【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及一种保险风险确定方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、保险公司每年出售大量的保单，业务人员需逐个甄别客户的个人信息，以完成保单核保前的客户信息调查，得出投保人和被保人在风险等级分类上具体分类。在具体的风险等级分类过程中，不同的客户属性、保单属性导致客户获得各自特有的风险等级。
2、目前，保单风险等级是根据业务人员个人经验，判断保单的风险等级，保单风险等级的准确度较低。
技术实现思路
1、本公开提供一种保险风险确定方法，以至少解决现有保单风险等级的准确度较低的问题。
2、本公开的技术方案如下：
3、本公开实施例提供一种保险风险确定方法，包括：
4、获取目标保单对应的业务员属性特征和保单属性特征；
5、将所述业务员属性特征和所述保单属性特征，输入已有的保单风险预测模型，得到所述目标保单的风险等级类型；
6、其中，所述保单风险预测模型包括：卷积神经网络，双向长短时记忆层，注意力层，池化层和全连...
【技术保护点】
1.一种保险风险确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在使用所述保单风险预测模型之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述业务员属性特征和所述保单属性特征，输入已有的保单风险预测模型，得到所述目标保单的风险等级类型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括：卷积层和最大池化层；所述将所述业务员属性特征和所述保单属性特征输入卷积神经网络中，得到第一向量特征，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述双向长短时记忆层...
【技术特征摘要】
1.一种保险风险确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在使用所述保单风险预测模型之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述业务员属性特征和所述保单属性特征，输入已有的保单风险预测模型，得到所述目标保单的风险等级类型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括：卷积层和最大池化层；所述将所述业务员属性特征和所述保单属性特征输入卷积神经网络中，得到第一向量特征，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述双向长短时记忆层包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁惠勇，温佳美，
申请(专利权)人：人保信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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