CN116630068A - 一种保险费用核算方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种保险费用核算方法和系统，属于数据处理技术领域，方法包括：确定风险评估体系，风险评估体系包括多个风险参数；确定各个风险参数的权重；获取投保人的风险信息以及历史赔偿数据；根据投保人的风险信息以及各个风险参数的权重，计算投保人的风险值；根据投保人的风险值，确定投保人的保险费率；根据投保人的历史赔偿数据计算历史赔偿平均值以及赔偿额估计值；根据历史赔偿平均值以及赔偿额估计值计算预估赔偿额；将预估赔偿额作为投保人的保险金额的下限值；获取投保人确定的保险金额；当保险金额大于预估赔偿额时，根据投保人的保险金额与保险费率核算投保人的保险费用。自动化地根据风险确定出合理的保险费用，提升核算效率。
Description
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种保险费用核算方法和系统。
背景技术
随着社会的发展，人们越来越意识到保险的重要性，购买商业保险的意愿也不断增强。保险费用核算是保险业务中一项重要的环节，如何科学地根据风险确定合理的保险费用在保险行业的发展过程中发挥着举足轻重的作用。
目前，保险费用的核算往往需要保险业务员在调查完投保人的个人状况之后，主观评估风险，进而以人工方式核算出保险费用，随着购买商业保险的投保人的数量的大量增加，采用人工方式核算保险费用的效率低下，而且容易出错从而带来不必要的损失。为了避免人工核算，还会推出固定保险金额的保险产品，但是此种保险产品仅适用于无需过多关注投保人状况的低风险的保险场景，适用场景少，适用性低，难以普及。
发明内容
为了解决现有技术的采用人工方式核算保险费用的效率低下，而且容易出错从而带来不必要的损失，采用固定保险金额的保险产品仅适用于无需过多关注投保人状况的低风险的保险场景，适用场景少，适用性低，难以普及的技术问题，本发明提供一种保险费用核算方法和系统。
第一方面
本发明提供了一种保险费用核算方法，包括：
S101：确定风险评估体系，风险评估体系包括多个风险参数；
S102：确定各个风险参数的权重；
S103：获取投保人的风险信息以及历史赔偿数据；
S104：根据投保人的风险信息以及各个风险参数的权重，计算投保人的风险值；
S105：根据投保人的风险值，确定投保人的保险费率；
S106：根据投保人的历史赔偿数据计算历史赔偿平均值以及赔偿额估计值；
S107：根据历史赔偿平均值以及赔偿额估计值计算预估赔偿额P：
；
其中，表示历史赔偿平均值，μ表示赔偿额估计值，ρ表示可信度因子；
S108：将预估赔偿额作为投保人的保险金额的下限值；
S109：获取投保人确定的保险金额；
S110：当保险金额大于预估赔偿额时，根据投保人的保险金额与保险费率核算投保人的保险费用F：
；
其中，r表示保险费率，σ表示保险加成率，f表示保险金额。
第二方面
本发明提供了一种保险费用核算系统，用于执行第一方面中的保险费用核算方法。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益技术效果：
（1）在本发明中，根据不同投保人的风险值适应性地确定投保人的保险费率，进而根据投保人的保险金额与保险费率核算出保险费用，自动化地根据风险确定出合理的保险费用，避免采用人工方式核算保险费用，提升核算效率，减少核算错误，适用场景广，适用性强，便于普及。
（2）在本发明中，根据投保人的历史赔偿数据计算预估赔偿额，进而将预估赔偿额作为保险金额的下限值，可以确保保险金额足够覆盖潜在的损失，从而降低保险公司面临的风险和不确定性，同时，确保被保险人在发生损失时能够获得充足的保险赔偿。这可以提供更全面的保险保障，确保被保险人的财产和利益得到充分的保护。
附图说明
