技术领域
[0001] 本申请要求2013年8月2日提交的美国临时
专利申请号61/861,605的优先权，该临时专利申请的整体通过引用并入本文中。
技术领域
[0002] 本申请的主题事项大体涉及用于对人身保险申请人进行分类以确定适当的人身保险产品的方法和装置，包括
计算机程序产品。
背景技术
[0003] 承保（underwrite）阶段是人身保险申请过程中的最耗时和昂贵的部分。保险公司向申请投入大量时间和资源，其中许多申请最终被拒绝——或者向申请人提供他们不需要、不能承担或者将可能永远不会购买的保险产品。
[0004] 通常，申请人将提交申请并且在由保险公司审阅申请时等待数周或数月。承保过程传统上涉及诸如医疗记录之类的复杂数据的手动分析，以针对某些类型的人身保险来确定申请人的
风险简档和合格性。另外，很少考虑或者不考虑诸如申请人承担人身保险的能
力和需要之类的重要因素以及申请人购买人身保险的可能性。
发明内容
[0005] 大体来说，本文描述的技术涉及使用计算机化的系统来对人身保险申请人进行分类，使用与申请人相关联的各种信息，以确定人身保险产品对于申请人的适用性。技术运用基于计算机的系统的处理速度和能力来提供以下优势：评定保险风险、保险需要、以及特定申请人购买保险的可能性以针对一个或多个保险产品快速地确定申请人是否合格。基于计算机的系统可以使用大量先进数据资源、
算法和建模技术来比传统承保过程快得多地提供申请人的承保评估，而仍旧还保持承保确定方面的高
置信度水平。当针对由保险公司所提供的人身保险产品标识当前申请人与潜在申请人二者的可行性时，该技术还提供每一个申请人的更具目标性的评估以导致更高的效率。
[0006] 在一方面中，本发明的特征在于一种用于对人身保险申请人进行分类以确定一个或多个适当的保险产品的计算机化的方法。计算设备接收与人身保险申请人相关联的数据。计算设备基于所接收的数据来确定与申请人相关联的一个或多个保险风险因素的风险水平。计算设备基于所接收的数据来确定与申请人相关联的保险需要因素。计算设备基于所接收的数据来确定与申请人相关联的保险购买可能性。计算设备将风险水平、保险需要因素和保险购买可能性相组合以生成与申请人相关联的保险适用性简档。计算设备基于保险适用性简档来标识可用于申请人的一个或多个保险产品。
[0007] 在另一方面中，本发明的特征在于一种用于对人身保险申请人进行分类以确定一个或多个适当的保险产品的系统。系统包括配置成接收与人身保险申请人相关联的数据的计算设备。计算设备配置成基于所接收的数据来确定与申请人相关联的一个或多个保险风险因素的风险水平，基于所接收的数据来确定与申请人相关联的保险需要因素，以及基于所接收的数据来确定与申请人相关联的保险购买可能性。计算设备配置成将风险水平、保险需要因素和保险购买可能性相组合以生成与申请人相关联的保险适用性简档。计算设备配置成基于保险适用性简档来标识可用于申请人的一个或多个保险产品。
[0008] 在另一方面中，本发明的特征在于一种有形地体现在计算机可读存储介质中的用于对人身保险申请人进行分类以确定一个或多个适当的保险产品的计算机程序产品。计算机程序产品包括可操作成使计算设备接收与人身保险申请人相关联的数据的指令。计算机程序产品包括可操作成使计算设备基于所接收的数据来确定与申请人相关联的一个或多个保险风险因素的风险水平、基于所接收的数据来确定与申请人相关联的保险需要因素、以及基于所接收的数据来确定与申请人相关联的保险购买可能性的指令。计算机程序产品包括可操作成使计算设备将风险水平、保险需要因素和保险购买可能性相组合以生成与申请人相关联的保险适用性简档的指令。计算机程序产品包括可操作成使计算设备基于保险适用性简档来标识可用于申请人的一个或多个保险产品的指令。
[0009] 在一些
