车险保单的理赔金额的评估方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种车险保单的理赔金额的评估方法与系统，其中评估方法包括以下步骤：统计车辆的若干行程中的陌生行程的数量和行程的总数量；陌生行程为所具有的相似行程的数量小于预设阈值的行程，相似行程为与行程的相似度高于预设相似度阈值的行程；计算陌生占比，陌生占比为陌生行程的数量在行程的总数量中的占比；根据陌生占比计算得到理赔金额，理赔金额与陌生占比正相关。本发明专利技术通过分析车辆的用户的若干行程中的陌生占比，并基于陌生占比对车险保单的理赔金额进行评估，提高了车险保单的理赔金额的准确性。

【技术实现步骤摘要】
车险保单的理赔金额的评估方法与系统
本专利技术属于车险理赔金额的评估
，尤其涉及一种车险保单的理赔金额的评估方法与系统。
技术介绍
车险是我国财产险中的重要险种。在对车险保单的理赔金额进行评估时，往往通过有监督类算法(例如广义线性模型)拟合理赔金额与参考变量之间的函数，以对理赔金额进行评估。目前，经常采用的参考变量包括用户年龄、车龄、车价、行驶里程等因素。然而，随着科技与社会的发展，影响行车风险的因素也变得复杂化、多样化，仅采用用户年龄、车龄、车价、行驶里程等因素作为参考变量对车险保单的理赔金额进行评估，其精度较低，已经不能满足需求。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是为了克服现有技术中对车险保单的理赔金额的评估的精度较低的缺陷，提供一种精度较高的车险保单的理赔金额的评估方法与系统。本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题：本专利技术提供一种车险保单的理赔金额的评估方法，包括以下步骤：S1、统计车辆的若干行程中的陌生行程的数量和行程的总数量；陌生行程为所具有的相似行程的数量小于预设阈值的行程，相似行程为与行程的相似度高于预设相似度阈值的行程；S2、计算陌生占比，陌生占比为陌生行程的数量在行程的总数量中的占比；S3、根据陌生占比计算得到理赔金额，理赔金额与陌生占比正相关。较佳地，步骤S3还包括：根据车辆的价格、车辆的车龄(即车辆从购买日起至今的年限)、车辆的年行驶里程、车辆的每百公里刹车次数、车辆的NCD(无赔款优待系数)、陌生占比计算得到理赔金额。较佳地，步骤S3还包括：根据以下公式计算理赔金额：其中，amount表示理赔金额，β0为大于等于0的实数，x1表示车辆的价格，x2表示车辆的年行驶里程，x3表示车辆的每百公里急刹车次数，x4表示陌生占比，x5表示车辆的NCD，x6表示车辆的车龄，急刹车为加速度大于预设加速度阈值的刹车操作，β1、β2、β3、β4、β5分别为车辆的价格、车辆的年行驶里程、车辆的每百公里急刹车次数、陌生占比、车辆的NCD、车辆的车龄的模型系数，β1、β2、β3、β4、β5均为实数。较佳地，步骤S1包括：分别计算若干行程中的每两个行程之间的相似度；统计与每一个行程对应的相似行程的数量，并判断相似行程的数量是否小于预设阈值，若是，则识别行程为陌生行程；统计陌生行程的数量。较佳地，行程包括第一行程、第二行程，分别计算若干行程中的每两个行程之间的相似度的步骤包括：提取第一行程的多个特征点，获取第一行程的每一个特征点的位置信息，并统计第一行程的特征点的数量n1；提取第二行程的多个特征点，获取第二行程的每一个特征点的位置信息，并统计第二行程的特征点的数量n2；所述特征点包括起点、终点、转弯点；获取匹配特征点，并统计匹配特征点的数量n3，匹配特征点为第一行程的多个特征点中位置信息与第二行程的特征点的位置信息相匹配的特征点；根据以下公式计算第一行程与第二行程的相似度m：m＝n3/max(n1，n2)，其中，max(n1，n2)用于表征n1和n2中较大的一个。