CN117893027A - 保险业务风险评估方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种保险业务风险评估方法及装置，可用于金融领域或其他技术领域，该方法包括：获取目标客户的保险业务数据；根据所述保险业务数据生成所述目标客户的组合特征；根据所述组合特征以及预设的风险评估模型得出所述目标客户的风险等级，其中，所述风险评估模型为采用随机森林模型进行训练得到的。本发明实现了准确、高效的对客户进行风险评估的有益效果。

Description

保险业务风险评估方法及装置

技术领域

本发明涉及风险预警技术领域，具体而言，涉及一种保险业务风险评估方法及装置。

背景技术

在现代社会中，风险评估和管理在金融、保险、医疗等领域中越来越受到重视。目前在保险领域，传统的风险评估方法通常依赖人工经验来进行评估，这往往导致评估的偏见、不准确和缺乏透明性。现有技术急需一种更为准确的风险评估方案。

发明内容

本发明为了解决上述背景技术中的至少一个技术问题，提出了一种保险业务风险评估方法及装置。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种保险业务风险评估方法，该方法包括：

获取目标客户的保险业务数据；

根据所述保险业务数据生成所述目标客户的组合特征；

根据所述组合特征以及预设的风险评估模型得出所述目标客户的风险等级，其中，所述风险评估模型为采用随机森林模型进行训练得到的。

可选的，所述保险业务风险评估方法，还包括：

根据所述风险等级生成风险评估信息，将所述风险评估信息上传到区块链系统，由所述区块链系统中的保费调整智能合约根据所述风险评估信息确定是否需要调整所述目标客户的保费，并在需要调整所述目标客户的保费时对所述目标客户进行保费调整处理，在处理完成后将保费调整处理结果上传到所述区块链系统。

可选的，所述保险业务风险评估方法，还包括：

获取用于模型训练的客户的保险业务数据；

根据用于模型训练的客户的保险业务数据生成用于模型训练的客户的组合特征；

根据用于模型训练的客户的组合特征生成训练样本集和测试样本集，进而基于所述训练样本集和所述测试样本集对随机森林模型进行训练，得到所述风险评估模型。

可选的，在根据用于模型训练的客户的保险业务数据生成用于模型训练的客户的组合特征之前，还包括：

对用于模型训练的客户的保险业务数据进行数据清洗、缺失值处理以及异常值处理。

可选的，所述保险业务风险评估方法，还包括：

去除用于模型训练的客户的保险业务数据中方差小于预设方差阈值的特征，然后针对剩余的特征进行相关性分析，将相关性大于预设阈值的特征去除，得到筛选后的特征；

所述根据用于模型训练的客户的组合特征生成训练样本集和测试样本集，具体包括：

根据用于模型训练的客户的组合特征和筛选后的特征，生成训练样本集和测试样本集。

可选的，所述的根据所述组合特征以及预设的风险评估模型得出所述目标客户的风险等级，具体包括：

从所述目标客户的保险业务数据中提取出所述筛选后的特征；

将所述目标客户的所述筛选后的特征与所述目标客户的组合特征进行组合，然后输入到所述风险评估模型中，得到所述风险评估模型输出的所述目标客户的风险等级。

可选的，所述组合特征具体包括：身体质量指数、生活方式指数、疾病风险综合指数、财务稳定性评估特征、历史记录综合指数、风险行为模式评估特征、年龄健康交叉特征、潜在风险与保险策略匹配度特征、地理位置风险指数、教育背景与职业关联特征以及累积健康成本特征。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种保险业务风险评估装置，该装置包括：

保险业务数据获取单元，用于获取目标客户的保险业务数据；

组合特征生成单元，用于根据所述保险业务数据生成所述目标客户的组合特征；

风险评估单元，用于根据所述组合特征以及预设的风险评估模型得出所述目标客户的风险等级，其中，所述风险评估模型为采用随机森林模型进行训练得到的。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述保险业务风险评估方法的步骤。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述保险业务风险评估方法的步骤。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述保险业务风险评估方法的步骤。

