投保等级分析方法、服务器及终端技术

一种投保等级分析方法，包括：基于多个已投保团体的投保客户的投保数据，按照预设的模型生成规则，生成一个分析预测模型；在收到新的投保团体等级分析指令时，获取待分析的投保团体的投保数据；根据预设分析规则，对获取的待分析投保团体的投保数据种类进行分析处理，以获取该待分析投保团体的各个预设种类数据的分析数据；及将所述待分析的投保团体的分析数据代入上述生成的分析预测模型中，分析出该分析的投保团体的等级。本发明专利技术还提供一种适用于上述方法的服务器以及终端。本发明专利技术可以快速分析投保团体的等级数据，避免传统人工评估所耗费的大量人力、物力。

【技术实现步骤摘要】
投保等级分析方法、服务器及终端
本专利技术涉及数据评估
，特别是一种投保等级分析方法、服务器及终端。
技术介绍
目前，很对保险公司开发了许多针对团体客户的险种，在对待承保的团体客户进行承保评估时，通常是保险公司工作人员根据个人经验分析待承保的团体客户的承保风险，准确性和及时性难以保证，同时，这种评估方式耗费很大的人力、物力。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提供一种投保等级分析方法、服务器及终端，可以快速分析投保团体的等级数据，避免传统人工评估所耗费的大量人力、物力。一种投保等级分析方法，包括：基于多个已投保团体的投保客户的投保数据，按照预设的模型生成规则，生成一个分析预测模型；在收到新的投保团体等级分析指令时，获取待分析的投保团体的投保数据；根据预设分析规则，对获取的待分析投保团体的投保数据种类进行分析处理，以获取该待分析投保团体的各个预设种类数据的分析数据；及将所述待分析的投保团体的分析数据代入上述生成的分析预测模型中，分析出该分析的投保团体的等级。优选地，所述分析预测模型为支持向量机模型。优选地，所述预设的模型生成规则为：将所述多个已投保团体的投保数据中预设种类数据根据预设分析规则进行分析处理，获得已投保团体的各个预设种类数据的分析数据；对各个已投保团体按照预设判断规则进行等级划分，将不同等级的分析数据分放到不同的文件夹里，从不同的文件夹下各提取第一预设比例的各个预设类型的分析数据作为训练数据，以进行分析预测模型的训练，再从不同文件夹下各剩下的第二预设比例的各个预设类型的分析数据对应的分析数据作为测试数据，用以评估模型的分类识别效果；若生成的分析预测模型准确率小于等于预设准确率，则增加已投保团体的投保数据的获取数量，重复上述模型的生成过程，直到生成的分析预测模型准确率大于预设准确率。优选地，所述预设分析规则包括：对于连续数值的数据种类计算平均值，对于非为连续数值的数据种类进行占比计算。优选地，所述预设判断规则包括：投保利润大于第一阈值且利润率大于第二阈值的投保团体为优质团体；投保利润小于第三阈值且利润率小于第四阈值的投保团体为较差团体；其他情况为一般团体，进行等级划分。鉴于以上内容，还有必要提供一种适用于上述方法的服务器，其可以快速分析投保团体的等级数据，避免传统人工评估所耗费的大量人力、物力。一种适用于上述方法的服务器，该服务器包括存储设备以及处理器，其中：所述存储单元，用于存储一个投保等级分析系统；所述处理器，用于调用并执行所述投保等级分析系统，以执行如下步骤：基于多个已投保团体的投保客户的投保数据，按照预设的模型生成规则，生成一个分析预测模型；在收到新的投保团体等级分析指令时，获取待分析的投保团体的投保数据；根据预设分析规则，对获取的待分析投保团体的投保数据种类进行分析处理，以获取该待分析投保团体的各个预设种类数据的分析数据；及将所述待分析的投保团体的分析数据代入上述生成的分析预测模型中，分析出该分析的投保团体的等级。优选地，所述预设的模型生成规则为：将所述多个已投保团体的投保数据中预设种类数据根据预设分析规则进行分析处理，获得已投保团体的各个预设种类数据的分析数据；对各个已投保团体按照预设判断规则进行等级划分，将不同等级的分析数据分放到不同的文件夹里，从不同的文件夹下各提取第一预设比例的各个预设类型的分析数据作为训练数据，以进行分析预测模型的训练，再从不同文件夹下各剩下的第二预设比例的各个预设类型的分析数据对应的分析数据作为测试数据，用以评估模型的分类识别效果；若生成的分析预测模型准确率小于等于预设准确率，则增加已投保团体的投保数据的获取数量，重复上述模型的生成过程，直到生成的分析预测模型准确率大于预设准确率。优选地，其中：所述预设分析规则包括：对于连续数值的数据种类计算平均值，对于非为连续数值的数据种类进行占比计算；及所述预设判断规则包括：投保利润大于第一阈值且利润率大于第二阈值的投保团体为优质团体；投保利润小于第三阈值且利润率小于第四阈值的投保团体为较差团体；其他情况为一般团体，进行等级划分。鉴于以上内容，还有必要提供一种适用于上述方法的个人终端，其可以快速分析投保团体的等级数据，避免传统人工评估所耗费的大量人力、物力。一种适用于上述方法的终端，该终端包括存储设备以及处理器，其中：所述存储单元，用于存储有一个投保等级分析系统；所述处理器，用于调用并执行所述投保等级分析系统，以执行如下步骤：所述存储单元，用于存储一个投保等级分析系统；所述处理器，用于调用并执行所述投保等级分析系统，以执行如下步骤：基于多个已投保团体的投保客户的投保数据，按照预设的模型生成规则，生成一个分析预测模型；在收到新的投保团体等级分析指令时，获取待分析的投保团体的投保数据；根据预设分析规则，对获取的待分析投保团体的投保数据种类进行分析处理，以获取该待分析投保团体的各个预设种类数据的分析数据；及将所述待分析的投保团体的分析数据代入上述生成的分析预测模型中，分析出该分析的投保团体的等级。优选地，所述预设的模型生成规则为：将所述多个已投保团体的投保数据中预设种类数据根据预设分析规则进行分析处理，获得已投保团体的各个预设种类数据的分析数据；对各个已投保团体按照预设判断规则进行等级划分，将不同等级的分析数据分放到不同的文件夹里，从不同的文件夹下各提取第一预设比例的各个预设类型的分析数据作为训练数据，以进行分析预测模型的训练，再从不同文件夹下各剩下的第二预设比例的各个预设类型的分析数据对应的分析数据作为测试数据，用以评估模型的分类识别效果；若生成的分析预测模型准确率小于等于预设准确率，则增加已投保团体的投保数据的获取数量，重复上述模型的生成过程，直到生成的分析预测模型准确率大于预设准确率。本专利技术所述投保等级分析方法、服务器及终端，通过建立分析预测的评估模型，快速分析投保团体的等级数据，避免传统人工评估所耗费的大量人力、物力。附图说明图1是本专利技术投保等级分析系统第一实施例的硬件环境图。图2是本专利技术投保等级分析系统第二实施例的硬件环境图。图3是本专利技术投保等级分析系统较佳实施例的功能模块图。图4是本专利技术投保等级分析方法较佳实施例的方法实施流程图。具体实施方式参阅图1所示，是本专利技术投保等级分析系统第一实施例的硬件环境图。本实施例所述投保等级分析系统2可以安装并运行于一台服务器1中。所述服务器1可以通过通讯模块(未图示)与至少一台个人终端3通讯连接，所述个人终端3可以是个人电脑、智能手机、平板电脑等设备。所述个人终端3包括输入设备30及显示设备31。所述服务器1可以包括有处理器以及存储设备(未图示)。所述处理器是服务器1的运算核心(CoreUnit)和控制核心(ControlUnit)，用于解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。所述存储设备可以是一个或者多个非易失性存储单元，如ROM、EPROM或FlashMemory(快闪存储单元)等。所述存储设备可以内置或者外接于服务器1。本实施例中，所述投保等级分析系统2可以是一种计算机软件，其包括计算机可执行的程序指令代码，该程序指令代码可以存储于所述存储设备中，在所述处理器的执行下，实现下述功能：从与所述服务器1连接的数据库4中获取多个已投保团体的投保客户的投保数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种投保等级分析方法，其特征在于，该方法包括：基于多个已投保团体的投保客户的投保数据，按照预设的模型生成规则，生成一个分析预测模型；在收到新的投保团体等级分析指令时，获取待分析的投保团体的投保数据；根据预设分析规则，对获取的待分析投保团体的投保数据种类进行分析处理，以获取该待分析投保团体的各个预设种类数据的分析数据；及将所述待分析的投保团体的分析数据代入上述生成的分析预测模型中，分析出该分析的投保团体的等级。