下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对本发明的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
图1是本发明提供的一种保险费用核算方法的流程示意图；
图2是本发明提供的一种保险费用核算方法的结构示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
实施例1
在一个实施例中，参考说明书附图1，示出了本发明提供的保险费用核算方法的流程示意图。参考说明书附图2，示出了本发明提供的一种保险费用核算方法的结构示意图。
本发明提供的一种保险费用核算方法，包括：
S101：确定风险评估体系；
其中，风险评估体系包括多个风险参数；
具体地，风险参数可以包括：年龄、职业、身体状况、标的性质、保障期限等。
S102：确定各个风险参数的权重；
其中，权重可以体现各个风险参数在参与到计算投保人风险值过程中的重要性。通过确定权重，可以对不同的风险参数赋予不同的影响力，从而更准确地评估和量化投保人的风险值，进而确定合理的保险费率。
在一种可能的实施方式中，S102具体包括子步骤S1021至S1025：
S1021：获取z个专家分别对m个风险参数的重要程度打分。
S1022：使用标准差S i 来表示各个风险参数的重要程度打分的差异波动情况：
；
；
其中，表示第j个专家对第i个风险参数的重要程度打分的分值，z表示专家数，表示第i个风险参数的重要程度打分的标准值；
需要说明的是，标准差越大，表明该风险参数的数据差异越大，反映的信息也越多，该风险参数的区分度也越强，评估强度越高。反之，标准差/>越小，表明该风险参数的数据差异越小，反映的信息也越少，该风险参数的区分度也越弱，评估强度越低。
S1023：使用冲突系数表示各个风险参数的重要程度打分的冲突性情况：
，
；
其中，表示第i个风险参数的冲突系数，/>表示第i个风险参数与第j个风险参数之间的相关系数，m表示风险参数的数目，z表示专家数，/>表示第k个专家对第i个风险参数的重要程度打分的分值，/>表示第i个风险参数的重要程度打分的标准值，/>表示第k个专家对第j个风险参数的重要程度打分的分值，/>表示第j个风险参数的重要程度打分的标准值。
需要说明的是，冲突系数越大，表明该风险参数与其他风险参数相关性越弱，冲突性越强，反映的信息也越大，该风险参数的区分度也越强，评估强度越高。反之，冲突系数R i 越小，表明该风险参数与其他风险参数相关性越强，冲突性越弱，反映的信息也越小，该风险参数的区分度也越弱，评估强度越低。
S1024：计算各个风险参数的信息量D i ：
；
其中，信息量表示各个风险参数在风险评估中所提供的信息量大小。将标准差和冲突系数相乘，可以综合考虑风险参数的差异波动情况和冲突性，得出一个综合的信息量指标。信息量越大，意味着该风险参数在风险评估中提供的信息越多，具有更高的重要性和权重。对于权重确定，信息量在其中起到了重要的作用。通过计算信息量，可以量化风险参数的重要性，并为权重的确定提供依据。较高的信息量意味着较大的重要性，因此可以将具有较大信息量的风险参数赋予更高的权重，从而更准确地反映其在整体风险评估中的贡献。
S1025：根据信息量D i 计算各个风险参数的权重：
；
需要说明的是，将第个风险参数的信息量与总信息量进行比较来计算权重，有利于相对度量、统一标准化、考虑全局信息和提供灵活性等方面。这种计算方式有助于准确评估风险参数的相对重要性，并为风险管理和决策提供更可靠的依据。
S103：获取投保人的风险信息以及历史赔偿数据；
其中，风险信息可以是指对投保人在各个风险参数下进行评分；
其中，历史赔偿数据可以是指投保人在过去通过保险方式获得的赔偿数据；
具体而言，可以通过问卷调查、客户面谈、数据分析等方式获取投保人的风险信息；
具体而言，可以从保险公司内部系统获取投保人的历史赔偿数据，还可以监管机构的数据库查询投保人的历史赔偿数据。