本发明的有益效果为：

本发明实施例根据目标客户的保险业务数据生成目标客户的组合特征，然后根据目标客户的组合特征以及预设的风险评估模型得出目标客户的风险等级，其中，风险评估模型为采用随机森林模型进行训练得到的，本发明通过生成组合特征并结合由随机森林模型训练得到的风险评估模型，实现了准确、高效的对客户的风险进行预测的技术效果。

附图说明

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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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。在附图中：

图1是本发明实施例保险业务风险评估方法的流程图；

图2是本发明实施例风险评估模型的训练流程图；

图3是本发明实施例确定风险等级的流程图；

图4是本发明实施例保险业务风险评估装置的结构框图；

图5是本发明实施例计算机设备示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

需要说明的是，本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。本申请技术方案中对客户数据的获取、存储、使用、处理等均得到客户的授权，即本发明的数据为得到客户授权(获取、存储、使用、处理等)的数据。

需要说明的是，本发明保险业务风险评估方法和装置可用于金融领域，也可用于除金融领域之外的任意领域，本发明保险业务风险评估方法和装置的应用领域不做限定。

本发明为了解决传统风险评估方法中存在的偏见、不准确性和缺乏透明性的问题，提出了一种基于随机森林结合区块链智能合约的个人风险评估方法，旨在提供一个更加准确、透明、自动化和安全的风险评估和管理解决方案。本发明的技术方案大致如下：

数据收集：从保险公司，金融机构或相关行业收集大量的保险业务数据，这些数据可包括年龄、性别、健康状况、经济状况、职业、历史索赔记录等。

数据预处理：对相关保险业务数据进行预处理，包括了数据清洗、缺失值填充、异常值处理等。

多特征组合：通过将不同的基础特征进行组合获取新的特征，有助于提高机器学习模型的性能和预测能力。

模型训练：使用随机森林对数据进行训练，得到风险评估模型。

区块链智能合约应用：在区块链平台上编写智能合约。此合约以风险等级作为输入，并根据预设的规则调整保费。

通过以上步骤，构建了基于随机森林结合区块链智能合约的个人保险费用调节方法。这种调节方法可以有效提高个人风险评估的准确性，并可自动化调节保险费用。接下来将对方案进行详细说明。

