[发明专利]车辆价格的预测方法及装置

说明书

本申请实施例公开了一种车辆价格的预测方法及装置，用以解决现有的二手车价格预测不准确及效率低的问题。该方法包括：确定目标二手车辆的待交易场景，获取目标二手车辆的指定参数信息。获取与待交易场景对应的第一车辆估价模型；第一车辆估价模型基于特定交易场景对应的第一样本二手车辆的样本车辆参数信息和第二车辆估价模型训练得到；第二车辆估价模型基于各交易场景对应的第二样本二手车辆的样本车辆参数信息训练得到。根据指定参数信息以及第一车辆估价模型，预测目标二手车辆在待交易场景中的交易价格。该技术方案有效提高二手车辆交易价格的预测准确率和效率，且覆盖多种交易场景，实现不同交易场景中二手车辆价格预测的针对性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种车辆价格的预测方法及装置。

背景技术

随着汽车保有量的增大、人们生活质量的提高，在汽车生命周期内有二手车交易流转的需求，二手车价格评估服务的需求也就随之而来。无论是车商收车、用户购车，还是车辆置换、抵押借贷业务等，都需要评估交易车辆的价格，且评估价格要尽可能接近最终成交价，以保证交易公平公正。例如，针对卖车的车主，可以根据二手车估值来减少被杀价的风险；针对车商则可根据采购价格和零售价格的差异确认利益空间最大化，快速完成收购和零售的交易，降低资金和库存风险。再例如，针对银行二手车金融贷款、保险公司残值保险业务、主机厂的置换车辆处置等相关业务都需要二手车估值服务来辅助于他们提升业务效率，减少成本。

现有技术中，通用的二手车估价方法有两种：一种是通过专业的车辆评估师或评估团队对车辆进行线下检测，然后给出评估价格；由于大多数评估师只对一个或几个品牌的车型比较熟悉，而市场上交易流通的车型较多，对于评估师不太熟悉的车型，他们往往无法评估车辆的真实价格或评估的车价与真实成交价差异较大，导致交易的某一方损失金钱或者交易失败，同时人工对车辆进行估价的效率较低、耗时较长，难以满足庞大的二手车交易市场的需求。另一种是通过简单的统计学习模型或机器学习模型来估计二手车的价格，这种方式虽然能覆盖较多的车型数以及快速评估二手车价格，但由于模型较为简单，无法准确刻画车辆价格的变化趋势，因此导致车辆价格的评估精度较低，难以在实际交易场景中应用。

因此，亟需一种高效、准确的二手车价格评估模型对二手车的交易价格进行评估。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种车辆价格的预测方法及装置，用以解决现有的二手车价格预测不准确、预测效率低的问题。

为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：

一方面，本申请实施例提供一种车辆价格的预测方法，包括：

确定目标二手车辆的待交易场景，以及，获取所述目标二手车辆的指定参数信息；

获取与所述待交易场景对应的第一车辆估价模型；所述第一车辆估价模型基于特定交易场景对应的第一样本二手车辆的样本车辆参数信息和第二车辆估价模型训练得到；所述第二车辆估价模型基于各交易场景对应的第二样本二手车辆的样本车辆参数信息训练得到；

根据所述指定参数信息以及所述第一车辆估价模型，预测所述目标二手车辆在所述待交易场景中的交易价格。

另一方面，本申请实施例提供一种车辆价格的预测装置，包括：

第一确定模块，用于确定目标二手车辆的待交易场景，以及，获取所述目标二手车辆的指定参数信息；

第一获取模块，用于获取与所述待交易场景对应的第一车辆估价模型；所述第一车辆估价模型基于特定交易场景对应的第一样本二手车辆的样本车辆参数信息和第二车辆估价模型训练得到；所述第二车辆估价模型基于各交易场景对应的第二样本二手车辆的样本车辆参数信息训练得到；

预测模块，用于根据所述指定参数信息以及所述第一车辆估价模型，预测所述目标二手车辆在所述待交易场景中的交易价格。