S104：根据投保人的风险信息以及各个风险参数的权重，计算投保人的风险值。
需要说明的是，通过将投保人的风险信息和各个风险参数的权重结合起来，可以对投保人的整体风险水平进行综合评估。这有助于保险公司更全面地了解投保人的风险状况，从而更准确地定价、制定保险政策或决定是否接受投保人。
在一种可能的实施方式中，S104具体为：
根据投保人在各个风险参数下的评分值以及各个风险参数的权重，计算投保人的风险值C：
；
其中，m表示风险参数的个数，表示第i个风险参数的权重，/>表示第i个风险参数下的评分值。
需要说明的是，计算投保人的风险值可以将风险转化为一个具体的数值，使其更易于理解和比较。这样可以帮助保险公司进行风险管理和决策，以及与其他投保人进行比较和排序。通过计算投保人的风险值，保险公司可以根据不同的风险水平进行个性化定价。较高风险的投保人可能需要支付更高的保费，而较低风险的投保人则可能享受更低的保费。这有助于保险公司更精确地定价，减少不良选择和不平衡风险分布。
S105：根据投保人的风险值，确定投保人的保险费率；
具体而言，保险公司通常会将投保人根据其风险水平划分为不同的风险等级或类别。较高风险的投保人可能会被归为高风险群体，而较低风险的投保人可能会被归为低风险群体。每个风险等级或类别可能对应不同的保险费率。
需要说明的是，通过基于风险值确定保险费率，保险公司可以更准确地评估每个投保人的风险水平，并据此确定相应的保险费。这可以帮助保险公司更好地管理风险，确保保费与风险水平相匹配，减少保险公司的损失。
在一种可能的实施方式中，S105具体包括：
S1051：初始化规模为N的粒子群，每个粒子代表一个历史样本数据，所述历史样本数据为，所述C i 表示第i个历史样本数据的风险值，/>表示第i个历史样本数据的保险费率；
S1052：构建多个弱学习器，初始化各个弱学习器中粒子群的权值分布：
；
其中，表示第m个弱学习器中的粒子群的权值分布，/>表示第m个弱分类器中第i个粒子的权值，/>；
其中，初始化各个弱学习器中粒子群的权值分布的目的是为了在粒子群算法中引入权重机制，使得每个粒子在训练过程中具有不同的重要性和贡献度。
S1053：通过具有权值分布的粒子群对各个弱学习器进行分类训练，得到弱分类器；
S1054：计算弱分类器的分类误差率E m ：
；
其中，E m 表示第m个弱分类器的分类误差率，表示第m个所述弱分类器对于第i个历史样本数据的分类结果，当所述弱分类器的分类结果为0时，表示分类错误，当所述弱分类器的分类结果为1时，表示分类正确；
S1055：根据弱分类器的分类误差率E m ，计算弱分类器的权重系数α m ：
；
其中，α m 表示第m个弱分类器的权重，K表示K元分类；
S1056：更新粒子群的权值分布：
；
其中，表示第m个弱分类器的规范化因子，用于将权值/>规范到[0,1]之间，并使得/>。
需要说明的是，在后续迭代过程中更新权值分布的目的是根据上一轮训练结果对粒子的权重进行调整，使得在下一轮训练中能够更好地关注和适应分类错误的样本或特征。例如，更新权值分布可以使分类错误的样本在下一轮训练中得到更高的权重，从而引起粒子对这些错误样本的更大关注。这样可以促使弱分类器更加专注于分类错误的样本，通过多次迭代逐渐纠正错误，提高整体分类性能。另外，根据上一轮训练的结果，更新权值分布可以调整粒子在下一轮训练中的重要性。对于表现较好的粒子，可以适当降低其权重，减少其对训练过程的影响，防止过拟合。而对于表现较差的粒子，可以增加其权重，增强其在下一轮训练中的学习能力，促进系统的进一步优化。
S1057：不断迭代，直至弱分类器的数量达到预设数量，结束训练，得到多个弱分类器；需要说明的是，在训练弱分类器的过程中，设置预设的弱分类器数量可以作为一个终止条件，即当达到预设数量时结束训练。这是因为达到预设数量的弱分类器已经足够用于构建强分类器，并且进一步增加弱分类器的数量不会显著提升分类器的性能。
