CN116823496A - 基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及保险风险评估和定价技术领域，且公开了基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统，包括：数据收集模块可以提供更全面和准确的信息，帮助系统更好地评估风险；数据处理模块有助于数据的统一性和一致性，提供高效的数据处理和分析基础；特征提取模块可以更好地描述和预测风险，为后续的风险评估和定价提供依据；风险评估模块为保险公司制定相应的策略和措施提供依据；定价模块提高定价的准确性和公平性；优化模块有助于改善系统的预测能力和准确性，提高风险评估和定价的可靠性，进一步提升用户体验和满意度；本发明的特征和优势使其能够更好地处理和评估风险，提供准确、个性化的保险定价，提高保险业务的效率和用户满意度。
Description
技术领域
本发明涉及保险风险评估和定价技术领域，具体为基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统。
背景技术
基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统利用机器学习和大数据分析等技术，帮助保险公司更准确地评估风险和定价保险产品。这种系统利用大量的历史数据、实时数据和其他相关信息，通过算法和模型来预测个人或企业的保险风险，并根据预测结果为其提供相应的保险定价。
智能保险风险评估和定价系统的优势在于它可以处理大量的数据，并通过机器学习算法和模型提供更准确的风险评估和定价策略。这可以减少保险公司的风险暴露，提高保险产品的盈利能力，并为客户提供更个性化的保险定价方案。
然而，系统的准确性和可靠性还取决于数据的质量、算法的选择和模型的训练等因素，因此在设计和使用系统时需要对这些因素进行优化，以提高保险业务的效率和用户满意度。
发明内容
本发明提供了基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统，用于解决上述背景技术中提到的技术问题。
本发明提供如下技术方案：基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统，保险风险评估和定价系统包括：
数据收集模块，对保险申请人的申请表、个人或企业历史记录、车辆信息、健康数据和行为模式进行收集；
数据处理模块，对数据收集模块收集到的数据进行整理，形成结构化的格式；
特征提取模块，通过特定的算法和模型从数据处理模块整理后的数据中提取有用的特征，以便更好地描述和预测风险；
风险评估模块，通过算法和模型对提取的特征进行预测，以评估申请人和申请企业的风险水平；
定价模块，基于风险评估模块的结果，系统可以使用定价模块为保险产品制定定价策略；
优化模块，系统可以通过监控保险产品的实际表现和索赔情况来不断优化和调整模型。
优选的，在所述数据收集模块中还包括数据隐私保护模块，其中数据隐私保护模块采用加密和安全传输等技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性，通过采用数据去标识化和数据脱敏的方法，以最小化对敏感个人信息的暴露；
同时遵循相关的隐私法规和政策。
优选的，所述数据处理模块包括数据清洗和数据整理；
数据清洗是负责对检测数据中的缺失值，其中包括空白值、NaN或占位符；
检测数据中的重复值，其中包括完全重复和部分重复的记录；
检测数据中的异常值，其中包括数据中的极端值或不符合预期范围的值；
进行数据验证和校验，确保数据的完整性和准确性。
优选的，所述数据整理包括：
数据格式化，对于不同数据类型，可以进行相应的转换和格式化，以确保数据的一致性；
数据集成，数据集成涉及数据合并、连接、拼接等操作，确保数据的完整性和一致性；
数据转换，对于某些数据，可能需要进行转换，以满足特定的需求或算法的要求；
数据标准化，在整理数据时，需要对数据进行标准化处理，以便不同特征之间具有相同的尺度；
