一种基于深度学习的车险风控定价模型方法
基本信息
| 申请号 | CN202110632533.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113379555A | 公开（公告）日 | 2021-09-10 |
| 申请公布号 | CN113379555A | 申请公布日 | 2021-09-10 |
| 分类号 | G06Q40/08（2012.01）I;G06N20/00（2019.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张磊;周健祥 | 申请（专利权）人 | 北京车与车科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京市浩东律师事务所 | 代理人 | 迟爽 |
| 地址 | 100016北京市朝阳区酒仙桥路甲10号3号楼15层17层1701-76 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的车险风控定价模型方法，包括以下步骤：步骤一：用户输入车辆信息，包括车牌号、品牌、型号、车辆初登日期等车辆要素信息；步骤二：系统自动补全车架号、VIN码等信息，专业工作人员核对全车架号、VIN码等信息的正确性；步骤三：用户输入车辆的里程数，并由专门的工作人员核对车辆里程数；步骤四：考虑到信息安全性，中间部分字段需要脱敏展示；本发明通过围绕“人、车、行为、历史赔付”四大维度进行数据钻取，通过大数据分析技术和机器学习算法，全方位、立体化地对车辆发生事故的风险进行精准预测，生成“风险分值”，分值越高赔付风险越高，从而使得车险风控定价更合理。 |