S1058：根据各个弱分类器构建最终强分类器：
；
其中，表示取符号运算符，α m 表示第m个弱分类器的权重系数，/>表示第m个弱分类器；
S1059：获取所述投保人的风险值C，通过所述最终强分类器输出分类结果为1的粒子的保险费率；
S10510：根据分类结果为1的粒子的适应值计算最终保险费率：
；
其中，表示最终保险费率，/>表示第/>个分类结果为1的粒子的保险费率，/>表示第/>个分类结果为1的粒子的权重，/>表示分类结果为1的粒子的总数。
需要说明的是，根据投保人的风险值，确定投保人的保险费率采用集成学习的方法，可以提高预测准确性、弥补单一模型的局限性、自适应调整权重、适应性和灵活性，并提高模型的稳定性。这样做可以有效地提供准确、可靠的保险费率计算结果，为投保人和保险公司提供更好的决策依据。
S106：根据投保人的历史赔偿数据计算历史赔偿平均值以及赔偿额估计值。
具体而言，可以将投保人的历史赔偿数据进行求和，然后除以赔偿次数（或历史赔偿事件的数量），即可计算得到历史赔偿的平均值。这个平均值可以作为参考，用于评估投保人的赔偿历史。
具体而言，可以根据历史赔偿数据，可以尝试使用统计方法来估计未来可能的赔偿额。其中一种常用的方法是计算历史赔偿数据的统计指标，例如标准差、百分位数等，以获取赔偿额的变异程度和分布特征。然后，可以根据这些统计指标，结合其他相关因素（如行业标准、专业评估等），对未来的赔偿额进行估计。
在一种可能的实施方式中，采用了一种经过设计的计算历史赔偿平均值的方法，S106具体包括子步骤S1061至S1064：
S1061：确定各个历史赔偿数据的可信度。
在一种可能的实施方式中，子步骤S1061具体包括孙步骤S10611至S10613：
S10611：获取在z个专家对于n个历史赔偿数据的可信度调查问卷。
S10612：根据可信度调查问卷中的可信度评分，计算z个专家对于各个历史赔偿数据的可信度评分的平均分值D i ：
；
其中，，n表示历史赔偿数据的数目，/>，/>表示专家数，/>表示第k个专家对第i个历史赔偿数据的可信度评分；
S10613：计算各个历史赔偿数据的可信度：
；
其中，表示第i个历史赔偿数据的可信度。
需要说明的是，历史赔偿数据的可信度反映了其作为参考依据的可靠性。将可信度考虑在内，可以更准确地衡量历史数据对保险费率和赔偿额的影响。较低可信度的历史数据可能对结果的影响较小，而较高可信度的历史数据则更具权威性。并在计算保险费率和赔偿额时考虑数据的权重，从而提高评估结果的准确性和可信度。
S1062：通过以下公式计算历史赔偿平均值：
；
其中，x i表示第i个历史赔偿数据，表示第i个历史赔偿数据的可信度，n表示历史赔偿数据的数目。
需要说明的是，通过采用加权求和的方式计算历史赔偿平均值，其中考虑了历史赔偿数据的可信度，可以减少异常值对结果的影响。如果某个历史赔偿数据的可信度较低，即其权重较小，那么即使该数据存在异常或极端值，其对最终结果的影响也将被降低，从而减少异常值对平均值的干扰，减少数据波动对结果的影响，提高结果的稳定性。通过考虑历史赔偿数据的可信度，加权求和方式能够更好地反映历史数据的质量。较高可信度的历史赔偿数据将获得更高的权重，从而在计算平均值时具有更大的影响力。这有助于确保在历史赔偿数据中更重要、更准确的信息得到更多的关注，提高历史赔偿平均值计算的准确性。
S1063：根据所述历史赔偿数据，确定在风险参数θ发生的情况下的赔偿额X的条件期望μ(θ)和条件方差v(θ)：
；
其中，E表示数学期望计算，Var表示方差计算，μ(θ)可表示在风险参数θ发生时的保费，v(θ)可表示相同风险水平下不同风险参数发生时的保费的差异。
需要说明的是，通过利用历史赔偿数据的条件密度函数和条件期望计算，可以更好地利用现有的数据信息，确定赔偿额的条件期望和条件方差。这样做的好处是，充分利用了历史赔偿数据的信息，使得估计的赔偿额更具可信度和准确性。
