CN114549219A

CN114549219A - 精算模型的优化方法、装置、设备及存储介质

Info

Publication number: CN114549219A
Application number: CN202210161351.5A
Authority: CN
Inventors: 刘立影
Original assignee: Ping An Puhui Enterprise Management Co Ltd
Current assignee: Ping An Puhui Enterprise Management Co Ltd
Priority date: 2022-02-22
Filing date: 2022-02-22
Publication date: 2022-05-27

Abstract

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种精算模型的优化方法，包括：获取精算模型；以预设的合同组编码下所有保单作为输入执行所述精算模型，得到第一输出结果；以预设的合同组编码下每个保单作为输入执行所述精算模型，得到第二输出结果；将所述第一输出结果与所述第二输出结果进行对比分析；若对比不一致，则对所述精算模型的参数进行调整优化，并返回以预设的合同组编码下所有保单作为输入执行所述精算模型的步骤，直到对比一致，得到最优精算模型。此外，本发明还涉及区块链技术，所述保单可存储于区块链的节点。本发明还提出一种精算模型的优化装置、电子设备以及存储介质。本发明可以解决精算模型不适用于单个保单且效率较低的问题。

Description

精算模型的优化方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种精算模型的优化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在保险产品中，对于保单的预期计算往往涉及众多因素，且逻辑复杂，往往使用精算模型进行预期计算。但现有的精算模型只能基于系统跑出全量数据结果与现行预设标准下的结果进行比对，但这种模型不能对单一场景下单个保单预期输出进行计算，因此，现有精算模型不够高效全面，需要一种更高效并适用于单个保单计算的精算模型。

发明内容

本发明提供一种精算模型的优化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决精算模型不适用于单个保单且效率较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种精算模型的优化方法，包括：

获取基于多个子计算模型组合构建的精算模型；

以预设的合同组编码下所有保单为整体作为输入执行所述精算模型，得到第一输出结果；

以所述预设的合同组编码下每一个单独的保单作为输入执行所述精算模型，得到第二输出结果，其中，所述第二输出结果包括每个保单的计算结果；

将所述第一输出结果与所述第二输出结果中对应保单的计算结果进行对比分析，得到对比分析结果；

若所述对比分析结果为不一致，则对所述精算模型的参数进行调整优化，并返回执行以预设的合同组编码下所有保单为整体作为输入执行所述精算模型的步骤，直到所述对比分析结果为一致，得到优化后的精算模型。

