TW201905738A - 車險業務的資料處理方法、裝置及系統 - Google Patents
車險業務的資料處理方法、裝置及系統Info
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Abstract
本發明實施例公開了一種車險業務的資料處理方法、裝置及系統。所述方法包括:獲取車險用戶的預定欄位,根據所述預定欄位匹配出所述車險用戶的人屬性變量和所述人屬性變量對應的取值;基於所述人屬性變量和對應的取值,按照預設計算方式產生車險標準分;將所述車險標準分發送給第一伺服器。利用本發明各個實施例,透過將包括駕駛者人的屬性資訊引入到車險風險預測中,可以更加準確、全面、統一參考標準化的進行車險風險的評估。
Description
本發明屬於電腦資料處理技術領域,尤其涉及一種車險業務的資料處理方法、裝置及系統。
隨著車輛保有量的逐年增加,各保險公司的車險業務量也隨之增加。 目前,保險公司現有的車險業務主要是依靠車輛自身的屬性資訊進行定價建模,制定出不同被保險車輛情况的車險業務提供給用戶。例如,根據被保險車輛的外觀新舊度、車輛購買年限、車輛里程、NCD(No Claim Discount,NCD,根據被保險人的經驗索賠記錄對其每年的續保保費進行調整,如在保險期限內沒有提出索賠申請,續保時可以享受保險公司的保費折扣)等等。申請人發明現有中能影響車輛是否出險以及出險費用的因素還可以包括其他方面,如車輛所在地的自然環境、經常駕駛路况等,如果僅從與車輛相關的屬性資訊來對車輛進行車險風險高低的評估會存在較大的局限性,風險識別不够全面,因此會降低保險公司車險核保、定價的準確性。另外,不同的保險公司往往會制定多種不同的車險業務,即使是對相同的被保險車輛資訊,由於車輛公司背景、業務構成、市場傾向等不同,不同保險公司給出的承保業務往往也會存在很大的差異。因此,業內還缺乏一種針對不同保險公司制定車險運營業務時共同使用的參考標準,以縮小保險公司為消費者制定車險業務的業務標準差距。 隨著大數據時代的到來和市場環境的不斷變化,目前業內亟需一種更加準確、統一的評估車險風險高低的解决方案。
本發明目的在於提供一種車險業務的資料處理方法、裝置及系統,透過將包括駕駛者人的屬性資訊引入到車險風險預測中,可以更加準確、全面、統一參考標準化的進行車險風險的評估。 本發明提供的一種車險業務的資料處理方法、裝置及系統是包括如下的方式實現的: 一種車險業務的資料處理方法,所述方法包括: 第一伺服器獲取車險用戶的預定欄位,將所述預定欄位發送至第二伺服器; 所述第二伺服器根據所述預定欄位匹配出所述車險用戶的人屬性變量和所述人屬性變量對應的取值; 所述第二伺服器基於所述人屬性變量和對應的取值,按照預設計算方式產生車險標準分; 所述第二伺服器將所述車險標準分回傳給所述第一伺服器; 所述第一伺服器基於所述車險標準分確定所述車險用戶的業務運營方案。 一種車險業務的資料處理方法,所述方法包括: 獲取車險用戶的預定欄位,根據所述預定欄位匹配出所述車險用戶的人屬性變量和所述人屬性變量對應的取值; 基於所述人屬性變量和對應的取值,按照預設計算方式產生車險標準分; 將所述車險標準分發送給第一伺服器。 一種車險業務的資料處理方法,所述方法包括: 第二伺服器提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 第一伺服器將獲取的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽發送給所述第二伺服器; 所述第二伺服器根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料,並將所述風險資料回傳給所述第一伺服器; 所述第一伺服器基於所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分; 所述第一伺服器根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 一種車險業務的資料處理方法,所述方法包括: 提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽; 根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 將所述風險資料回傳給所述第一伺服器。 一種車險業務的資料處理方法,所述方法包括: 獲取車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽,將所述車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 獲取第二伺服器計算得到的所述選取的風險類別標簽的風險資料,根據所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分; 根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 一種車險業務的資料處理方法,包括: 第二伺服器提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 第一伺服器將獲取的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽發送給第二伺服器; 所述第二伺服器根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 所述第二伺服器基於所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分。 一種車險業務的資料處理方法,包括: 提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽; 根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 基於所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分。 一種車險業務的資料處理方法,包括: 獲取車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽,將所述車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 獲取第二伺服器計算得到的車險專用分,所述車險專用分包括第二伺服器基於所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料產生的車險專用分; 根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 一種車險業務的資料處理裝置,所述裝置包括: 欄位匹配模組,用於獲取車險用戶的預定欄位,根據所述預定欄位匹配出所述車險用戶的人屬性變量和所述人屬性變量對應的取值; 標準分計算模組,用於基於所述人屬性變量和對應的取值,按照預設計算方式產生車險標準分; 通信模組,用於將所述車險標準分發送給第一伺服器。 一種車險業務的資料處理裝置,所述裝置包括: 標簽模組,用於提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 資訊獲取模組,用於獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽; 標簽風險計算模組,用於根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 通信模組,用於將所述風險資料回傳給所述第一伺服器。 一種車險業務的資料處理裝置,所述裝置包括: 車險資料處理模組,用於獲取車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽,將所述車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 標簽風險調用模組,用於獲取第二伺服器計算得到的所述選取的風險類別標簽的風險資料,根據所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分; 車險業務處理模組,用於根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 一種車險業務的資料處理裝置,所述裝置包括: 標簽模組,用於提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 資訊獲取模組,用於獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽; 標簽風險計算模組,用於根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 專用分計算模組,用於基於所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分。 