[发明专利]一种基于大数据分析的人工智能保险费率计算方法

说明书

本发明公开一种基于大数据分析的人工智能保险费率计算方法，包括：收集保险业务数据，并根据数据按历史态、当前态、未来态的维度和事实组织，构建车险中的既定时空、运营策略下的环境仿真模型；获取渠道交易过程中的多个厂家的保单渠道手续费用、修理手续费用、零件费用，并进行定价；基于承保数据、理赔数据，以及历史客户数据进行数据对所述环境方针模型进行验证，并依据客户行为属性对客户进行分类，对每一类客户约定相应的费率；其中，所述客户行为属性至少包括险次数、保单额、赔付成本、赔付率中的一种或者多种。应用本发明实施例，面向以车险为代表的保险行业，提供数据挖掘闭环控制，实现客户群保费的灵活定价，进行费率测算。

技术领域

本发明属于大数据分析技术领域，特别是涉及一种基于大数据分析的人工智能保险费率计算方法。

背景技术

虽然车险费率改革实际要求自2014年第一版政策文件，就开始向发达国家看齐，无论是从竞争力档次，还是背后的支撑技术都下降了不止一个数量级。但是，商车费率自由定价的竞争的市场化运营已经不可逆转。

平安联合阿里等以众安实现号称基于大数据精算的费率测算，而实际在渠道市场上不惜一切代价，也没有办法只能以降价(提升系列手续费)的方式赢取简单“量”上，车主、渠道不以“质”为依据，违反保险的经济效益与本来的保险的社会进步代表的价值规律，将会导致崩盘的风险。

基于此，建立人工智能系统，进行车险费率精算，是亟待解决的技术问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的人工智能保险费率计算方法，旨在面向以车险为代表的保险行业，提供数据挖掘闭环控制，实现客户群保费的灵活定价，进行费率测算。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于大数据分析的人工智能保险费率计算方法，包括：

收集保险业务数据，并根据数据按历史态、当前态、未来态的维度和事实组织，构建车险中的既定时空、运营策略下的环境仿真模型；

获取渠道交易过程中的多个厂家的保单渠道手续费用、修理手续费用、零件费用，并进行定价；

基于承保数据、理赔数据，以及历史客户数据进行数据对所述环境方针模型进行验证，并依据客户行为属性对客户进行分类，对每一类客户约定相应的费率；其中，所述客户行为属性至少包括险次数、保单额、赔付成本、赔付率中的一种或者多种。

本发明的一种实现方式中，所述基于承保数据、理赔数据，以及历史客户数据进行数据对所述环境方针模型进行验证，并依据客户行为属性对客户进行分类，对每一类客户约定相应的费率的步骤，包括：

基于承保数据、理赔数据，以及历史客户数据进行数据对所述环境方针模型

进行验证；依据客户行为属性对客户进行分类；

通过动态规划PDE方程的约束求解，在最优综合成本率的控制条件下，计算出每一类客户的费率范围，并对每一类客户约定相应的费率。

本发明的一种实现方式中，所述收集保险业务数据，并根据数据按历史态、当前态、未来态的维度和事实组织，构建车险中的既定时空、运营策略下的环境仿真模型的步骤，包括：

收集保险业务数据，并根据数据按历史态、当前态、未来态的维度和事实组织，构建大数据分布式并行计算平台；

结合olap及以机器学习为基础的数据挖掘算法，构建构建车险中的既定时空、运营策略下的环境仿真模型。

本发明的一种实现方式中，在所述收集保险业务数据的步骤之后，所述方法还包括：

检验所述保险业务数据中，理赔和承保数据的是否一致和完备；