车险报价方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车险报价方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：从目标用户过去预设时间段的历史驾驶数据中获取驾驶行为数据和驾驶轨迹数据；对驾驶行为数据进行特征工程，构建特征变量，并将特征变量输入至预先训练好的事故预测模型进行预测，得到目标用户出现驾驶事故的概率，并根据概率评估得到第一分值；基于预设规则对驾驶轨迹数据进行评估，得到第二分值；将第一分值和第二分值按预先权重进行加权计算，得到目标分值；根据目标分值所属分值区间对应的预设浮动系数和目标用户上一年的车险报价生成目标用户的最终车险报价。本发明专利技术通过结合用户的驾驶行为和驾驶轨迹综合评估得到驾驶风险，并根据驾驶风险给出合理的车险报价方案。的车险报价方案。的车险报价方案。

【技术实现步骤摘要】
车险报价方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及车辆保险处理
，特别是涉及一种车险报价方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]当今社会，随着科技的发展和人民生活水平的提高，有车一族越来越多，而随着私家车的增多，关于车辆保险的业务也逐渐增多。汽车保险是财产保险的一种，是伴随着汽车的出现和普及而产生和发展的。到目前为止，为汽车购买车险已经成为了车主的一种标配，而这种标配则带来了一个巨大的保险市场。
[0003]传统的车险销售以及续保大多依靠保险业务员的海量电话联系或者与其4S店销售人员的捆绑合作来达成保险销售的目的，而该种方式中推销的车险方案基本上都是一致的，导致报价方案过于统一，难以适用到各种各样的用户，用户体验不佳。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种车险报价方法、装置、设备及存储介质，以解决现有的车险报价方案过于统一不能适应所有用户需求的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种车险报价方法，包括：从目标用户过去预设时间段的历史驾驶数据中获取驾驶行为数据和驾驶轨迹数据；对驾驶行为数据进行特征工程，构建特征变量，并将特征变量输入至预先训练好的事故预测模型进行预测，得到目标用户出现驾驶事故的概率，并根据概率评估得到第一分值，事故预测模型根据用户的历史驾驶行为数据训练得到；基于预设规则对驾驶轨迹数据进行评估，得到第二分值；将第一分值和第二分值按预先权重进行加权计算，得到目标分值；根据目标分值所属分值区间对应的预设浮动系数和目标用户上一年的车险报价生成目标用户的最终车险报价。
[0006]作为本申请的进一步改进，基于预设规则对驾驶轨迹数据进行评估，得到第二分值，包括：将驾驶轨迹数据与数据库中预先存储的事故多发地进行匹配，确认目标用户途经所有事故多发地的第一驾驶次数；利用第一驾驶次数和目标用户的总驾驶次数计算得到目标用户途经事故多发地的频率，并根据频率评估得到第二分值。
[0007]作为本申请的进一步改进，基于预设规则对驾驶轨迹数据进行评估，得到第二分值之后，还包括：获取目标用户途经事故多发地的动态评分，动态评分根据目标用户在事故多发地范围内驾驶时的驾驶行为评估得到；利用动态评分对第二分值进行更新，得到最终的第二分值。
[0008]作为本申请的进一步改进，根据目标用户在事故多发地范围内驾驶时的驾驶行为评估得到动态评分，包括：基于驾驶行为数据和驾驶轨迹数据，统计目标用户在事故多发地的预设范围内行驶时的安全驾驶行为发生次数和危险驾驶行为发生次数；计算安全驾驶行为发生次数和危险驾驶行为发生次数的差值，并根据差值确认目标用户在事故多发地的动
态评分。
[0009]作为本申请的进一步改进，特征变量包括：危险驾驶行为的总次数、安全驾驶行为的总次数、最近5次驾驶车辆时危险驾驶行为的次数和安全驾驶行为的次数、最近5次驾驶车辆时每次驾驶车辆的时间。
[0010]作为本申请的进一步改进，从目标用户过去预设时间段的历史驾驶数据中获取驾驶行为数据和驾驶轨迹数据之前，还包括：判断目标用户是新用户还是老用户；若是老用户，则执行从目标用户过去预设时间段的历史驾驶数据中获取驾驶行为数据和驾驶轨迹数据及后续步骤；若是新用户，则根据用户提交的个人与车辆信息以及待保车辆对应的初始车险报价生成最终车险报价。
[0011]作为本申请的进一步改进，驾驶行为数据和驾驶轨迹数据基于便携式终端和/或车载终端采集得到，终端将采集到的驾驶行为数据和驾驶轨迹数据上传至云端服务器。