可选地，所述以预设的合同组编码下所有保单作为输入执行所述精算模型，得到第一输出结果，包括：

在预设的数据库中获取与所述合同组编码一致的保单，得到同类型保单集；

将所述同类型保单集输入至所述精算模型中进行计算，得到所述精算模型输出的第一输出结果。

可选地，所述将所述同类型保单集输入至所述精算模型中进行计算，得到所述精算模型输出的第一输出结果，包括：

在所述同类型保单集中选择与所述精算模型中具有逻辑对应关系的数据，得到逻辑输入变量；

利用所述精算模型中子计算模型下各计算模块计算出各所述逻辑输入变量对应的输出结果，得到第一输出结果。

可选地，所述以预设的合同组编码下每个保单作为输入执行所述精算模型，得到第二输出结果，包括：

遍历所述同类型保单集，依次选择所述同类型保单集中的一个保单，并将所述保单输入至所述精算模型中进行计算，得到所述保单的计算结果；

汇集所述同类型保单集中每个保单的所述计算结果，得到第二输出结果。

可选地，所述将所述第一输出结果与所述第二输出结果中对应保单的计算结果进行对比分析，包括：

将所述第一输出结果按照保单进行划分，得到多个输出子结果；

在所述第二输出结果中选择与每个所述输出子结果对应的保单一致的计算结果，并与所述输出子结果进行对比分析，得到对比分析结果。

可选地，所述对所述精算模型的参数进行调整优化，包括：

获取所述对比结果中的差异部分；

根据所述差异部分利用梯度下降法对所述精算模型中与所述差异部分对应的计算模块的参数进行调整，得到优化调整后的精算模型。

可选地，在获取基于多个子计算模型组合构建的精算模型之前，所述方法还包括：

确定需要的多个计算模块和多个所述计算模块之间的逻辑关系；

按照输入、输出和计算逻辑对多个所述计算模块进行分组，得到多个计算模块组；

基于所述计算模块分别设计每个所述计算模块组的计算模板，得到多个计算模板；

利用所述计算模板构建与所述计算模板对应的计算模组中每个计算模块的模型，得到多个子计算模型；

按照所述逻辑关系将多个所述子计算模型进行组合，得到精算模型。

为了解决上述问题，本发明还提供一种精算模型的优化装置，所述装置包括：

模型获取模块，用于获取基于多个子计算模型组合构建的精算模型；

全保单计算计算模块，用于以预设的合同组编码下所有保单为整体作为输入执行所述精算模型，得到第一输出结果；

单保单计算模块，用于以所述预设的合同组编码下每一个单独的保单作为输入执行所述精算模型，得到第二输出结果，其中，所述第二输出结果包括每个保单的计算结果；

对比分析模块，用于将所述第一输出结果与所述第二输出结果中对应保单的计算结果进行对比分析，得到对比分析结果；

优化模块，用于若所述对比分析结果为不一致，则对所述精算模型的参数进行调整优化，直到所述对比分析结果为一致，得到优化后的精算模型。

为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的精算模型的优化方法。

为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的精算模型的优化方法。

本发明实施例通过通过分别对预设的合同组编码下所有保单和每个保单执行精算模型，将得到的输出结果进行对比差异分析，并根据分析对精算模型进行调整优化，使得优化后的模型可以适用于单个保单的计算，同时可以提高精算模型输出结果的准确性，所述精算模型可以批量进行多场景下单个保单的验证，扩大了精算模型的应用范围，并提高了工作效率。因此本发明提出的精算模型的优化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决精算模型不适用于单个保单且效率较低的问题。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的精算模型的优化方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的精算模型的优化装置的功能模块图；

图3为本发明一实施例提供的实现所述精算模型的优化方法的电子设备的结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本申请实施例提供一种精算模型的优化方法。所述精算模型的优化方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述精算模型的优化方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

参照图1所示，为本发明一实施例提供的精算模型的优化方法的流程示意图。在本实施例中，所述精算模型的优化方法包括：对应修改

S1、获取基于多个子计算模型组合构建的精算模型。

本发明实施例中所述精算模型是以保险公司在售及拟售产品为基础，使用精算方法定量计算保险公司未来包括保费和理赔支出等在内的各项现金流、负债、偿付能力成本、利润以及现金流和利润以及现金流的折现值的数学模型。

具体的，所述精算模型通常由一系列计算模块组成，比如单张特定保单在未来保持有效的概率、特定产品特定赔付类别的赔付标准以及在未来特定时间段内的赔付现金流预期、保险公司在未来特定时间段内的费用支出预期、投资回报预期、负债成本预期、偿付能力成本预期等等。

不同类型的保险合同会产生不同的计算目标，对应使用的精算模型也不同。本发明实施例通过保单类型获取对应的精算模型。

可选地，在获取基于多个子计算模型组合构建的精算模型之前，还包括：

其中，所述按照输入、输出和计算逻辑对多个所述计算模块进行分组是指将包含相同输入、输出和计算逻辑的计算模块划分为一个计算模组。

所述基于所述计算模块分别设计每个所述计算模块组的计算模板是指将所有计算模块输入的交集和输出的并集分别作为计算模板的输入与输出，并将所有计算模块的共有逻辑作为计算模板的计算逻辑。

所述利用所述计算模板构建与所述计算模板对应的计算模组中每个计算模块的模型包括补足所述计算模板相对于计算模块缺少的输入和计算逻辑。

S2、以预设的合同组编码下所有保单为整体作为输入执行所述精算模型，得到第一输出结果。

所述预设的合同组编码是每个保单在录入系统时根据选择的合同类型自动产生的类型id，同一类型的保单的合同组编码相同。

详细地，所述以预设的合同组编码下所有保单作为输入执行所述精算模型，得到第一输出结果，包括：

其中，所述第一输出结果包括所述同类型保单集中每个保单的计算结果。

本发明实施例中所述执行所述精算模型是指基于精算目的按照所述精算模型中的计算逻辑进行计算，如一个精算目的为计算预期毛理赔支出，预先确定的计算逻辑为Gross_Indemnity_Fcst(N)＝Loan_act_bal(N-1)*Indem％(N)，其中，所述Gross_Indemnity_Fcst(N)为事故月预期毛理赔，所述Loan_act_bal(N-1)为期初剩余本金，所述Indem为预设参数(为常数)。

可选地，为进一步保证所述保单信息的安全性和私密性，所述保单还可存储于一区块链的节点中。

进一步地，所述将所述同类型保单集输入至所述精算模型中进行计算，得到所述精算模型输出的第一输出结果，包括：

S3、以所述预设的合同组编码下每一个单独的保单作为输入执行所述精算模型，得到第二输出结果。

详细地，所述以所述预设的合同组编码下每一个单独的保单作为输入执行所述精算模型，得到第二输出结果，包括：

S4、所述将所述第一输出结果与所述第二输出结果中对应保单的计算结果进行对比分析，得到对比分析结果。

详细地，所述所述将所述第一输出结果与所述第二输出结果中对应保单的计算结果进行对比分析，包括：

本发明实施例按照保单维度将所述第一输出结果与所述第二输出结果进行一一对比分析，并输出对比分析结果，如比对差异结果分析表，所述比对差异结果分析表包括但不限于预期保费收入、预期保单获取费用、追偿率、理赔率、回收率、在保率、期末贷款余额、获取费用比例等。

