００８０】
本発明の実施形態において、対応する大衆調査員が確定された時に、前記大衆調査員の個人情報に紐付けられた携帯端末の情報に基づいて、大衆調査員に対応する携帯端末を取得し、確定された大衆調査員に対応する携帯端末にクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表する。例えば、「現在、Ａ車両保険調査任務がクラウドソーシングする必要があり、任務を受けた後２４時間以内に完成する必要があり、今度の任務は現金で支払い、奨励の最低額が１０００元（ＲＭＢ）である」というクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を確定された大衆調査員に対応する携帯端末に発表する。
【００８１】
ステップＳ２０：発表された車両保険調査任務を大衆調査員が受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から車両保険調査任務に対応する調査データを取得する。
【００８２】
上述した車両保険調査任務を大衆調査員が受けた後、大衆調査員は、大衆調査員の携帯端末によって対応する受付指令を呼び出し、携帯端末からの受付指令を受信すると、上述した車両保険調査任務を受けた大衆調査員がいることが識別された。この時、リアルタイム又は予め設定されたサイクルに応じるか又は大衆調査員からのデータフィードバック指令を受信した後、任務を受けた上述した大衆調査員の携帯端末から前記車両保険調査任務に対応する調査データを取得する。
【００８３】
ステップＳ３０：予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とする。
【００８４】
各大衆調査員が上述した車両保険調査任務に対応する調査データをそれぞれ取得する場合、又は、前記車両保険調査任務が失敗し、且つ前記車両保険調査任務を受けた大衆調査員が車両保険調査任務に対応する調査データを取得した場合、対応する分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とする。例えば、取得された上述した調査データを最適化の分析を行い、分析した少なくとも１つの最良の調査データを採用待ち任務結果とする。
【００８５】
本発明の好ましい実施形態において、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターの精度を保証し、人員配置、材料、資金のような投入を効果的に削減するため、本発明の車両保険調査任務の発表方法のステップＳ１０において、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得する時に、以下の方法によって取得できる。方法一、ラグランジュ乗数法（Ｌａｇｒａｎｇｅ  Ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ）とクーンタッカー条件法（Ｋａｒｕｓｈ―Ｋｕｈｎ―Ｔｕｃｋｅｒ、ＫＫＴ）を組み合わせて使用して、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得する。方法二、拡張ラグランジュ乗数法（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ  Ｌａｇｒａｎｇｅ  Ｍｅｔｈｏｄ）と移動漸近線法（Ｍｅｔｈｏｄ  ｏｆ  Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｓｙｍｐｔｏｔｅｓ）を組み合わせて使用して、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得する。
【００８６】
リターン関数がｆ（ｘ）であると仮定して、目的は、この関数を最適化することによって最適な提案を探すことである。
【００８７】
ｍａｘ  ｆ（ｘ）；
ｓ.ｔ.   ｈｊ（ｘ）＝０，ｊ＝１，２，……，ｐ；
ｇｉ（ｘ）≦０，ｉ＝１，２，……，ｑ；
【００８８】
勿論ここで、予算や時間や従業員数などのような制約がある。関数ｈｊは、予算などの制約条件であることができ、関数ｇｉは、完成時間などの制約条件であることができる。方法一のラグランジュ乗数法とクーンタッカー条件法ＫＫＴは、より一般的な非線形計画法である。ラグランジュ乗数法は、等式制約条件を持つ問題を扱うことに用いられ、クーンタッカー条件法ＫＫＴは、不等式制約条件を持つ問題を扱うことに用いられる。この方法の利点は、凸関数の最適化問題に対して全体最適解を迅速に得ることができることである。
【００８９】
