[发明专利]UBI保险的分类风险方法及装置在审
| 申请号： | 201811373537.7 | 申请日： | 2018-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN109377398A | 公开（公告）日： | 2019-02-22 |
| 发明（设计）人： | 李鹏;余效伟 | 申请（专利权）人： | 北京金州世纪信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08 |
| 代理公司： | 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390 | 代理人： | 胡剑辉 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及一种UBI保险的分类风险方法及装置，所述方法包括：采用广义泊松线性回归构建车辆的出险次数的模型；采用伽马回归构建车辆的案均金额的模型；基于目标因子采用广义tweedie回归模型构建车辆的年均理赔金额的模型；根据所述目标因子中存在的分类风险因子，预测所述车辆未来一年内的理赔总金额；根据所述预测理赔总金额与所述车辆的实际理赔总金额和实际理赔次数，确定所述车辆的赔付率和出险率；可以实现综合考虑车辆本身特征、驾驶行为特征以及潜在风险因子等因素，可以更有效地解释商用车驾驶风险，并对计算过程进行的统筹优化，对结果验证进行了清晰的验证。 | ||
| 搜索关键词： | 构建 风险因子 分类 回归模型 计算过程 驾驶行为 结果验证 线性回归 综合考虑 商用车 有效地 预测 伽马 保险 验证 驾驶 回归 清晰 优化 | ||
【主权项】：
1.一种UBI保险的分类风险方法，其特征在于，包括：采用广义泊松线性回归构建车辆的出险次数的模型；采用伽马回归构建车辆的案均赔款的模型；基于目标因子采用广义tweedie回归模型构建车辆的年均理赔金额的模型；根据所述车辆存在风险的分类风险因子，预测所述车辆未来一年内的理赔总金额；根据所述预测年理赔总金额与所述车辆的实际年理赔总金额和实际理赔次数，确定所述车辆的赔付率和出险率；其中，所述目标因子至少包括以下之一：车辆自身特征数据、车辆的驾驶行为特征数据、车辆卫星定位的周边气象环境特征数据、车辆驾驶定位的地周边理环境特征数据、宏观车辆驾驶特征画像、车辆的转向数据或车辆的速度分布特征。
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