在一种可能的实施方式中，在一种可能的实施方式中，子步骤S1061具体包括孙步骤S10631至S10635：
S10631：根据所述历史赔偿数据，得到赔偿额X与风险参数的联合分布函数：
；
其中，表示n个历史赔偿数据，x i 表示第i个历史赔偿数据，/>表示先验密度函数，/>表示条件概率密度，/>表示风险参数/>给定后n个历史赔偿数据的条件概率密度。
S10632：对联合分布函数进行积分，计算联合密度函数：
；
S10633：根据前n个历史赔偿数据，计算第n+1个赔偿数据的条件密度函数：
；
S10634：求取第n+1个赔偿数据的条件密度函数的期望值，得到赔偿额X的条件期望μ(θ)：
；
其中，E表示数学期望计算。
S10635：根据n个历史赔偿数据，计算条件方差v(θ)：
；
其中，E表示数学期望计算，Var表示方差计算。
S1064：根据所述条件期望μ(θ)，计算赔偿额估计值μ：
；其中，E表示数学期望计算。
需要说明的是，赔偿额估计值μ可以用作决策制定的依据，例如确定保险费率、制定赔偿政策或评估保险产品的风险性。利用历史赔偿数据的信息、提供风险评估依据以及支持决策制定，从而提高赔偿额估计的准确性和可靠性。
S107：根据所述历史赔偿平均值以及所述赔偿额估计值计算预估赔偿额P：
；
其中，表示历史赔偿平均值，/>表示赔偿额估计值，/>表示可信度因子。
其中，历史赔偿平均值是基于历史赔偿数据确定的赔偿数额的平均值，而赔偿额估计值是基于历史赔偿数据的对于下一次赔偿的估算值。综合两种赔偿额的估算方式，可以在考虑历史趋势的同时，根据当前风险情况进行调整，并且赔偿额估计值则可以考虑到当前和未来的风险情况，提供了更灵活和敏感的预测，进而更准确地预估赔偿额，提供更可靠的赔偿参考。
在一种可能的实施方式中，可信度因子ρ的计算方式包括：
S1071：根据条件期望μ(θ)和条件方差v(θ)，计算赔偿额差异均值v和赔偿额的方差a：
；其中，E表示数学期望计算，Var表示方差计算。
S1072：根据赔偿额差异均值v和赔偿额的方差a，计算信度因子ρ：
；其中，n表示历史赔偿数据的数目。
其中，v的值越大，表示不同的风险参数对赔偿额产生的影响越大。a的值越大，表示赔偿额在不同的风险参数下的波动性越大。公式中的v/a代表赔偿额差异均值与方差的比值，这个比值衡量了历史赔偿数据的可信度，即历史数据中赔偿额的变化幅度相对于其均值的程度。如果赔偿额的方差a相对较小，表示赔偿额在不同风险参数下的波动性较小，意味着历史赔偿数据较为一致，可以更加信任赔偿额估计值。此时，a的值较小，分母(n+v/a)的影响较大，信度因子ρ的值趋近于1。反之，如果赔偿额的方差a相对较大，表示赔偿额在不同风险参数下的波动性较大，历史赔偿数据的一致性较差，需要更多依赖历史赔偿数据的数量n。此时，v/a的值相对较大，分子n的影响更大，信度因子ρ的值趋近于0。
S108：将预估赔偿额作为投保人的保险金额的下限值。
需要说明的是，根据投保人的历史赔偿数据计算预估赔偿额，进而将预估赔偿额作为保险金额的下限值，可以确保保险金额足够覆盖潜在的损失，从而降低保险公司面临的风险和不确定性，同时，确保被保险人在发生损失时能够获得充足的保险赔偿。这可以提供更全面的保险保障，确保被保险人的财产和利益得到充分的保护。
S109：获取投保人确定的保险金额。
其中，此步骤中的保险金额是指投保人的意向金额。
S110：当保险金额大于预估赔偿额时，根据投保人的保险金额与保险费率核算投保人的保险费用F：
；
其中，r表示保险费率，表示保险加成率，f表示保险金额。
需要说明的是，当保险金额大于预估赔偿额时，可以确保保险金额足够覆盖潜在的损失，从而降低保险公司面临的风险和不确定性；
其中，本领域技术人员可以根据保险类型的不同设置不同的保险加成率。一般情况下，保险加成率可以为10%。
需要说明的是，根据投保人的保险需求和风险评估，可以计算出相应的保险费用，以确保投保人在一定风险范围内得到适当的保障并保持保险业务的可持续性。