数据抽样，数据量过大、不均衡，可以进行数据抽样，以便更有效地进行分析和建模，其中数据抽样可以是随机抽样、分层抽样和过采样/欠采样的方法；
数据存储，整理后的数据可以存储在适当的数据结构中，以便后续的分析和建模。
优选的，所述特征提取模块的提取方法如下：
S1：统计特征：系统可以从数据中计算各种统计指标，如均值、标准差、最大值、最小值等；
S2：时间序列特征：对于具有时间性质的数据，系统可以提取时间序列相关的特征，如趋势、季节性、周期性等；
S3：文本特征：如果数据中包含文本信息，系统可以使用自然语言处理技术提取文本特征；
S4：历史模式特征：系统可以利用历史数据中的模式来提取特征；
S5：行为特征：通过监测个人或企业的行为模式，系统可以提取行为特征；
S6：高级特征提取：除了传统的特征提取方法，系统还可以利用深度学习技术来提取更复杂的特征。
优选的，所述风险评估模块采用聚类模型对申请人和申请企业的风险水平进行评估；
所述聚类模型将样本划分为不同的风险群组，并不需要事先定义类别，且聚类模型可以帮助发现潜在的风险群体和模式；
其中聚类模型的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN(密度聚类应用噪声)。
优选的，K均值聚类，将样本划分为K个群组，其中K是预先指定的参数，算法根据样本之间的距离将样本逐步分配到最近的群组，并通过迭代优化群组的中心点(聚类中心)来达到最优化的聚类结果；
层次聚类，通过逐步合并或分割样本来构建聚类树或聚类层次结构，形成一系列层次结构，从单个样本开始，逐渐合并为更大的群组，层次聚类可以根据样本之间的距离或相似度进行聚类，形成分层的聚类结果；
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，根据样本周围的密度来确定聚类结果，将高密度区域视为一个群组，并将低密度区域视为噪声或边界点，DBSCAN算法可以发现任意形状和大小的聚类，对于具有噪声和离群值的数据集也比较鲁棒。
优选的，所述定价模块根据风险水平、预期索赔金额、市场需求和竞争情况、产品特点和附加价值对目标进行定价；
其中风险水平是根据风险评估结果，系统可以将客户划分为不同的风险类别，每个类别可以对应不同的保险费率；
预期索赔金额是定价模块考虑历史数据和风险评估结果来估计预期索赔金额；
市场需求和竞争情况是定价模块考虑市场需求和竞争情况来制定定价策略；
产品特点和附加价值，根据保险产品的特点和附加价值，定价模块可以在定价过程中考虑这些因素。
优选的，所述优化模块还包括：模型更新和重新训练、校正模型偏差、精细化定价策略、监控风险和异常情况、用户反馈和满意度调查，通过不断优化和调整模型，智能保险系统可以不断提高风险评估和定价的准确性和可靠性。
本发明具备以下有益效果：
数据收集模块的存在使得系统能够获取多样化的数据，包括个人或企业历史记录、车辆信息、健康数据和行为模式等，这些数据可以提供更全面和准确的信息，帮助系统更好地评估风险。
数据处理模块的作用是对收集到的数据进行整理和格式化，使其具备结构化的特点，这有助于数据的统一性和一致性，提供高效的数据处理和分析基础。
特征提取模块通过特定的算法和模型从经过处理的数据中提取有用的特征，这些特征可以更好地描述和预测风险，为后续的风险评估和定价提供依据。
风险评估模块利用算法和模型对提取的特征进行预测，以评估申请人和申请企业的风险水平，这有助于准确判断风险等级，为保险公司制定相应的策略和措施提供依据。
定价模块根据风险评估模块的结果，制定相应的定价策略，这使得保险公司能够根据不同的风险水平、预期索赔金额、市场需求和竞争情况等因素进行差异化定价，提高定价的准确性和公平性。
优化模块通过监控保险产品的实际表现和索赔情况来不断优化和调整模型，这有助于改善系统的预测能力和准确性，提高风险评估和定价的可靠性，并根据用户反馈和满意度调查进行改进，进一步提升用户体验和满意度。
