CN113887999A - 一种保单风险评估方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种保单风险评估方法和装置，其中，所述保单风险评估方法包括：获取保单对应的预设数据集，其中，所述预设数据集包括以下至少之一：被保企业数据、被保人数据以及续投数据；将所述预设数据集，输入预先训练好的风控模型中，得到所述风控模型输出的各预测指标，其中，所述预测指标包括以下至少之一：出险率以及赔付率；依据各所述预测指标，对所述保单进行风险评估。通过本发明实施例提供的保单风险评估方法，能够提升保单风险评估的精准度。

Description

一种保单风险评估方法和装置

技术领域

本发明涉及保险技术领域，特别是涉及一种保单风险评估方法和装置。

背景技术

雇主保险业务常将风险控制的工作放在保险方案设计的阶段进行，按照该方案的风险情况设定方案的定价。

现在雇主保险业内常见的风险控制的方法是，在大量数据的基础上统计每个工种的出险情况和赔付情况。业内现有的方式有如下缺点：

1、仅评估保险方案的整体风险，无法差异化分析某一保险方案接受每次投保的风险，既导致难以风控，又导致大量优质保单无法投保。

2、分析风险时结合的相关特征少，限制风控效果。

发明内容

本发明提供了一种保单风险评估方法和装置，以解决现有的保单风险评估方式中存在的无法差异化分析某一保险方案接受每次投保的风险，以及因风险分析时结合特征少限制风控效果的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种保单风险评估方法，包括：获取保单对应的预设数据集，其中，所述预设数据集包括以下至少之一：被保企业数据、被保人数据以及续投数据；将所述预设数据集，输入预先训练好的风控模型中，得到所述风控模型输出的各预测指标，其中，所述预测指标包括以下至少之一：出险率以及赔付率；依据各所述预测指标，对所述保单进行风险评估。

可选地，所述依据各所述预测指标，对所述保单进行风险评估的步骤，包括：依据各所述预测指标，计算所述保单的风险值；依据所述风险值确定所述保单所属的风险等级。

可选地，在所述依据所述风险值确定所述保单所属的风险等级的步骤之后，所述方法还包括：确定所述风险等级对应的目标风控策略；按照所述目标风控策略，对所述保单进行风控处理。

可选地，所述依据各所述预测指标，计算所述保单的风险值的步骤，包括：将各所述预测指标加权求和，计算得到所述保单的风险值。

可选地，在所述获取保单对应的预设数据集的步骤之前，所述方法还包括：获取多个历史出险保单的预设数据集和预测指标；分别将各所述历史出险保单的预设数据集和预测指标，输入风控模型中进行模型训练；在所述风控模型的收敛度小于预设收敛度的情况下，确定所述风控模型训练完成。

第二方面，本申请实施例提供了一种保单风险评估装置，包括：获取模块，用于获取保单对应的预设数据集，其中，所述预设数据集包括以下至少之一：被保企业数据、被保人数据以及续投数据；预测模块，用于将所述预设数据集，输入预先训练好的风控模型中，得到所述风控模型输出的各预测指标，其中，所述预测指标包括以下至少之一：出险率以及赔付率；评估模块，用于依据各所述预测指标，对所述保单进行风险评估。

可选地，所述评估模块包括：第一子模块，用于依据各所述预测指标，计算所述保单的风险值；第二子模块，用于依据所述风险值确定所述保单所属的风险等级。

可选地，所述装置还包括：策略确定模块，用于在所述评估模块依据所述风险值确定所述保单所属的风险等级之后，确定所述风险等级对应的目标风控策略；保单处理模块，用于按照所述目标风控策略，对所述保单进行风控处理。