在一种可能的实施方式中，保险费用核算方法还包括：
S111：向投保人展示保险费用。
需要说明的是，向投保人展示保险费用有助于提供透明度、增加信任、帮助决策、提升风险意识，以及进行预算规划和定制保险方案。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益技术效果：
（1）在本发明中，根据不同投保人的风险值适应性地确定投保人的保险费率，进而根据投保人的保险金额与保险费率核算出保险费用，自动化地根据风险确定出合理的保险费用，避免采用人工方式核算保险费用，提升核算效率，减少核算错误，适用场景广，适用性强，便于普及。
（2）在本发明中，根据投保人的历史赔偿数据计算预估赔偿额，进而将预估赔偿额作为保险金额的下限值，可以确保保险金额足够覆盖潜在的损失，从而降低保险公司面临的风险和不确定性，同时，确保被保险人在发生损失时能够获得充足的保险赔偿。这可以提供更全面的保险保障，确保被保险人的财产和利益得到充分的保护。
实施例2
在一个实施例中，本发明提供的一种保险费用核算系统，用于执行实施例1中的保险费用核算方法。
本发明提供的一种保险费用核算系统可以实现上述实施例1中的保险费用核算方法的步骤和效果，为避免重复，本发明不再赘述。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益技术效果：
（1）在本发明中，根据不同投保人的风险值适应性地确定投保人的保险费率，进而根据投保人的保险金额与保险费率核算出保险费用，自动化地根据风险确定出合理的保险费用，避免采用人工方式核算保险费用，提升核算效率，减少核算错误，适用场景广，适用性强，便于普及。
（2）在本发明中，根据投保人的历史赔偿数据计算预估赔偿额，进而将预估赔偿额作为保险金额的下限值，可以确保保险金额足够覆盖潜在的损失，从而降低保险公司面临的风险和不确定性，同时，确保被保险人在发生损失时能够获得充足的保险赔偿。这可以提供更全面的保险保障，确保被保险人的财产和利益得到充分的保护。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种保险费用核算方法，其特征在于，包括：
S101：确定风险评估体系，所述风险评估体系包括多个风险参数；
S102：确定各个所述风险参数的权重；
S103：获取投保人的风险信息以及历史赔偿数据；
S104：根据所述投保人的风险信息以及各个所述风险参数的权重，计算所述投保人的风险值；
S105：根据所述投保人的风险值，确定所述投保人的保险费率；
S106：根据所述投保人的历史赔偿数据计算历史赔偿平均值以及赔偿额估计值；
S107：根据所述历史赔偿平均值以及所述赔偿额估计值计算预估赔偿额P：
；
其中，表示历史赔偿平均值，/>表示赔偿额估计值，/>表示可信度因子；
S108：将所述预估赔偿额作为所述投保人的保险金额的下限值；
S109：获取所述投保人确定的保险金额；
S110：当所述保险金额大于所述预估赔偿额时，根据所述投保人的保险金额与保险费率核算所述投保人的保险费用F：
；
其中，r表示保险费率，表示保险加成率，f表示保险金额。
2.根据权利要求1所述的保险费用核算方法，其特征在于，所述S102具体包括：
S1021：获取z个专家分别对m个风险参数的重要程度打分；
S1022：使用标准差来表示各个风险参数的重要程度打分的差异波动情况：
；
；
其中，表示第j个专家对第i个风险参数的重要程度打分的分值，z表示专家数，/>表示第i个风险参数的重要程度打分的标准值；
，
；
其中，表示第i个风险参数的冲突系数，/>表示第i个风险参数与第j个风险参数之间的相关系数，m表示风险参数的数目，z表示专家数，/>表示第k个专家对第/>个风险参数的重要程度打分的分值，/>表示第/>个风险参数的重要程度打分的标准值，/>表示第k个专家对第/>个风险参数的重要程度打分的分值，/>表示第/>个风险参数的重要程度打分的标准值；