基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统的特征和优势使其能够更好地处理和评估风险，提供准确、个性化的保险定价，提高保险业务的效率和用户满意度。
附图说明
图1为本发明的系统示意图；
图2为本发明的数据处理模块流程示意图；
图3为本发明的特征提取模块方法示意图；
图4为本发明的定价模块流程示意图；
图5为本发明的优化模块流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1-图5，基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统，保险风险评估和定价系统包括：
数据收集模块，对保险申请人的申请表、个人或企业历史记录、车辆信息、健康数据和行为模式进行收集，在数据收集模块中还包括数据隐私保护模块，其中数据隐私保护模块采用加密和安全传输等技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性，通过采用数据去标识化和数据脱敏的方法，以最小化对敏感个人信息的暴露；同时遵循相关的隐私法规和政策。
数据收集模块在智能保险系统中起着关键的作用，并确保对个人和企业的敏感信息进行保护，其中数据隐私保护模块是确保数据安全和保护用户隐私的重要组成部分。
在数据传输过程中使用加密技术，例如使用SSL/TLS协议，确保数据在传输过程中的机密性和完整性，对于敏感数据的存储，可以使用加密算法对数据进行加密，以防止未经授权的访问；采用安全的通信协议和加密传输通道，如HTTPS，确保数据在传输过程中的安全性，防止数据被窃取、篡改或截获，保护数据的隐私和完整性；采用数据去标识化和脱敏的方法，以最小化对个人身份和敏感信息的暴露，去除或替换数据中的个人标识符，如姓名、身份证号码等，以保护个人隐私，通过多种保护措施使智能保险系统能够保护用户的敏感信息安全，并确保符合相关的隐私法规和政策，从而增强用户的信任感和数据隐私保护意识。
数据处理模块，对数据收集模块收集到的数据进行整理，形成结构化的格式；数据处理模块包括数据清洗和数据整理；其中数据清洗是负责对检测数据中的缺失值，其中包括空白值(检测数据中的空白或缺失值，如空白单元格或空白字段)、NaN(Not a Number)(检测数据中的NaN值，通常出现在数值型数据中，表示缺失或无效值)或占位符(检测数据中的特定占位符，如"N/A"或"Unknown"等，用于表示缺失值)；检测数据中的重复值，其中包括完全重复(检测数据集中是否存在完全相同的记录或行)和部分重复(检测数据中是否存在部分重复的记录，即某些字段的取值相同，但其他字段的取值不同)的记录；检测数据中的异常值，其中包括数据中的极端值(识别数据中的极端值，即与其他值相比明显偏离的异常数据点)或不符合预期范围的值(检测数据中的值是否超出预期范围或不符合业务规则)；进行数据验证和校验，确保数据的完整性和准确性，确保数据集中的必要字段或记录完整，并没有缺失重要信息，同时检查数据之间的逻辑关系是否一致，如检查日期和时间的逻辑关系或字段之间的约束条件。
通过数据清洗清除数据中的噪声和错误，使数据集更加准确、一致和可靠，数据清洗是数据处理模块中的关键步骤之一，它为后续的数据分析和建模提供了可信的数据基础。
数据整理包括：数据格式化，对不同数据类型进行转换和格式化，如将日期时间转换为标准格式，将文本数据转换为数字编码等，以确保数据的一致性和可比性。
数据集成，将来自不同源的数据进行合并，例如将多个数据表根据共同的关键字段进行连接，将数据按照一定的规则进行拼接，例如将多个文本字段合并为一个字段。
数据转换，对数据进行特征工程，例如创建新的特征、进行数值转换(如对数变换、归一化等)或对分类变量进行独热编码等，以提高数据的表现和建模效果。
数据标准化又分为数值标准化和文本标准化，其中数值标准化对数值型数据进行标准化处理，如将数据缩放到特定的范围或使用标准差进行标准化，以消除不同特征之间的量纲差异；文本标准化对文本数据进行标准化处理，如去除停用词、词干提取或词向量化等。