较佳地，分别计算若干行程中的每两个行程之间的相似度的步骤还包括：在车辆经过行程所经历的时间区间中设置多个采样时刻，获取行程中与每一个采样时刻对应的采样点的位置信息；采样点包括起点和终点；提取转弯点的步骤包括：根据采样点的位置信息计算连接第i个采样点与第(i-a)个采样点的第一直线与连接第i个采样点与第(i+b)个采样点的第二直线之间的夹角，其中，a、b均为正整数；判断夹角是否属于预设角度区间，若是，则提取第i个采样点为转弯点。较佳地，第i个采样点与第(i-a)个采样点之间的距离不大于预设距离，第i个采样点与第(i-a-1)个采样点之间的距离大于预设距离；第i个采样点与第(i+b)个采样点之间的距离不大于预设距离，第i个采样点与第(i+b+1)个采样点之间的距离大于预设距离。较佳地，在提取特征点的步骤之后，分别计算若干行程中的每两个行程之间的相似度的步骤还包括：对特征点的位置信息进行GeoHash编码，生成编码值；根据编码值对特征点进行去重操作，以得到去重后的特征点，并统计去重后的特征点的数量；根据去重后的特征点的编码值的大小按照预设排列规则对去重后的特征点进行排序，以得到重新排序的去重特征点；则匹配特征点为第一行程的多个去重后的特征点中编码值与第二行程的去重后的特征点的编码值相匹配的去重后的特征点；则计算相似度的步骤包括：根据以下公式计算第一行程与第二行程的相似度m：m＝n3/max(n4，n5)，其中，n4为第一行程的去重后的特征点的数量，n5为第二行程的去重后的特征点的数量。较佳地，对编码值进行去重操作的步骤包括：如果第一转弯点的编码值的最高p位与起点的编码值的最高p位相同，则删除第一转弯点，第一转弯点为采样时刻与起点的采样时刻最接近的转弯点；如果最终转弯点的编码值的最高p位与终点的编码值的最高p位相同，则删除最终转弯点，最终转弯点为采样时刻与终点的采样时刻最接近的转弯点；p为正整数；如果若干个相邻的转弯点的编码值相同，则仅保留若干个转弯点中的一个转弯点；根据去重后的特征点的编码值的大小按照预设排列规则对去重后的特征点进行排序的步骤包括：S101、设置起点为第一参考点，设置终点为第二参考点；S102、判断第一参考点与第二参考点是否相邻或者重合，若是，则执行步骤S107，若否，则执行步骤S103；S103、判断第一参考点的编码值是否等于第二参考点的编码值，若是，则执行步骤S104，若否，则执行步骤S105；S104、将与第一参考点相邻的下一个特征点设置为新的第一参考点，将与第二参考点相邻的前一个特征点设置为新的第二参考点，执行步骤S102；S105、判断第一参考点的编码值是否大于第二参考点的编码值，若是，则执行步骤S106，若否，则执行步骤S107；S106、将去重后的特征点倒序排列，执行步骤S107；S107、结束排序。本专利技术还提供一种车险保单的理赔金额的评估系统，包括：行程数量统计设备、陌生占比计算设备、理赔金额计算设备；行程数量统计设备用于统计车辆的若干行程中的陌生行程的数量和行程的总数量；陌生行程为所具有的相似行程的数量小于预设阈值的行程，相似行程为与行程的相似度高于预设相似度阈值的行程；陌生占比计算设备用于计算陌生占比，陌生占比为陌生行程的数量在行程的总数量中的占比；理赔金额计算设备用于根据陌生占比计算得到理赔金额，理赔金额与陌生占比正相关。较佳地，理赔金额计算设备还用于根据车辆的价格、车辆的车龄、车辆的年行驶里程、车辆的每百公里刹车次数、车辆的NCD、陌生占比计算得到理赔金额。较佳地，理赔金额计算设备还用于根据以下公式计算理赔金额：其中，amount表示理赔金额，β0为大于等于0的实数，x1表示车辆的价格，x2表示车辆的年行驶里程，x3表示车辆的每百公里急刹车次数，x4表示陌生占比，x5表示车辆的NCD，x6表示车辆的车龄，急刹车为加速度大于预设加速度阈值的刹车操作，β1、β2、β3、β4、β5分别为车辆的价格、车辆的年行驶里程、车辆的每百公里急刹车次数、陌生占比、车辆的NCD、车辆的车龄的模型系数，β1、β2、β3、β4、β5均为实数。