【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及保险，尤其是指一种保险产品定价和风险评估方法、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
1、当前，保险市场竞争日益激烈，客户对保险产品的需求越来越高，同时保险公司需要在风险控制和定价方面更加精准和灵活。传统的保险产品定价和风险评估方法仅考虑保单持有人的基本信息和历史记录，忽略了保险供应链中其他环节对产品定价和风险评估的影响，导致保险公司的盈利能力和客户满意度受到限制。此外，保险供应链的管理和协同程度较低，使得保险企业在资源整合、成本控制、服务质量等方面面临挑战。
2、中国专利cn115358879a提供了一种保险定价方法及装置。其中，该保险定价方法包括：获取与健康保险产品相关联的用户信息；根据用户信息，利用概率预测模型生成健康保险产品的出险概率；根据出险概率，生成健康保险产品的定价信息。该方案能够为每个用户提供不同的保费定价策略。中国专利cn106557981a提出一种生成保险定价模型的方法和装置及确定保费的方法和装置。该装置通过获取用于保费计算的动态更新的指标。根据动态更新的指标拟合得到模型参数。然后根据模型参数进行建模生成保险定价模型以提高模型的区分度和准确度。
3、以上方法和模型依赖于获取与健康保险产品相关联的用户信息，但有时可能会遇到隐私问题和数据收集的限制。某些用户可能不愿意分享个人健康信息，这可能导致数据不完整或不准确。此外，这些模型基于历史数据和统计方法，可能无法完全准确地预测个体的出险概率。
技术实现思路
1、为此，本专利技术所要
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种保险产品定价和风险评估方法，包括：
3、实时对保险供应链中各个环节的数据进行收集；
4、对收集的数据进行预处理；
5、从预处理后的数据中提取与产品定价和风险评估相关的关键特征，建立数学模型，并利用人工智能技术进行数据挖掘和分析；
6、根据分析结果，基于动态定价策略，结合时间序列分析和季节性分析技术，引入随机森林分类模型和长短时记忆神经网络模型，对保险产品进行动态定价；
7、根据分析结果，利用lightgbm方法对保险产品进行风险评估。
8、优选地，所述数据在收集、传输、存储和处理的过程中，采用加密技术保障数据安全，并对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理。
9、优选地，所述预处理包括去除空值、异常值处理、数据类型转换和数据规范化。
10、优选地，所述从预处理后的数据中提取与产品定价和风险评估相关的关键特征，建立数学模型包括：
11、从预处理后的数据中提取与产品定价和风险评估相关的关键特征，包括保单持有人信息、保险公司内部数据、代理人信息和保险调查机构数据；
12、根据保险产品定价和风险评估的关键特征，选择相应的数学模型，包括回归模型、分类模型和时间序列模型。
13、优选地，所述利用人工智能技术进行数据挖掘和分析包括：
14、利用人工智能技术对数据进行挖掘和分析，以便发现潜在的风险规律和客户需求，其中，所述人工智能技术包括机器学习和深度学习，数据挖掘包括数据分类、数据聚类、关联规则挖掘和异常检测。
15、优选地，所述根据分析结果，基于动态定价策略，结合时间序列分析和季节性分析技术，引入随机森林分类模型和长短时记忆神经网络模型，对保险产品进行动态定价包括：
16、根据业务需求和数据分析结果，选取与保险产品定价相关的特征，包括市场供需数据、风险波动数据和季节性因素；
17、将所述与保险产品定价相关的特征输入训练好的随机森林分类模型，预测保险产品的定价金额；
18、将所述与保险产品定价相关的时间序列特征输入训练好的lstm模型，预测未来预设时间内的保险产品需求。
19、优选地，所述动态定价的过程中，对不同风险类型的业务进行实时风险调整，以确保高风险业务的定价高于低风险业务。
20、本专利技术还提供了一种保险产品定价和风险评估装置，包括：
21、数据收集模块，用于实时对保险供应链中各个环节的数据进行收集；
22、数据预处理模块，用于对收集的数据进行预处理；
23、数据分析模块，用于从预处理后的数据中提取与产品定价和风险评估相关的关键特征，建立数学模型，并利用人工智能技术进行数据挖掘和分析；
24、动态定价模块，用于根据分析结果，基于动态定价策略，结合时间序列分析和季节性分析技术，引入随机森林分类模型和长短时记忆神经网络模型，对保险产品进行动态定价；
25、风险评估模块，用于根据分析结果，利用lightgbm方法对保险产品进行风险评估。
26、本专利技术还提供了一种保险产品定价和风险评估设备，包括：
27、存储器，用于存储计算机程序；
28、处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种保险产品定价和风险评估方法步骤。
29、本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种保险产品定价和风险评估方法的步骤。
30、本专利技术的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
31、本专利技术所述的保险产品定价和风险评估方法，通过对保险供应链中各个环节的数据进行收集、处理和分析，实现对保险产品定价和风险评估的精准管控，提高保险公司的盈利能力和客户满意度。同时，本专利技术采用人工智能技术进行数据挖掘和分析，提高了数据处理和分析的效率和精度，具有明显的优越性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种保险产品定价和风险评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的保险产品定价和风险评估方法，其特征在于，所述数据在收集、传输、存储和处理的过程中，采用加密技术保障数据安全，并对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理。
3.根据权利要求1所述的保险产品定价和风险评估方法，其特征在于，所述预处理包括去除空值、异常值处理、数据类型转换和数据规范化。
4.根据权利要求1所述的保险产品定价和风险评估方法，其特征在于，所述从预处理后的数据中提取与产品定价和风险评估相关的关键特征，建立数学模型包括：
5.根据权利要求1所述的保险产品定价和风险评估方法，其特征在于，所述利用人工智能技术进行数据挖掘和分析包括：
6.根据权利要求1所述的保险产品定价和风险评估方法，其特征在于，所述根据分析结果，基于动态定价策略，结合时间序列分析和季节性分析技术，引入随机森林分类模型和长短时记忆神经网络模型，对保险产品进行动态定价包括：
7.根据权利要求1所述的保险产品定价和风险评估方法，其特征在于，所述动态定价的过程中，对不同风险类型的
8.一种保险产品定价和风险评估装置，其特征在于，包括：
9.一种保险产品定价和风险评估设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种保险产品定价和风险评估方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种保险产品定价和风险评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的保险产品定价和风险评估方法，其特征在于，所述数据在收集、传输、存储和处理的过程中，采用加密技术保障数据安全，并对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理。
3.根据权利要求1所述的保险产品定价和风险评估方法，其特征在于，所述预处理包括去除空值、异常值处理、数据类型转换和数据规范化。
4.根据权利要求1所述的保险产品定价和风险评估方法，其特征在于，所述从预处理后的数据中提取与产品定价和风险评估相关的关键特征，建立数学模型包括：
5.根据权利要求1所述的保险产品定价和风险评估方法，其特征在于，所述利用人工智能技术进行数据挖掘和分析包括：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏永强，夏广宇，
申请(专利权)人：银保云计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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