一種車險業務的資料處理裝置,所述裝置包括: 車險資料處理模組,用於獲取車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽,將所述車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 專用分調用模組,用於獲取第二伺服器計算得到的車險專用分,所述車險專用分包括第二伺服器基於所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料產生的車險專用分; 車險業務處理模組,用於根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 一種車險業務的資料處理裝置,包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,所述處理器執行所述指令時實現: 獲取車險用戶的預定欄位,根據所述預定欄位匹配出所述車險用戶的人屬性變量和所述人屬性變量對應的取值; 基於所述人屬性變量和對應的取值,按照預設計算方式產生車險標準分; 將所述車險標準分發送給第一伺服器。 一種車險業務的資料處理裝置,包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,所述處理器執行所述指令時實現: 提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽; 根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 將所述風險資料回傳給所述第一伺服器。 一種車險業務的資料處理裝置,包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,所述處理器執行所述指令時實現: 獲取車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽,將所述車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 獲取第二伺服器計算得到的所述選取的風險類別標簽的風險資料,根據所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分; 根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 一種車險業務的資料處理裝置,包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,所述處理器執行所述指令時實現: 提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽; 根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 基於所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分。 一種車險業務的資料處理裝置,包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,所述處理器執行所述指令時實現: 獲取車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽,將所述車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 獲取第二伺服器計算得到的車險專用分,所述車險專用分包括第二伺服器基於所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料產生的車險專用分; 根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 一種車險風險評估系統,包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,所述處理器執行所述指令時實現本發明中任意一項所述方法的步驟; 或者,所述系統包括本發明中任意一項所述的裝置。 本發明提供的一種車險業務的資料處理方法、裝置及系統,利用與人相關的一些屬性資訊,如身體特徵(如年齡、性別等)、信用歷史、駕駛習慣等,經過量化,可以輸出統一的標準分。保險公司可以利用該標準分進行建模等,運用到車險承保和定價的過程中,使得輸出的車險的業務運營方案更加準確。本發明提供的車險標準分,對於相同的資料處理對象,如同一個人的屬性資訊,其輸出給各個保險公司的標準分可以是統一的,這樣可以為業內提供一種針對不同保險公司制定車險運營業務時共同使用的參考標準,以縮小保險公司為消費者制定車險業務的業務標準差距,促進行業公平、健康發展。
為了使本技術領域的人員更好地理解本發明中的技術方案,下面將結合本發明實施例中的圖式,對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例,而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例,本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都應當屬於本發明保護的範圍。 圖1是本發明所述一種車險業務的資料處理方法實施例的流程示意圖。雖然本發明提供了如下述實施例或圖式所示的方法操作步驟或裝置結構,但基於常規或者無需創造性的勞動在所述方法或裝置中可以包括更多或者部分合併後更少的操作步驟或模組單元。在邏輯性上不存在必要因果關係的步驟或結構中,這些步驟的執行順序或裝置的模組結構不限於本發明實施例或圖式所示的執行順序或模組結構。所述的方法或模組結構的在實際中的裝置、伺服器或終端產品應用時,可以按照實施例或者圖式所示的方法或模組結構進行順序執行或者並行執行(例如並行處理器或者多執行緒處理的環境、甚至包括分布式處理、伺服器集群的實施環境)。 下面以一個具體的保險公司評估車主用戶車險風險以制定承保和定價業務的實施場景為例,對本發明實施方案進行詳細的說明。本實施場景中,保險公司可以作為第一伺服器,與保險公司合作制定並產生車險標準分的一方稱為第二伺服器。所述第一伺服器可以提供需要評估的車主用戶的資料資訊,如保單資料、基礎的身份資料等確定車輛標識分所需的一個或多個欄位數資訊。第二伺服器可以包括與所述第一伺服器提供車險標準分的服務機構(其他實施例中可以提供車險專用分或者風險類別標簽),如第三方風險評估系統的處理伺服器,可以根據第一伺服器提供的欄位資訊在資料庫中匹配出該車主用戶的自身的一些屬性資訊,其中這些屬性資訊可以以一個或多個屬性變量的資料形式存在。第二伺服器可以基於這些與人相關聯的屬性資訊計算出車主用戶的車險標準分,然後可回傳給保險公司進行各種業務運行方案的制定、指導、參考等。具體的如圖1所示,本發明提供的一種車險業務的資料處理方法的一種實施例中,所述方法可以包括: S2:第一伺服器獲取車險用戶的預定欄位,將所述預定欄位發送至第二伺服器。 一般的,保險公司一側的第一伺服器可以記錄有車險用戶一些資訊資料,如填寫的保單資料,具體的可以包括車主用戶的姓名、證件類型及證件號碼、手機號碼等。在獲取車險用戶授權的情况下,第一伺服器可以將這些資訊資料中的一個或多個發送給第二伺服器。在本實施例中,可以預先設置需要上傳給第二伺服器進行車險標準分打分的哪些預定欄位,這樣,第一伺服器可以從記錄的資訊資料中獲取打分所需的預定欄位後直接發送給第二伺服器。 具體的示例中,如保險公司A記錄有車主用戶U1的保單資料L1,該保單資料上有車主用戶U1的姓名、身份證號碼、手機號碼、職業、年收入等資訊資料。假如設置的預定欄位為車主姓名、證件類型及證件號碼,則此時在車主用戶U1授權的情况下,可以將車主用戶的姓名為“U1”、證件類型為“身份證”、證件號碼為“320322XXXXXXXXXXXX”的三個預定欄位發送給第二伺服器。當然,也可以只發送證件號碼的預定欄位。 需要說明的是,本實施例所述的車險用戶在車險業務中通常是指被保險車輛的註册登記的實際所有人,如車主用戶。本發明所述的車險用戶更為廣泛的意義上可以包括車險業務中例如上述實施例所述的車主用戶U1,或者是投保人,也可以包括車險業務中其他的受保人/受益人,如車主用戶U1的直系親屬U11,或者車主用戶為法人時車險用戶可以為法人代表(自然人)等,在一些情况下,甚至可以包括車輛的共同乘坐人。本發明所述的車險用戶不限制於參與車險業務的車主用戶,為了更加全面的考慮車險業務所涉及的利益相關方,在一些實施例中還可以包括如上述所述的用戶。 本實施例中保險公司一側的第一伺服器可以獲取車險業務中車險用戶的預定欄位,然後可以將一個或者多個車險標準分打分所需的預定欄位發送給第二伺服器。 S4:所述第二伺服器根據所述預定欄位匹配出所述車險用戶的人屬性變量和所述人屬性變量對應的取值。 第二伺服器獲取第一伺服器上傳的預定欄位,可以根據所述預定欄位在資料庫中進行查詢,匹配出所述車險用戶的一個或多個人屬性變量以及該人屬性變量對應的取值。本實施例中所述的人屬性變量可以包括根據人的屬性資訊設置的變量欄位,這些屬性資訊具體的可以包括自身體質資訊、社會關係資訊、性格資訊、社會價值資訊、駕駛行為等多種類型的資料資訊。第二伺服器可以預先採集或記錄有車險用戶的屬性資訊,然後根據車險業務的需求設置若干個人屬性變量,可以包括職業、消費習慣、信用歷史等類型的變量。每個類型可以包括一個或多個變量,如信用歷史的屬性資訊中,可以設置包括第一信用Tru_Card、第二信用Tru_Life、第三信用Tru_Bank的人屬性變量。 第二伺服器可以在歸屬自身的資料庫中儲存有所述人屬性變量和對應的取值,或者是儲存有車險用戶的屬性資訊,然後經過相應的計算處理後轉換為人屬性變量和對應的取值。一種實施場景中,第二伺服器可以使用自身資料庫中的屬性資訊,也可以全部或部分使用其他伺服器或儲存裝置上的屬性資訊的資料。第二伺服器可以根據第一伺服器上傳的預定欄位在這些屬性資訊的資料庫中匹配,得到所述車險用戶U1的一個或多個人屬性變量和對應的取值。