【技术实现步骤摘要】
保单处理方法、装置、介质及电子设备
本专利技术涉及数据处理的
，具体而言，涉及一种保单处理方法、装置、介质及电子设备。
技术介绍
随着互联网技术的快速发展，客户可以在线上进行投保，这样导致保险公司的保险产品也越来越多了，进而产生了大量的保单。目前，在保单生效后，客户常常因各种原因提出终止保险合同，即主动发起退保。保险公司每年有许多保单发生退保，客户退保无论是对客户还是对保险公司都会带来一定的损失。退保的发生存在较大的不可预见性，一般难以提前介入挽留客户。因此如何基于保单数据预测客户是否退保成了保险公司目前遇到的技术问题。针对该技术问题，本专利技术提出了一种保单处理方法。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种保单处理方法、装置、介质及电子设备，进而至少可以在一定程度上避免客户退保，减少保险公司的损失，从而为保险公司保留了客户资源。本专利技...
【技术保护点】
1.一种保单处理方法，其特征在于，包括：/n获取历史保单数据，所述历史保单数据包括第一历史保单数据和第二历史保单数据，所述第一历史保单数据包括含有退保记录的历史保单数据，第二历史保单数据包括不含退保记录的历史保单数据；/n从所述第一历史保单数据中提取第一特征数据，以及从第二历史保单中提取第二特征数据，所述第一特征数据包括所述第一历史保单数据的属性和所述第一历史保单数据的属性的属性值，所述第二特征数据包括所述第二历史保单数据的属性和所述第二历史保单数据的属性的属性值；/n基于所述第一历史保单数据的属性和所述第一历史保单数据的属性的属性值和所述第二历史保单数据的属性和所述第二历...
【技术特征摘要】
1.一种保单处理方法，其特征在于，包括：
获取历史保单数据，所述历史保单数据包括第一历史保单数据和第二历史保单数据，所述第一历史保单数据包括含有退保记录的历史保单数据，第二历史保单数据包括不含退保记录的历史保单数据；
从所述第一历史保单数据中提取第一特征数据，以及从第二历史保单中提取第二特征数据，所述第一特征数据包括所述第一历史保单数据的属性和所述第一历史保单数据的属性的属性值，所述第二特征数据包括所述第二历史保单数据的属性和所述第二历史保单数据的属性的属性值；
基于所述第一历史保单数据的属性和所述第一历史保单数据的属性的属性值和所述第二历史保单数据的属性和所述第二历史保单数据的属性的属性值训练梯度提升分类器，得到所述预设模型；
获取当前保单数据；
从所述当前保单数据中提取特征数据，所述特征数据的中包含所述当前保单数据的属性和所述属性的属性值；
通过所述预设模型根据所述当前保单数据的属性和所述属性的属性值确定所述当前保单数据的退保概率和/或不退保概率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型中包含有所述决策树，所述决策树的每个分支包含有所述历史保单数据的部分属性、所述历史保单数据的部分属性的属性值、以及退保概率和/或不退保概率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一历史保单数据的属性和所述第一历史保单数据的属性的属性值和所述第二历史保单数据的属性和所述第二历史保单数据的属性的属性值训练所述梯度提升分类器包括：
通过梯度提升决策树算法根据所述第一历史保单数据的属性和所述第一历史保单数据的属性的属性值、以及所述第二历史保单数据的属性和所述第二历史保单数据的属性的属性值计算所述历史保单数据中每个属性的信息增益；
根据所述历史保单数据中每个属性的信息增益确定每个属性在所述决策树中的分布情况；
基于每个属性在所述决策树中的分布情况和所述历史保单数据中标记的退保记录训练所述梯度提升分类器。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述梯度提升决策树算法的公式为：
其中，S为历史保单数据的集合，A为历史保单数据中的属性，Entropy(S)为S的信息熵，value(A)为A的属性值的集合，v为A的属性值的集合的一个属性值，Sv为S中A的属性值为v时的历史数据的集合，Entropy(Sv)为Sv的信息熵。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
获取测试数据，所述测试数据包括含有退保记录的历史保单数据和不含退保记录的历史保单数据；
通过所述预设模型获取所述测试数据的退保概率；
对所述测试数据的退保概率进...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘世强，
申请(专利权)人：泰康保险集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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