【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，特别是一种基于大数据的风控规则效果预测方法及系统。
技术介绍
1、随着大数据技术和人工智能的快速发展，车险理赔领域的风险管理面临着前所未有的挑战与机遇；近年来，保险行业越来越依赖于数据驱动的方法来优化业务流程，特别是在理赔环节，通过分析大量的历史数据和实时行为数据，以预测潜在的风险和欺诈行为；然而，现有的风控规则效果预测方法大多基于静态规则，缺乏灵活性和实时性，无法及时响应市场变化和个人行为的波动；此外，这些方法往往侧重于单一维度的数据分析，忽略了多源数据融合所带来的更全面的风险评估视角。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了一种基于大数据的风控规则效果预测方法及系统解决了现有风控规则效果预测方法中灵活性不足、无法实时响应市场变化及个人行为波动的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于大数据的风控规则效果预测方法，...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的风控规则效果预测方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于大数据的风控规则效果预测方法，其特征在于：从历史风控规则数据中提取语义特征，包括如下步骤，
3.如权利要求2所述的基于大数据的风控规则效果预测方法，其特征在于：对语义特征向量进行聚类分析是指获取聚类中心簇，根据聚类结果，对每个聚类中心簇进行分析，提取簇中出现频率最高的险种作为簇中的代表险种，并对聚类中心簇进行命名，形成历史聚类险种。
4.如权利要求3所述的基于大数据的风控规则效果预测方法，其特征在于：基于语义特征向量和实时行为数据，考虑对保费和理...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的风控规则效果预测方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于大数据的风控规则效果预测方法，其特征在于：从历史风控规则数据中提取语义特征，包括如下步骤，
3.如权利要求2所述的基于大数据的风控规则效果预测方法，其特征在于：对语义特征向量进行聚类分析是指获取聚类中心簇，根据聚类结果，对每个聚类中心簇进行分析，提取簇中出现频率最高的险种作为簇中的代表险种，并对聚类中心簇进行命名，形成历史聚类险种。
4.如权利要求3所述的基于大数据的风控规则效果预测方法，其特征在于：基于语义特征向量和实时行为数据，考虑对保费和理赔风险的预测，构建风控规则效果预测模型，包括如下步骤，
5.如权利要求4所述的基于大数据的风控规则效果预测方法，其特征在于：基于风控规则效果预测模型输出的预测结果，计算平均预测效果评分，包括如下步骤，
【专利技术属性】
技术研发人员：于航，王晓春，
申请(专利权)人：德联易控科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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