例如可以根據證件號碼的預定欄位在資料庫中匹配這個車主的相關特徵,例如他的某個信用分是多少、他的社交關係活躍度是怎麽樣的等等。 一般的,可以設置第二伺服器根據預定欄位匹配出多個人屬性變量,以便從多個屬性維度評估車險用戶的車險風險。具體可以根據車險標準分的設計需求設定需要匹配哪些人屬性變量。 當然,如果第二伺服器未能匹配出車險用戶的某個或某些人屬性變量,例如資料庫中未統計到該車險用戶的某個人屬性變量的資料資訊或者車險用戶未授權/開通第二伺服器記錄某個人屬性變量,則此時可以設置該人屬性變量為空或取值為0,或者取值為內定預設值,或者其他預設的處理方式。 S6:所述第二伺服器基於所述人屬性變量和對應的取值,按照預設計算方式產生車險標準分。 所述第二伺服器可以預先制定統一的計算方式,對匹配出的車險用戶的相關特徵資料進行計算,產生車險用戶的車險標準分。具體的對人屬性變量和所述人屬性變量對應的取值的預設計算方式可以根據車險業務的應用環境制定適用於各個保險公司的統一的計算標準。所述的預設計算方式不僅可以包括各個人屬性變量之間如何進行的數學計算,還可以包括選取哪些人屬性變量或者對人屬性變量的變形、變換、加權等處理方式/過程。 具體的一個示例中,例如第二伺服器使用13個人屬性變量,包括車險用戶6個身份特質類型的資料、4個駕駛習慣類型的特徵資料、2個信用類型的資料、1個職業特性的資料,所述的預設計算方式採用將這13個人屬性變量的取值相加,得到的和值作為該車險用戶的車險標準分。當然,如前述所述,如果資料庫中沒有記錄有該車險用戶的人屬性變量,如沒有記錄該車險用戶的2個信用類型資料中第二個信用的資訊,則此時可以將其設置為0或者內定的預設值。 其他的一些實施場景中,還可以將所述人屬性變量的取值進行一些預處理,使得計算得到的車險標準分更加直觀、簡易的表示出風險高低。例如,車險用戶U1的某個信用的人屬性變量分數為700,其年齡的人屬性變量為24,而在一些應用場景中,年齡和信用視為同等重要,則此時可以採用類似歸一化的資料變換方式將全部或者部分人屬性變量的取值轉換到同一數量級。這樣可以使得最終得到車險標準分計算結果與人屬性變量更加匹配,也更加易於保險公司和公共理解。 當然,在車險標準分計算中,第二伺服器還可以根據人屬性變量在車險風險評估中的重要性設置不同的權重,例如駕駛習慣類對車險業務的風險影響較大,則可以設置駕駛習慣類的人屬性變量的權重相比於其他類別較大,例如人屬性變量的取值乘以權係數1.5。具體的可以根據車險風險評估的需要進行相應變量權重的設置。 本發明的一個實施例中,所述車險標準分的預設計算方式可以設置為全域唯一,即第二伺服器採用統一穩定的車險標準分計算方式。這樣,針對相同的車險用戶,不同的保險公司透過第二伺服器調用回傳來的車險標準分是一致的。因此,本發明提供的所述方法的一個實施例中,S601:所述預設計算方式被設置為全域唯一。 這裏所述的全域,具體的可以是指針對不同的保險公司而言,第二伺服器提供的車險標準分計算方式是統一的。如針對某一車主,不同保險公司來調用其車險標準分,獲得的分數都是一致的。這樣可以保障為行業內多個保險公司提供統一、穩定的車險基礎分,使得不同保險公司在車險基礎分上處於相同的計算標準上,增加車險行業良性競爭的基礎上,同時也為消費者提供更多公平、合理的車險產品提供了可能。 需要說明的是,所述的預設計算方式可以根據設計或業務需求進行合理的優化、調整等。例如,在運營一段時間後,根據各個保險公司的反饋,可以在車險標準分中加入另一個保險公司認為對車險風險評估影響較大的人屬性變量,使得車險標準分更加準確。 S8:所述第二伺服器將所述車險標準分回傳給所述第一伺服器。 第二伺服器計算得到車險用戶的車險標準分後,可以透過約定的通信方式傳輸給第一伺服器,以使所述第一伺服器使用該車險標準分進行相應的車險業務處理。具體的一種實現方式中,所述第二伺服器可以將各個車險用戶的車險標準分計算結果保存在本地或者指定的資料庫/表中,並可以提供合作保險公司的調用介面。這樣,所述第一伺服器可以透過事先約定好的介面調用得到所述第二伺服器的車險標準分計算結果。 當然,其他的實施方式中,所述第二伺服器也可以將車險標準分主動發送給所述第一伺服器。例如,計算得到車險用戶的車險標準分後,直接將該車險標準分發送給所述第一伺服器。 S10:所述第一伺服器基於所述車險標準分確定所述車險用戶的業務運營方案。 所述第一伺服器可以以第二伺服器返回的車險標準分作為制定所述車險用戶的業務運營方案的依據,最終可以確定出對所述車險用戶的業務運營方案。例如保險公司可以將獲取得到的車險標準分運用到車險用戶承保和定價的過程中,如車險標準分較高,可以表示該用戶的車險風險相對較小,則可以享受車險標準分所屬區間段的折扣優惠。可以設置車險標準分越高,則折扣優惠幅度越大。 根據車險標準分確定車險用戶的業務運營方案中,可以根據各個保險公司各自的車險業務制度策略設置不同的業務運營方案。例如一個實施場景中,所述的業務運營方案可以包括,如果車險標準分低於保險公司內部設置的最低分值300分,則可以拒絕承保這個車險用戶,或者沒有任何折扣,或者在標準保費的基礎上再增加一些風險費用等。因此,本實施例中所述的業務運營方案可以包括具體的為車險用戶制定的承保或定價的車險業務,也可以包括對所述車險用戶執行的運營策略,如上述拒絕為車險基礎分低於300分的用戶承保。 圖2、圖3分別是本發明提供的所述一種車險業務的資料處理方法實施場景示意圖。如圖2、圖3所示,所述第二伺服器採用下述至少一種方式將所述車險標準分回傳給所述第一伺服器: 將所述車險標準分儲存在指定位置,提供所述第一伺服器調用所述車險標準分的介面,相應的,所述第一伺服器透過調用所述介面獲取所述車險標準分; 將所述車險標準分即時發送給所述第一伺服器。 第二伺服器(車險標準分服務機構)可以提供離線打分和在線即時打分兩種車險標準分的處理方式。離線打分具體的實施可以包括指保險公司預先上傳車險用戶的保單資料,由第二伺服器提前進行計算打分,得到車險用戶的車險標準分。然後可以將打分結果保存在指定的資料庫表中(如分布式資料庫),並部署上線。這樣,保險公司可以透過事先預定好的介面調用到車險用戶的車險標準分。可以理解為離線打分是一種將打分結果一步傳輸給第一伺服器的處理方式。另一種在線即時打分的實施方式,具體的實施可以包括將車險標準分的打分邏輯部署上線,第一伺服器可以透過輸入打分所需的預定欄位,可以即時獲取第二伺服器計算得到的車險標準分。 本發明提供的一種車險業務的資料處理方法,利用人的一些屬性資訊,如身份特質、信用歷史、駕駛習慣、收入穩定性等,經過量化,可以輸出統一的標準分。保險公司可以利用該標準分進行建模等,運用到車險承保和定價的過程中,使得輸出的車險的業務運營方案更加準確。本發明提供的車險標準分,對於相同的資料處理對象,如同一個人的屬性資訊,其輸出給各個保險公司的標準分可以是統一的,這樣可以為業內提供一種針對不同保險公司制定車險運營業務時共同使用的參考標準,以縮小保險公司為消費者制定車險業務的業務標準差距,促進行業公平、健康發展。 上述實施例從車險公司(第一伺服器)與提供車險標準分輸出結果的服務機構(第二伺服器)的交互側對本發明所述車險業務的資料處理方法的實施方案進行說明。基於上述描述,本發明還提供一種可以用於車險標準分服務機構的車險業務的資料處理方法,即對於提供車險標準分的第二伺服器一側而言,可以包括: S22:獲取車險用戶的預定欄位,根據所述預定欄位匹配出所述車險用戶的人屬性變量和所述人屬性變量對應的取值; S24:基於所述人屬性變量和對應的取值,按照預設計算方式產生車險標準分; S26:將所述車險標準分發送給第一伺服器。 圖4是本發明提供的可以用於所述第二伺服器的車險業務的資料處理方法流程示意圖。 當前其他的實施方式中,所述預設計算方式可以被設置為全域唯一。以及所述第二伺服器採用下述至少一種方式將所述車險標準分回傳給所述第一伺服器: 將所述車險標準分儲存在指定位置,並提供第一伺服器調用所述車險標準分的介面,相應的,所述第一伺服器透過調用所述介面獲取所述車險標準分; 將產生的車險標準分即時發送給所述第一伺服器。 具體的實現方式可以參照前述第一伺服器與第二伺服器交互側的實施例描述,在此不做贅述。 基於本發明創新思想之一,即利用與人相關聯的屬性資訊進行車險風險的評估,進而使得車險業務中的承保、定價等更加準確、合理,本發明還提供另一種車險業務的資料處理方法的實施例。在本發明實施例中,可以將第二伺服器儲存或者獲取的人屬性表裏進行整合、分類,產生多個類型的風險標簽。這些風險標簽可以提供給保險公司進行選擇,可以各個保險公司可以根據自己的車險業務運營策略選取所需類別的風險標簽,進而可以由第二伺服器或第一伺服器產生針對不同保險公司或者更具體的針對不同車險業務的車險專用分。圖5是本發明提供的另一種車險業務的資料處理方法實施例的方法流程示意圖,如圖5所示,可以包括: S40:第二伺服器提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; S42:第一伺服器將獲取的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽發送給第二伺服器; S44:所述第二伺服器根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料,並將所述風險資料回傳給所述第一伺服器; S46:所述第一伺服器基於所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分。 本實施例中第二伺服器可以匯總整合多個類別的風險標簽。隨後保險公司可以使用自己所需處理的車險用戶資料,結合自己的經驗或者業務需求,搭配這些標簽裏的一個或多個。