S1024：计算各个风险参数的信息量：
；
S1025：根据所述信息量D i 计算各个风险参数的权重：
。
3.根据权利要求1所述的保险费用核算方法，其特征在于，所述S104具体为：
根据所述投保人在各个风险参数下的评分值以及各个风险参数的权重，计算所述投保人的风险值C：
；
其中，m表示风险参数的个数，表示第/>个风险参数的权重，/>表示第/>个风险参数下的评分值。
4.根据权利要求1所述的保险费用核算方法，其特征在于，所述S105具体包括：
S1051：初始化规模为N的粒子群，每个粒子代表一个历史样本数据，所述历史样本数据为，所述C i 表示第i个历史样本数据的风险值，/>表示第i个历史样本数据的保险费率；
S1052：构建多个弱学习器，初始化各个弱学习器中粒子群的权值分布：
；
其中，表示第m个弱学习器中的粒子群的权值分布，/>表示第m个弱分类器中第i个粒子的权值，/>；
S1053：通过具有权值分布的粒子群对各个弱学习器进行分类训练，得到弱分类器；
S1054：计算弱分类器的分类误差率E m ：
；
其中，E m 表示第m个弱分类器的分类误差率，示第m个所述弱分类器对于第/>个历史样本数据的分类结果，当所述弱分类器的分类结果为0时，表示分类错误，当所述弱分类器的分类结果为1时，表示分类正确；
S1055：根据弱分类器的分类误差率E m ，计算弱分类器的权重系数：
；
其中，K表示K元分类，α m 表示第m个弱分类器的权重；
S1056：更新粒子群的权值分布：
；
其中，表示第m个弱分类器的规范化因子，用于将权值/>规范到[0,1]之间，并使得/>；
S1057：不断迭代，直至弱分类器的数量达到预设数量，结束训练，得到多个弱分类器；
S1058：根据各个弱分类器构建最终强分类器：
；
其中，表示取符号运算符，α m 表示第m个弱分类器的权重系数，/>表示第m个弱分类器；
S1059：获取所述投保人的风险值C，通过所述最终强分类器输出分类结果为1的粒子的保险费率；
S10510：根据分类结果为1的粒子的适应值计算最终保险费率：
；
其中，其中，表示最终保险费率，/>表示第/>个分类结果为1的粒子的保险费率，表示第/>个分类结果为1的粒子的权重，/>表示分类结果为1的粒子的总数。
5.根据权利要求1所述的保险费用核算方法，其特征在于，所述S106具体包括：
S1061：确定各个历史赔偿数据的可信度；
S1062：通过以下公式计算历史赔偿平均值：
；
其中，x i 表示第i个历史赔偿数据，表示第i个历史赔偿数据的可信度，n表示历史赔偿数据的数目；
S1063：根据所述历史赔偿数据，确定在风险参数θ发生的情况下的赔偿额X的条件期望μ(θ)和条件方差v(θ)：
；
其中，E表示数学期望计算，Var表示方差计算，μ(θ)可表示在风险参数θ发生时的保费，v(θ)可表示相同风险水平下不同风险参数发生时的保费的差异；
S1064：根据所述条件期望μ(θ)，计算赔偿额估计值μ：
；
其中，E表示数学期望计算。
6.根据权利要求5所述的保险费用核算方法，其特征在于，所述S1061具体包括：
S10611：获取在z个专家对于n个历史赔偿数据的可信度调查问卷；
S10612：根据所述可信度调查问卷中的可信度评分，计算z个专家对于各个历史赔偿数据的可信度评分的平均分值D i ：
；
其中，，n表示历史赔偿数据的数目，/> ，/>表示专家数，/>表示第k个专家对第i个历史赔偿数据的可信度评分；
S10613：计算各个历史赔偿数据的可信度：
。
7.根据权利要求5所述的保险费用核算方法，其特征在于，所述S1063具体包括：
S10631：根据所述历史赔偿数据，得到赔偿额X与风险参数的联合分布函数/>：
；
其中，表示n个历史赔偿数据，x i 表示第i个历史赔偿数据，/>表示先验密度函数，/>表示条件概率密度，/>表示风险参数/>给定后n个历史赔偿数据的条件概率密度；
