[發明專利]基于大數據的保費計算方法、裝置、介質及電子設備

在審

• 申請號: 201811237279.X
• 申請日: 2018-10-23
• 公開（公告）號: CN109598625A
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發明（設計）人: 顧寶寶
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q40/08
• 分類號: G06Q40/08;G06Q10/04;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市隆天聯鼎知識產權代理有限公司 44232
• 代理人: 劉抗美

1.一種基于大數據的保費計算方法，其特征在于，包括：

獲取每一個待投保人的多個特征參數；

基于大數據建立多個特征參數對應的多個預測模型；

將同一待投保人的不同特征參數分別輸入對應的預測模型中進行預測，獲得多個預測結果；

根據所述多個預測結果確定所述待投保人的保費。

2.根據權利要求1所述的基于大數據的保費計算方法，其特征在于，所述預測模型包括：保險金預測模型；

基于大數據建立多個特征參數對應的多個預測模型，包括：

批量獲取每個特征參數對應的已投保人群；

針對于每個特征參數，獲取對應的每個已投保人的“特征參數-投保類型-保險金”信息；

以所述每個已投保人的“特征參數-投保類型-保險金”為樣本，通過所述樣本訓練算法模型，以確定多個特征參數對應的多個保險金預測模型。

3.根據權利要求2所述的基于大數據的保費計算方法，其特征在于，

將同一投保人的不同特征參數分別輸入對應的預測模型中進行預測，獲得多個預測結果，包括：

將同一投保人的不同特征參數分別輸入對應的保險金預測模型中進行預測，獲得的多個預測保險金。

4.根據權利要求3所述的基于大數據的保費計算方法，其特征在于，根據所述多個預測結果確定所述投保人的保費，包括：

通過訓練算法模型的方法確定各個保險金預測模型對應的權值；

根據所述權值和所述多個預測保險金確定所述投保人的保費。

5.根據權利要求1所述的基于大數據的保費計算方法，其特征在于，所述預測模型包括：獲保概率預測模型；

基于大數據建立多個特征參數對應的多個預測模型，包括：

批量獲取每個特征參數對應的已投保人群；

針對于每個特征參數，獲取對應的每個已投保人的“特征參數-投保類型-獲保/未獲保”信息；

以所述每個已投保人的“特征參數-投保類型-獲保/未獲保”為樣本，通過所述樣本訓練算法模型，以確定多個特征參數對應的多個獲保概率預測模型。

6.根據權利要求5所述的基于大數據的保費計算方法，其特征在于，

將同一待投保人的不同特征參數分別輸入對應的預測模型中進行預測，獲得多個預測結果，包括：

將同一待投保人的不同特征參數分別輸入對應的獲保概率預測模型中進行預測，獲得的多個預測獲保概率。

7.根據權利要求6所述的基于大數據的保費計算方法，其特征在于，根據所述多個預測結果確定所述待投保人的保費，包括：

根據多個預測獲保概率獲取總獲保概率，并根據所述總獲保概率確定所述待投保人的保費；或，

獲得所述多個保費概率對應的多個分保費，根據所述多個分保費確定所述待投保人的保費。

8.一種基于大數據的保費計算裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，所述獲取模塊用于獲取每一個待投保人的多個特征參數；

建立模塊，所述建立模塊用于基于大數據建立多個特征參數對應的多個預測模型；

預測模塊，所述預測模塊用于將同一待投保人的不同特征參數分別輸入對應的預測模型中進行預測，獲得多個預測結果；

確定模塊，所述確定模塊用于根據所述多個預測結果確定所述待投保人的保費。

9.一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的基于大數據的保費計算方法。

10.一種電子設備，其特征在于，包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行時，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1至7中任一項所述的基于大數據的保費計算方法。