第二伺服器返回選取的一個或者多個標簽實際的風險資料,第一伺服器可以使用返回的這些類別的風險資料中的一個或者多個,產生一個所述第一伺服器的車險專用分。 具體的一個示例中,例如第一伺服器輸入的車險用戶資料為車主保單資料,保險公司選取的風險類別標簽為駕駛習慣、身份特質、信用歷史、消費水平。第二伺服器可以根據車主保單資料在資料庫中分別查新選取的這四個風險類別標簽下各個人屬性變量的取值,例如信用歷史的風險類別標簽中包含第一信用Tru_Card、第二信用Tru_Life、第三信用Tru_Bank這三個人屬性變量,透過查詢或者相應取值的轉換(如信用“良”可以轉化為取值80分,滿分100分)得到各個信用的人屬性變量取值分別為優、中、良。那麽第二伺服器進一步可以根據這些取值採用一定方式得到信用歷史的風險類別標簽的風險資料為良。這些風險資料可以為具體的數值,如消費水平的風險資料為8000,也可以為反映風險級別的字串,如良、優、健康等。第一伺服器可以將這些字串轉換為相應的用於計算車險專用分的數值,如信用歷史的風險資料為良,則可以轉換為數值80。第一伺服器可以將選取的各個風險類別標簽的風險資料按照一定方式進行計算,如對應分值相加,產生車險專用分。 進一步的,如圖6所示,所述方法還可以包括: S48:所述第一伺服器根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 圖6是本發明提供的另一種車險業務的資料處理方法實施例的方法流程示意圖.這樣,採用本發明實施方案,可以根據各個保險公司對不同車險風險類型的評估傾向,產生適用各自差異化的、符合自身評估需要的車險專用分,提高車險風險評估的靈活性、擴展性,滿足各保險公司車險風險評估需求。然後可以將這個車險專用分運營到承保、定價等車險業務中。 所述的車險用戶資料可以包括保險公司一側發送給第二伺服器的進行車險風險評估的資料,可以包括前述實施例所述的車險用戶的預定欄位,或者保單資料,或者其他類型的資料資訊。上述實施例中所述的人屬性變量參考前述所述,可以包括根據人的屬性資訊設置的變量欄位,這些屬性資訊具體的可以包括自身體質資訊、社會關係資訊、性格資訊、社會價值資訊等多種類型的資料資訊。本發明所述方法提供的一個實施例中,所述第二伺服器提供的風險類別標簽可以包括下屬中的至少一個類型: 駕駛習慣、職業特性、身份特質、信用歷史、消費習慣、穩定水平等。 當然,還可以制定其他類別的風險類別標簽。本實施例提供的上述類別的風險類別標簽包括了常規車險風險評估中可能使用到的各自類型的風險因素,能够很好的符合保險公司的車險風險評估需求。後續中還可以根據需求進行風險類別標簽的增加、修改等。 同樣的,基於上述第一伺服器與第二伺服器兩側車險業務資料交換處理的實施例描述,本發明還提供一種可以用於第二伺服器(如提供車險專用分服務的機構)一側的車險業務的資料處理方法。圖7是本發明提供的另一種可以用於第二伺服器的車險業務的資料處理方法的流程示意圖,如圖7所示,可以包括: S200:提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; S220:獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽; S240:根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; S260:將所述風險資料回傳給所述第一伺服器。 同樣的,基於上述第一伺服器與第二伺服器兩側車險業務資料交換處理的實施例描述,本發明還提供一種可以用於第一伺服器(如保險公司一側的伺服器)一側的車險業務的資料處理方法。圖8是本發明提供的一種可以用於第一伺服器的車險業務的資料處理方法的流程示意圖,如圖8所示,可以包括: S210:獲取車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽,將所述車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; S230:獲取第二伺服器計算得到的所述選取的風險類別標簽的風險資料,根據所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分; S250:根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 所述的車險業務運營方案可以參照前述車險用戶的業務運營方案的實施方式,在此不做贅述。 上述實施例提供了透過第一伺服器選取一個或者多個風險類別標簽、第二伺服器輸出各個風險類別標簽的風險資料,然後第一伺服器根據需求使用其中全部或者部分風險資料自行組合產生車險專用分的實施方式。本發明還提供另一種實施方式,在第一伺服器輸入車險用戶資料並選取風險類別標簽後,由第二伺服器直接匹配、計算、產生車險專用分,然後將改車險專用分返回給第一伺服器。圖9是本發明提供的所述方法另一種實施例的方法流程示意圖,如圖9所示,可以包括: S60:第二伺服器提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; S62:第一伺服器將獲取的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽發送給第二伺服器; S64:所述第二伺服器根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; S66:所述第二伺服器基於所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分。 本實施例中,第二伺服器可以對儲存或者獲取的人屬性變量進行整合、分類,產生多個類型的風險標簽。這些風險標簽可以提供給保險公司進行選擇,可以各個保險公司可以根據自己的車險業務運營策略選取所需類別的風險標簽,進而可以由第二伺服器產生針對不同保險公司或者更具體的針對不同車險業務的車險專用分。 具體的一個示例中,例如保險公司選取的風險類別標簽為駕駛習慣、身份特質、信用歷史、消費水平,每個風險類別標簽透過對自身所包括人屬性變量進行計算後得到的風險資料分別為良、健康、優、8000,將其轉換為相應的取值後為80、90、95、80,然後相加得到車險專用分為345。當然,第二伺服器也可以直接計算輸出每個風險類別標簽對應的取值,如駕駛習慣、身份特質、信用歷史、消費水平分別對應的風險資料為80、90、95、80,然後透過相加或者其他例如加權的方式計算得到車險專用分。 進一步的,所述方法還可以包括: S68:所述第二伺服器將所述車險專用分回傳給所述第一伺服器。 當然,進一步的,所述第一伺服器可以根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案,例如是否受理承保業務、保費是否有優惠等。 同樣的,基於上述第一伺服器與第二伺服器兩側車險業務資料交換處理的實施例描述,本發明還提供一種可以用於第二伺服器(如提供車險專用分服務的機構)一側的車險業務的資料處理方法。圖10是本發明提供的另一種可以用於第二伺服器的車險業務的資料處理方法的流程示意圖,如圖10所示,可以包括: S400:提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; S420:獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽; S440:根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; S460:基於所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分。 如前所述,第二伺服器計算產生車險專用分後,可以將所述車險專用分回傳給所述第一伺服器,使所述第一伺服器根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。因此,所述方法還可以包括: S480:將所述車險專用分回傳給所述第一伺服器。 圖11是本發明提供的另一種可以用於第二伺服器的車險業務的資料處理方法的流程示意圖。其他的實施例中,也可以採用離線異步傳輸或者即時傳輸的方式將第二伺服器產生的車險專用分回傳給第一伺服器。具體的,可以採用下述至少一種方式將所述車險專用分回傳給所述第一伺服器: 將所述車險專用分儲存在指定位置,提供所述第一伺服器調用所述車險專用分的介面,相應的,所述第一伺服器透過調用所述介面獲取所述車險專用分; 將產生的車險專用分即時發送給所述第一伺服器。 同樣的,基於上述第一伺服器與第二伺服器兩側車險業務資料交換處理的實施例描述,本發明還提供一種可以用於第一伺服器(如保險公司的伺服器)一側的車險業務的資料處理方法。圖12是本發明提供的另一種可以用於第一伺服器的車險業務的資料處理方法的流程示意圖,如圖12所示,可以包括: S600:獲取車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽,將所述車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; S620:獲取第二伺服器計算得到的車險專用分,所述車險專用分包括第二伺服器基於所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料產生的車險專用分; S640:根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 上述對本說明書特定實施例進行了描述。