图1是本发明实施例保险业务风险评估方法的流程图，如图1所示，在本发明一个实施例中，本发明的保险业务风险评估方法包括步骤S101至步骤S103。

步骤S101，获取目标客户的保险业务数据。

在本发明一个实施例中，保险业务数据具体可以为从保险公司，金融机构或相关行业收集得到。

步骤S102，根据所述保险业务数据生成所述目标客户的组合特征。

在本发明中，保险业务数据包含客户的基础特征，本发明将通过将不同的基础特征进行组合获取新的特征，即组合特征，有助于提高机器学习模型的性能和预测能力。

步骤S103，根据所述组合特征以及预设的风险评估模型得出所述目标客户的风险等级，其中，所述风险评估模型为采用随机森林模型进行训练得到的。

随机森林能够处理大量的数据特征，适应复杂的数据结构，并提供较为准确的评估结果。

由此可见，本发明结合组合特征以及随机森林模型，实现了准确、高效的对客户的风险进行预测的有益效果。

在本发明一个实施例中，保险业务数据具体包括：个人基本信息、健康信息、财务信息、行为习惯特征、历史记录信息以及其他特定风险相关数据。下面将对这些数据进行详细说明：

1、个人基本信息：

年龄：风险和年龄通常有关，如年轻或老年人可能在某些保险类别风险更高；

性别：某些风险与性别相关；

职业：职业的性质可能与风险有关，例如高空作业的风险较高；

婚姻状态：是否已婚、有无子女等可能影响某些风险；

住址：居住地的地理位置、社区安全性等都可能影响风险；

2、健康信息：

体重和身高：用于计算身体质量指数(BMI)；

历史疾病记录：如心脏病、糖尿病、高血压等；

家族疾病史特征：家族中是否有遗传性疾病；

吸烟和饮酒习惯特征：这些习惯可能增加某些健康风险；

药物使用记录：长期或重要的药物使用；

3、财务信息：

收入水平；

资产和负债信息：如房产、汽车、贷款等；

信用记录：信用评分、欠款记录等；

4、行为习惯信息：

运动习惯特征：如每周锻炼次数、类型等；

饮食习惯特征：如是否经常吃快餐、摄入的热量和营养成分等；

5、历史记录信息：

保险索赔记录信息：过去是否有过索赔，索赔的原因和金额；

交通违章记录信息：对于车险特别重要；

犯罪记录信息：如是否有过犯罪行为或被判刑；

6、其他特定风险相关数据：

旅行记录：如是否去过疾病爆发地区；

兴趣爱好信息：如是否喜欢极限运动或有潜在风险的活动。

本发明将保险业务数据中不同的基础特征进行组合获取新的特征，即组合特征，有助于提高机器学习模型的性能和预测能力。

在本发明一个实施例中，所述组合特征具体包括：身体质量指数、生活方式指数、疾病风险综合指数、财务稳定性评估特征、历史记录综合指数、风险行为模式评估特征、年龄健康交叉特征、潜在风险与保险策略匹配度特征、地理位置风险指数、教育背景与职业关联特征以及累积健康成本特征。下面将对这些组合特征进行详细说明：