实施例中，以上任何方面可以包括一个或多个以下特征。在一些实施例中，所接收的数据包括以下中的至少一个：人口统计学数据、个人医疗历史数据、家庭医疗历史数据、药物/
处方数据、犯罪记录数据、
机动车辆数据、职业（occupation）数据、旅行数据、财务数据、受益人数据、之前/并发的保险
覆盖数据、保险申请数据、物质滥用数据和事故数据。
[0010] 在一些实施例中，确定一个或多个保险风险因素的风险水平的步骤包括基于所接收的数据来生成与未来活动相关联的预测性风险。在一些实施例中，风险水平是基于一个或多个风险因素的聚集的换算值。在一些实施例中，一个或多个风险因素的聚集包括根据预确定的准则对每一个风险因素进行加权。在一些实施例中，风险水平表示可保险事件将针对申请人发生的可能性。
[0011] 在一些实施例中，确定一个或多个保险风险因素的风险水平的步骤包括针对已知死亡率信息对风险水平进行校准。在一些实施例中，确定一个或多个保险风险因素的风险水平的步骤包括将风险因素与关联于之前的人身保险申请人的风险因素相比较。
[0012] 在一些实施例中，确定保险需要因素的步骤包括基于所接收的数据来生成对于未来人身保险覆盖的预测性需要。在一些实施例中，保险需要因素表示申请人对人身保险的需要以及申请人承担人身保险的能力。在一些实施例中，基于以下中的一个或多个来确定保险需要因素：收入、资本净值、婚姻状态、孩子/家属的数目、之前/并发的人身保险以及信用历史。
[0013] 在一些实施例中，保险购买可能性表示申请人将避免使所购买的人身保险单失效的可能性。在一些实施例中，保险购买可能性涉及一个或多个所标识的保险产品。
[0014] 在一些实施例中，保险适用性简档表示申请人是否已经满足保险公司的承保要求以及对于被提供一个或多个保险产品而言是否合格的确定。在一些实施例中，保险适用性简档指示针对申请人是否要求附加承保。
[0015] 在一些实施例中，计算设备向申请人传送关于可用人身保险产品的信息，如果至少一个可用人身保险产品被标识的话。在一些实施例中，计算设备从申请人接收所完成的人身保险申请。在一些实施例中，计算设备存储所接收的数据以用于后续销售和市场化目的。
[0016] 本发明的方面包括基于计算机的实现，诸如包括
软件模
块和
硬件模块的
计算机系统，其连接到通信网络并且可操作成执行本文所描述的方法和过程。计算机系统可以包括一个或若干个基于处理器的计算设备，其控制物理和/或逻辑模块来实现本发明的方面。包括计算系统的设备可以跨若干
位置（在一些示例中，所述若干位置在地理上是不同的）进行分布。系统的功能性和资源可以同样地跨如本文中所描述的若干个设备进行分布。本发明的其它方面和优势将根据结合
附图所进行的以下详细描述而变得明显，所述附图仅通过示例的方式图示了本发明的原理。
附图说明
[0017] 以上描述的本发明的优势连同另外的优势一起可以通过参照结合附图所进行的以下描述来更好地理解。附图未必按比例绘制，而是一般将重点置于图示本发明的原理上。
[0018] 图1是用于对人身保险申请人进行分类以确定适当的人身保险产品的系统的
框图。
[0019] 图2是用于对人身保险申请人进行分类以确定适当的人身保险产品的联网系统的框图。
[0020] 图3是保险适用性模块的详细框图。
[0021] 图4是用于对人身保险申请人进行分类以确定适当的人身保险产品的方法的
流程图。
具体实施方式
[0022] 图1是用于对人身保险申请人进行分类以确定适当的人身保险产品的系统100的框图。系统100包括用于依照本发明的计算机实现的实施例而实现计算机处理的计算设备102。本文描述的方法可以通过实现在例如基于处理器的计算设备或者计算设备的网络上执行的程序
进程、模块和/或软件而实现。计算设备102连接到一个或多个通信网络，其使得计算设备能够从其它计算设备接收数据并且向其它计算设备传送数据，所述其它计算设备帮助计算设备102执行本文描述的过程。