其它實施例在申請專利範圍的範圍內。在一些情况下,在申請專利範圍中記載的動作或步驟可以按照不同於實施例中的順序來執行並且仍然可以實現期望的結果。另外,在圖式中描繪的過程不一定要求示出的特定順序或者連續順序才能實現期望的結果。在某些實施方式中,多任務處理和並行處理也是可以的或者可能是有利的。 上述實施例提供的一種車險業務的資料處理方法,利用人的一些屬性資訊,如身份特質、信用歷史、駕駛習慣、收入穩定性等,經過量化,可以輸出統一的標準分。保險公司可以利用該標準分進行建模等,運用到車險承保和定價的過程中,使得輸出的車險的業務運營方案更加準確。本發明提供的車險標準分,對於相同的資料處理對象,如同一個人的屬性資訊,其輸出給各個保險公司的標準分可以是統一的,這樣可以為業內提供一種針對不同保險公司制定車險運營業務時共同使用的參考標準,以縮小保險公司為消費者制定車險業務的業務標準差距,促進行業公平、健康發展。 基於上述所述的車險業務的資料處理方法,本發明還提供一種車險業務的資料處理裝置。所述的裝置可以包括使用了本發明所述方法的系統(包括分布式系統)、軟體(應用)、模組、組件、伺服器、客戶端等並結合必要的實施硬體的裝置。基於同一創新構思,本發明提供的一種實施例中的裝置如下面的實施例所述。由於裝置解决問題的實現方案與方法相似,因此本發明具體的裝置的實施可以參見前述方法的實施,重複之處不再贅述。以下所使用的,術語“單元”或者“模組”可以實現預定功能的軟體和/或硬體的組合。儘管以下實施例所描述的裝置較佳地以軟體來實現,但是硬體,或者軟體和硬體的組合的實現也是可能並被構想的。具體的,圖13是本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置實施例的模組結構示意圖,如圖13所示,所述裝置可以包括: 欄位匹配模組102,可以用於獲取車險用戶的預定欄位,根據所述預定欄位匹配出所述車險用戶的人屬性變量和所述人屬性變量對應的取值; 標準分計算模組104,可以用於基於所述人屬性變量和對應的取值,按照預設計算方式產生車險標準分; 通信模組106,可以用於將所述車險標準分發送給第一伺服器。 本發明的一個實施例中,所述車險標準分的預設計算方式可以設置為全域唯一,即第二伺服器採用統一穩定的車險標準分計算方式。這樣,針對相同的車險用戶,不同的保險公司透過第二伺服器調用回傳來的車險標準分是一致的。因所述裝置的另一種實施例中,所述標準分計算模組104中採用的預設計算方式可以被設置為全域唯一。 圖14是本發明所述裝置中通信模組的一個實施例的模組結構示意圖,如圖14所示,另一種實施例中,所述通信模組106包括下述中的至少一種: 介面模組1062,可以用於將所述車險標準分儲存在指定位置,並提供第一伺服器調用所述車險標準分的介面,相應的,所述第一伺服器透過調用所述介面模組獲取所述車險標準分; 即時反饋模組1064,可以用於將產生的車險標準分即時發送給所述第一伺服器。 所述裝置可以提供離線打分和在線即時打分兩種車險標準分的處理方式。離線打分具體的實施可以包括指保險公司預先上傳車險用戶的保單資料,由裝置提前進行計算打分,得到車險用戶的車險標準分。然後可以將打分結果保存在指定的資料庫表中(如分布式資料庫),並部署上線。這樣,保險公司可以透過事先預定好的介面調用到車險用戶的車險標準分。可以理解為離線打分是一種將打分結果一步傳輸給第一伺服器的處理方式。另一種在線即時打分的實施方式,具體的實施可以包括將車險標準分的打分邏輯部署上線,第一伺服器可以透過輸入打分所需的預定欄位,可以即時獲取所述裝置計算得到的車險標準分。 基於上述中方法實施例的描述,本發明還提供另一種車險業務的資料處理裝置,所述裝置可以用於提供車險風險評估服務的業務系統(如前述的第二伺服器)。具體的,圖15是本發明提供的另一種車險業務的資料處理裝置實施例的模組結構示意圖,如圖15所示,所述裝置可以包括: 標簽模組202,可以用於提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 資訊獲取模組204,可以用於獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽; 標簽風險計算模組206,可以用於根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 通信模組208,可以用於將所述風險資料回傳給所述第一伺服器。 所述標簽模組202中可以提供多種類型的風險類別標簽,以供保險公司作業人員根據自己的業務需求選取一個或者多個標簽組合確定適合自己業務的車險專用分。因此,所述裝置的另一種實施例中,所述標簽模組提供的所述風險類別標簽可以包括下屬中的至少一個類型: 駕駛習慣、職業特性、身份特質、信用歷史、消費習慣、穩定水平。 基於上述中方法實施例的描述,本發明還提供另一種車險業務的資料處理裝置,所述裝置可以用於保險公司制定車險運營方案(如前述的第一伺服器)。具體的,圖16是本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置實施例的模組結構示意圖,如圖16所示,所述裝置可以包括: 車險資料處理模組302,可以用於獲取車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽,將所述車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 標簽風險調用模組304,可以用於獲取第二伺服器計算得到的所述選取的風險類別標簽的風險資料,根據所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分; 車險業務處理模組306,可以用於根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 本發明提供另一種可以用於提供車險風險評估服務一側的車險業務的資料處理裝置,如圖17所示,圖17是本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置實施例的模組結構示意圖,可以包括: 標簽模組402,可以用於提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 資訊獲取模組404,可以用於獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽; 標簽風險計算模組406,可以用於根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 專用分計算模組408,可以用於基於所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分。 所述裝置的另一種實施例中,如圖18所示,圖18是本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置實施例的模組結構示意圖,所述裝置還包括: 通信模組410,可以用於將所述車險專用分回傳給所述第一伺服器,使所述第一伺服器根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 當然,參照前述方法或裝置相關實施例的描述,所述通信模組410可以包括下述中的至少一種: 介面模組412,可以用於將所述車險專用分儲存在指定位置,提供所述第一伺服器調用所述車險專用分的介面,相應的,所述第一伺服器透過調用所述介面獲取所述車險專用分; 即時反饋模組414,可以用於將產生的車險專用分即時發送給所述第一伺服器。 其他的實施例中,所述標簽模組402提供的所述風險類別標簽可以包括下屬中的至少一個類型: 駕駛習慣、職業特性、身份特質、信用歷史、消費習慣、穩定水平。 基於上述中方法實施例的描述,本發明還提供另一種車險業務的資料處理裝置,所述裝置可以用於保險公司制定車險運營方案(如前述的第一伺服器)。具體的,圖19是本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置實施例的模組結構示意圖,如圖19所示,所述裝置可以包括: 車險資料處理模組602,可以用於獲取車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽,將所述車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 專用分調用模組604,可以用於獲取第二伺服器計算得到的車險專用分,所述車險專用分包括第二伺服器基於所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料產生的車險專用分; 車險業務處理模組606,可以用於根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 上述裝置實施例中,可以將儲存或者獲取的人屬性表裏進行整合、分類,產生多個類型的風險標簽。這些風險標簽可以提供給保險公司進行選擇,可以各個保險公司可以根據自己的車險業務運營策略選取所需類別的風險標簽,進而可以由提供打分的伺服器或保險公司一側伺服器產生針對不同保險公司或者更具體的針對不同車險業務的車險專用分。 需要說明的,上述所述的裝置根據方法實施例的描述還可以包括其他的實施方式,具體的實現方式可以參照相關方法實施例的描述,在此不作一一贅述。 