S10632：对联合分布函数进行积分，计算联合密度函数：
；
S10633：根据前n个历史赔偿数据，计算第n+1个赔偿数据的条件密度函数：
；
S10634：求取第n+1个赔偿数据的条件密度函数的期望值，得到赔偿额X的条件期望μ(θ)：
；
其中，E表示数学期望计算；
S10635：根据n个历史赔偿数据，计算条件方差v(θ)：
；
其中，E表示数学期望计算，Var表示方差计算。
8.根据权利要求5所述的保险费用核算方法，其特征在于，所述可信度因子ρ的计算方式包括：
S1071：根据条件期望μ(θ)和条件方差v(θ)，计算赔偿额差异均值v和赔偿额的方差a：
；
其中，E表示数学期望计算，Var表示方差计算；
S1072：根据赔偿额差异均值v和赔偿额的方差a，计算信度因子ρ：
；
其中，n表示历史赔偿数据的数目。
9.根据权利要求1所述的保险费用核算方法，其特征在于，还包括：
S111：向所述投保人展示所述保险费用。
10.一种保险费用核算系统，其特征在于，用于执行权利要求1至9任一项所述的保险费用核算方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202310915487.5A CN116630068A (zh) | 2023-07-25 | 2023-07-25 | 一种保险费用核算方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310915487.5A CN116630068A (zh) | 2023-07-25 | 2023-07-25 | 一种保险费用核算方法和系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116630068A true CN116630068A (zh) | 2023-08-22 |
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ID=87613839
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310915487.5A Pending CN116630068A (zh) | 2023-07-25 | 2023-07-25 | 一种保险费用核算方法和系统 |
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|---|---|
| CN (1) | CN116630068A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117094781A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-11-21 | 国任财产保险股份有限公司 | 一种智能车险定价和理赔处理方法及系统 |
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2023
- 2023-07-25 CN CN202310915487.5A patent/CN116630068A/zh active Pending
Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN117094781A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-11-21 | 国任财产保险股份有限公司 | 一种智能车险定价和理赔处理方法及系统 |
| CN117094781B (zh) * | 2023-08-25 | 2024-02-09 | 国任财产保险股份有限公司 | 一种智能车险理赔处理方法及系统 |
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