可选地，所述第一子模块具体用于：将各所述预测指标加权求和，计算得到所述保单的风险值。

可选地，所述装置还包括：训练样本获取模块，用于在所述获取模块获取保单对应的预设数据集之前，获取多个历史出险保单的预设数据集和预测指标；样本训练模块，用于分别将各所述历史出险保单的预设数据集和预测指标，输入风控模型中进行模型训练；在所述风控模型的收敛度小于预设收敛度的情况下，确定所述风控模型训练完成。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种用于估损的装置，包括存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中所述一个或者一个以上程序存储于所述存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：获取保单对应的预设数据集，其中，所述预设数据集包括以下至少之一：被保企业数据、被保人数据以及续投数据；将所述预设数据集，输入预先训练好的风控模型中，得到所述风控模型输出的各预测指标，其中，所述预测指标包括以下至少之一：出险率以及赔付率；依据各所述预测指标，对所述保单进行风险评估。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明实施例提供的保单风险评估方案，获取保单对应的预设数据集如被保企业数据、被保人数据以及续投数据等，将预设数据集，输入预先训练好的风控模型中，得到风控模型输出的各预测指标，依据各预测指标，对保单进行风险评估。第一方面，可通过预先训练好的风控模型差异化分析某一保险方案接受每次投保的风险，准确地评估出优质保单。第二方面，针对单一保单进行风险评估时，结合大量特征如被保企业数据、被保人数据以及续投数据等，所评估的结果更加可靠，准确地评估出优质保单，避免风控效果受限。

附图说明

图1是根据本发明实施例一的一种保单风险评估方法的步骤流程图；

图2是根据本发明实施例的一种保单风险评估的流程示意图；

图3是根据本发明实施例二的一种保单风险评估装置的结构框图；

图4是根据本发明实施例三的一种电子设备的结构框图；

图5是根据本发明实施例四的一种用于估损的装置的结构框图；

图6是本发明实施例四中的服务器设备的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例一

参照图1，示出了本发明实施例一的一种保单风险评估方法的步骤流程图。

雇主保险业务常将风险控制的工作放在保险方案设计的阶段进行，按照该方案的风险情况设定方案的定价，因此保单风险评估的准确性会直接影响对雇主保险业务的定价。本发明实施例的保单风险评估方法包括以下步骤：

步骤101：获取保单对应的预设数据集。

其中，预设数据集包括以下至少之一：被保企业数据、被保人数据以及续投数据。

被保企业数据可以包括但不限于：被保企业名称、历史投保数据、历史出险数据等，被保人数据可以包括但不限于：被保企业中各雇工的身份信息、雇工属性信息如雇工年龄、工种等。续投数据可以包括待评估保单中的保单条款数据等。

上述仅是列举了三种数据，在实际实现过程中，本领域技术人员可在灵活设置预设数据集中包含的各数据，甚至对于不同被投保企业设置不同的预设数据集等，本申请实施例中对此不做具体限制。

步骤102：将预设数据集，输入预先训练好的风控模型中，得到风控模型输出的各预测指标。

风控模型由本领域技术人员预先训练好后，应用于保单风险评估场景下。一种可行性的风控模型的训练方式如下：系统基于不同企业的不同类型的保单作为训练样本数据，训练风控模型。在训练时，系统获取多个历史出险保单的预设数据集和预测指标；分别将各历史出险保单的预设数据集和预测指标，输入风控模型中进行模型训练；在风控模型的收敛度小于预设收敛度的情况下，确定风控模型训练完成。

预设收敛度可由本领域技术人员根据实际需求进行设置，本申请实施例中对此不做具体限制。风控模型的收敛度越小训练难度越大，后续对保单进行风险评估时所输出的预测指标值越可靠。

其中，预测指标包括以下至少之一：出险率以及赔付率。需要说明的是，上述仅是列举了两个预测指标，在实际实现过程中，并不局限于此，本领域技术人员可以灵活添加或者删除预测指标。