本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置,利用與人相關的一些屬性資訊,如身體特徵(如年齡、病史等)、信用歷史、駕駛習慣等,經過量化,可以輸出統一的標準分。保險公司可以利用該標準分進行建模等,運用到車險承保和定價的過程中,使得輸出的車險的業務運營方案更加準確。本發明提供的車險標準分,對於相同的資料處理對象,如同一個人的屬性資訊,其輸出給各個保險公司的標準分可以是統一的,這樣可以為業內提供一種針對不同保險公司制定車險運營業務時共同使用的參考標準,以縮小保險公司為消費者制定車險業務的業務標準差距,促進行業公平、健康發展。 本發明提供的上述車險業務的資料處理方法或裝置可以在電腦中由處理器執行相應的程式指令來實現,如使用windows操作系統的c++語言在PC端實現,或其他例如Linux、android、iOS系統中採用相應的程式設計語言實現等。本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置的另一種實施例中,可以用於車險風險評估的終端/系統中,包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,所述處理器執行所述指令時實現: 獲取車險用戶的預定欄位,根據所述預定欄位匹配出所述車險用戶的人屬性變量和所述人屬性變量對應的取值; 基於所述人屬性變量和對應的取值,按照預設計算方式產生車險標準分; 將所述車險標準分發送給第一伺服器。 另一種實施例中,所述一種車險業務的資料處理裝置可以包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,所述處理器執行所述指令時實現: 提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽; 根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 將所述風險資料回傳給所述第一伺服器。 本發明提供的另一種車險業務的資料處理裝置中,可以包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,所述處理器執行所述指令時實現: 提供風險類別標簽,所述風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽; 根據所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據所述取值計算各個所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 基於所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分。 當然,對於保險公司一側而言,本發明可以提供用於保險公司一側的車險業務的資料處理裝置,具體的可以包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,所述處理器執行所述指令時實現: 獲取車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽,將所述車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 獲取第二伺服器計算得到的所述選取的風險類別標簽的風險資料,根據所述風險資料產生對應於所述車險用戶資料的車險專用分; 根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 或者,另一種實施例中,所述的一種車險業務的資料處理裝置可以包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,所述處理器執行所述指令時可以實現: 獲取車險用戶資料和選取的至少一個所述風險類別標簽,將所述車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 獲取第二伺服器計算得到的車險專用分,所述車險專用分包括第二伺服器基於所述車險用戶資料確定所述選取的風險類別標簽所對應的風險資料產生的車險專用分; 根據所述車險專用分確定相應的車險業務運營方案。 本發明還提供一種車險風險評估系統,該系統可以包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,所述處理器執行所述指令時實現本發明所提供的任意一項所述方法的步驟;或者,所述系統可以包括本發明提供的所述裝置中任意一項所述的裝置。該系統可以為為保險公司提供車險風險評估的服務機構,如車險標準分或車險專用分服務系統/應用,可以與保險公司對接,作為保險公司的友盟或第三方車險業務運營的合作方,如提供離線或在線輸出打分結果。或者也可以直接介面保險公司的服務系統,作為保險公司車險業務運營的一部分。 本發明實施例提供所述的車險業務的資料處理裝置可以應用在多種系統(包括分布式系統)、軟體(應用)、模組、組件、伺服器、客戶端等中,並結合必要的實施硬體實現。圖20是本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置應用在伺服器中的結構示意圖,圖21是本發明提供的另一種車險業務的資料處理裝置應用在伺服器中的結構示意圖。具體的圖20、圖21所示的裝置可以實際終端設備中可以是提供車險風險識別/評估的伺服器,或者終端應用。 本發明提供的一種車險業務的資料處理方法、裝置及系統,利用與人相關的一些屬性資訊,如身體特徵(如年齡、病史等)、信用歷史、駕駛習慣等,經過量化,可以輸出統一的標準分。保險公司可以利用該標準分進行建模等,運用到車險承保和定價的過程中,使得輸出的車險的業務運營方案更加準確。本發明提供的車險標準分,對於相同的資料處理對象,如同一個人的屬性資訊,其輸出給各個保險公司的標準分可以是統一的,這樣可以為業內提供一種針對不同保險公司制定車險運營業務時共同使用的參考標準,以縮小保險公司為消費者制定車險業務的業務標準差距,促進行業公平、健康發展。 儘管本發明內容中提到預定欄位的定義、標簽的分類方式、人屬性變量的獲取以及取值轉換方式、資料儲存方式、第一伺服器與第二伺服器異步或即時資料交換等之類的資料/定義、獲取、交互、計算、判斷等描述,但是,本發明並不局限於必須是符合行業通信標準、標準電腦資料處理和儲存規則或本發明實施例所描述的情况。某些行業標準或者使用自定義方式或實施例描述的實施基礎上略加修改後的實施方案也可以實現上述實施例相同、等同或相近、或變形後可預料的實施效果。應用這些修改或變形後的資料獲取、儲存、判斷、處理方式等獲取的實施例,仍然可以屬本發明的可選實施方案範圍之內。 上述對本說明書特定實施例進行了描述。其它實施例在申請專利範圍的範圍內。在一些情况下,在申請專利範圍中記載的動作或步驟可以按照不同於實施例中的順序來執行並且仍然可以實現期望的結果。另外,在圖式中描繪的過程不一定要求示出的特定順序或者連續順序才能實現期望的結果。在某些實施方式中,多任務處理和並行處理也是可以的或者可能是有利的。 在20世紀90年代,對於一個技術的改進可以很明顯地區分是硬體上的改進(例如,對二極體、電晶體、開關等電路結構的改進)還是軟體上的改進(對於方法流程的改進)。然而,隨著技術的發展,當今的很多方法流程的改進已經可以視為硬體電路結構的直接改進。設計人員幾乎都透過將改進的方法流程編程到硬體電路中來得到相應的硬體電路結構。因此,不能說一個方法流程的改進就不能用硬體實體模組來實現。例如,可編程邏輯器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如現場可編程閘陣列(Field Programmable Gate Array,FPGA))就是這樣一種積體電路,其邏輯功能由用戶對器件編程來確定。由設計人員自行編程來把一個數位系統“整合”在一片PLD上,而不需要請晶片製造廠商來設計和製作專用的積體電路晶片。而且,如今,取代手工地製作積體電路晶片,這種編程也多半改用“邏輯編譯器(logic compiler)”軟體來實現,它與程式開發撰寫時所用的軟體編譯器相類似,而要編譯之前的原始碼也得用特定的編程語言來撰寫,此稱之為硬體描述語言(Hardware Description Language,HDL),而HDL也並非僅有一種,而是有許多種,如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware Description Language)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(Ruby Hardware Description Language)等,目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware Description Language)與Verilog。本領域技術人員也應該清楚,只需要將方法流程用上述幾種硬體描述語言稍作邏輯編程並編程到積體電路中,就可以很容易得到實現該邏輯方法流程的硬體電路。 控制器可以按任何適當的方式實現,例如,控制器可以採取例如微處理器或處理器以及儲存可由該(微)處理器執行的電腦可讀程式碼(例如軟體或韌體)的電腦可讀媒體、邏輯閘、開關、專用積體電路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、可編程邏輯控制器和嵌入微控制器的形式,控制器的例子包括但不限於以下微控制器:ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320,記憶體控制器還可以被實現為記憶體的控制邏輯的一部分。