较佳地，行程数量统计设备包括相似度获取模块、陌生行程识别模块、数量统计模块；相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车险保单的理赔金额的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、统计车辆的若干行程中的陌生行程的数量和所述行程的总数量；所述陌生行程为所具有的相似行程的数量小于预设阈值的行程，所述相似行程为与所述行程的相似度高于预设相似度阈值的行程；S2、计算陌生占比，所述陌生占比为所述陌生行程的数量在所述行程的总数量中的占比；S3、根据所述陌生占比计算得到所述理赔金额，所述理赔金额与所述陌生占比正相关。

【技术特征摘要】
1.一种车险保单的理赔金额的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、统计车辆的若干行程中的陌生行程的数量和所述行程的总数量；所述陌生行程为所具有的相似行程的数量小于预设阈值的行程，所述相似行程为与所述行程的相似度高于预设相似度阈值的行程；S2、计算陌生占比，所述陌生占比为所述陌生行程的数量在所述行程的总数量中的占比；S3、根据所述陌生占比计算得到所述理赔金额，所述理赔金额与所述陌生占比正相关。2.如权利要求1所述的车险保单的理赔金额的评估方法，其特征在于，步骤S3还包括：根据所述车辆的价格、所述车辆的车龄、所述车辆的年行驶里程、所述车辆的每百公里刹车次数、所述车辆的NCD、所述陌生占比计算得到所述理赔金额。3.如权利要求2所述的车险保单的理赔金额的评估方法，其特征在于，步骤S3还包括：根据以下公式计算所述理赔金额：其中，amount表示所述理赔金额，β0为大于等于0的实数，x1表示车辆的价格，x2表示所述车辆的年行驶里程，x3表示所述车辆的每百公里急刹车次数，x4表示所述陌生占比，x5表示所述车辆的NCD，x6表示所述车辆的车龄，所述急刹车为加速度大于预设加速度阈值的刹车操作，β1、β2、β3、β4、β5分别为所述车辆的价格、所述车辆的年行驶里程、所述车辆的每百公里急刹车次数、所述陌生占比、所述车辆的NCD、所述车辆的车龄的模型系数，β1、β2、β3、β4、β5均为实数。4.如权利要求1所述的车险保单的理赔金额的评估方法，其特征在于，步骤S1包括：分别计算若干所述行程中的每两个行程之间的相似度；统计与每一个所述行程对应的相似行程的数量，并判断所述相似行程的数量是否小于所述预设阈值，若是，则识别所述行程为陌生行程；统计所述陌生行程的数量。5.如权利要求4所述的车险保单的理赔金额的评估方法，其特征在于，所述行程包括第一行程、第二行程，分别计算若干所述行程中的每两个行程之间的相似度的步骤包括：提取所述第一行程的多个特征点，获取所述第一行程的每一个特征点的位置信息，并统计所述第一行程的特征点的数量n1；提取所述第二行程的多个特征点，获取所述第二行程的每一个特征点的位置信息，并统计所述第二行程的特征点的数量n2；所述特征点包括起点、终点、转弯点；获取匹配特征点，并统计所述匹配特征点的数量n3，所述匹配特征点为所述第一行程的多个特征点中所述位置信息与所述第二行程的特征点的所述位置信息相匹配的特征点；根据以下公式计算所述第一行程与所述第二行程的相似度m：m＝n3/max(n1，n2)，其中，max(n1，n2)用于表征n1和n2中较大的一个。6.