[0023] 技术可以在包括跨不同位置分布的多个计算设备的联网系统200中实现，如图2中所示。位置A 202、位置B 204和位置C 206中的每一个包括具有图1的所列举的组件104、106、108、110、112的计算设备102，并且位置202、204和206处的计算设备经由网络210连接到彼此。图2的联网系统使得能够实现本文描述的处理功能跨若干个计算设备的分布，并且在一个位置处的计算设备离线或不可操作的事件中提供冗余性。在一些实施例中，接近特
定位置（例如位置A 202）的远程计算设备经由该位置处的计算设备102
访问联网系统。在一些实施例中，相应位置202、204、206处的计算设备102与耦合到网络的中央计算设备212（例如
服务器）通信。中央计算设备212可以针对计算设备102的网络提供数据和/或处理资源（例如跨计算设备的功能性/数据的同步）。
[0024] 计算设备102可配置成包括用于本发明的方法的自动化处理，诸如评估某些数据和系统事件的触发机制，并且通过执行附加动作来对通过使用触发机制所做出的确定做出响应。
[0025] 计算设备102包括数据收集模块104、保险适用性模块106、领先（lead）生成模块108、申请处理模块110和
数据库112。数据收集模块104、保险适用性模块106、领先生成模块
108和申请处理模块110是位于计算设备102中并且用来执行用于对人身保险申请人进行分类以确定适当的人身保险产品的方法的硬件和/或
软件模块。在一些实施例中，计算设备
102是位于通信网络（例如互联网、WAN或LAN）上并且与其它计算设备（未示出）通信的服务器计算设备。在一些实施例中，数据收集模块104、保险适用性模块106、领先生成模块108和申请处理模块110的功能性分布在多个计算设备之间。附加地，在一些实施例中，数据库112位于耦合到计算设备102的不同计算设备上。应当领会到，可以使用布置在各种各样的架构、资源和配置（例如集群计算、虚拟计算、
云计算）中的任何数目的计算设备而不脱离本发明的范围。
[0026] 图3是图1的保险适用性模块106的详细框图。保险适用性模块106包括保险风险确定模块302、保险需要确定模块304、保险购买确定模块306和保险适用性简档生成模块308。模块302、304、306和308的功能性在下文参照图4更详细地解释。
[0027] 图4是用于使用图1的系统100和图3的保险适用性模块来对人身保险申请人进行分类以确定适当的人身保险产品的方法400的流程图。计算设备102经由数据收集模块104接收（402）与人身保险申请人相关联的数据。所接收的数据可以包括涉及人身保险申请人的特性或属性的各种信息点或变量。数据可以从耦合到计算设备102的任何数目的数据源和/或数据馈给（例如专有和/或第三方数据贮藏库）接收。例如，数据源可以包括但不限于：药物记录、机动车辆记录、医疗/健康历史记录（例如医疗资讯局（MIB））、犯罪记录、雇用信息、人口统计学信息、财务信息、信用评分信息、旅行信息、之前/并发的保险信息、申请人调查表等等。数据收集模块104可以根据诸如主题事项之类的所建立准则对所接收的数据进行分类。数据收集模块104与数据库112通信以对所接收的数据进行索引和存储。
[0028] 在一些实施例中，由数据收集模块104对数据的接收在由申请人提交所完成的人身保险申请时发起。申请人可以通过各种通道（例如纸张、
网站表格、
电子文件）提交申请。而且，申请人可以通过代理或经纪人提交申请，该代理或经纪人从申请人收集申请信息并且将申请提交给保险公司。在一些实施例中，保险公司审阅申请以确保其是完整的且被恰当地提交（例如，申请人已经签署申请并且授权保险公司从第三方源获取附加信息）。一旦申请被提交，则计算设备102发起从数据源的与申请人相关联的数据的收集，如之前所描述的。在一些实施例中，计算设备102已经从可用数据源收集与申请人相关联的某些信息——甚至在申请人提交申请之前——并且已经将信息存储在数据库112中（即，出于领先生成目的，如将在下文描述的）。
