[发明专利]保险业务风险评分系统及其构建方法

说明书

技术领域

本公开涉及大数据技术领域，具体而言，涉及一种保险业务风险评分系统构建方法以及保险业务风险评分系统。

背景技术

随着社会经济的不断发展，人们越来越意识到保险的重要性。保险是指投保人根据合同约定，向保险人支付保险费，保险人对于合同约定的可能发生的风险所造成的损失承担赔偿保险金的行为。因此，保险人对于保险业务的风险评估极为重要。

现有技术中的核保核赔等保险业务审核及风险控制，通常是利用既往经验，通过设定包括地区、人群、客户年龄、保险金额、保险费等维度的组合判断标准与规则，进行日常投保、理赔业务的自动审核和人工审核的筛选。

然而，现有技术的技术方案，在风险评估的精准程度和对经验数据的深度挖掘方面仍有较大的改善空间。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种保险业务风险评分系统构建方法以及保险业务风险评分系统，用于至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得清晰，或者部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种保险业务风险评分系统构建方法，包括：

S10.以是否出险作为待构建的保险业务风险评分系统的因变量；

S20.通过数据挖掘方法获取与所述因变量相关的多个自变量；

S30.通过Logistic回归方法利用一数据库中存储的第一部分所述自变量以及因变量生成所述保险业务风险评分系统；

S40.利用所述数据库中存储的第二部分所述自变量以及因变量对所述保险业务风险评分系统进行验证。

在本公开的一种示例性实施例中，所述步骤S20包括：

S21.计算一第一变量集合中各变量的AUC系数，并获取所述第一变量集合中所述AUC系数最高的预设数量的变量为第二变量集合；

S22.基于SAS统计系统中的PROC GLMSELECT过程并采用SL筛选规则从所述第二变量集合中筛选出所述多个自变量。

在本公开的一种示例性实施例中，所述步骤S22中采用的是逐步回归算法。

在本公开的一种示例性实施例中，其中：

所述步骤S21之前还包括，对所述数据库中的所有变量进行初步筛选，获取所述第一变量集合；

所述步骤S21还包括，对所述第二变量集合进行人工校正。

在本公开的一种示例性实施例中，其中：

所述因变量为保险单在第一预设时间内是否出险；

所述自变量为所述保险单在第二预设时间内的信息参数。

在本公开的一种示例性实施例中，所述步骤S40包括：

S41.对所述保险业务风险评分系统进行系统验证样本验证；

S42.对所述保险业务风险评分系统进行跨时间验证样本验证。

在本公开的一种示例性实施例中，所述构建方法还包括：

划分多个细分群体；

对于各所述细分群体利用所述保险业务风险评分系统进行评分并获取评分准确性最高的细分群体进行群体分隔。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种通过上述任意一种构建方法构建的保险业务风险评分系统；所述保险业务风险评分系统接收输入的自变量参数，并根据所述自变量参数获取出险的概率值以及与所述出险的概率值对应的评分分数。

在本公开的一种示例性实施例中，所述保险业务风险评分系统根据下述公式计算所述出险的概率值：

其中，β₀为截距，{β_i}是各个所述自变量对应的估计值。

在本公开的一种示例性实施例中，所述出险的概率值被划分为连续的预设数量的区间，每一所述区间对应一个所述评分。

在本公开的一种示例性实施例中，所述保险业务风险评分系统还包括：

色谱输出模块，用于将所述评分分数划分为多个评分范围，不同的所述评分范围对应不同的风险级别；每一所述风险级别通过一种预设的颜色进行标识。

在本公开的一种示例性实施例中，所述色谱输出模块还用于，输出指定的所述自变量与风险级别之间的定量关系，并采用色谱进行风险级别标记。