数据抽样，数据量过大、不均衡，可以进行数据抽样，以便更有效地进行分析和建模，其中数据抽样可以是随机抽样(从大型数据集中随机选择一部分样本，以降低数据量和计算成本)、分层抽样(根据不同类别或特征进行分层抽样，以确保样本在各个子群体中的代表性)和过采样/欠采样的方法(对于不平衡数据集，使用过采样或欠采样方法调整样本比例，以解决样本不平衡问题)。
数据存储，整理后的数据可以存储在适当的数据结构中，以便后续的分析和建模，根据数据的性质和使用需求，选择适当的数据结构进行存储，如关系型数据库、数据仓库、数据湖等，确保对整理后的数据进行定期备份，以防止数据丢失或损坏。
通过数据整理，可以提高数据的质量、一致性和可用性，为后续的分析和建模提供更有价值的数据基。
特征提取模块，通过特定的算法和模型从数据处理模块整理后的数据中提取有用的特征，以便更好地描述和预测风险，其中特征提取模块的提取方法如下：
S1：统计特征：系统可以从数据中计算各种统计指标，如均值、标准差、最大值、最小值等其中均值、标准差、最大值、最小值、中位数等描述数据分布和集中趋势的统计量，百分位数、分位数等描述数据的分布形状和离散程度的统计量。
S2：时间序列特征：对于具有时间性质的数据，系统可以提取时间序列相关的特征，如趋势(计算数据随时间的变化趋势，如线性趋势、指数增长等)、季节性(检测数据中的季节性模式和周期性变化，如季节分量、傅里叶变换等)、周期性(检测数据中申请人的周期性变化)等。
S3：文本特征：如果数据中包含文本信息，系统可以使用自然语言处理技术提取文本特征，其中包括词频特征，用于统计文本中词语的出现频率；TF-IDF特征，用于计算文本中词语的重要性，考虑词语在文本集合中的频率和在单个文本中的重要性；N-gram特征，考虑词语之间的上下文关系，提取连续的词语组合作为特征。
S4：历史模式特征：系统可以利用历史数据中的模式来提取特征，利用历史数据的统计特征作为当前样本的特征，如过去一段时间内的平均值、方差等。
S5：行为特征：通过监测个人或企业的行为模式，系统可以提取行为特征，基于行为数据(如交易记录、点击行为等)提取的特征，如频率、持续时间、交易金额等。
S6：高级特征提取：除了传统的特征提取方法，系统还可以利用深度学习技术来提取更复杂的特征，利用深度神经网络模型(如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等)提取数据的高级特征表示。
风险评估模块，通过算法和模型对提取的特征进行预测，以评估申请人和申请企业的风险水平，风险评估模块采用聚类模型对申请人和申请企业的风险水平进行评估；聚类模型将样本划分为不同的风险群组，并不需要事先定义类别，且聚类模型可以帮助发现潜在的风险群体和模式。
在风险评估模块中，聚类模型是一种常用的方法来评估申请人和申请企业的风险水平，聚类模型将样本划分为不同的风险群组，而无需事先定义类别，这使得它适用于探索性分析和潜在风险发现。
其中聚类模型的优势包括：聚类模型不需要事先标记的训练数据，而是通过对数据自身的结构和模式进行分组，这使得它适用于没有先验知识或标签的情况下进行风险评估；聚类模型能够将相似的样本划分到同一群组中，从而帮助发现潜在的风险群体，通过聚类分析，可以发现与传统分类方法不同的风险模式和特征；聚类模型可以根据具体的需求选择不同的算法和参数配置，以适应不同的数据类型和规模；聚类模型能够对数据进行可视化和解释，帮助分析人员理解数据的结构和相似性，通过聚类结果，可以发现数据中的聚类模式、离群点以及潜在的异常情况，为风险评估提供更全面的洞察。
其中聚类模型的聚类算法包括：
K均值聚类，将样本划分为K个群组，其中K是预先指定的参数，算法根据样本之间的距离将样本逐步分配到最近的群组，并通过迭代优化群组的中心点(聚类中心)来达到最优化的聚类结果，其中K均值聚类的算法公式如下：
初始化：
随机选择K个聚类中心作为初始中心点：C＝{c1,c2,...,cK}
重复直到收敛：
分配阶段：
对于每个样本点xi：