[0029] 一旦由计算设备102接收到数据，则保险适用性模块106使用所接收的数据来确定（404）与申请人相关联的一个或多个保险风险因素。保险风险确定模块302从数据收集模块104接收申请人数据并且使用统计建模技术和度量来分析申请人数据以确定保险风险因素。示例风险因素包括但不限于：
风险因素 所涉及的（多个）风险的类型 示例数据源
旅行 死于外国 (意外、暴力、
疾病) 保险申请；MIB
业余爱好 意外死亡 保险申请；MIB
飞行 意外死亡 保险申请；MIB
职业 意外死亡和疾病 保险申请；MIB
住宅 持久性 (例如，维持保险的可能性)；主张调查风险；死亡风险；诈骗 保险申请公民身份 持久性；主张调查风险；死亡风险；诈骗 保险申请
医疗 因疾病而死亡 保险申请；健康护理数据库；MIB；药物数据库；临床实验室数据库机动车辆 意外死亡 保险申请；MIB、机动车辆记录
可保权益 合法性 – 受益人的合法性 保险申请
财务 持久性；超额保险 保险申请；MIB；信用报告数据
家庭历史 因疾病而死亡 保险申请；MIB；机动车辆记录；犯罪记录；健康护理数据库物质滥用 (酒精/瘾性物质) 因疾病而死亡 保险申请；MIB；机动车辆记录；犯罪记录；健康护理数据库物质滥用(
烟草) 因疾病而死亡 保险申请；MIB；其它有效保险单数据
替换 超额保险 保险申请
[0030] 保险风险确定模块302执行与每一个风险因素相关联的数据的分析以确定对应于每一个相应风险因素的风险水平。分析可以使用配置成产生可量化风险水平的算法和方法（例如内部商业规则、与保险精算和/或承保准则的比较、基于个体或人群的建模）。风险水平可以与
阈值相比较以确定与人身保险申请人相关联的风险水平是否可接受以便使保险公司给申请人保险。在一些实施例中，每一个风险因素的风险水平组合起来导致总体风险水平。在一些实施例中，可以利用相等权重对每一个风险因素的风险水平进行评估，或者可以根据相应的严重性水平对每一个风险因素的风险水平进行加权（例如，与职业风险因素相比，针对65岁退休申请人的医疗风险因素可以被给予更多的权重）。
[0031] 保险风险确定模块302还包括确定与一个或多个风险因素相关联的未来或预测性风险的建模技术。例如，保险风险确定模块302可以标识与申请人相关联的家庭医疗历史中的显著事件（例如癌症、心脏病、糖尿病）并且与已知统计相结合地使用盖然论技术来确定申请人是否已经针对相同或类似的医疗事件具有增大的未来风险。
[0032] 在一些实施例中，保险风险确定模块302不需要评估每一个风险因素。作为代替，保险风险确定模块302可以基于由保险公司建立的准则而仅评估风险因素的具体子集。例如，保险风险确定模块302可能不评估具体风险因素，如果针对申请人不能获取对应于该风险因素的数据的话。
[0033] 一旦保险风险确定模块302已经评估风险因素数据并且生成与风险因素相关联的风险水平，则保险风险确定模块302可以将其评估结果产生为换算数值。换算值表示申请人满足针对人身保险的某一分类（例如标准）的置信度。换算值可以基于预限定的数值范围（例如0-100），其中较高的值表示与申请人相关联的较低风险水平。在一些实施例中，可以针对现有数据对换算值进行校准以最小化错误结果的概率。例如，换算值可以被校正回到已知死亡率过程（例如医疗参考实验室（CRL））。在另一示例中，可以针对现有申请人数据对换算值进行核实——所评估的申请人的换算值可以与具有类似风险因素数据的之前申请人的换算值相比较。保险风险确定模块302可以基于之前申请人数据来确定所评估的申请人的换算值是否落在预期范围之外，并且对所评估的申请人进行附加分析，或者传送申请以用于手动审阅。
