[發明專利]基于大數據的保險定價方法、裝置、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201811529252.8
• 申請日: 2018-12-13
• 公開（公告）號: CN109685557A
• 公開（公告）日: 2019-04-26
• 發明（設計）人: 李云峰
• 申請（專利權）人: 平安醫療健康管理股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q40/08
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國

本發明提供一種基于大數據的保險定價方法、設備、裝置及可讀存儲介質，在接收到定價請求時，確定目標城市和賠付方案，并確定目標城市的參考城市；獲取特藥在參考城市的歷史人均年費用，并根據歷史人均年費用獲取特藥人均年費用；根據特藥人均年費用和賠付方案測算預計人均年賠付；根據預計人均年賠付、適用癥發病率和特藥使用率測算年風險保費；根據年風險保費和預設運營方案測算特藥保險計劃的人均年毛保費。本發明結合特藥使用費用及費用變化趨勢、用藥率率、運營成本等多個影響因素計算特藥保險計劃的毛保費，以大數據分析處理的方式對特藥保險計劃進行了定價，從而更全面地考慮了特藥保險計劃價格影響因素，提高了定價的合理性和準確性。

技術領域

本發明涉及大數據技術領域，尤其涉及一種基于大數據的保險定價方法、裝置、設備及可讀存儲介質。

背景技術

隨著醫學技術的發展，市場上特藥(針對某一疾病進行特殊治療，具有高科學含量，技術難度高的藥品)逐漸增多，如安立生坦片(凡瑞克)、蘆可替尼片(捷恪衛)等；但市場上的特藥價格較為昂貴。為了減輕患者負擔，一些保險機構提出以將特藥的醫藥費用納入至保險報銷范圍內；而在目前對特藥保險計劃進行定價時，目前主要由專家進行人工分析和確定，而這定價人為因素大，且并未考慮特藥的費用變化情況，這降低了特藥保險計劃定價的準確性。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種基于大數據的保險定價方法、裝置、設備及可讀存儲介質，旨在提高特藥保險定價的準確性。

為實現上述目的，本發明提供一種基于大數據的保險定價方法，所述基于大數據的保險定價方法包括：

在接收到特藥保險計劃的定價請求時，根據所述定價請求確定所述特藥保險計劃對應被保人所在的目標城市和賠付方案，并基于預設相似城市模型在城市數據庫中確定所述目標城市的參考城市；

獲取所述特藥保險計劃對應特藥在所述參考城市的歷史人均年費用，并根據所述歷史人均年費用和預設費用預測模型獲取所述特藥的特藥人均年費用；

根據所述特藥人均年費用和所述賠付方案測算所述特藥的預計人均年賠付；

獲取所述特藥在所述參考城市的適用癥發病率和特藥使用率，并根據所述預計人均年賠付、所述適用癥發病率和所述特藥使用率測算所述特藥的年風險保費；

根據所述年風險保費和預設運營方案測算所述特藥保險計劃的人均年毛保費。

可選地，所述歷史人均年費用至少包括兩個不同歷史年度內的歷史人均年費用，

所述根據所述歷史人均年費用和預設費用預測模型獲取所述特藥的人均年費用的步驟包括：

基于預設擬合規則對所述歷史人均年費用和所述歷史人均年費用對應的時間進行曲線擬合，得到費用與時間的關系擬合曲線；

通過所述關系擬合曲線預測所述特藥在所述特藥保險計劃的保險周期內的特藥人均年費用。

可選地，所述歷史人均年費用至少包括兩個不同歷史年度內的歷史人均年費用，

所述根據所述歷史人均年費用和預設費用預測模型獲取所述特藥的人均年費用的步驟包括：

根據至少兩個不同歷史年度內的歷史人均年費用測算年費用均值；

根據所述年費用均值測算所述特藥的特藥人均年費用。

可選地，所述城市數據庫包括至少兩個樣本城市、及各樣本城市各自的樣本屬性組，所述樣本屬性組至少包括兩個元素，所述樣本屬性組的元素形式為數值，

所述基于預設相似城市模型在城市數據庫中確定所述目標城市的參考城市的步驟包括：