计算样本点xi与各个聚类中心的距离，例如欧氏距离：dist(xi,cj),j＝1,2,...,K
将样本点xi分配到距离最近的聚类中心所属的群组：gi＝
argmin_j(dist(xi,cj))
更新阶段：
对于每个群组gj：
计算群组gj中样本点的平均值作为新的聚类中心：cj＝mean(xi,for xi in gj)
算法收敛后，每个样本点xi将被分配到最近的聚类中心所属的群组。
K均值聚类是最常见和最简单的聚类算法之一，易于理解和实现，K均值聚类适用于大规模数据集，具有良好的可扩展性，K均值聚类在处理凸型簇时表现良好，对于明显分离的簇效果较好。
层次聚类，通过逐步合并或分割样本来构建聚类树或聚类层次结构，形成一系列层次结构，从单个样本开始，逐渐合并为更大的群组，层次聚类可以根据样本之间的距离或相似度进行聚类，形成分层的聚类结果，层次聚类的算法公式如下：
初始化：
将每个样本点xi视为一个初始的单个群组：G＝{g1,g2,...,gn},gi＝{xi}
重复直到形成一个群组：
计算群组之间的距离或相似度(例如，欧氏距离、曼哈顿距离、相关系数等)：
对于每对群组gi和gj，计算它们之间的距离或相似度：d(gi,gj)
合并或分割具有最小距离或最大相似度的群组：
选择具有最小距离或最大相似度的一对群组gi和gj进行合并或分割更新群组集合G
层次聚类将形成一系列群组的层次结构，可以通过截断层次结构来获得特定数量的聚类。
层次聚类能够从数据中自动发现簇的数量，不需要事先指定，层次聚类可以生成层次性的聚类结果，可以以树状结构的形式展示，便于可视化和解释，层次聚类能够发现嵌套的簇结构，即在更大的簇中存在子簇。
DBSCAN(密度聚类应用噪声)是一种基于密度的聚类算法，根据样本周围的密度来确定聚类结果，将高密度区域视为一个群组，并将低密度区域视为噪声或边界点，DBSCAN算法可以发现任意形状和大小的聚类，对于具有噪声和离群值的数据集也比较鲁棒，DBSCAN的算法公式如下：
选择两个参数：邻域半径(ε)和最小邻域样本数(MinPts)。
对每个样本点xi进行以下操作：
如果样本点xi的ε邻域内的样本数大于或等于MinPts，则将其标记为核心点。
如果样本点xi的ε邻域内的样本数小于MinPts，但它位于其他核心点的ε邻域内，则将其标记为边界点。
否则，将其标记为噪声点。
通过连接核心点的邻域来形成聚类，噪声点将被视为不属于任何聚类的孤立点。
DBSCAN算法对于噪声数据的存在具有较好的鲁棒性，可以将噪声数据识别为单独的簇或噪声点，DBSCAN算法能够自动发现数据中的密集区域，不需要指定簇的数量，DBSCAN算法能够发现任意形状的簇，对于非凸型簇效果较好。
需要根据具体的数据集和问题来选择合适的聚类算法，如果数据集中的簇是明显分离的、凸型的，并且对簇的数量有先验知识，K均值聚类是一个简单有效的选择；如果不清楚簇的数量或希望发现嵌套的簇结构，层次聚类是一个好的选择；而如果数据集包含噪声数据或需要发现任意形状的簇，DBSCAN算法可以是一个有用的工具。
定价模块，基于风险评估模块的结果，系统可以使用定价模块为保险产品制定定价策略，定价模块根据风险水平、预期索赔金额、市场需求和竞争情况、产品特点和附加价值对目标进行定价。
其中风险水平是根据风险评估结果，系统可以将客户划分为不同的风险类别，每个类别可以对应不同的保险费率，高风险客户可能需要支付更高的保险费率，而低风险客户可以享受较低的保险费率。定价模块会根据风险类别确定相应的费率水平，以确保风险与保费之间的合理匹配。
预期索赔金额是定价模块考虑历史数据和风险评估结果来估计预期索赔金额，通过分析过去的索赔记录和风险评估的结果，可以对未来可能发生的索赔金额进行预测。这有助于确定保险产品的保费水平，以覆盖预期的索赔成本。
市场需求和竞争情况是定价模块考虑市场需求和竞争情况来制定定价策略，如果市场上存在激烈的竞争，定价模块可能会调整保费水平以吸引更多的客户。同时，定价模块还会考虑市场对不同类型保险产品的需求，以便在定价过程中更好地满足市场需求。