1.身体质量指数BMI(Body Mass Index)：

组合特征：体重(kg)/身高(m)^2；

意义：衡量一个人的身体质量指数，可以用来评估健康风险，例如肥胖可能增加某些健康问题的风险。

2.生活方式指数：

组合特征：运动频率特征+每日蔬菜水果摄入量特征-吸烟特征(用于表示是否吸烟)；

意义：可以将个体的生活方式综合考虑，对健康风险评估有帮助。

3.疾病风险综合指数：

组合特征：健康状况特征(疾病史记录)+家族疾病史信息；

意义：综合考虑个体自身健康和家族遗传因素，对潜在的疾病风险进行评估。

4.财务稳定性评估特征：

组合特征：收入水平+资产-负债；

意义：评估个体的财务稳定性，可能影响对风险的承担能力。

5.历史记录综合指数：

组合特征：保险索赔记录+交通违章记录+犯罪记录；

意义：综合考虑个体的历史记录，评估其在不同领域的潜在风险。

6.风险行为模式评估特征：

组合特征：饮酒习惯特征+吸烟习惯特征+交通违章记录；

意义：评估个体的潜在风险行为模式，对保险风险进行评估。

7.年龄健康交叉特征：

组合特征：年龄+健康状况；

意义：年龄与健康状况的交叉特征可以帮助评估不同年龄段的人在不同健康状况下的风险，例如，老年人可能更容易受到某些疾病的影响。

8.潜在风险与保险策略匹配度特征：

组合特征：疾病史+保险策略类型；

意义：可以评估个体的潜在风险与不同保险策略的匹配度，以帮助选择合适的保险产品。

9.地理位置风险指数：

组合特征：居住地+工作地；

意义：通过考虑个体的居住地和工作地，可以评估潜在的地理位置相关风险，如自然灾害、犯罪率等。

10.教育背景与职业关联特征：

组合特征：教育水平+职业；

意义：这个组合可以帮助评估个体的职业选择是否与其教育背景相符，可能影响职业相关风险。

11.累积健康成本特征：

组合特征：历史疾病记录+药物使用记录；

意义：这个组合可以用来估计个体的累积健康成本，有助于评估未来保险索赔可能的成本。

这些组合特征能够提供更全面的信息，帮助评估个体的综合风险。在机器学习模型中使用这些特征可以更准确地预测风险，为决策提供更多依据。

在本发明一个实施例中，步骤S102的根据所述保险业务数据生成所述目标客户的组合特征，具体包括：

根据所述保险业务数据中的体重信息和身高信息生成身体质量指数；

根据所述保险业务数据中的运动频率特征、每日蔬菜水果摄入量特征以及吸烟特征生成生活方式指数；

根据所述保险业务数据中的健康状况特征、家族疾病史信息生成疾病风险综合指数；

根据所述保险业务数据中的收入水平信息、资产信息以及负债信息生成财务稳定性评估特征；

根据所述保险业务数据中的保险索赔记录、交通违章记录、犯罪记录生成历史记录综合指数；

根据所述保险业务数据中的饮酒习惯特征、吸烟习惯特征以及交通违章记录生成风险行为模式评估特征；

根据所述保险业务数据中的年龄信息和健康状况信息生成年龄健康交叉特征；

根据所述保险业务数据中的疾病史以及保险策略类型生成潜在风险与保险策略匹配度特征；

根据所述保险业务数据中的居住地信息以及工作地信息生成地理位置风险指数；

根据所述保险业务数据中的教育水平信息和职业信息生成教育背景与职业关联特征；

根据所述保险业务数据中的历史疾病记录和药物使用记录生成累积健康成本特征。

在本发明一个实施例中，本发明的保险业务风险评估方法，还包括：

根据所述风险等级生成风险评估信息，将所述风险评估信息上传到区块链系统，由所述区块链系统中的保费调整智能合约根据所述风险评估信息确定是否需要调整所述目标客户的保费，并在需要调整所述目标客户的保费时对所述目标客户进行保费调整处理，在处理完成后将保费调整处理结果上传到所述区块链系统。

在保险领域，风险评估是确定保费和保险条款的关键。由于传统方法的局限性，产生的评估结果可能不够准确或公正。因此，本发明结合了随机森林与区块链智能合约来进行风险评估，旨在提供更准确、自动化和透明的评估结果。

区块链技术提供了一个去中心化、不可篡改和透明的系统，而智能合约则在此基础上提供了自动执行预定规则和逻辑的能力。特别是在金融和保险领域，智能合约为合同的自动执行和交易提供了全新的可能性，确保了交易的公正和透明。

在本发明中，本发明将风险评估信息上传到区块链系统中的区块链上，保费调整智能合约从区块链上获取风险评估信息，进而根据风险评估信息中的风险等级确定是否需要调整目标客户的保费，并在需要调整目标客户的保费时对所述目标客户进行保费调整处理，在处理完成后将保费调整处理结果上传到区块链上。

本发明的保费调整智能合约是基于区块链技术的自执行合同，其中合同条款在代码中被编写。在个人风险评估的上下文中，当通过模型完成风险评估后，评估结果(即风险等级)可以驱动保费调整智能合约，以实现自动的策略调整或其他响应措施。

1、设计智能合约

首先，本发明根据业务需要，为保费调整智能合约定义接口和函数。例如，合约可能需要一个输入函数来接受机器学习模型的评估结果，并根据这些结果调整策略或执行其他任务。

2、评估结果作为输入

经过模型产生的风险评估结果(即风险等级)可以直接传递给保费调整智能合约。保费调整智能合约根据这个风险等级和预设的逻辑进行操作。例如：

低风险，保费不变。

中风险，保费上调10％。

高风险，保费上调30％。

3、自动执行策略

一旦保费调整智能合约收到评估结果，它将自动执行预定策略。在上面的例子中，根据风险评分自动调整保费。所有这些操作都会在区块链上记录下来，确保透明度和不可篡改性。

4、外部互动

在本发明一个实施例中，保费调整智能合约还可以与外部系统互动。例如，如果某个人被评估为高风险，保费调整智能合约可以触发一个外部系统，自动发送通知或警告给相关的保险代理或客户。

