【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隐私计算的，更具体的，涉及基于全同态加密的车险建模、理赔数据确定方法及系统。
技术介绍
1、车辆保险行业一直面临着诸多风险管理挑战，如事故频发和欺诈行为等。为了确保准确评估风险、预测索赔概率，并制定合理的保费策略，车险公司需要对大量车险数据进行建模分析。目前，主流的车辆保险公司采用成熟的广义线性模型作为车险风控模型，将用户的高速驾驶行为因子作为模型的自变量x，将赔付率(已报告赔款/已赚保费)作为模型的因变量y，通过联系函数建立相应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。根据行业经验，赔付率一般符合tweedie分布，因此该模型使用基于tweedie分布的广义线性模型。
2、然而，训练这个模型的过程中，保险公司需要提供其赔付率数据，而高速驾驶行为因子数据则由汽车数据服务提供商提供。由于赔付率数据是商业机密，保险公司不愿提供给第三方。因此，目前保险公司与数据服务提供商之间的合作常采用以下方式：保险公司在其私域网中设置堡垒机，数据服务提供商将高速驾驶行为因子数据放入堡垒机中进行建模分析。有些情况下，有些公司或...
【技术保护点】
1.基于全同态加密的车险建模方法，应用于车险服务端，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于全同态加密的车险建模方法，其特征在于，所述预设同态数学模型为Tweedie数学模型。
3.根据权利要求1或2所述的基于全同态加密的车险建模方法，其特征在于，在对预设同态数学模型进行训练的过程中，通过预设损失函数的值来衡量预设同态数学模型的预测输出与实际数值之间的差异程度，所述预设损失函数的表达式为：
4.根据权利要求3所述的基于全同态加密的车险建模方法，其特征在于，使用牛顿法对所述预设损失函数进行迭代，在每次迭代中，根据预设损...
【技术特征摘要】
1.基于全同态加密的车险建模方法，应用于车险服务端，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于全同态加密的车险建模方法，其特征在于，所述预设同态数学模型为tweedie数学模型。
3.根据权利要求1或2所述的基于全同态加密的车险建模方法，其特征在于，在对预设同态数学模型进行训练的过程中，通过预设损失函数的值来衡量预设同态数学模型的预测输出与实际数值之间的差异程度，所述预设损失函数的表达式为：
4.根据权利要求3所述的基于全同态加密的车险建模方法，其特征在于，使用牛顿法对所述预设损失函数进行迭代，在每次迭代中，根据预设损失函数针对每个变量的一阶偏导数和二阶偏导数的变化量来确定迭代过程更新后的方向和步长，以确定损失函数的最小值点。
5.根据权利要求1所述的基于全同态加密的车险建模方法，其特征在于，所述第一密文训练数据文件中的高速驾驶行为密文数据包括车商客户端将高速驾驶行为明文数据采用shaftstop完全同态加密算法构造的密文；...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡嘉跃，郝沁汾，
申请(专利权)人：无锡芯光互连技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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