产品特点和附加价值，根据保险产品的特点和附加价值，定价模块可以在定价过程中考虑这些因素，例如，某些保险产品可能具有特殊的附加价值，如额外的保障项目、服务或优惠。这些因素可以影响保费的定价，使其与产品的特点和附加价值相匹配。
定价模块的目标是确保保险公司的盈利能力和客户的合理费用，通过综合考虑风险水平、预期索赔金额、市场需求和竞争情况以及产品特点和附加价值等因素，定价模块能够制定合理的定价策略，以平衡风险和收益，并提供有竞争力的保险产品。
优化模块，系统可以通过监控保险产品的实际表现和索赔情况来不断优化和调整模型，其中优化模块还包括：
模型更新和重新训练，可以使模型能够适应新的数据和变化的情况，提高模型的预测准确性。
校正模型偏差，可以分析模型的偏差情况，并采取相应的校正措施来减少偏差的影响，提高模型的准确性。
精细化定价策略，可以识别出需要调整的保费水平或费率，并根据市场需求和竞争情况进行相应的调整。
监控风险和异常情况，可以及时发现风险信号和异常模式，并采取相应的措施进行调整和管理。
用户反馈和满意度调查，用户的意见和反馈可以帮助发现潜在问题和改进点，以提高用户体验和保险产品的质量，通过不断优化和调整模型，智能保险系统可以不断提高风险评估和定价的准确性和可靠性，优化模块的任务是不断改进系统的性能和效果，以提供更好的保险产品和服务。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统，其特征在于，保险风险评估和定价系统包括：
数据收集模块，对保险申请人的申请表、个人或企业历史记录、车辆信息、健康数据和行为模式进行收集；
数据处理模块，对数据收集模块收集到的数据进行整理，形成结构化的格式；
特征提取模块，通过特定的算法和模型从数据处理模块整理后的数据中提取有用的特征，以便更好地描述和预测风险；
风险评估模块，通过算法和模型对提取的特征进行预测，以评估申请人和申请企业的风险水平；
定价模块，基于风险评估模块的结果，系统可以使用定价模块为保险产品制定定价策略；
优化模块，系统可以通过监控保险产品的实际表现和索赔情况来不断优化和调整模型。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统，其特征在于：在所述数据收集模块中还包括数据隐私保护模块，其中数据隐私保护模块采用加密和安全传输等技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性，通过采用数据去标识化和数据脱敏的方法，以最小化对敏感个人信息的暴露；
同时遵循相关的隐私法规和政策。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统，其特征在于：所述数据处理模块包括数据清洗和数据整理；
数据清洗是负责对检测数据中的缺失值，其中包括空白值、NaN或占位符；
检测数据中的重复值，其中包括完全重复和部分重复的记录；
检测数据中的异常值，其中包括数据中的极端值或不符合预期范围的值；
进行数据验证和校验，确保数据的完整性和准确性。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统，其特征在于：所述数据整理包括：
数据格式化，对于不同数据类型，可以进行相应的转换和格式化，以确保数据的一致性；
数据集成，数据集成涉及数据合并、连接、拼接等操作，确保数据的完整性和一致性；
数据转换，对于某些数据，可能需要进行转换，以满足特定的需求或算法的要求；
数据标准化，在整理数据时，需要对数据进行标准化处理，以便不同特征之间具有相同的尺度；
数据抽样，数据量过大、不均衡，可以进行数据抽样，以便更有效地进行分析和建模，其中数据抽样可以是随机抽样、分层抽样和过采样/欠采样的方法；
数据存储，整理后的数据可以存储在适当的数据结构中，以便后续的分析和建模。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统，其特征在于：所述特征提取模块的提取方法如下：
