基于大数据用户信息的保险风险评估方法及系统技术方案

本申请提供一种基于大数据用户信息的保险风险评估方法及系统。其包括：数据接口，客户行为习惯校准单元，客户风险模型修正单元，以及保障方案输出单元。本申请先根据客户基础数据触发第三方接口调取客户外围数据；然后根据客户基础数据及客户外围数据拟合校准客户行为习惯；再根据客户行为习惯动态修正客户风险模型，并由此结合客户各保单的权益状态计算保障方案。本申请所提供的保障方案，能够有效兼顾客户财务状况以及健康习惯，从而更为准确地评估客户所需保额和险种类别。本申请能够为客户提供更为完备的保险方案以有效降低其诊疗风险。风险。风险。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据用户信息的保险风险评估方法及系统


[0001]本申请涉及保险风险评估
，具体而言涉及一种基于大数据用户信息的保险风险评估方法及系统。

技术介绍

[0002]投保过程中，客户常常由于对自身风险了解不充分，而仅投保较低保额，导致理赔额度无法满足治疗需求。
[0003]与此同时，保险机构也无法准确获知投保客户行为习惯，无法预判其保险风险，常常只能根据较为宽泛的统计数据提供投保建议。对于理赔额度较高的个案，理赔业务人员没有便捷的方法去辨别每个保险理赔案件的保险风险，一旦错误评估保险欺诈风险，将需要消耗大量人力物力进行核实。