5、更新和迭代

随着时间的推移和数据的累积，机器学习模型可能会进行更新和优化。智能合约也需要相应地进行更新，以适应新的评估逻辑或业务需求。

本发明智能合约在个人风险评估中提供了一个自动化、安全和透明的方法来响应机器学习模型的评估结果。它不仅增加了整个流程的效率，还确保了操作的透明度和公正性。

图2是本发明实施例风险评估模型的训练流程图，如图2所示，在本发明一个实施例中，上述步骤S103中的风险评估模型具体通过步骤S201至步骤S203训练得出。

步骤S201，获取用于模型训练的客户的保险业务数据。

步骤S202，根据用于模型训练的客户的保险业务数据生成用于模型训练的客户的组合特征。

步骤S203，根据用于模型训练的客户的组合特征生成训练样本集和测试样本集，进而基于所述训练样本集和所述测试样本集对随机森林模型进行训练，得到所述风险评估模型。

在本发明中，风险评估模型构建是评估客户风险的关键环节。以下是风险评估模型构建的具体步骤：

1、数据划分：将用于模型训练的特征数据集划分为训练样本集和测试样本集，其中训练样本集用于训练模型，测试样本集用于评估模型性能。

2、随机选择子集：随机森林的核心思想之一是通过随机选择样本和特征子集来降低过拟合风险。这包括：

(1)随机选择一个子集S，包含n个样本，有放回地从训练数据中抽取。

(2)随机选择m个特征，其中m<总特征数，以用于节点分割。

这保证了每颗决策树都是基于不同的子集和特征构建的。

3、构建决策树：对于每颗决策树，按照如下过程构建：

(1)从根节点开始，选择最佳特征(Gini不纯度)进行分割。

(2)将节点分割为子节点，并递归地重复上述步骤，直到满足停止条件，如树的深度达到最大值或节点的样本数小于某个阈值。

Gini不纯度：Gini不纯度是一种衡量数据集不纯的方法，计算每个可能的类别的概率的平方和。选择具有最低Gini不纯度的特征作为最佳分割特征。这个特征将被用于分割节点，构建决策树的分支。Gini不纯度公式如下：

其中，c表示类别，pi表示类别的概率。

类别数(c)：指的是个人风险评估的可能级别或分类。这些级别可能是不同的风险等级或分类，用于描述个人的风险程度。在风险评估问题中，通常会将个人分为不同的风险等级，如低风险、中风险、高风险等。这些风险等级就是在构建随机森林模型时所考虑的类别数。

在构建随机森林模型时，考虑了不同的风险等级或分类，以便预测个体属于哪个风险等级，从而实现个人风险评估。不同的风险等级将影响保险费率或保险条款的调整，从而提供更加个性化的保险服务。

4、多棵决策树的构建：重复上述步骤，构建多颗决策树，每颗树都是基于不同的子集和特征进行构建。

5、模型集成：随机森林通过对所有树的结果进行投票(分类问题)或取平均值(回归问题)来进行预测。在个人风险评估中我们采用了投票的方法。

投票方法：多颗决策树各自对风险进行评估，并进行多数投票，即选择出现次数最多的类别标签(风险等级)作为随机森林最终的预测结果。

在本发明一个实施例中，在上述步骤S202的根据用于模型训练的客户的保险业务数据生成用于模型训练的客户的组合特征之前，还包括：

对用于模型训练的客户的保险业务数据进行数据清洗、缺失值处理以及异常值处理。

在本发明中，数据预处理是构建风险评估模型的关键步骤，确保输入数据的质量和一致性。以下是数据预处理的详细过程，包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理：

