CN109584092A - 一种第四维度的违法因子测算系统及其测算方法 - Google Patents

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李军
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王亚格
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Abstract

本发明公开了一种第四维度的违法因子测算系统及其测算方法，整合分析交管统计的交通违法信息，使车辆保费与违章记录挂钩，更加合理的计算被保险人的保费浮动情况，为保险企业带来经济效益的同时，利用违法因子产生的保费浮动来约束驾驶人的驾驶习惯，本发明能够合理有效的降低保险企业的赔偿风险，合理的提高保险费用，约束驾驶人遵守交通规则，文明出行。

Description

一种第四维度的违法因子测算系统及其测算方法
技术领域
本发明涉及财产保险领域，具体涉及一种第四维度的违法因子测算系统及其测算方法。
背景技术
随着经济的高速发展，机动车数量在不断的增多，车辆在行驶中，仍然存在大量的违章现象。闯红灯、超速等行为大大提升了事故发生的概率，使得保险公司承担的赔偿风险增加。
现实情况中，一些车主在行驶中的违法情况保险企业是无法知道的，那么就存在隐患的赔偿风险，故而保险企业有权提高保险费用，这就需要违法因子的存在了。
违法因子系统的产生将会大大的降低保险企业的赔偿风险，更加合理的计算被保险人的保费浮动情况，为保险公司提搞保险费用提供切实可靠的依据。同时，能够更好的约束引导车主们理性驾驶、安全驾驶，减少事故的发生，给交通带来便利。
发明内容
本发明的目的是为解决上述不足，提供一种第四维度的违法因子测算系统及其测算方法。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种第四维度的违法因子测算系统，包括(1)交通违法数据匹配库，从车架号、车牌号和号牌种类进行匹配；(2)交通违法信息整合分析库：比较分析赔付率、出险频率和案均赔款；(3)保单数据信息存储库：查询保单来确定车辆的交通违法系数；(4)：模型因子取舍库：将未系安全带、人数超载、违反标线/标志、违法停车、未安检/安全隐患、其他影响交通行为、其他一般行为和其他不考虑7项因子舍去。
一种第四维度的违法因子测算方法，包括以下步骤：
A、交通违法数据的匹配(1)匹配保单赔款数据与交通违法数据；
B、交通违法信息的整合分析(2)，对赔付率、出险频率和案均赔款进行比较分析；
C、保单数据信息的存储(3)，用来确定交通违法系数的浮动区间；
D、模型中的因子取舍(4)，将7项因子舍去，使得违法因子的精算保持中性。
步骤B中对赔付率、出险频率和案均赔款进行比较分析的几个因子如下：a、总交通违法次数；b、闯红灯c、超速未达50％；d、号牌遮挡；e、超速50％以上；f、拨听电话；g、超重。
步骤C中，用保单数据信息确定交通违法系数的浮动区间，规则如下：a、正常续保车辆浮动区间为上年保单投保查询时间减去20天到本张保单的投保查询时间减去20天；交通违法时间N(上年投保查询时间-20天)＜＝N＜＝(本张保单投保查询时间-20天)；b、脱保车辆，脱保3个月以内的与续保车辆浮动区间相同，脱保超过3个月以上的以本张保单的投保查询时间减去20天再向前推365天作为浮动区间；c、首年承保，本张保单的投保查询时间减去20天再向前推365天作为浮动区间。
本发明具有如下有益的效果：
本发明能够合理有效的降低保险企业的赔偿风险，合理的提高保险费用，约束驾驶人遵守交通规则，文明出行。
附图说明
图1为本发明的因子舍去图；
图2为本发明的总违章次数示意图；
图3为本发明的闯红灯次数图；
图4为本发明的超速示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明：
一种第四维度的违法因子测算系统，包括(1)交通违法数据匹配库，从车架号、车牌号和号牌种类进行匹配；(2)交通违法信息整合分析库：比较分析赔付率、出险频率和案均赔款；(3)保单数据信息存储库：查询保单来确定车辆的交通违法系数；(4)：模型因子取舍库：将未系安全带、人数超载、违反标线/标志、违法停车、未安检/安全隐患、其他影响交通行为、其他一般行为和其他不考虑7项因子舍去。
一种第四维度的违法因子测算方法，包括以下步骤：
A、交通违法数据的匹配(1)匹配保单赔款数据与交通违法数据；
B、交通违法信息的整合分析(2)，对赔付率、出险频率和案均赔款进行比较分析；
C、保单数据信息的存储(3)，用来确定交通违法系数的浮动区间；
D、模型中的因子取舍(4)，将7项因子舍去，使得违法因子的精算保持中性。
步骤B中对赔付率、出险频率和案均赔款进行比较分析的几个因子如下：a、总交通违法次数；b、闯红灯c、超速未达50％；d、号牌遮挡；e、超速50％以上；f、拨听电话；g、超重。
步骤C中，用保单数据信息确定交通违法系数的浮动区间，规则如下：a、正常续保车辆浮动区间为上年保单投保查询时间减去20天到本张保单的投保查询时间减去20天；交通违法时间N(上年投保查询时间-20天)＜＝N＜＝(本张保单投保查询时间-20天)；b、脱保车辆，脱保3个月以内的与续保车辆浮动区间相同，脱保超过3个月以上的以本张保单的投保查询时间减去20天再向前推365天作为浮动区间；c、首年承保，本张保单的投保查询时间减去20天再向前推365天作为浮动区间。
如图2所示，从总交通违法次数来看，赔付率、出险频率、案均赔款均呈严格上升的趋势；且风险区分能力较强。
如图3所示，从闯红灯因子统计来看，赔付率、出险频率均呈现严格上升趋势；案均赔款：不闯红灯高，1次低，之后严格上升。
如图4所示，从超速未达50％因子来看，赔付率、出险频率、案均赔款均呈现严格上升趋势。
如表1所示，保单数据信息的存储，用来确定交通违法系数浮动。以江苏省为例，交通违法系数浮动说明如下：
C1.根据被保险机动车上一浮动区间所发生的交通违法记录计算，只在商业车险使用，计算公式为：保费×(1+系数值)。摩托车和拖拉机暂不浮动。
C2.如被保险机动车上一浮动区间无交通违法记录，则交通违法系数值为-0.10(表中序号1)
C3.如被保险机动车上一浮动区间有交通违法记录，交通违法系数由表中各违法类型(表中序号2至11)对应违法次数的系数值相加得到；合计违法系数为0.05则不上浮，系数超过0.50则以上浮0.50为限。
模型中的因子取舍，将7项因子舍去，使得违法因子的精算保持中性，舍去的原因如图1所示。
表一江苏商业车险交通违法系数浮动方案