%1、  ラグランジュ乗数法：仮に問題を、
ｍｉｎ  ｆ（ｘ）；
ｓ.ｔ.   ｈ（ｘ）＝０；とする。
【００９０】
以下の方程式を解くことによって解が得られる。
0006588655.tif 000003
【００９１】
%1、  ＫＫＴは、不等式制約あり最適化問題を扱うことに用いられ、仮設問題を、
ｍｉｎ  ｆ（ｘ）；
ｓ.ｔ.   ｇ（ｘ）≧ａ；とする。
【００９２】
まず値ｂがあると仮定し、ｇ（ｘ）＝ｂとして、ラグランジュ乗数の問題に変換され且つ四つのＫＫＴ条件を用いると連立して最適な提案を得ることができる。
0006588655.tif 000004
【００９３】
方法二は、拡張ラグランジュ乗数法と移動漸近線法との組み合わせである。拡張ラグランジュ乗数法の利点は、予算などの等式制約条件、目的関数及び不等式制約条件を組み合わせて新しい計画関数を構成できることである。簡単には、拡張ラグランジュ乗数法は、制約条件罰項目と拡張ラグランジュ乗数を加えることによって等式制約条件あり（例えば、予算である）最適化問題を制約条件なし最適化問題に変換することができる。仮にこの問題を、
ｍｉｎ  ｆ（ｘ）；
ｓ.ｔ.   ｈ（ｘ）＝０；とする。
【００９４】
拡張ラグランジュ乗数法は、この問題を制約条件なし最適化問題に変換した。
0006588655.tif 000005
【００９５】
移動漸近線法は、不等式制約条件あり最適化問題を扱うことができる。新しい目的関数及び不等式制約条件は、局所勾配最適移動漸進法を用いて最適な提案を得る。例えば、調査任務の奨励レベルは、任務の難しさに応じて変化し、即ち任務が難しければ難しいほど、前記任務を完成した大衆調査員が獲得できる奨励が多くなるが、同時に任務のコストが高くなる。リターン関数を最適化することによって最適な提案要素グループを算出することができる。
【００９６】
本発明の車両保険調査任務の発表方法において、車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末にクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表する。発表された車両保険調査任務を大衆調査員が受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から車両保険調査任務に対応する調査データを取得する。予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とする。従って、クラウドソーシング技術を使用して車両保険調査任務を発表するという効果を奏し、車両保険調査任務発表の効率を向上させ、車両保険調査任務発表のコストを効果的に削減させる。
【００９７】
図７に示すような実施形態の説明に基づいて、本発明の車両保険調査任務の発表方法において、分析された予め設定された条件を満たす調査データに基づいて、前記調査データをさらに検査することによって採用待ち任務結果が要求を満たすことを保証する。
【００９８】
本発明の車両保険調査任務の発表方法において、図７に示すような実施形態の「ステップＳ３０：予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とする」の後に、さらに、以下のステップが含まれる。
【００９９】
予め設定された検査ルールに従って、採用待ち任務結果に対して有意性の検査を行う。
【０１００】
採用待ち任務結果が有意性の検査に合格した場合、前記採用待ち任務結果を最終結果として前記車両保険調査任務の発表者に戻す。採用待ち任務結果が有意性の検査に合格しなかった場合、前記採用待ち任務結果を予め設定された携帯端末に送信して人手による検査を行う。
【０１０１】
本実施形態において、予め設定された検査ルールに従って、採用待ち任務結果に対して有意性の検査を行う。前記採用待ち任務結果を最終結果としてフィードバックを行い、又は前記採用待ち任務結果を予め設定された携帯端末に送信して人手による検査を行う。
【０１０２】
本発明の好ましい実施形態において、平均値仮説検査法（Ｓｔｕｄｅｎｔ’ｓＴ―Ｔｅｓｔ）を採用して採用待ち任務結果に対して信頼度の検査を行う。採用待ち任務結果の検査結果が顕著でない場合、採用待ち任務結果が有意性の検査に合格することを表す。前記採用待ち任務結果を最終結果として前記車両保険調査任務の発表者に戻す。例えば、前記採用待ち任務結果を最終結果として前記車両保険調査任務の発表携帯端末に送信する。採用待ち任務結果が顕著である（例えば、信頼度が９５％より大きいである）場合、採用待ち任務結果が有意性の検査に合格しないことを表し、前記採用待ち任務結果を予め設定された携帯端末に送信して人手による検査を行う。