S5、若所述对比分析结果为不一致，则对所述精算模型的参数进行调整优化，并返回步骤S2，直到所述对比分析结果为一致，得到优化后的精算模型。

详细地，所述对所述精算模型的参数进行调整优化，包括：

获取所述对比结果中的差异部分；

本发明实施例根据每笔保单的差异，定位出单账户输入与多账户输入下的变化点，从而进行精算模型的优化调整，以预期保费收入为例，计算工时为：各观测月预期保费收入Premium_Fcst＝放款金额Loan_amt*保费率Insurance_rate/(1+VAT)*在保率FeeGenerating EOP％。当第一输出结果与第二输出结果中预期保费收入的值不一致时，通过对输出结果进行分析比对，发现是其中的一个参数EPO错误，则通过差异确定一个新的参数值并替代精算模型中的原参数值，得到优化后的精算模型。

本发明实施例通过对比分析结果进行模型的调整，并重复进行单账户与多账户的精算模型执行，对比输出结果，直到所述对比分析结果一致，得到优化好的精算模型，此时，所述精算模型既能适用于多个保单的预期计算，也可以适用于单个保单的预期计算。

如图2所示，是本发明一实施例提供的精算模型的优化装置的功能模块图。

本发明所述精算模型的优化装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述精算模型的优化装置100可以包括模型获取模块101、全保单计算计算模块102、单保单计算模块103、对比分析模块104及优化模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。

在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：

所述模型获取模块101，用于获取基于多个子计算模型组合构建的精算模型；

所述全保单计算计算模块102，用于以预设的合同组编码下所有保单为整体作为输入执行所述精算模型，得到第一输出结果；

所述单保单计算模块103，用于以所述预设的合同组编码下每一个单独的保单作为输入执行所述精算模型，得到第二输出结果，其中，所述第二输出结果包括每个保单的计算结果；

所述对比分析模块104，用于将所述第一输出结果与所述第二输出结果中对应保单的计算结果进行对比分析，得到对比分析结果；

所述优化模块105，用于若所述对比分析结果为不一致，则对所述精算模型的参数进行调整优化，直到所述对比分析结果为一致，得到优化后的精算模型。

详细地，本发明实施例中所述精算模型的优化装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1中所述的精算模型的优化方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。

如图3所示，是本发明一实施例提供的实现精算模型的优化方法的电子设备的结构示意图。

所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如精算模型的优化程序。

其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行精算模型的优化程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。

所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如精算模型的优化程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。

所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。

所述电子设备1中的所述存储器11存储的精算模型的优化程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：

获取基于多个子计算模型组合构建的精算模型；

若所述对比分析结果为不一致，则对所述精算模型的参数进行调整优化，并返回执行以预设的合同组编码下所有保单作为输入执行所述精算模型的步骤，直到所述对比分析结果为一致，得到优化后的精算模型。

具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。

进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：

获取基于多个子计算模型组合构建的精算模型；

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。

本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种精算模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括：

获取基于多个子计算模型组合构建的精算模型；

2.如权利要求1所述的精算模型的优化方法，其特征在于，所述以预设的合同组编码下所有保单为整体作为输入执行所述精算模型，得到第一输出结果，包括：

3.如权利要求2所述的精算模型的优化方法，其特征在于，所述将所述同类型保单集输入至所述精算模型中进行计算，得到所述精算模型输出的第一输出结果，包括：

4.如权利要求1所述的精算模型的优化方法，其特征在于，所述以所述预设的合同组编码下每一个单独的保单作为输入执行所述精算模型，得到第二输出结果，包括：

5.如权利要求4所述的精算模型的优化方法，其特征在于，所述将所述第一输出结果与所述第二输出结果中对应保单的计算结果进行对比分析，包括：

6.如权利要求1所述的精算模型的优化方法，其特征在于，所述对所述精算模型的参数进行调整优化，包括：

获取所述对比结果中的差异部分；

7.如权利要求1至5中任一项所述的精算模型的优化方法，其特征在于，在获取基于多个子计算模型组合构建的精算模型之前，所述方法还包括：

8.一种精算模型的优化装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的精算模型的优化方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的精算模型的优化方法。