[0034] 保险适用性模块106的保险需要确定模块304基于从数据收集模块104所接收的数据来确定（406）与人身保险申请人相关联的保险需要因素。保险需要确定模块304基于诸如收入、资本净值、婚姻状态、孩子/家属的数目、之前/并发的人身保险、信用历史和其它类似属性之类的数据来估计申请人对人身保险的需要以及承担人身保险的能力。保险需要确定模块304还可以把轶事或一般人群数据（例如以州或邮政编码的消费者物价指数、税率、住房供给价格）作为因素计入确定中。保险需要确定模块304还可以基于诸如公司的财务承保方针之类的数据来确定保险公司可能承保的所估计保险量。
[0035] 在一些实施例中，保险需要确定模块304还包括建模技术以基于所接收的数据来确定与申请人相关联的针对人身保险的未来或预测性需要。例如，保险需要确定模块304可以标识申请人的特性（例如职业、预期薪水增幅、孩子数目）并且与已知统计结合地使用盖然论技术来确定申请人在未来是否将需要增加的人身保险覆盖。
[0036] 保险适用性模块106的保险购买确定模块306基于从数据收集模块104所接收的数据来确定（408）与人身保险申请人相关联的保险购买可能性。保险购买确定模块306预测申请人将在保单的寿命期间内避免使所购买的人身保险单失效（即持久性）的可能性。保险购买确定模块306可以评定与类似情况的人身保险单持有者或申请人相关联的持久性以确定所评估的申请人是否将维持他或她的保单（一旦购买的话）。例如，保险购买确定模块306可以基于时间间隔（例如保单有效的第一年、前五年）和/或基于保单成本的增加（诸如基于年龄的保险费改变）来确定失效率。保险购买确定模块306还可以把具体保险产品和/或产品分布通道与其它保险产品相比是否更有可能导致购买保单作为因素计入。
[0037] 一旦模块302、304和306中的每一个完成其对与申请人相关联的数据的分析，则保险适用性简档生成模块308将来自模块302、304和306的输出（例如保险风险因素、保险需要因素、保险购买可能性）进行组合（410）以生成保险适用性简档。保险适用性简档表示申请人是否已经满足保险公司的承保要求并且对于被提供一个或多个保险产品而言是否合格的确定。保险适用性简档生成模块308可以将每一个申请人的保险适用性简档存储在数据库112中。
[0038] 如果保险适用性简档生成模块308基于从模块302、304和306所接收的输出确定申请人已经满足承保要求，则保险适用性简档生成模块308可以基于所生成的简档来标识（412）可用于申请人的一个或多个保险产品并且连同所标识的保险产品一起将对申请的批准传送给申请处理模块110。在一些实施例中，如果保险适用性简档生成模块308确定申请人尚未满足任何一个相应的要求（例如申请人的风险水平太高，申请人的人身保险需要太低，和/或申请人购买人身保险的可能性太低），则保险适用性简档生成模块308可以将对申请的驳回传送给申请处理模块110。在一些情况下，保险适用性简档生成模块308不会完全地驳回申请，但是可以指示在可以做出决定之前申请会经受另外的承保要求（例如物理审核）。申请处理模块110可以与其它计算系统通信以通过任何数目的告知方法（例如电子邮件、电话、书信）将他/她的申请的状态告知给申请人。
[0039] 以上阐述的自动化数据收集和保险适用性简档生成过程的优势在于处理保险申请和确定保险适用性方面更高的效率和速度。例如，当与传统承保过程相比时，本文描述的技术可以导致快得多的承保确定。代替要求与申请人的单独交互（例如当面物理审核和/或验血）（其可能导致冗长的承保过程以及颁发申请决定方面的延迟），本申请的方法和系统可以在申请人提交申请之后的几分钟内提供承保决定。