【０１０３】
本発明の車両保険調査任務の発表方法において、予め設定された検査ルールに従って、採用待ち任務結果に対して有意性の検査を行い、採用待ち任務結果が有意性の検査に合格した場合、前記採用待ち任務結果を最終結果として前記車両保険調査任務の発表者に戻し、採用待ち任務結果が有意性の検査に合格しなかった場合、前記採用待ち任務結果を予め設定された携帯端末に送信して人手による検査を行い、従って、車両保険調査任務の検査結果の精度を向上させる。
【０１０４】
上述した実施形態の説明に基づいて、本発明の車両保険調査任務の発表方法において、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、下記の実施形態の技術方案に従って実現することができる。
【０１０５】
本発明の車両保険調査任務の発表方法において、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、以下に説明したステップを実行することができる。
【０１０６】
各車両保険調査任務に対応する予め設定されたモデルをｉ次元空間のベクトルＱｉに設定し、各大衆調査員の個人情報に対応する予め設定されたモデルをｊ次元空間のベクトルＰｊに設定する。
【０１０７】
ベクトルＱｉとベクトルＰｊに対して演算行列Ｍｉ,ｊ＝ＱｉＰｊを定義し、且つ定義された演算行列に基づいて、各大衆調査員の個人情報に対応する個人重み値を算出する。
【０１０８】
個人重み値が予め設定された閾値より大きい大衆調査員は、車両保険調査任務に適合する大衆調査員として確定される。
【０１０９】
本発明の実施形態において、前記予め設定されたモデルは、潜在因子モデル（Ｌａｔｅｎｔ  Ｆａｃｔｏｒ  Ｍｏｄｅｌ）である。前記予め設定されたモデルは、履歴データの中の任務画像とユーザー画像を組み合わせてモデリングを行い、現在の車両保険調査任務に数名の最適な大衆調査員を推薦する。その中において、任務画像は、任務の特徴を記述することに用いられる。ユーザー画像は、目標ユーザーを説明し、ユーザー要求を設計の方向性に関連付けるためのツールである。つまり、異なる車両保険調査任務は異なる特徴を持つ大衆調査員を必要とする。
【０１１０】
大衆調査員の履歴成績の各種のデータの次元に基づいて、対応する上述した演算行列を定義することによって各大衆調査員にそれぞれ対応する個人重み値を算出し、且つ個人重み値が予め設定された閾値より大きい大衆調査員を車両保険調査任務に適合する大衆調査員とすることにより、最適な大衆調査員を自動的に探して車両保険調査任務の個性化のマッチングを行う。
【０１１１】
本発明の車両保険調査任務の発表方法において、対応する演算行列を定義することによって、各大衆調査員にそれぞれ対応する個人重み値を算出し、個人重み値が予め設定された閾値より大きい大衆調査員は車両保険調査任務に適合する大衆調査員として確定される。従って、異なる車両保険調査任務を対応する大衆調査員とマッチングするという効果を奏し、車両保険調査任務の発表のスマート性を高め、車両保険調査任務の発表の精度を向上させるという利点がある。
【０１１２】
上述した実施形態の説明に基づいて、本発明の車両保険調査任務の発表方法において、上述した実施形態の「ステップＳ３０：予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とする」とは、以下のステップを実行する。
【０１１３】
車両保険調査任務を受けた各大衆調査員の履歴調査データに基づいて、各大衆調査員に対応する履歴データ重み値を算出する。
【０１１４】
本実施形態において、車両保険調査任務を受けた各大衆調査員の履歴調査データ、例えば、各大衆調査員によって完成された履歴任務の数量、履歴任務の結果の受入率などのようなデータを取得する。上述した履歴調査データに基づいて各大衆調査員にそれぞれ対応する履歴データ重み値を算出する。例えば、各大衆調査員によって完成された履歴任務の数量と履歴任務の結果の受入率との積を各大衆調査員にそれぞれ対応する履歴データ重み値とする。
【０１１５】
獲得された履歴データ重み値に基づいて、予め設定された公式に従って前記車両保険調査任務で取得した各調査データにそれぞれ対応する重み分数の合計を算出することに用いられる。
【０１１６】
重み分数の合計が最高である調査データを採用待ち任務結果とする。
【０１１７】
取得された上述した履歴データ重み値に基づいて、予め設定された公式に従って、前記車両保険調査任務で取得した各調査データにそれぞれ対応する重み分数の合計を算出する。
【０１１８】
