[发明专利]一种根据车主相关的数据而判断其理赔风险等级的系统在审
| 申请号： | 201811559151.5 | 申请日： | 2018-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN109636654A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 王龙俊;李军;曹海祥;李国樑;赵晨 | 申请（专利权）人： | 江苏骏环昇旺科技产业股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08;G06F16/2458;G06F16/215;G06F16/22 |
| 代理公司： | 北京鼎承知识产权代理有限公司 11551 | 代理人： | 李伟波;韩德凯 |
| 地址： | 210042 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种根据车主相关的数据而判断其理赔风险等级的系统，运用机器学习技术，对车主的驾驶行为和汽车属性，投保状况进行风险分析，预测未来理赔比。本发明可以帮助保险公司在承保业务过程中清晰的预测出客户的风险等级，为风险控制和差异化定价提供依据。 | ||
| 搜索关键词： | 车主 机器学习技术 差异化定价 风险分析 风险控制 驾驶行为 业务过程 预测 投保 清晰 客户 汽车 帮助 | ||
【主权项】：
1.一种根据车主相关的数据而判断其理赔风险等级的系统，其特征在于：自变量(1)：在数据库中整合包括客户保险标的数据，包括保险数据，车辆数据和交通数据等50个自变量；整合数据(1)中数据，数据来源包括三方面，第一方面是车辆物理属性数据，包括车辆性能，市场价值等，第二方面是历史承保理赔信息，包括车辆历史出险状况，在保状态，保单信息，第三方面是交通违章信息；目标函数(2)：随机森林模型算法，理赔比和自变量数据的函数关系；用机器学习算法，训练出理赔比与自变量数据的函数关系；标的(3)：根据训练样本和预测样本得标的数据来确定自变量选取及设置是否合理，调节模型，使之更贴合实际，根据预测样本和训练样本调整自变量的选取及设置，使结果更符合实际。
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