步骤103：依据各预测指标，对保单进行风险评估。

在一种可选地实施例中，电子设备依据各预测指标，对保单进行风险评估时，可依据各预测指标，计算保单的风险值；依据风险值确定所述保单所属的风险等级。

其中，依据保单的预测指标计算保单的风险值时，可将各预测指标加权后求和，得到风险值。还可以直接将各预测指标求和，得到风险值。

例如：系统中可预设三个风险等级A、B以及C，每个风险等级对应一个数值范围，基于预测指标计算得到的风险值落入哪个数值范围内，则确定保单对应哪个风险等级。

本发明实施例提供的保单风险评估方法，获取保单对应的预设数据集如被保企业数据、被保人数据以及续投数据等，将预设数据集，输入预先训练好的风控模型中，得到风控模型输出的各预测指标，依据各预测指标，对保单进行风险评估。第一方面，可通过预先训练好的风控模型差异化分析某一保险方案接受每次投保的风险，准确地评估出优质保单。第二方面，针对单一保单进行风险评估时，结合大量特征如被保企业数据、被保人数据以及续投数据等，所评估的结果更加可靠，准确地评估出优质保单，避免风控效果受限。

在一种可选地实施例中，电子设备在依据风险值确定保单所属的风险等级之后，还可以执行如下流程：确定风险等级对应的目标风控策略；按照目标风控策略，对保单进行风控处理。

不同风险等级对应不同的目标风控策略，风控策略的具体内容可由本领域技术人员灵活设置，本申请实施例中对此不做具体限制。例如：高风险等级对应的风控策略可设置为拒绝投保，中风险等级对应的风控策略可设置为允许投保但增加一定系数的保费，低风险等级对应的风控策略可设置为允许投保等。

下面结合图2，以一具体实例对本申请实施例的保单风险评估方法进行说明。

针对一个待进行风险评估的保单，可获取该保单对应被保公司数据即被保企业数据，被保工人数据即被保人数据以及续投数据等一些列的预设数据集，风控模块对输入的预设数据集进行数据汇总，汇总数据后输出多个预测指标如：出险率、赔付率等，电子设备依据风控模块输出的各预测指标计算风险分数即风险值，按照所得风险分数划分保单的等级，按照划分的等级实施相应的风控策略。

实施例二

参照图3，示出了本发明实施例二的一种保单风险评估装置的结构框图。

本发明实施例的保单风险评估装置300包括：

获取模块301，用于获取保单对应的预设数据集，其中，所述预设数据集包括以下至少之一：被保企业数据、被保人数据以及续投数据；

预测模块302，用于将所述预设数据集，输入预先训练好的风控模型中，得到所述风控模型输出的各预测指标，其中，所述预测指标包括以下至少之一：出险率以及赔付率；

评估模块303，用于依据各所述预测指标，对所述保单进行风险评估。

可选地，所述评估模块包括：

第一子模块，用于依据各所述预测指标，计算所述保单的风险值；

第二子模块，用于依据所述风险值确定所述保单所属的风险等级。

可选地，所述装置还包括：

策略确定模块，用于在所述评估模块依据所述风险值确定所述保单所属的风险等级之后，确定所述风险等级对应的目标风控策略；

保单处理模块，用于按照所述目标风控策略，对所述保单进行风控处理。

可选地，所述第一子模块具体用于：

将各所述预测指标加权求和，计算得到所述保单的风险值。

可选地，所述装置还包括：

训练样本获取模块，用于在所述获取模块获取保单对应的预设数据集之前，获取多个历史出险保单的预设数据集和预测指标；

样本训练模块，用于分别将各所述历史出险保单的预设数据集和预测指标，输入风控模型中进行模型训练；在所述风控模型的收敛度小于预设收敛度的情况下，确定所述风控模型训练完成。

本申请实施例提供的保单风险评估装置，获取保单对应的预设数据集如被保企业数据、被保人数据以及续投数据等，将预设数据集，输入预先训练好的风控模型中，得到风控模型输出的各预测指标，依据各预测指标，对保单进行风险评估。第一方面，可通过预先训练好的风控模型差异化分析某一保险方案接受每次投保的风险，准确地评估出优质保单。第二方面，针对单一保单进行风险评估时，结合大量特征如被保企业数据、被保人数据以及续投数据等，所评估的结果更加可靠，准确地评估出优质保单，避免风控效果受限。

本发明实施例的保单风险评估装置用于实现前述实施例中相应的保单风险评估方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

实施例三

可选的，如图4所示，本申请实施例还提供一种电子设备500，包括处理器501，存储器502，存储在存储器502上并可在所述处理器501上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器501执行时实现上述保单风险评估方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

