[發明專利]汽車保險信息處理方法及裝置、服務器及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201710848430.2
• 申請日: 2017-09-19
• 公開（公告）號: CN108510400B
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 劉日佳;劉志斌;鄭博
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q40/08
• 分類號: G06Q40/08;G06Q10/06
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 蔣雅潔;張穎玲

1.一種信息處理方法，其特征在于，所述方法包括：

移動終端將生成的保險策略制定請求發送給保險服務平臺內的服務器，其中，所述服務器為由多臺服務器組成的服務器集群，所述保險策略制定請求中至少包含駕駛員的標識及所述駕駛員所使用的汽車的車輛標識；

所述服務器接收所述移動終端發送的所述保險策略制定請求；

所述服務器基于所述駕駛員的標識，從第三方數據平臺獲取能夠反映所述駕駛員的征信行為的征信行為特征，其中，所述第三方數據平臺至少包括征信平臺及社交平臺；及所述服務器基于所述駕駛員的標識，從所述移動終端和/或所述駕駛員所使用的汽車上的車載診斷系統獲取能夠反映所述駕駛員的駕駛行為的駕駛習慣特征，及所述服務器基于所述車輛標識，從所述車載診斷系統獲取能夠反映所述汽車的行駛狀態的車輛行駛特征；

所述服務器將所述征信行為特征及所述駕駛習慣特征輸入預置的駕駛員保險策略模型中，通過訓練后的所述駕駛員保險策略模型得到所述駕駛員的保險策略信息，其中，所述駕駛員保險策略模型是利用包括各個用于訓練的駕駛員的征信行為樣本特征、駕駛習慣樣本特征的駕駛員訓練樣本數據通過學習算法訓練得到的；以及，

所述服務器將所述駕駛員的保險策略信息及所述車輛行駛特征輸入預置的汽車保險策略模型中，通過訓練后的所述汽車保險策略模型得到所述汽車的保險策略信息，其中，所述汽車保險策略模型是利用包括各個用于訓練的駕駛員訓練后的保險策略樣本信息，以及各個用于訓練的駕駛員駕駛的汽車的車輛行駛樣本特征的汽車訓練樣本數據通過學習算法訓練得到的；

所述服務器將所述駕駛員的保險策略信息及所述汽車的保險策略信息返回給所述移動終端。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述駕駛員的標識，從第三方數據平臺獲取能夠反映所述駕駛員的征信行為的征信行為特征，包括：

依據所述駕駛員的標識，從所述第三方數據平臺獲取所述駕駛員的社交媒體數據及金融信用數據；

基于所述社交媒體數據及金融信用數據，確定能夠反映所述駕駛員的征信行為的所述征信行為特征。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述駕駛員的標識，從所述移動終端和/或所述駕駛員所使用的汽車上的車載診斷系統獲取能夠反映所述駕駛員的駕駛行為的駕駛習慣特征，包括：

依據所述駕駛員的標識，從所述移動終端和/或所述駕駛員所使用的汽車上的車載診斷系統獲取所述駕駛員的駕駛行為數據；

基于所述駕駛行為數據，確定能夠反映所述駕駛員的駕駛行為的駕駛習慣特征。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述依據所述駕駛員的標識，從所述移動終端和/或所述駕駛員所使用的汽車上的車載診斷系統獲取所述駕駛員的駕駛行為數據，包括：

從用于存儲駕駛行為數據的數據庫中，獲取與所述駕駛員的標識對應的駕駛行為數據，作為所述駕駛員的駕駛行為數據，其中，所述駕駛行為數據為所述移動終端和/或所述車載診斷系統采集到的數據。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述車輛標識，從所述車載診斷系統獲取能夠反映所述汽車的行駛狀態的車輛行駛特征，包括：

按照所述車輛標識，從所述車載診斷系統獲取所述車輛標識對應的汽車的車輛行駛數據；

基于所述車輛行駛數據，確定能夠反映所述汽車的行駛狀態的車輛行駛特征。

6.根據權利要求1至5任意一項所述的方法，其特征在于，所述將所述駕駛員的保險策略信息及所述車輛行駛特征輸入預置的汽車保險策略模型中，通過訓練后的所述汽車保險策略模型得到所述汽車的保險策略信息之前，還包括：

依據所述車輛標識，獲取所述車輛標識對應的汽車的車輛折舊數據；

基于所述車輛折舊數據，確定能夠反映所述汽車的折舊情況的車輛折舊特征；

則所述將所述駕駛員的保險策略信息及所述車輛行駛特征輸入預置的汽車保險策略模型中，通過訓練后的所述汽車保險策略模型得到所述汽車的保險策略信息，具體包括：

將所述駕駛員的保險策略信息、所述車輛行駛特征及所述車輛折舊特征輸入預置的汽車保險策略模型中，通過訓練后的所述汽車保險策略模型得到所述汽車的保險策略信息。