数据清洗：

数据清洗旨在消除数据中的错误、重复或无效信息，以确保数据质量。

处理重复数据：检测和删除数据集中的重复记录，以避免重复数据对模型产生不必要的影响。

处理错误数据：识别并修复数据中的显而易见的错误，例如，不合理的数值或超出合理范围的数值。

处理无效数据：删除或替换不适用或无效的数据，确保数据的一致性。

缺失值处理：

缺失值是常见的数据问题，需要采取措施来处理它们，以避免对模型构建造成负面影响。

删除缺失值：如果缺失值占比很小，或者缺失值是随机的，可以考虑删除包含缺失值的记录。

填充缺失值：对于数值型特征，可以使用均值、中位数或众数等填充缺失值。

异常值处理：

异常值是与数据分布显著不符的值，可能是由于人工错误或其他原因引起的。

处理异常值有助于模型的鲁棒性。

处理异常值：这里可以选择直接删除异常值。

本发明的数据预处理将有助于确保输入随机森林模型的数据质量，从而提高风险评估准确性和可靠性。

在本发明一个实施例中，本发明的保险业务风险评估方法，还包括：

去除用于模型训练的客户的保险业务数据中方差小于预设方差阈值的特征，然后针对剩余的特征进行相关性分析，将相关性大于预设阈值的特征去除，得到筛选后的特征。

在本发明一个实施例中，上述步骤S203的根据用于模型训练的客户的组合特征生成训练样本集和测试样本集，具体包括：

根据用于模型训练的客户的组合特征和筛选后的特征，生成训练样本集和测试样本集。

在本发明中，除了组合特征本发明还可以结合筛选后的特征一起参与预测，即本发明结合筛选后的特征以及组合特征共同组合为训练样本。

如图3所示，在本发明一个实施例中，上述步骤S103的根据所述组合特征以及预设的风险评估模型得出所述目标客户的风险等级，具体包括步骤S301和步骤S302。

步骤S301，从所述目标客户的保险业务数据中提取出所述筛选后的特征。

步骤S302，将所述目标客户的所述筛选后的特征与所述目标客户的组合特征进行组合，然后输入到所述风险评估模型中，得到所述风险评估模型输出的所述目标客户的风险等级。

由以上实施例可以看出，本发明结合随机森林模型与区块链智能合约的技术方案为风险评估和管理带来了以下显著的有益效果：

1.提高评估准确性：利用随机森林算法，该方案能够充分考虑和处理大量的数据特征，适应复杂的数据结构，从而提供更为准确的风险评估结果。

2.增强透明性和公正性：所有的风险评估和相关交易都在区块链上记录，确保完全的透明性。这不仅增加了评估的公信力，还为争议解决提供了不可篡改的证据。

3.自动化决策流程：通过智能合约，风险评估结果可以自动触发相应的保险策略调整或其他相关操作，大大提高了效率，减少了人工干预的可能性和误差。

4.增强数据安全与隐私保护：区块链的分布式和加密特性确保了数据的安全性，同时智能合约的执行可以确保只在授权的情况下处理个人数据，增强了隐私保护。

5.提高系统的灵活性与适应性：智能合约可以根据市场、法规或技术的变化进行快速调整，使系统持续适应不断变化的外部环境。

总体而言，本发明技术方案为现代风险评估和管理提供了一个更加准确、透明、高效和安全的方法，满足了现代社会对风险管理的高标准要求。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种保险业务风险评估装置，可以用于实现上述实施例所描述的保险业务风险评估方法，如下面的实施例所述。由于保险业务风险评估装置解决问题的原理与保险业务风险评估方法相似，因此保险业务风险评估装置的实施例可以参见保险业务风险评估方法的实施例，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图4是本发明实施例保险业务风险评估装置的结构框图，如图4所示，在本发明一个实施例中，本发明的保险业务风险评估装置包括：

保险业务数据获取单元1，用于获取目标客户的保险业务数据；

组合特征生成单元2，用于根据所述保险业务数据生成所述目标客户的组合特征；

风险评估单元3，用于根据所述组合特征以及预设的风险评估模型得出所述目标客户的风险等级，其中，所述风险评估模型为采用随机森林模型进行训练得到的。

在本发明一个实施例中，本发明的保险业务风险评估装置，还包括：

智能合约处理单元，用于根据所述风险等级生成风险评估信息，将所述风险评估信息上传到区块链系统，由所述区块链系统中的保费调整智能合约根据所述风险评估信息确定是否需要调整所述目标客户的保费，并在需要调整所述目标客户的保费时对所述目标客户进行保费调整处理，在处理完成后将保费调整处理结果上传到所述区块链系统。

在本发明一个实施例中，本发明的保险业务风险评估装置，还包括：

训练数据获取单元，用于获取用于模型训练的客户的保险业务数据；

特征组合单元，用于根据用于模型训练的客户的保险业务数据生成用于模型训练的客户的组合特征；

模型训练单元，用于根据用于模型训练的客户的组合特征生成训练样本集和测试样本集，进而基于所述训练样本集和所述测试样本集对随机森林模型进行训练，得到所述风险评估模型。

在本发明一个实施例中，本发明的保险业务风险评估装置，还包括：

数据预处理单元，用于在根据用于模型训练的客户的保险业务数据生成用于模型训练的客户的组合特征之前，对用于模型训练的客户的保险业务数据进行数据清洗、缺失值处理以及异常值处理。

在本发明一个实施例中，本发明的保险业务风险评估装置，还包括：

特征筛选单元，用于去除用于模型训练的客户的保险业务数据中方差小于预设方差阈值的特征，然后针对剩余的特征进行相关性分析，将相关性大于预设阈值的特征去除，得到筛选后的特征。

