[发明专利]一种驾考保险动态保费模型训练方法

权利要求书

1.一种驾考保险动态保费模型训练方法，其特征在于，包括：

由驾考学员风险相关因素，构建驾考学员的复合风险评估模型；

基于所述复合风险评估模型，构建驾考保险动态保费模型；

编写脚本文件，调用所述脚本文件定时或实时计算学员驾考具体风险率和动态保费；

跟踪所述动态保费基于实际业务数据的预测结果，评估近期驾考保险实际保费结果和所述预测结果之间的差异，根据需求对所述动态保费模型不断迭代优化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述由驾考学员风险相关因素，构建驾考学员的复合风险评估模型，包括：

由驾考学员风险相关因素，构建驾考学员的基础风险评估模型，其中，所述基础风险评估模型包括未及时考试风险评估模型和补考风险评估模型；

对所述基础风险评估模型进行组合，构建驾考学员复合风险评估模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述由驾考学员风险相关因素，构建驾考学员的基础风险评估模型，包括：

运用统计检验方法分析检验驾考保险风险的影响因素；

将所述经过检验的风险因素作为基础风险评估模型输入的自变量，所述自变量加上因变量后组成所述基础风险评估模型的训练集，构建驾考保险风险基础风险评估模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：进一步包括：

采用ROC曲线或混淆矩阵在测试集上检验所述基础风险评估模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述补考风险评估模型如下：

学员补考风险率R_NP＝L(X)，L(X)指Logistic函数，其中X表示函数自变量，包括：年龄，驾校近期注册人数，驾校近期考试人数，驾校近期考试次数，驾校近期科二未通过率，驾校近期科三未通过率，年龄近期考试次数，年龄近期未通过率，年龄近期科二未通过率，性别近期考试次数，性别近期科二未通过率，考场近期未通过率，考场近期科二未通过率，考场近期科三未通过率，城市近期科二未通过率，城市近期科三未通过率，城市近期未通过率，驾校历史考试人数，驾校近三个月科二三未通过率，城市历史考试人数，城市历史科二三未通过率，驾校历史注册数量(补考)，驾校历史注册科二三未通过率，城市历史注册数量(补考)，城市历史注册科二三未通过率，年龄历史注册科二三未通过率，性别历史注册数量(补考)，性别历史注册科二三未通过率。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：所述未及时考试风险评估模型如下：

学员未及时考试风险率R_NT＝L(Y)，L(Y)指Logistic函数，其中Y表示函数自变量，包括：年龄，性别，驾校历史注册人数，驾校历史未及时考试率，城市历史注册人数，城市历史未及时考试率，性别历史注册人数，性别历史未及时考试率，年龄历史注册人数，年龄历史未及时考试率。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述对所述基础风险评估模型进行组合，构建驾考学员复合风险评估模型，包括：

计算学员未及时考试风险率R_NT,未及时考试归类为中风险；

计算学员补考风险率R_NP,当及时考试且补考风险率高，归类为高风险，当及时补考且补考风险率低，归类为低风险；

计算学员驾考复合风险率R：

其中，E_A(x)表示学员x的基于集合A的Indicator函数；E_B(x)表示学员x的基于集合B的Indicator函数。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述基于所述复合风险评估模型，构建驾考保险动态保费模型，包括：

评估动态保费模型的影响因素；

根据所述影响因素确定相应的精算假设，综合运用保险精算方法、数学规划模型和算法，构建驾考保险动态保费模型。