[0012]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种车险报价装置，包括：获取模块，用于从目标用户过去预设时间段的历史驾驶数据中获取驾驶行为数据和驾驶轨迹数据；第一评估模块，用于对驾驶行为数据进行特征工程，构建特征变量，并将特征变量输入至预先训练好的事故预测模型进行预测，得到目标用户出现驾驶事故的概率，并根据概率评估得到第一分值，事故预测模型根据用户的历史驾驶行为数据训练得到；第二评估模块，用于基于预设规则对驾驶轨迹数据进行评估，得到第二分值；加权模块，用于将第一分值和第二分值按预先权重进行加权计算，得到目标分值；生成模块，用于根据目标分值所属分值区间对应的预设浮动系数和目标用户上一年的车险报价生成目标用户的最终车险报价。
[0013]为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述车险报价方法的步骤。
[0014]为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种存储介质，存储有能够实现上述车险报价方法的程序指令。
[0015]本申请的有益效果是：本申请的车险报价方法通过从目标用户的历史驾驶数据中获取驾驶行为数据和驾驶轨迹数据，在对驾驶行为数据进行特征工程后利用训练好的事故预测模型进行预测目标用户可能会出现驾驶事故的概率，得到第一分值，再对驾驶轨迹数据件分析评估，得到第二分值，最后根据第一分值和第二分值分析得到目标用户在下一年度的合理的车险报价，其综合考虑了目标用户自身的驾驶习惯和其经常所处的驾驶环境对驾驶安全的影响，进而给出符合目标用户的车险报价，贴合目标用户的真实需求，提升了客户的留存率。
附图说明
[0016]图1是本专利技术第一实施例的车险报价方法的流程示意图；
[0017]图2是本专利技术第二实施例的车险报价方法的流程示意图；
[0018]图3是本专利技术第一实施例的车险报价装置的功能模块示意图；
[0019]图4是本专利技术第二实施例的车险报价装置的功能模块示意图；
[0020]图5是本专利技术实施例的计算机设备的结构示意图；
[0021]图6是本专利技术实施例的存储介质的结构示意图。
具体实施方式
[0022]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0023]本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车险报价方法，其特征在于，包括：从目标用户过去预设时间段的历史驾驶数据中获取驾驶行为数据和驾驶轨迹数据；对所述驾驶行为数据进行特征工程，构建特征变量，并将所述特征变量输入至预先训练好的事故预测模型进行预测，得到所述目标用户出现驾驶事故的概率，并根据所述概率评估得到第一分值，所述事故预测模型根据用户的历史驾驶行为数据训练得到；基于预设规则对所述驾驶轨迹数据进行评估，得到第二分值；将所述第一分值和所述第二分值按预先权重进行加权计算，得到目标分值；根据所述目标分值所属分值区间对应的预设浮动系数和所述目标用户上一年的车险报价生成所述目标用户的最终车险报价。2.根据权利要求1所述的车险报价方法，其特征在于，所述基于预设规则对所述驾驶轨迹数据进行评估，得到第二分值，包括：将所述驾驶轨迹数据与数据库中预先存储的事故多发地进行匹配，确认所述目标用户途经所有所述事故多发地的第一驾驶次数；利用所述第一驾驶次数和所述目标用户的总驾驶次数计算得到所述目标用户途经所述事故多发地的频率，并根据所述频率评估得到所述第二分值。3.根据权利要求1所述的车险报价方法，其特征在于，所述基于预设规则对所述驾驶轨迹数据进行评估，得到第二分值之后，还包括：获取所述目标用户途经所述事故多发地的动态评分，所述动态评分根据所述目标用户在所述事故多发地范围内驾驶时的驾驶行为评估得到；利用所述动态评分对所述第二分值进行更新，得到最终的第二分值。4.根据权利要求3所述的车险报价方法，其特征在于，根据所述目标用户在所述事故多发地范围内驾驶时的驾驶行为评估得到所述动态评分，包括：基于所述驾驶行为数据和所述驾驶轨迹数据，统计所述目标用户在所述事故多发地的预设范围内行驶时的安全驾驶行为发生次数和危险驾驶行为发生次数；计算所述安全驾驶行为发生次数和所述危险驾驶行为发生次数的差值，并根据所述差值确认所述目标用户在所述事故多发地的所述动态评分。5.根据权利要求1所述的车险报价方法，其特征在于，所述特征变量包括：危险驾驶行为的总次数、安全驾驶行为...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞志强，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：