本発明の好ましい実施形態において、以下の計算式を利用する。
【０１１９】
0006588655.tif 000006
【０１２０】
ここで、上述した計算式の中で、Ｗｉは、ｉ番目の大衆調査員の重みを表し、ＡＮＳｉは、ｉ番目の大衆調査員が答えを選択する結果を表し、例えば、答えＡ、Ｂ……を選択する結果であり、前記結果は、はい又はいいえであり、ＳＡ、ＳＢ……は、各答え（例えば、答えＡ、Ｂ……を選択する）の重み分数の合計をそれぞれ表し、ＬＡＮＳｉの値は、０又は１であり、例えば、調査員ｉが、Ａを選択する場合、対応する調査員ｉのＬＡＮＳｉの値は、１であり、さもなければ、０である。
【０１２１】
上述した計算式に従って、前記車両保険調査任務で取得した各調査データにそれぞれ対応する重み分数の合計を算出し、重み分数の合計が最高である調査データを採用待ち任務結果とする。
【０１２２】
本発明の車両保険調査任務の発表システムにおいて、各大衆調査員に対応する履歴データ重み値に基づいて、予め設定された公式に従って前記車両保険調査任務で取得した各調査データにそれぞれ対応する重み分数の合計を算出し、重み分数の合計が最高である調査データを採用待ち任務結果とし、採用待ち任務結果の精度をさらに向上させる。
【０１２３】
本発明は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、一つ又は複数のプログラムが格納されている。前記一つ又は複数のプログラムは、一つまたは複数の処理装置によって実行され、以下のステップを実行する。
【０１２４】
車両保険調査任務に対応するクラウドソーシングパラメーターを取得し、予め設定された第一分析ルール及びモデルに従って車両保険調査任務に適合する大衆調査員を確定し、確定した大衆調査員の携帯端末にクラウドソーシングパラメーター付きの車両保険調査任務を発表する。
【０１２５】
大衆調査員が発表された車両保険調査任務を受けることが識別された後、任務を受けた大衆調査員の携帯端末から車両保険調査任務に対応する調査データを取得する。
【０１２６】
予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とする。
【０１２７】
好ましくは、前記方法は、予め設定された検査ルールに従って、採用待ち任務結果に対して有意性の検査を行うことをさらに含む。
【０１２８】
採用待ち任務結果が有意性の検査に合格した場合、前記採用待ち任務結果を最終結果として前記車両保険調査任務の発表者に戻す。
【０１２９】
採用待ち任務結果が有意性の検査に合格しなかった場合、前記採用待ち任務結果を予め設定された携帯端末に送信して人手による検査を行う。
【０１３０】
好ましくは、「予め設定された第二分析ルールに従って、取得された調査データを分析することによって予め設定された条件に適合する調査データを得て採用待ち任務結果とする」とは、以下のステップを実行する。
【０１３１】
車両保険調査任務を受けた各大衆調査員の履歴調査データに基づいて、各大衆調査員に対応する履歴データ重み値を算出する。
【０１３２】
獲得された履歴データ重み値に基づいて、予め設定された公式に従って前記車両保険調査任務で取得した各調査データにそれぞれ対応する重み分数の合計を算出することに用いられる。
【０１３３】
重み分数の合計が最高である調査データを採用待ち任務結果とする。
【０１３４】
本発明の属する技術分野における技術者は、上述した実施形態を実施するステップの全部または一部が、ハードウェアによって実現でき、又はプログラムによってハードウェアを制御することもでき、前記プログラムが、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納され、前記記憶媒体が、読み出し専用メモリ、磁気ディスク、光ディスクであってもよいことを理解することができる。
【０１３５】
最後に説明すべきことは、以上の実施形態が、本発明の技術方案を説明するためだけで、限定を構成するものではない。好ましい実施形態を参照して詳細に説明したが、この技術分野の技術者は、本発明の技術方案に対して様々な変更と同等の代替を行っても良く、本発明の精神と範囲を逸脱しないことを理解できる。
【図１】
0006588655.tif 000007
【図２】
0006588655.tif 000008
【図３】
0006588655.tif 000009
【図４】
0006588655.tif 000010
【図５】
0006588655.tif 000011
【図６】
0006588655.tif 000012
【図７】
0006588655.tif 000013