[0040] 领先生成本文描述的技术不仅可以用于对已经提交人身保险申请的个体进行分类，而且还可以从一群个体标识潜在的人身保险申请（例如以用于销售、市场化和领先生成的目的）。如上文所提及的，在一些实施例中，计算设备102的数据收集模块104从耦合到计算设备102的任何或全部数据源收集与一群潜在人身保险申请人相关联的数据。例如，数据收集模块104可以访问领先生成数据库，其包含关于通过各种方法（例如之前申请人、邮寄列表、公共记录数据库、对市场化推广的响应）所标识的一群个体的一般信息。数据收集模块104可以针对潜在申请人的集合执行与其将针对已经提交保险申请的个体相同的处理，并且模块104可以将数据转发给保险适用性模块106以用于分析和生成保险适用性简档，如之前关于图3和
4所描述的。
[0041] 一旦针对潜在申请人生成保险适用性简档，则保险适用性模块106可以将简档和其它相关联的信息传送至领先生成模块108。领先生成模块108使用简档来生成涉及潜在申请人的销售和市场化材料（例如针对具体人身保险产品的申请、针对经纪人/代理的保险领先列表）。
[0042] 针对潜在人身保险申请人生成保险适用性简档的能力向保险公司提供显著价值，因为其允许销售和市场化人员高效地标识将很好地适于特定保险产品的人。代替花费时间和金钱来追踪不大可能申请人身保险和购买产品的潜在申请人，保险公司可以瞄准个体，实现个体向来自公司的产品中的更高放置。
[0043] 以上描述的技术可以实现在数字和/或模拟电子
电路中，或者实现在计算机硬件、
固件、软件中，或者实现在它们的组合中。实现可以作为计算机程序产品，即有形地体现在机器可读存储设备中的计算机程序，以用于由
数据处理装置执行或者控制数据处理装置的操作，所述数据处理装置例如为可编程处理器、计算机和/或多个计算机。计算机程序可以以任何形式的计算机或编程语言来编写，包括源代码、编译代码、解释代码和/或机器代码，并且计算机程序可以以任何形式部署，包括作为独立式程序或者作为子例程、元件或适用于在计算环境中使用的其它单元。计算机程序可以部署成在一个计算机上或者在一个或多个场所处的多个计算机上执行。
[0044] 方法步骤可以由一个或多个处理器执行，所述一个或多个处理器执行计算机程序以通过对输入数据进行操作和/或生成输出数据来执行本发明的功能。方法步骤也可以由
专用逻辑电路执行，并且装置可以实现为专用
逻辑电路，所述专用逻辑电路例如FPGA（现场可编程
门阵列）、FPAA（现场可编程模拟阵列）、CPLD（复杂
可编程逻辑器件）、PSoC（可编程片上系统）、ASIP（专用指令集处理器）或ASIC（
专用集成电路）等。子例程可以是指所存储的计算机程序和/或处理器的部分，和/或实现一个或多个功能的特殊电路。
[0045] 适于执行计算机程序的处理器包括（通过示例的方式）通用和专用
微处理器二者，以及任何种类的数字或模拟计算机的任何一个或多个处理器。一般地，处理器从只读
存储器或
随机存取存储器或二者接收指令和数据。计算机的基本元件是用于执行指令的处理器和用于存储指令和/或数据的一个或多个存储器设备。诸如高速缓存之类的存储器设备可以用于临时地存储数据。存储器设备也可以用于长期数据存储。一般地，计算机还包括用于存储数据的一个或多个
大容量存储设备（例如磁盘、磁光盘或光盘），或者在操作上耦合成从一个或多个大容量存储设备接收数据或向一个或多个大容量存储设备传输数据或二者。计算机也可以在操作上耦合到通信网络以便从网络接收指令和/或数据和/或将指令和/或数据传输给网络。适于体现计算机程序指令和数据的计算机可读存储介质包括所有形式的易失性和
非易失性存储器，通过示例的方式包括：
半导体存储器设备，例如DRAM、SRAM、EPROM、EEPROM和闪速存储器设备；磁盘，例如内部
硬盘或可移除盘；磁光盘；以及光盘，例如CD、DVD、HD-DVD和蓝光盘。处理器和存储器可以通过专用逻辑电路补充和/或并入在专用逻辑电路中。
