车险保费的生成方法及系统、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种车险保费的生成方法及系统、电子设备及存储介质，所述生成方法包括步骤：获取车辆对应的驾驶行为数据；将所述驾驶行为数据输入驾驶行为评分模型，以获取所述车辆对应的驾驶行为评分；根据所述驾驶行为评分确定所述车险保费。本发明专利技术提供的车险保费的生成方法及系统、电子设备及存储介质通过对车辆对应的驾驶行为数据的分析，能够更为精准地区分该车辆使用过程中产生的风险高低，生成的车险保费更为合理，并且能够通过车险保费提高车主对于自身驾驶行为的感知度，从而改进不合理的驾驶习惯。理的驾驶习惯。理的驾驶习惯。

【技术实现步骤摘要】
车险保费的生成方法及系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种车险保费的生成方法及系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]传统的车险定价通常根据车主的人口属性，如性别、年龄；以及车辆属性如车型、车价、车龄；历史出险及违章记录等信息来区分车辆发生事故理赔的风险高低，从而制定相应的保费价格。然而，上述因素并非并不是直接导致事故的因素，通过上述因素预测车辆事故风险的准确性存在欠缺。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题是为了克服现有技术中车险保费的生成依据不够合理，车险保费的确定考虑不够全面的缺陷，提供一种车险保费的生成方法及系统、电子设备及存储介质。
[0004]本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
[0005]本专利技术提供了一种车险保费的生成方法，所述生成方法包括步骤：
[0006]获取车辆对应的驾驶行为数据；
[0007]将所述驾驶行为数据输入驾驶行为评分模型，以获取所述车辆对应的驾驶行为评分；
[0008]根据所述驾驶行为评分确定所述车险保费。
[0009]较佳地，所述根据所述驾驶行为评分确定所述车险保费的步骤包括：
[0010]根据所述驾驶行为评分和目标里程数获取里程数单价；所述里程数单价和所述驾驶行为评分呈正相关；
[0011]根据目标里程数和里程数单价，确定与所述目标里程数对应的车险保费。
[0012]较佳地，所述驾驶行为数据包括单位距离的急加速次数、紧急避让次数、紧急制动次数、疲劳驾驶时长中的至少一种。
[0013]较佳地，所述获取车辆对应的驾驶行为数据的步骤包括：
[0014]通过区块链获取所述车辆对应的驾驶行为数据。
[0015]本专利技术还提供了一种车险保费的生成系统，其特征在于，所述生成系统包括：
[0016]获取模块，用于获取车辆对应的驾驶行为数据；
[0017]评分模块，用于将所述驾驶行为数据输入驾驶行为评分模型，以获取所述车辆对应的驾驶行为评分；
[0018]保费生成模块，用于根据所述驾驶行为评分确定所述车险保费。
[0019]较佳地，单价获取单元，用于根据所述驾驶行为评分和目标里程数获取里程数单价；所述里程数单价和所述驾驶行为评分呈正相关；
[0020]保费确定单元，用于根据目标里程数和里程数单价，确定与所述目标里程数对应
的车险保费。
[0021]较佳地，所述驾驶行为数据包括单位距离的急加速次数、紧急避让次数、紧急制动次数、疲劳驾驶时长中的至少一种。
[0022]较佳地，所述获取模块具体用于通过区块链获取所述车辆对应的驾驶行为数据。
[0023]本专利技术的积极进步效果在于，本专利技术提供的车险保费的生成方法及系统、电子设备及存储介质通过对车辆对应的驾驶行为数据的分析，能够更为精准地区分该车辆使用过程中产生的风险高低，生成的车险保费更为合理，并且能够通过车险保费提高车主对于自身驾驶行为的感知度，从而改进不合理的驾驶习惯。
附图说明
[0024]图1为本专利技术的实施例1的车险保费的生成方法的流程示意图。
[0025]图2为本专利技术的实施例1的车险保费的计算过程的流程示意图。
[0026]图3为本专利技术的实施例2的车险保费的生成系统的模块示意图。
[0027]图4为本专利技术的实施例3的电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0028]下面通过实施例的方式进一步说明本专利技术，但并不因此将本专利技术限制在所述的实施例范围之中。
[0029]实施例1
[0030]参见图1，本实施例具体提供了一种车险保费的生成方法，包括步骤：