如权利要求5所述的车险保单的理赔金额的评估方法，其特征在于，分别计算若干所述行程中的每两个行程之间的相似度的步骤还包括：在车辆经过所述行程所经历的时间区间中设置多个采样时刻，获取所述行程中与每一个所述采样时刻对应的采样点的位置信息；所述采样点包括所述起点和所述终点；提取所述转弯点的步骤包括：根据所述采样点的所述位置信息计算连接第i个采样点与第(i-a)个采样点的第一直线与连接所述第i个采样点与第(i+b)个采样点的第二直线之间的夹角，其中，a、b均为正整数；判断所述夹角是否属于预设角度区间，若是，则提取所述第i个采样点为转弯点。7.如权利要求6所述的车险保单的理赔金额的评估方法，其特征在于，所述第i个采样点与所述第(i-a)个采样点之间的距离不大于预设距离，所述第i个采样点与第(i-a-1)个采样点之间的距离大于预设距离；所述第i个采样点与所述第(i+b)个采样点之间的距离不大于预设距离，所述第i个采样点与第(i+b+1)个采样点之间的距离大于预设距离。8.如权利要求6所述的车险保单的理赔金额的评估方法，其特征在于，在提取所述特征点的步骤之后，所述分别计算若干所述行程中的每两个行程之间的相似度的步骤还包括：对所述特征点的位置信息进行GeoHash编码，生成编码值；根据所述编码值对所述特征点进行去重操作，以得到去重后的特征点，并统计所述去重后的特征点的数量；根据所述去重后的特征点的编码值的大小按照预设排列规则对去重后的特征点进行排序，以得到重新排序的去重特征点；则所述匹配特征点为所述第一行程的多个所述去重后的特征点中所述编码值与所述第二行程的所述去重后的特征点的所述编码值相匹配的去重后的特征点；则计算所述相似度的步骤包括：根据以下公式计算所述第一行程与所述第二行程的相似度m：m＝n3/max(n4，n5)，其中，n4为所述第一行程的去重后的特征点的数量，n5为所述第二行程的去重后的特征点的数量。9.如权利要求6所述的车险保单的理赔金额的评估方法，其特征在于，所述对所述编码值进行去重操作的步骤包括：如果第一转弯点的编码值的最高p位与所述起点的编码值的最高p位相同，则删除所述第一转弯点，所述第一转弯点为采样时刻与所述起点的采样时刻最接近的所述转弯点；如果最终转弯点的编码值的最高p位与所述终点的编码值的最高p位相同，则删除所述最终转弯点，所述最终转弯点为采样时刻与所述终点的采样时刻最接近的所述转弯点；p为正整数；如果若干个相邻的所述转弯点的编码值相同，则仅保留若干个所述转弯点中的一个所述转弯点；所述根据所述去重后的特征点的编码值的大小按照预设排列规则对去重后的特征点进行排序的步骤包括：S101、设置所述起点为第一参考点，设置所述终点为第二参考点；S102、判断所述第一参考点与所述第二参考点是否相邻或者重合，若是，则执行步骤S107，若否，则执行步骤S103；S103、判断所述第一参考点的编码值是否等于所述第二参考点的编码值，若是，则执行步骤S104，若否，则执行步骤S105；S104、将与所述第一参考点相邻的下一个所述特征点设置为新的第一参考点，将与所述第二参考点相邻的前一个所述特征点设置为新的第二参考点，执行步骤S102；S105、判断所述第一参考点的编码值是否大于所述第二参考点的编码值，若是，则执行步骤S106，若否，则执行步骤S107；S106、将所述去重后的特征点倒序排列，执行步骤S107；S107、结束排序。10.一种车险保单的理赔金额的评估系统，其特征在于，包括：行程数量统计设备、陌生占比计算设备、理赔金额计算设备；所述行程数量统计设备用于统计车辆的若干行程中的陌生行程的数量和所述行程的总数量；所述陌生...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨维嘉，徐孙杰，杨治，
申请(专利权)人：上海赢科信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31