本領域技術人員也知道,除了以純電腦可讀程式碼方式實現控制器以外,完全可以透過將方法步驟進行邏輯編程來使得控制器以邏輯閘、開關、專用積體電路、可編程邏輯控制器和嵌入微控制器等的形式來實現相同功能。因此這種控制器可以被認為是一種硬體部件,而對其內包括的用於實現各種功能的裝置也可以視為硬體部件內的結構。或者甚至,可以將用於實現各種功能的裝置視為既可以是實現方法的軟體模組又可以是硬體部件內的結構。 上述實施例闡明的系統、裝置、模組或單元,具體可以由電腦晶片或實體實現,或者由具有某種功能的產品來實現。一種典型的實現設備為電腦。具體的,電腦例如可以為個人電腦、膝上型電腦、車載人機交互設備、蜂窩電話、相機電話、智能電話、個人數位助理、媒體播放器、導航設備、電子郵件設備、遊戲控制台、平板電腦、可穿戴設備或者這些設備中的任何設備的組合。 雖然本發明提供了如實施例或流程圖所述的方法操作步驟,但基於常規或者無創造性的手段可以包括更多或者更少的操作步驟。實施例中列舉的步驟順序僅僅為衆多步驟執行順序中的一種方式,不代表唯一的執行順序。在實際中的裝置或終端產品執行時,可以按照實施例或者圖式所示的方法順序執行或者並行執行(例如並行處理器或者多執行緒處理的環境,甚至為分布式資料處理環境)。術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含,從而使得包括一系列要素的過程、方法、產品或者設備不僅包括那些要素,而且還包括沒有明確列出的其他要素,或者是還包括為這種過程、方法、產品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情况下,並不排除在包括所述要素的過程、方法、產品或者設備中還存在另外的相同或等同要素。 為了描述的方便,描述以上裝置時以功能分為各種模組分別描述。當然,在實施本發明時可以把各模組的功能在同一個或多個軟體和/或硬體中實現,也可以將實現同一功能的模組由多個子模組或子單元的組合實現等。以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的,例如,所述單元的劃分,僅僅為一種邏輯功能劃分,實際實現時可以有另外的劃分方式,例如多個單元或組件可以結合或者可以整合到另一個系統,或一些特徵可以忽略,或不執行。另一點,所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是透過一些介面,裝置或單元的間接耦合或通信連接,可以是電性,機械或其它的形式。 本領域技術人員也知道,除了以純電腦可讀程式碼方式實現控制器以外,完全可以透過將方法步驟進行邏輯編程來使得控制器以邏輯閘、開關、專用積體電路、可編程邏輯控制器和嵌入微控制器等的形式來實現相同功能。因此這種控制器可以被認為是一種硬體部件,而對其內部包括的用於實現各種功能的裝置也可以視為硬體部件內的結構。或者甚至,可以將用於實現各種功能的裝置視為既可以是實現方法的軟體模組又可以是硬體部件內的結構。 本發明是參照根據本發明實施例的方法、設備(系統)、和電腦程式產品的流程圖和/或方塊圖來描述的。應理解可由電腦程式指令實現流程圖和/或方塊圖中的每一流程和/或方塊、以及流程圖和/或方塊圖中的流程和/或方塊的結合。可提供這些電腦程式指令到通用電腦、專用電腦、嵌入式處理機或其他可編程資料處理設備的處理器以產生一個機器,使得透過電腦或其他可編程資料處理設備的處理器執行的指令產生用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能的裝置。 這些電腦程式指令也可儲存在能引導電腦或其他可編程資料處理設備以特定方式工作的電腦可讀記憶體中,使得儲存在該電腦可讀記憶體中的指令產生包括指令裝置的製造品,該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能。 這些電腦程式指令也可裝載到電腦或其他可編程資料處理設備上,使得在電腦或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生電腦實現的處理,從而在電腦或其他可編程設備上執行的指令提供用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能的步驟。 在一個典型的配置中,計算設備包括一個或多個處理器(CPU)、輸入/輸出介面、網路介面和記憶體。 記憶體可能包括電腦可讀媒體中的非永久性記憶體,隨機存取記憶體(RAM)和/或非易失性記憶體等形式,如唯讀記憶體(ROM)或快閃記憶體(flash RAM)。記憶體是電腦可讀媒體的示例。 電腦可讀媒體包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法或技術來實現資訊儲存。資訊可以是電腦可讀指令、資料結構、程式的模組或其他資料。電腦的儲存媒體的例子包括,但不限於相變記憶體(PRAM)、靜態隨機存取記憶體(SRAM)、動態隨機存取記憶體(DRAM)、其他類型的隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、電可擦除可編程唯讀記憶體(EEPROM)、快閃記憶體或其他記憶體技術、唯讀光碟唯讀記憶體(CD-ROM)、數位多功能光碟(DVD)或其他光學儲存、磁盒式磁帶,磁帶磁磁盤儲存或其他磁性儲存設備或任何其他非傳輸媒體,可用於儲存可以被計算設備訪問的資訊。按照本文中的界定,電腦可讀媒體不包括暫存電腦可讀媒體(transitory media),如調變的資料信號和載波。 本領域技術人員應明白,本發明的實施例可提供為方法、系統或電腦程式產品。因此,本發明可採用完全硬體實施例、完全軟體實施例或結合軟體和硬體方面的實施例的形式。而且,本發明可採用在一個或多個其中包含有電腦可用程式碼的電腦可用儲存媒體(包括但不限於磁碟記憶體、CD-ROM、光學記憶體等)上實施的電腦程式產品的形式。 本發明可以在由電腦執行的電腦可執行指令的一般上下文中描述,例如程式模組。一般地,程式模組包括執行特定任務或實現特定抽象資料類型的常式、程式、物件、組件、資料結構等等。也可以在分布式計算環境中實踐本發明,在這些分布式計算環境中,由透過通信網路而被連接的遠程處理設備來執行任務。在分布式計算環境中,程式模組可以位於包括儲存設備在內的本地和遠程電腦儲存媒體中。 本說明書中的各個實施例均採用遞進的方式描述,各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可,每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其,對於系統實施例而言,由於其基本相似於方法實施例,所以描述的比較簡單,相關之處參見方法實施例的部分說明即可。在本說明書的描述中,參考術語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特徵、結構、材料或者特點包含於本發明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中,對上述術語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且,描述的具體特徵、結構、材料或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。此外,在不相互矛盾的情况下,本領域的技術人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特徵進行結合和組合。 以上所述僅為本發明的實施例而已,並不用於限制本發明。對於本領域技術人員來說,本發明可以有各種更改和變化。凡在本發明的精神和原理之內所作的任何修改、等同替換、改進等,均應包含在本發明的申請專利範圍的範圍之內。
102‧‧‧欄位匹配模組
104‧‧‧標準分計算模組
106‧‧‧通信模組
202‧‧‧標簽模組
204‧‧‧資訊獲取模組
206‧‧‧標簽風險計算模組
208‧‧‧通信模組
302‧‧‧車險資料處理模組
304‧‧‧標簽風險調用模組
306‧‧‧車險業務處理模組
402‧‧‧標簽模組
404‧‧‧資訊獲取模組
406‧‧‧標簽風險計算模組
408‧‧‧專用分計算模組
410‧‧‧通信模組
602‧‧‧車險資料處理模組
604‧‧‧專用分調用模組
606‧‧‧車險業務處理模組
1062‧‧‧介面模組
1064‧‧‧即時反饋模組
