[发明专利]基于深度学习的车险自助理赔成功率预测方法在审
| 申请号： | 201810658529.0 | 申请日： | 2018-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN108846766A | 公开（公告）日： | 2018-11-20 |
| 发明（设计）人： | 邢怀球;王飞;王瑶;浦海斌;吴志健;薛皎;计玉芳 | 申请（专利权）人： | 江苏汉德天坤数字技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08;G06Q10/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江阴市扬子专利代理事务所(普通合伙) 32309 | 代理人： | 隋玲玲 |
| 地址： | 214434 江苏省无锡*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的车险自助理赔成功率预测方法，属于大数据分析预测技术领域，该方法包含如下步骤：S1：基于保险公司用户端用户，获取构造用户画像所需要的用户数据；S2：对所获取的用户数据进行数据处理；S3：对经过处理之后的用户数据进行特征因子提取；S4：建立基于深度学习算法的预测模型对理赔成功率进行预测。本发明方法基于用户海量的线上线下数据，采用深度学习方法建设预测模型，将用户画像应用于理赔自助成功率预测上。为保险公司个性化提供理赔服务提供了条件，节省人工，提高工作效率和用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 成功率预测 用户数据 预测模型 车险 画像 用户端用户 工作效率 构造用户 理赔服务 特征因子 学习算法 用户体验 预测技术 数据处理 大数据 上线 学习 成功率 个性化 预测 应用 分析 建设 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的车险自助理赔成功率预测方法，其特征在于：该方法包含如下步骤：S1：基于保险公司用户端用户，获取构造用户画像所需要的用户数据；S2：对所获取的用户数据进行数据处理；S3：对经过处理之后的用户数据进行特征因子提取；S4：建立基于深度学习算法的预测模型对理赔成功率进行预测。
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