Claims (4)

1.一种第四维度的违法因子测算系统，其特征在于：包括(1)交通违法数据匹配库，从车架号、车牌号和号牌种类进行匹配；(2)交通违法信息整合分析库：比较分析赔付率、出险频率和案均赔款；(3)保单数据信息存储库：查询保单来确定车辆的交通违法系数；(4)：模型因子取舍库：将未系安全带、人数超载、违反标线/标志、违法停车、未安检/安全隐患、其他影响交通行为、其他一般行为和其他不考虑7项因子舍去。
2.一种第四维度的违法因子测算方法，其特征在于：包括以下步骤：
A、交通违法数据的匹配(1)匹配保单赔款数据与交通违法数据；
B、交通违法信息的整合分析(2)，对赔付率、出险频率和案均赔款进行比较分析；
C、保单数据信息的存储(3)，用来确定交通违法系数的浮动区间；
D、模型中的因子取舍(4)，将7项因子舍去，使得违法因子的精算保持中性。
3.根据权利要求2所述的一种第四维度的违法因子测算方法，其特征在于：所述步骤B中对赔付率、出险频率和案均赔款进行比较分析的几个因子如下：a、总交通违法次数；b、闯红灯c、超速未达50％；d、号牌遮挡；e、超速50％以上；f、拨听电话；g、超重。
4.根据权利要求2所述的一种第四维度的违法因子测算方法，其特征在于：所述步骤C中，用保单数据信息确定交通违法系数的浮动区间，规则如下：a、正常续保车辆浮动区间为上年保单投保查询时间减去20天到本张保单的投保查询时间减去20天；交通违法时间N(上年投保查询时间-20天)＜＝N＜＝(本张保单投保查询时间-20天)；b、脱保车辆，脱保3个月以内的与续保车辆浮动区间相同，脱保超过3个月以上的以本张保单的投保查询时间减去20天再向前推365天作为浮动区间；c、首年承保，本张保单的投保查询时间减去20天再向前推365天作为浮动区间。
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