[發明專利]一種團險智能定價系統、方法、設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202011585015.0 | 申請日: | 2020-12-28 |
| 公開(公告)號: | CN112819641A | 公開(公告)日: | 2021-05-18 |
| 發明(設計)人: | 王瑋;徐勤燕;顧佳盛;鐘嚴堃 | 申請(專利權)人: | 中國人壽保險股份有限公司上海數據中心 |
| 主分類號: | G06Q40/08 | 分類號: | G06Q40/08;G06Q30/02;G06Q10/06;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司: | 上海科盛知識產權代理有限公司 31225 | 代理人: | 孫永申 |
| 地址: | 200131 上海市浦東新區中國(上*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 智能 定價 系統 方法 設備 存儲 介質 | ||
1.一種團險智能定價系統,其特征在于,該系統包括前臺頁面模塊、智能定價模型模塊、web接口模塊以及后臺數據存儲模塊,其中:
所述前臺頁面模塊,用于輸入新單投保信息以及客戶信息;
所述智能定價模型模塊,用于根據輸入的客戶和險種信息秒級預測得出客戶投保某險種的出險概率,并進一步計算預測賠付和定價;
所述web接口模塊,用于作為中介以使得用戶通過發送符合數據輸入規則的HTTP請求調用接口,觸發模型預測;
所述后臺數據存儲模塊,用于將所有相關業務數據存儲于大數據平臺中。
2.根據權利要求1所述的一種團險智能定價系統,其特征在于,所述的智能定價模型模塊采用由多個神經網絡通過concatenate層融合的智能定價回歸模型,其中每個所述神經網絡由Dense層和Dropout層組成,該智能定價回歸模型的激活函數采用ReLU函數,損失函數采用MSLE函數,優化器采用ADAM,最小批量min-batch設定為128。
3.根據權利要求1所述的一種團險智能定價系統,其特征在于,所述的web接口模塊采用通過Python的Flask框架實現的web接口模塊。
4.根據權利要求1所述的一種團險智能定價系統,其特征在于,所述的智能定價模型模塊中的智能定價回歸模型的模型輸入包括公司名稱、行業、職業、職場所屬分公司、保額、保費、總人數、平均年齡以及男性比例;模型輸出包括出險率、件均賠付、件均索賠以及平均住院天數。
5.一種團險智能定價方法,采用如權利要求1至4中任一項所述的團險智能定價系統的執行,其特征在于,該方法包括以下步驟:
步驟1:用戶于所述前臺頁面模塊輸入新單投保信息以及客戶信息后,由所述web接口模塊作為中介以使得用戶通過發送符合數據輸入規則的HTTP請求調用接口,觸發模型預測;
步驟2:由所述智能定價模型模塊根據輸入的客戶和險種信息秒級預測得出客戶投保某險種的出險概率,并進一步計算預測賠付和定價后,返回至所述前臺頁面模塊展示給用戶。
6.根據權利要求5所述的一種團險智能定價方法,其特征在于,所述的智能定價模型模塊采用由多個神經網絡通過concatenate層融合的智能定價回歸模型,其中每個所述神經網絡由Dense層和Dropout層組成,該智能定價回歸模型的激活函數采用ReLU函數,損失函數采用MSLE函數,優化器采用ADAM,最小批量min-batch設定為128。
7.根據權利要求5所述的一種團險智能定價方法,其特征在于,所述的web接口模塊采用通過Python的Flask框架實現的web接口模塊。
8.根據權利要求5所述的一種團險智能定價方法,其特征在于,所述的智能定價模型模塊中的智能定價回歸模型的模型輸入包括公司名稱、行業、職業、職場所屬分公司、保額、保費、總人數、平均年齡以及男性比例;模型輸出包括出險率、件均賠付、件均索賠以及平均住院天數。
9.一種終端設備,包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求5至8中任一項所述的團險智能定價方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質,所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求5至8中任一項所述的團險智能定價方法的步驟。
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