[0046] 为了提供与用户的交互，以上描述的技术可以实现在与显示设备以及
键盘和定点设备通信的计算机上，所述显示设备例如为CRT（
阴极射线管）、
等离子体或LCD（
液晶显示）监视器，以用于向用户显示信息，并且所述定点设备例如为
鼠标、追踪球、
触摸板或运动
传感器，用户可以通过所述定点设备向计算机提供输入（例如与用户
接口元件交互）。也可以使用其它种类的设备来提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的感官反馈，例如
视觉反馈、听觉反馈或者
触觉反馈；并且来自用户的输入可以以任何形式接收，包括声学、语音和/或触觉输入。
[0047] 以上描述的技术可以实现在包括后端组件的分布式计算系统中。后端组件可以例如是数据服务器、
中间件组件和/或
应用服务器。以上描述的技术可以实现在包括前端组件的分布式计算系统中。前端组件可以例如是具有图形
用户界面的客户端计算机、用户可以通过其与示例实现交互的Web（网络）浏览器、和/或用于传送设备的其它
图形用户界面。以上描述的技术可以实现在包括这样的后端、中间件或前端组件的任何组合的分布式计算系统中。
[0048] 计算系统的组件可以通过传送介质互连，传送介质可以包括数字或模拟数据通信的任何形式或介质（例如通信网络）。传送介质可以包括以任何配置的一个或多个基于分组的网络和/或一个或多个基于电路的网络。基于分组的网络可以包括例如互联网、载波网际协议（IP）网络（例如局域网（LAN）、广域网（WAN）、校园域网（CAN）、城域网（MAN）、家庭域网（HAN））、专有IP网络、IP专有分支交换（IPBX）、无线网络（例如无线接入网（RAN）、蓝牙、Wi-Fi、WiMaX、通用分组无线业务（GPRS）网络、HiperLAN）、和/或其它基于分组的网络。基于电路的网络可以包括例如公共交换电话网络（PSTN）、合法专有分支交换（PBX）、无线网络（例如RAN、码分多址（CDMA）网络、时分多址（TDMA）网络、全球移动通信系统（GSM）网络）和/或其它基于电路的网络。
[0049] 通过传送介质的信息传输可以基于一个或多个通信协议。通信协议可以包括例如以太网协议、网际协议（IP）、通过IP的语音（VOIP）、对等（P2P）协议、超文本传输协议（HTTP）、会话发起协议（SIP）、H.323、媒体网关控制协议（MGCP）、信令系统#7（SS7）、全球移动通信系统（GSM）协议、按键通话（PTT）协议、通过蜂窝的PTT（POC）协议、3GPP长期演进（LTE）协议和/或其它通信协议。
[0050] 计算系统的设备可以包括例如计算机、具有浏览器设备的计算机、电话、IP电话、移动设备（例如蜂窝电话、
个人数字助理（PDA）设备、膝上型计算机、平板设备、电子邮件设备）和/或其它通信设备。浏览器设备包括例如具有
万维网浏览器（例如可从Microsoft公司获得的Microsoft® Internet Explorer®、可从Mozilla公司获得的Mozilla® Firefox）的计算机（例如桌上型计算机、膝上型计算机）。移动计算设备包括例如Blackberry®、iPhone®。IP电话包括例如可从Cisco Systems, Inc获得的Cisco®统一IP 电话7985G和/或可从Cisco Systems, Inc获得的Cisco®统一无线电话7920。
[0051] 包括、包含和/或复数形式的每一个是开放式的且包括所列出的部分，并且可以包括未列出的附加部分。和/或是开放式的并且包括所列出的部分中的一个或多个以及所列出的部分的组合。
[0052] 本领域技术人员将认识到，本发明可以以其它具体形式体现而不脱离其精神或基本特性。因此，前述实施例要在所有方面中视为说明性的而非限制本文描述的发明。