技术实现思路

[0004]本申请针对现有技术的不足，提供一种基于大数据用户信息的保险风险评估方法及系统，本申请通过第三方接口调取客户多方面的背景资料，能够充分根据客户自身经济状况和健康状况评估其保险风险从而准确提供保障方案，降低理赔难度。本申请具体采用如下技术方案。
[0005]首先，为实现上述目的，提出一种基于大数据用户信息的保险风险评估方法，其包括：第一步，根据客户基础数据触发第三方接口调取客户外围数据；第二步，根据客户基础数据及客户外围数据拟合校准客户行为习惯；第三步，根据客户行为习惯动态修正客户风险模型；第四步，根据客户风险模型的修正情况以及客户各保单的权益状态计算保障方案。
[0006]可选的，如上任一所述的基于大数据用户信息的保险风险评估方法，其特征在于，所述第一步中，具体按照如下方式调取客户外围数据：步骤1
‑
1，对客户基础数据进行拓展映射，生成基础特征列表；步骤1
‑
2，遍历基础特征列表，依次根据基础特征列表中各项数据逐一向第三方接口请求确认账户信息；步骤1
‑
3，接收第三方接口的反馈数据计算账户信息匹配程度；步骤1
‑
4，在账户信息匹配程度满足认证标准时，触发第三方接口向客户推送认证信息；步骤1
‑
5，根据客户对认证信息的授权反馈生成用于对接第三方接口的认证秘钥，凭所述认证秘钥从第三方接口调用客户外围数据。
[0007]可选的，如上任一所述的基于大数据用户信息的保险风险评估方法，其特征在于，所述第二步中，具体按照如下方式拟合校准客户行为习惯：步骤2
‑
1，根据客户基础数据调用匹配于客户性别年龄的基础健康状态模型；步骤2
‑
2，计算客户各项外围数据与相同性别年龄状态下外围数据整体状态的差值，根据外围数据类型调取相应影响模型，根据差值大小设定各影响模型的影响因子；步骤2
‑
3，根据各影响模型及其影响因子调整基础健康状态模型中相应身体指标的健康等级及其对应的置信度，拟合校准客户行为习惯。
[0008]可选的，如上任一所述的基于大数据用户信息的保险风险评估方法，其特征在于，所述第三步中，具体按照如下方式动态修正客户风险模型：步骤3
‑
1，根据基础数据调用匹
配于客户性别年龄的客户风险模型；步骤3
‑
2，根据客户各项外围数据与相同性别年龄状态下外围数据整体状态的差值大小，按照各项身体指标的健康等级及其对应的置信度，调整客户风险模型中的重疾险总额、医疗险总额、寿险总额。
[0009]可选的，如上任一所述的基于大数据用户信息的保险风险评估方法，其特征在于，所述第四步中，具体按照如下方式计算保障方案：步骤4
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1，调取客户各保单的权益状态，计算客户当前有效保单中重疾险总额、医疗险总额、寿险总额与客户风险模型修正后所需相应重疾险总额、医疗险总额、寿险总额之间差值；步骤4
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2，根据差值计算保障方案中重疾险、医疗险、寿险所需差额，输出保障方案。
[0010]可选的，如上任一所述的基于大数据用户信息的保险风险评估方法，其特征在于，所述第三方接口包括：对接金融机构的贷款查询接口、对接医疗或社保部门的医疗数据查询接口、对接工商部门的企业状态查询接口，以及对接运动软件、医疗健康软件、运动装备配套软件、可穿戴设备配套软件、健康检测软件的锻炼相关客户外围数据的接口；根据客户对认证信息的授权反馈生成用于对接第三方接口的认证秘钥的步骤包括：将客户对认证信息的授权编号、第三方接口编号、客户身份信息顺序拼接为特征序列，对特征序列进行哈希运算，获得固定长度的输出值，取输出值中固定字段作为认证秘钥，所述认证秘钥用于在向第三方接口上传数据时对数据进行加密，或在接收到第三方接口调取的客户外围数据时对接收到的数据进行解密。
[0011]可选的，如上任一所述的基于大数据用户信息的保险风险评估方法，其特征在于，所述账户信息匹配程度的认证标准为：第三方接口分别针对基础特征列表中各项数据的反馈数据中，至少n项数据的反馈数据为确认账户信息相匹配，或，各项确认账户信息相匹配的反馈数据的累积权值达到预设标准；其中，项数n不小于3；步骤1
‑
5还包括：凭所述认证秘钥向第三方接口请求客户账户信息，对客户账户信息进行拓展映射，扩充所述基础特征列表，以扩充后的基础特征列表继续执行步骤1
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2至步骤1
‑
5。
[0012]同时，为实现上述目的，本申请还提供一种基于大数据用户信息的保险风险评估系统，其包括：数据接口，用于接收客户基础数据，还用于根据客户基础数据触发第三方接口调取的客户外围数据；客户行为习惯校准单元，用于根据客户基础数据及客户外围数据拟合校准客户行为习惯；客户风险模型修正单元，用于根据客户行为习惯动态修正客户风险模型；保障方案输出单元，用于根据客户风险模型的修正情况以及客户各保单的权益状态计算保障方案。
[0013]此外，本申请还提供有一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理设备执行时，实现如上任一所述的方法。
[0014]与此同时，本申请还提供一种电子设备，其包括：存储器，用于存储所述可执行程序；数据接口，用于对接客户基础数据的接口和/或第三方接口，以获得客户基础数据和/或客户外围数据；处理器，用于运行所述可执行程序；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行程序来实现如上任一所述的方法。
[0015]有益效果
[0016]本申请提供一种基于大数据用户信息的保险风险评估方法及系统。其包括：数据接口，客户行为习惯校准单元，客户风险模型修正单元，以及保障方案输出单元。本申请先根据客户基础数据触发第三方接口调取客户外围数据；然后根据客户基础数据及客户外围
数据拟合校准客户行为习惯；再根据客户行为习惯动态修正客户风险模型，并由此结合客户各保单的权益状态计算保障方案。本申请所提供的保障方案，能够有效兼顾客户财务状况以及健康习惯，从而更为准确地评估客户所需保额和险种类别。本申请能够为客户提供更为完备的保险方案以有效降低其诊疗风险。此外，本申请还通过独立抓取第三方接口所提供的客户外围数据，有效明确客户所可能面临的保险风险，为其理赔提供风险基础预判，避免客本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据用户信息的保险风险评估方法，其特征在于，包括：第一步，根据客户基础数据触发第三方接口调取客户外围数据；第二步，根据客户基础数据及客户外围数据拟合校准客户行为习惯；第三步，根据客户行为习惯动态修正客户风险模型；第四步，根据客户风险模型的修正情况以及客户各保单的权益状态计算保障方案。2.如权利要求1所述的基于大数据用户信息的保险风险评估方法，其特征在于，所述第一步中，具体按照如下方式调取客户外围数据：步骤1
‑
1，对客户基础数据进行拓展映射，生成基础特征列表；步骤1
‑
2，遍历基础特征列表，依次根据基础特征列表中各项数据逐一向第三方接口请求确认账户信息；步骤1
‑
3，接收第三方接口的反馈数据计算账户信息匹配程度；步骤1
‑
4，在账户信息匹配程度满足认证标准时，触发第三方接口向客户推送认证信息；步骤1
‑
5，根据客户对认证信息的授权反馈生成用于对接第三方接口的认证秘钥，凭所述认证秘钥从第三方接口调用客户外围数据。3.如权利要求1所述的基于大数据用户信息的保险风险评估方法，其特征在于，所述第二步中，具体按照如下方式拟合校准客户行为习惯：步骤2
‑
1，根据客户基础数据调用匹配于客户性别年龄的基础健康状态模型；步骤2
‑
2，计算客户各项外围数据与相同性别年龄状态下外围数据整体状态的差值，根据外围数据类型调取相应影响模型，根据差值大小设定各影响模型的影响因子；步骤2
‑
3，根据各影响模型及其影响因子调整基础健康状态模型中相应身体指标的健康等级及其对应的置信度，拟合校准客户行为习惯。4.如权利要求1所述的基于大数据用户信息的保险风险评估方法，其特征在于，所述第三步中，具体按照如下方式动态修正客户风险模型：步骤3
‑
1，根据基础数据调用匹配于客户性别年龄的客户风险模型；步骤3
‑
2，根据客户各项外围数据与相同性别年龄状态下外围数据整体状态的差值大小，按照各项身体指标的健康等级及其对应的置信度，调整客户风险模型中的重疾险总额、医疗险总额、寿险总额。5.如权利要求1所述的基于大数据用户信息的保险风险评估方法，其特征在于，所述第四步中，具体按照如下方式计算保障方案：步骤4
‑
1，调取客户各保单的权益状态，计算客户当前有效保单中重疾险总额、医疗险总额、寿险总额与客户风险模型修正后所需相应重疾险总额、医疗险总额、寿险总额...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨素珍，李丹，王浩，胡晗，凌桂华，
申请(专利权)人：南京众智科技服务咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：