需要说明的是，本申请实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。

实施例四

参照图5，示出了本发明实施例四的一种用于保单风险评估的装置的结构框图。

例如，装置600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图5，装置600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(I/O)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。

处理组件602通常控制装置600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理组件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。

存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在装置600的操作。这些数据的示例包括用于在装置600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件606为装置600的各种组件提供电力。电源组件606可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置600生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件608包括在所述装置600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克风(MIC)，当装置600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为装置600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到装置600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测装置600或装置600一个组件的位置改变，用户与装置600接触的存在或不存在，装置600方位或加速/减速和装置600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件616被配置为便于装置600和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置600可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件616经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件616还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置600可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由装置600的处理器620执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

图6是本发明实施例中服务器设备的结构示意图。该服务器设备1900可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(centralprocessing units，CPU)1922(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1932，一个或一个以上存储应用程序1942或数据1944的存储介质1930(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1932和存储介质1930可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1930的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1922可以设置为与存储介质1930通信，在服务器设备1900上执行存储介质1930中的一系列指令操作。

服务器设备1900还可以包括一个或一个以上电源1926，一个或一个以上有线或无线网络接口1950，一个或一个以上输入输出接口1958，一个或一个以上键盘1956，和/或，一个或一个以上操作系统1941，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上对本发明所提供的一种保单风险评估方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

在此提供的估损方案不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造具有本发明方案的系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的是估损方案中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (10)

1.一种保单风险评估方法，其特征在于，包括：

获取保单对应的预设数据集，其中，所述预设数据集包括以下至少之一：被保企业数据、被保人数据以及续投数据；

将所述预设数据集，输入预先训练好的风控模型中，得到所述风控模型输出的各预测指标，其中，所述预测指标包括以下至少之一：出险率以及赔付率；

依据各所述预测指标，对所述保单进行风险评估。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据各所述预测指标，对所述保单进行风险评估的步骤，包括：

依据各所述预测指标，计算所述保单的风险值；

依据所述风险值确定所述保单所属的风险等级。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述依据所述风险值确定所述保单所属的风险等级的步骤之后，所述方法还包括：

确定所述风险等级对应的目标风控策略；

按照所述目标风控策略，对所述保单进行风控处理。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据各所述预测指标，计算所述保单的风险值的步骤，包括：

将各所述预测指标加权求和，计算得到所述保单的风险值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取保单对应的预设数据集的步骤之前，所述方法还包括：

获取多个历史出险保单的预设数据集和预测指标；

分别将各所述历史出险保单的预设数据集和预测指标，输入风控模型中进行模型训练；

在所述风控模型的收敛度小于预设收敛度的情况下，确定所述风控模型训练完成。

6.一种保单风险评估装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取保单对应的预设数据集，其中，所述预设数据集包括以下至少之一：被保企业数据、被保人数据以及续投数据；

预测模块，用于将所述预设数据集，输入预先训练好的风控模型中，得到所述风控模型输出的各预测指标，其中，所述预测指标包括以下至少之一：出险率以及赔付率；

评估模块，用于依据各所述预测指标，对所述保单进行风险评估。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述评估模块包括：

第一子模块，用于依据各所述预测指标，计算所述保单的风险值；

第二子模块，用于依据所述风险值确定所述保单所属的风险等级。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

策略确定模块，用于在所述评估模块依据所述风险值确定所述保单所属的风险等级之后，确定所述风险等级对应的目标风控策略；

保单处理模块，用于按照所述目标风控策略，对所述保单进行风控处理。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一子模块具体用于：

将各所述预测指标加权求和，计算得到所述保单的风险值。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练样本获取模块，用于在所述获取模块获取保单对应的预设数据集之前，获取多个历史出险保单的预设数据集和预测指标；

样本训练模块，用于分别将各所述历史出险保单的预设数据集和预测指标，输入风控模型中进行模型训练；在所述风控模型的收敛度小于预设收敛度的情况下，确定所述风控模型训练完成。

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