[發(fā)明專利]風(fēng)險預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011043423.3 | 申請日: | 2020-09-28 |
| 公開(公告)號: | CN112163964A | 公開(公告)日: | 2021-01-01 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 鄭越;張旭;梁智豪;陳昊澤;龍鎧豪 | 申請(專利權(quán))人: | 中國平安財產(chǎn)保險股份有限公司 |
| 主分類號: | G06Q40/08 | 分類號: | G06Q40/08 |
| 代理公司: | 深圳市賽恩倍吉知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44334 | 代理人: | 何春蘭;遲珊珊 |
| 地址: | 518033 廣東省深圳市福田區(qū)益田路*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 風(fēng)險 預(yù)測 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種風(fēng)險預(yù)測方法,其特征在于,所述風(fēng)險預(yù)測方法包括:
根據(jù)待測地區(qū)的氣象數(shù)據(jù)保險合約獲取所述待測地區(qū)的多個年度的氣象數(shù)據(jù)及對應(yīng)的多個年度的氣象數(shù)據(jù)賠付規(guī)則,并將所述多個年度的氣象數(shù)據(jù)及所述多個年度的氣象數(shù)據(jù)賠付規(guī)則輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的賠付識別模型進(jìn)行識別得到對應(yīng)的多個年度的賠付金額;
根據(jù)所述多個年度的賠付金額分別計算對應(yīng)的多個年度的保險損失率;
根據(jù)所述待測地區(qū)的多個年度的保險損失率為所述待測地區(qū)構(gòu)建多個概率分布模型;
采用多個檢驗算法檢驗所述多個概率分布模型中的每個概率分布模型得到每個概率分布模型的檢驗結(jié)果,并根據(jù)所述每個概率分布模型的檢驗結(jié)果從所述多個概率分布模型中選取出目標(biāo)概率分布模型;
計算所述目標(biāo)概率分布模型的風(fēng)險度量值,并根據(jù)所述風(fēng)險度量值確定所述待測地區(qū)的風(fēng)險等級。
2.如權(quán)利要求1所述的風(fēng)險預(yù)測方法,其特征在于,所述根據(jù)所述多個年度的賠付金額分別計算對應(yīng)的多個年度的保險損失率包括:
獲取所述待測地區(qū)的多個年度中的每個年度的保險總額;
分別將多個年度中每個年度的賠付金額除以對應(yīng)年度的保險總額,得到所述待測地區(qū)的對應(yīng)的多個年度的保險損失率。
3.如權(quán)利要求1所述的風(fēng)險預(yù)測方法,其特征在于,所述根據(jù)所述待測地區(qū)的多個年度的保險損失率為所述待測地區(qū)構(gòu)建多個概率分布模型包括:
將所述待測地區(qū)的多個年度的保險損失率分別輸入至多個參數(shù)模型中,得到每個參數(shù)模型的模型參數(shù);
根據(jù)每個參數(shù)模型的模型參數(shù)構(gòu)建對應(yīng)的參數(shù)模型的概率分布模型。
4.如權(quán)利要求1所述的風(fēng)險預(yù)測方法,其特征在于,所述根據(jù)所述每個概率分布模型的檢驗結(jié)果從所述多個概率分布模型中選取出目標(biāo)概率分布模型包括:
獲取所述多個概率分布模型中的每個概率分布模型的檢驗結(jié)果,得到多個檢驗結(jié)果;
從所述多個檢驗結(jié)果中選取出得分最高的檢驗結(jié)果對應(yīng)的概率分布模型確定為目標(biāo)概率分布模型。
5.如權(quán)利要求1所述的風(fēng)險預(yù)測方法,其特征在于,所述計算所述目標(biāo)概率分布模型的風(fēng)險度量值包括:
計算所述目標(biāo)概率分布模型的期望損失率;
計算所述目標(biāo)概率分布模型的超越概率;
計算所述目標(biāo)概率分布模型在所述超越概率下的重現(xiàn)期的保險損失率;
累加所述期望損失率、所述超越概率和在所述超越概率下的重現(xiàn)期的保險損失率的總和得到所述目標(biāo)概率分布模型的風(fēng)險度量值。
6.如權(quán)利要求1所述的風(fēng)險預(yù)測方法,其特征在于,所述賠付識別模型的訓(xùn)練過程包括:
獲取多個地區(qū)多個年度的氣象數(shù)據(jù)及每個地區(qū)每個年度的氣象數(shù)據(jù)賠付規(guī)則作為樣本數(shù)據(jù)集;
從所述樣本數(shù)據(jù)集中劃分出訓(xùn)練集和測試集;
將所述訓(xùn)練集輸入預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練,得到賠付識別模型;
將所述測試集輸入至所述賠付識別模型中進(jìn)行測試,并計算測試通過率;
若所述測試通過率大于預(yù)設(shè)通過率閾值,確定所述賠付識別模型訓(xùn)練結(jié)束;若所述測試通過率小于預(yù)設(shè)通過率閾值,增加訓(xùn)練集的數(shù)量,重新進(jìn)行賠付識別模型的訓(xùn)練。
7.如權(quán)利要求1所述的風(fēng)險預(yù)測方法,其特征在于,在根據(jù)所述風(fēng)險度量值確定所述待測地區(qū)的風(fēng)險等級之后,所述風(fēng)險預(yù)測方法還包括:
獲取所述風(fēng)險等級對應(yīng)的類型標(biāo)識;
將所述風(fēng)險等級對應(yīng)的類型標(biāo)識標(biāo)示在風(fēng)險分布地圖對應(yīng)的風(fēng)險等級處。
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G06Q40-00 金融;保險;稅務(wù)策略;公司或所得稅的處理
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