【技术特征摘要】
1.一种投保等级分析方法，其特征在于，该方法包括：基于多个已投保团体的投保客户的投保数据，按照预设的模型生成规则，生成一个分析预测模型；在收到新的投保团体等级分析指令时，获取待分析的投保团体的投保数据；根据预设分析规则，对获取的待分析投保团体的投保数据种类进行分析处理，以获取该待分析投保团体的各个预设种类数据的分析数据；及将所述待分析的投保团体的分析数据代入上述生成的分析预测模型中，分析出该分析的投保团体的等级。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析预测模型为支持向量机模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的模型生成规则为：将所述多个已投保团体的投保数据中预设种类数据根据预设分析规则进行分析处理，获得已投保团体的各个预设种类数据的分析数据；对各个已投保团体按照预设判断规则进行等级划分，将不同等级的分析数据分放到不同的文件夹里，从不同的文件夹下各提取第一预设比例的各个预设类型的分析数据作为训练数据，以进行分析预测模型的训练，再从不同文件夹下各剩下的第二预设比例的各个预设类型的分析数据对应的分析数据作为测试数据，用以评估模型的分类识别效果；若生成的分析预测模型准确率小于等于预设准确率，则增加已投保团体的投保数据的获取数量，重复上述模型的生成过程，直到生成的分析预测模型准确率大于预设准确率。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设分析规则包括：对于连续数值的数据种类计算平均值，对于非为连续数值的数据种类进行占比计算。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设判断规则包括：投保利润大于第一阈值且利润率大于第二阈值的投保团体为优质团体；投保利润小于第三阈值且利润率小于第四阈值的投保团体为较差团体；其他情况为一般团体，进行等级划分。6.一种适用于权利要求1至5任一项所述方法的服务器，其特征在于，该服务器包括存储设备以及处理器，其中：所述存储单元，用于存储一个投保等级分析系统；所述处理器，用于调用并执行所述投保等级分析系统，以执行如下步骤：基于多个已投保团体的投保客户的投保数据，按照预设的模型生成规则，生成一个分析预测模型；在收到新的投保团体等级分析指令时，获取待分析的投保团体的投保数据；根据预设分析规则，对获取的待分析投保团体的投保数据种类进行分析处理，以获取该待分析投保团体的各个预设种类数据的分析数据；及将所述待分析的投保团体的分析数据代入上述生成的分析预测模型中，分析出该分析的投保团体的等级。7.如权利要求6所述的服务器，其特征在于，其中，所述预设的模型生成规则为：将所述多个已投保团体的投保数据中预设种类数据根据预...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱慧敏，蔡宁，项同德，孙宁，施健健，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44