S1：统计特征：系统可以从数据中计算各种统计指标，如均值、标准差、最大值、最小值等；
S2：时间序列特征：对于具有时间性质的数据，系统可以提取时间序列相关的特征，如趋势、季节性、周期性等；
S3：文本特征：如果数据中包含文本信息，系统可以使用自然语言处理技术提取文本特征；
S4：历史模式特征：系统可以利用历史数据中的模式来提取特征；
S5：行为特征：通过监测个人或企业的行为模式，系统可以提取行为特征；
S6：高级特征提取：除了传统的特征提取方法，系统还可以利用深度学习技术来提取更复杂的特征。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统，其特征在于：所述风险评估模块采用聚类模型对申请人和申请企业的风险水平进行评估；
所述聚类模型将样本划分为不同的风险群组，并不需要事先定义类别，且聚类模型可以帮助发现潜在的风险群体和模式；
其中聚类模型的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN(密度聚类应用噪声)。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统，其特征在于：K均值聚类，将样本划分为K个群组，其中K是预先指定的参数，算法根据样本之间的距离将样本逐步分配到最近的群组，并通过迭代优化群组的中心点(聚类中心)来达到最优化的聚类结果；
层次聚类，通过逐步合并或分割样本来构建聚类树或聚类层次结构，形成一系列层次结构，从单个样本开始，逐渐合并为更大的群组，层次聚类可以根据样本之间的距离或相似度进行聚类，形成分层的聚类结果；
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，根据样本周围的密度来确定聚类结果，将高密度区域视为一个群组，并将低密度区域视为噪声或边界点，DBSCAN算法可以发现任意形状和大小的聚类，对于具有噪声和离群值的数据集也比较鲁棒。
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统，其特征在于：所述定价模块根据风险水平、预期索赔金额、市场需求和竞争情况、产品特点和附加价值对目标进行定价；
其中风险水平是根据风险评估结果，系统可以将客户划分为不同的风险类别，每个类别可以对应不同的保险费率；
预期索赔金额是定价模块考虑历史数据和风险评估结果来估计预期索赔金额；
市场需求和竞争情况是定价模块考虑市场需求和竞争情况来制定定价策略；
产品特点和附加价值，根据保险产品的特点和附加价值，定价模块可以在定价过程中考虑这些因素。
9.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能保险风险评估和定价系统，其特征在于：所述优化模块还包括：模型更新和重新训练、校正模型偏差、精细化定价策略、监控风险和异常情况、用户反馈和满意度调查，通过不断优化和调整模型，智能保险系统可以不断提高风险评估和定价的准确性和可靠性。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117541171A (zh) * | 2023-10-23 | 2024-02-09 | 河北智汇邢网络科技有限公司 | 一种基于区块链的信息处理方法及系统 |
| CN117634873A (zh) * | 2023-11-15 | 2024-03-01 | 中国人寿保险股份有限公司江苏省分公司 | 一种评估保险行业销售人员风险的系统和方法 |
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2023
- 2023-06-06 CN CN202310662755.7A patent/CN116823496A/zh active Pending
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