[0031]S1.获取车辆对应的驾驶行为数据。
[0032]S2.将驾驶行为数据输入驾驶行为评分模型，以获取车辆对应的驾驶行为评分；
[0033]S3.根据驾驶行为评分确定车险保费。
[0034]本实施例基于车辆对应的驾驶行为来生成车险保费，即车主的驾驶行为评价越高，认为其驾驶风险越小；相应地，确定该车辆更低的车险保费。
[0035]在一个例子中，本实施例的车险保费可以是根据上一周期(例如上一年度、季度或某一特定额度)的驾驶行为直接生成当前的车险保费。
[0036]而在另一个例子中，当前的车险保费可以分为首期保费和按里程续费的续费保费两部分。例如，车主每年购买车险时首先支付首期保费，首期保费包含一定的里程额度；首次额度用完后，按里程数单价来购买里程额度。当然，首期保费也可以按照里程额度结合有效期来确定实际承保期，例如首期保费的里程额度用完或者有效期到期均视为对应的承保责任终止。
[0037]对于首期保费，可以按照传统车险定价结果来确定首期保费的基础值premium，并设定首付比例p
first
，则该车主的首期保费为premium*p
first
。对于首期保费对应的里程额度，则可以根据全体车主年化里程的分位数mile
x
来进行确定。例如规定x<50时对应的年化里程数。其中，全体车主的年化里程即当前码表传感器显示的公里数/车主实际的车龄(年)的值，如mile
10
,mile
20
,
…
,mile
50
分别表示全体车主的年化里程10％～50％的分位数，其中，例如年化里程位于全体车主50％的mile
50
为10000公里。
[0038]首期保费确定后，在此基础上，按里程数单价来购买里程额度；其中，里程额度和
里程数单价的乘积即为续费保费，因此在首期保费确定的基础上，续费保费就将决定最终的车险保费。参见图2，示出了一种对于上述车险保费的计算过程的流程示意图，其中驾驶行为评分模型可以用于对驾驶行为数据进行评分。本领域技术人员可以理解，本实施例的车险保费的生成方法即可以包括但不限于确定续费保费。此外，上述对于首期保费的确定仅是一种实现方式，其并不对专利技术车险保费生成方法造成任何限制。
[0039]具体地，步骤S1获取车辆的驾驶行为数据，步骤S2通过驾驶行为评分模型处理驾驶行为数据以获取车辆对应的驾驶行为评分。
[0040]其中，步骤S1获取车辆的驾驶行为数据可以针对人工驾驶的车辆，或是当前混合自动驾驶车辆进行处理，即车辆的驾驶行为既有车主参与的人工驾驶行为，也有车辆自动控制的驾驶行为。可以理解，在对上述车辆驾驶行为进行评分时两者应当分别进行处理。
[0041]作为较佳的实施方式，驾驶行为数据包括但不限于单位距离的急加速次数、紧急避让次数、紧急制动次数、疲劳驾驶时长。其中，疲劳驾驶时长可以结合设定的疲劳驾驶时长阈值，根据对连续驾驶的时长进行判断，或对智能车辆中的人工驾驶模式的时长进行判断获得，例如超过疲劳驾驶时长阈值为3小时，超过即判定为疲劳驾驶。
[0042]首先，对于人工驾驶行为，其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车险保费的生成方法，其特征在于，所述生成方法包括步骤：获取车辆对应的驾驶行为数据；将所述驾驶行为数据输入驾驶行为评分模型，以获取所述车辆对应的驾驶行为评分；根据所述驾驶行为评分确定所述车险保费。2.如权利要求1所述的车险保费的生成方法，其特征在于，所述根据所述驾驶行为评分确定所述车险保费的步骤包括：根据所述驾驶行为评分和目标里程数获取里程数单价；所述里程数单价和所述驾驶行为评分呈正相关；根据目标里程数和里程数单价，确定与所述目标里程数对应的车险保费。3.如权利要求1所述的车险保费的生成方法，其特征在于，所述驾驶行为数据包括单位距离的急加速次数、单位距离的紧急避让次数、单位距离的紧急制动次数、疲劳驾驶时长中的至少一种。4.如权利要求1
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3所述的车险保费的生成方法，其特征在于，所述获取车辆对应的驾驶行为数据的步骤包括：通过区块链获取所述车辆对应的驾驶行为数据。5.一种车险保费的生成系统，其特征在于，所述生成系统包括：获取模块，用于获取车辆对应的驾驶行为数据；评分模块，用于将所述驾驶行为数据输入驾驶行为评分模型，以获取所述车辆对应的驾驶行为评...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨维嘉，杨治，金麒，
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：