一种基于网络爬虫技术的保险定价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于网络爬虫技术的保险定价方法，利用网络爬虫技术从多个社交平台、在线保险评论区以及客户服务交互记录中自动抓取客户情感数据，对采集到的客户情感数据进行清洗和预处理，得到后续情感分析用的情感数据集；采用深度学习算法，并结合专业的情感词库和权重设定，实现对客户情感表达的精确识别和量化分析，将情感倾向准确转化为风险偏好程度；将情感分析得到的客户风险偏好等因素融入传统保险定价模型，运用数学建模和统计分析方法确定各因素在定价中的权重，构建动态定价模型，实时计算并调整客户的保单条款和保费；本发明专利技术实现更精准的保单定价、更符合客户需求的产品推荐，同时提升公司的风险防控能力和市场竞争力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及保险行业相关，具体为一种基于网络爬虫技术的保险定价方法。

技术介绍

1、在保险行业中，传统的保单定价主要依赖于客户的基本信息，如年龄、性别、职业、健康状况等。然而，随着社会的发展和消费者行为的变化，这种定价方式逐渐显示出其局限性。一方面，客户的情感状态和风险偏好对其保险需求和行为有着重要影响，但传统定价模型未能充分考虑这些因素。例如，一位对生活充满乐观积极态度的客户可能在风险防范意识上与消极态度的客户有所不同，其保险需求和对保费的承受能力也可能存在差异。

2、另一方面，市场竞争日益激烈，客户对保险产品的个性化和定制化需求不断提高，传统定价模式难以满足客户多样化的期望，导致客户满意度和忠诚度受到影响。同时，保险欺诈问题也给行业带来了巨大挑战，传统风险评估手段在识别潜在欺诈行为方面存在一定的滞后性和局限性。传统定价方法仅考虑客观风险因素，忽略了客户的主观情感和心理因素对保险需求和风险行为的影响。例如，两个具有相同客观风险特征(如年龄、健康状况相同)的客户，可能由于情感状态不同(一个乐观积极，一个焦虑担忧)，其对保险的需求程度和风险防范本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于网络爬虫技术的保险定价方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.根据权利要求1所述的一种基于网络爬虫技术的保险定价方法，其特征在于，所述的步骤1中对采集到的客户情感数据进行清洗和预处理，得到后续情感分析用的情感数据集的方法是：假设原始采集到的文本数据集合为D＝{d1，d2，…，dn}，，其中di表示第i个文本数据，在数据收集阶段对这些文本数据进行分词，用以构建高质量的数据集，使用大量保险领域文本数据训练主题模型，训练得到主题-词分布以及文档-主题分布φ，对于待分词的文本di,在传统分词结果的基础上，根据主题模型的信息进行调整，首先找到相邻的两个词wij和wi(j+1)...

【技术特征摘要】

1.一种基于网络爬虫技术的保险定价方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.根据权利要求1所述的一种基于网络爬虫技术的保险定价方法，其特征在于，所述的步骤1中对采集到的客户情感数据进行清洗和预处理，得到后续情感分析用的情感数据集的方法是：假设原始采集到的文本数据集合为d＝{d1，d2，…，dn}，，其中di表示第i个文本数据，在数据收集阶段对这些文本数据进行分词，用以构建高质量的数据集，使用大量保险领域文本数据训练主题模型，训练得到主题-词分布以及文档-主题分布φ，对于待分词的文本di,在传统分词结果的基础上，根据主题模型的信息进行调整，首先找到相邻的两个词wij和wi(j+1)，计算它们在同一主题下同时出现的概率p(wij，wi(j+1)|z),其中z表示主题；若该概率大于经验系数0.73时，则将这两个词合并为一个词组。

3.根据权利要求1所述的一种基于网络爬虫技术的保险定价方法，其特征在于，所述的步骤2中采用深度学习算法，并结合专业的情感词库和权重设定，实现对客户情感表达的精确识别和量化分析，将情感倾向准确转化为风险偏好程度的方法是，设计了一种融合注意力机制、多模态信息和强化学习反馈的深度学习网络；所述的深度学习网络用于进行情感分析与风险量化的判断；

4.根据权利要求3所述的一种基于网络爬虫技术的保险定价方法，其特征在于，所述的特征提取层用于进行对文本数据、图像数据以及语音数据进行特征提取：

5.根据权利要求3所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾允捷，顾炜，
申请(专利权)人：上海禹阳教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：