在本发明一个实施例中，所述模型训练单元，具体包括：

训练样本生成模块，用于根据用于模型训练的客户的组合特征和筛选后的特征，生成训练样本集和测试样本集。

在本发明一个实施例中，所述风险评估单元3，具体包括：

特征筛选模块，用于从所述目标客户的保险业务数据中提取出所述筛选后的特征；

模型预测模块，用于将所述目标客户的所述筛选后的特征与所述目标客户的组合特征进行组合，然后输入到所述风险评估模型中，得到所述风险评估模型输出的所述目标客户的风险等级。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，还提供了一种计算机设备。如图5所示，该计算机设备包括存储器、处理器、通信接口以及通信总线，在存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例方法中的步骤。

处理器可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。

存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及单元，如本发明上述方法实施例中对应的程序单元。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及作品数据处理，即实现上述方法实施例中的方法。

存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述一个或者多个单元存储在所述存储器中，当被所述处理器执行时，执行上述实施例中的方法。

上述计算机设备具体细节可以对应参阅上述实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在计算机处理器中执行时实现上述保险业务风险评估方法中的步骤。本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述保险业务风险评估方法的步骤。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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。

Claims (11)

1.一种保险业务风险评估方法，其特征在于，包括：

获取目标客户的保险业务数据；

根据所述保险业务数据生成所述目标客户的组合特征；

根据所述组合特征以及预设的风险评估模型得出所述目标客户的风险等级，其中，所述风险评估模型为采用随机森林模型进行训练得到的。

2.根据权利要求1所述的保险业务风险评估方法，其特征在于，还包括：

根据所述风险等级生成风险评估信息，将所述风险评估信息上传到区块链系统，由所述区块链系统中的保费调整智能合约根据所述风险评估信息确定是否需要调整所述目标客户的保费，并在需要调整所述目标客户的保费时对所述目标客户进行保费调整处理，在处理完成后将保费调整处理结果上传到所述区块链系统。

3.根据权利要求1所述的保险业务风险评估方法，其特征在于，还包括：

获取用于模型训练的客户的保险业务数据；

根据用于模型训练的客户的保险业务数据生成用于模型训练的客户的组合特征；

根据用于模型训练的客户的组合特征生成训练样本集和测试样本集，进而基于所述训练样本集和所述测试样本集对随机森林模型进行训练，得到所述风险评估模型。

4.根据权利要求3所述的保险业务风险评估方法，其特征在于，在根据用于模型训练的客户的保险业务数据生成用于模型训练的客户的组合特征之前，还包括：

对用于模型训练的客户的保险业务数据进行数据清洗、缺失值处理以及异常值处理。

5.根据权利要求3所述的保险业务风险评估方法，其特征在于，还包括：

去除用于模型训练的客户的保险业务数据中方差小于预设方差阈值的特征，然后针对剩余的特征进行相关性分析，将相关性大于预设阈值的特征去除，得到筛选后的特征；

所述根据用于模型训练的客户的组合特征生成训练样本集和测试样本集，具体包括：

根据用于模型训练的客户的组合特征和筛选后的特征，生成训练样本集和测试样本集。

6.根据权利要求5所述的保险业务风险评估方法，其特征在于，所述的根据所述组合特征以及预设的风险评估模型得出所述目标客户的风险等级，具体包括：

从所述目标客户的保险业务数据中提取出所述筛选后的特征；

将所述目标客户的所述筛选后的特征与所述目标客户的组合特征进行组合，然后输入到所述风险评估模型中，得到所述风险评估模型输出的所述目标客户的风险等级。

7.根据权利要求1所述的保险业务风险评估方法，其特征在于，所述组合特征具体包括：身体质量指数、生活方式指数、疾病风险综合指数、财务稳定性评估特征、历史记录综合指数、风险行为模式评估特征、年龄健康交叉特征、潜在风险与保险策略匹配度特征、地理位置风险指数、教育背景与职业关联特征以及累积健康成本特征。

8.一种保险业务风险评估装置，其特征在于，包括：

保险业务数据获取单元，用于获取目标客户的保险业务数据；

组合特征生成单元，用于根据所述保险业务数据生成所述目标客户的组合特征；

风险评估单元，用于根据所述组合特征以及预设的风险评估模型得出所述目标客户的风险等级，其中，所述风险评估模型为采用随机森林模型进行训练得到的。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。