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案,下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的圖式作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的圖式僅僅是本發明中記載的一些實施例,對於本領域普通技術人員來講,在不付出創造性勞動性的前提下,還可以根據這些圖式獲得其他的圖式。 圖1是本發明所述一種車險業務的資料處理方法實施例的流程示意圖; 圖2是本發明提供的所述一種車險業務的資料處理方法實施場景示意圖; 圖3是本發明提供的另一種車險業務的資料處理方法實施場景示意圖; 圖4是本發明提供的可以用於所述第二伺服器的車險業務的資料處理方法流程示意圖; 圖5是本發明提供的另一種車險業務的資料處理方法實施例的方法流程示意圖; 圖6是本發明提供的另一種車險業務的資料處理方法實施例的方法流程示意圖; 圖7是本發明提供的另一種可以用於第二伺服器的車險業務的資料處理方法的流程示意圖; 圖8是本發明提供的一種可以用於第二伺服器的車險業務的資料處理方法的流程示意圖; 圖9是本發明提供的一種車險業務的資料處理方法另一種實施例的方法流程示意圖; 圖10是本發明提供的另一種可以用於第二伺服器的車險業務的資料處理方法的流程示意圖; 圖11是本發明提供的另一種可以用於第二伺服器的車險業務的資料處理方法的流程示意圖; 圖12是本發明提供的另一種可以用於第一伺服器的車險業務的資料處理方法的流程示意圖; 圖13是本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置實施例的模組結構示意圖; 圖14是本發明所述裝置中通信模組的一個實施例的模組結構示意圖; 圖15是本發明提供的另一種車險業務的資料處理裝置實施例的模組結構示意圖; 圖16是本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置實施例的模組結構示意圖; 圖17是本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置實施例的模組結構示意圖; 圖18是本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置實施例的模組結構示意圖; 圖19是本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置實施例的模組結構示意圖; 圖20是本發明提供的一種車險業務的資料處理裝置應用在伺服器中的結構示意圖; 圖21是本發明提供的另一種車險業務的資料處理裝置應用在伺服器中的結構示意圖。
Claims (31)
- 一種車險業務的資料處理方法,該方法包括: 第一伺服器獲取車險用戶的預定欄位,將該預定欄位發送至第二伺服器; 該第二伺服器根據該預定欄位匹配出該車險用戶的人屬性變量和該人屬性變量對應的取值; 該第二伺服器基於該人屬性變量和對應的取值,按照預設計算方式產生車險標準分; 該第二伺服器將該車險標準分回傳給該第一伺服器; 該第一伺服器基於該車險標準分確定該車險用戶的業務運營方案。
- 一種車險業務的資料處理方法,該方法包括: 獲取車險用戶的預定欄位,根據該預定欄位匹配出該車險用戶的人屬性變量和該人屬性變量對應的取值; 基於該人屬性變量和對應的取值,按照預設計算方式產生車險標準分; 將該車險標準分發送給第一伺服器。
- 如申請專利範圍第2項的車險業務的資料處理方法,該預設計算方式被設置為全域唯一。
- 如申請專利範圍第2項的車險業務的資料處理方法,採用下述至少一種方式將該車險標準分發送給第一伺服器: 將該車險標準分儲存在指定位置,並提供第一伺服器調用該車險標準分的介面,相應的,該第一伺服器透過調用該介面獲取該車險標準分; 將產生的車險標準分即時發送給該第一伺服器。
- 一種車險業務的資料處理方法,該方法包括: 第二伺服器提供風險類別標簽,該風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 第一伺服器將獲取的車險用戶資料和選取的至少一個該風險類別標簽發送給該第二伺服器; 該第二伺服器根據該車險用戶資料確定該選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據該取值計算各個該選取的風險類別標簽所對應的風險資料,並將該風險資料回傳給該第一伺服器; 該第一伺服器基於該風險資料產生對應於該車險用戶資料的車險專用分; 該第一伺服器根據該車險專用分確定相應的車險業務運營方案。
- 一種車險業務的資料處理方法,該方法包括: 提供風險類別標簽,該風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個該風險類別標簽; 根據該車險用戶資料確定該選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據該取值計算各個該選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 將該風險資料回傳給該第一伺服器。
- 如申請專利範圍第6項的車險業務的資料處理方法,提供的該風險類別標簽包括下屬中的至少一個類型: 駕駛習慣、職業特性、身份特質、信用歷史、消費習慣、穩定水平。
- 一種車險業務的資料處理方法,該方法包括: 獲取車險用戶資料和選取的至少一個風險類別標簽,將該車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 獲取第二伺服器計算得到的該選取的風險類別標簽的風險資料,根據該風險資料產生對應於該車險用戶資料的車險專用分; 根據該車險專用分確定相應的車險業務運營方案。
- 一種車險業務的資料處理方法,包括: 第二伺服器提供風險類別標簽,該風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 第一伺服器將獲取的車險用戶資料和選取的至少一個該風險類別標簽發送給第二伺服器; 該第二伺服器根據該車險用戶資料確定該選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據該取值計算各個該選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 該第二伺服器基於該風險資料產生對應於該車險用戶資料的車險專用分。
- 一種車險業務的資料處理方法,包括: 提供風險類別標簽,該風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個該風險類別標簽; 根據該車險用戶資料確定該選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據該取值計算各個該選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 基於該風險資料產生對應於該車險用戶資料的車險專用分。
- 如申請專利範圍第10項的車險業務的資料處理方法,還包括: 將該車險專用分回傳給該第一伺服器,使該第一伺服器根據該車險專用分確定相應的車險業務運營方案。
- 如申請專利範圍第11項的車險業務的資料處理方法,採用下述至少一種方式將該車險專用分回傳給該第一伺服器: 將該車險專用分儲存在指定位置,提供該第一伺服器調用該車險專用分的介面,相應的,該第一伺服器透過調用該介面獲取該車險專用分; 將產生的車險專用分即時發送給該第一伺服器。
- 如申請專利範圍第10項的車險業務的資料處理方法,提供的該風險類別標簽包括下屬中的至少一個類型: 駕駛習慣、職業特性、身份特質、信用歷史、消費習慣、穩定水平。
- 一種車險業務的資料處理方法,包括: 獲取車險用戶資料和選取的至少一個風險類別標簽,將該車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 獲取第二伺服器計算得到的車險專用分,該車險專用分包括第二伺服器基於該車險用戶資料確定該選取的風險類別標簽所對應的風險資料產生的車險專用分; 根據該車險專用分確定相應的車險業務運營方案。
- 一種車險業務的資料處理裝置,該裝置包括: 欄位匹配模組,用於獲取車險用戶的預定欄位,根據該預定欄位匹配出該車險用戶的人屬性變量和該人屬性變量對應的取值; 標準分計算模組,用於基於該人屬性變量和對應的取值,按照預設計算方式產生車險標準分; 通信模組,用於將該車險標準分發送給第一伺服器。
- 如申請專利範圍第15項的車險業務的資料處理裝置,該標準分計算模組中採用的預設計算方式被設置為全域唯一。
- 如申請專利範圍第15項的車險業務的資料處理裝置,該通信模組包括下述中的至少一種: 介面模組,用於將該車險標準分儲存在指定位置,並提供第一伺服器調用該車險標準分的介面,相應的,該第一伺服器透過調用該介面模組獲取該車險標準分; 即時反饋模組,用於將產生的車險標準分即時發送給該第一伺服器。
- 一種車險業務的資料處理裝置,該裝置包括: 標簽模組,用於提供風險類別標簽,該風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 資訊獲取模組,用於獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個該風險類別標簽; 標簽風險計算模組,用於根據該車險用戶資料確定該選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據該取值計算各個該選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 通信模組,用於將該風險資料回傳給該第一伺服器。
- 如申請專利範圍第18項的車險業務的資料處理裝置,該標簽模組提供的該風險類別標簽包括下屬中的至少一個類型: 駕駛習慣、職業特性、身份特質、信用歷史、消費習慣、穩定水平。
- 一種車險業務的資料處理裝置,該裝置包括: 車險資料處理模組,用於獲取車險用戶資料和選取的至少一個風險類別標簽,將該車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 標簽風險調用模組,用於獲取第二伺服器計算得到的該選取的風險類別標簽的風險資料,根據該風險資料產生對應於該車險用戶資料的車險專用分; 車險業務處理模組,用於根據該車險專用分確定相應的車險業務運營方案。
- 一種車險業務的資料處理裝置,該裝置包括: 標簽模組,用於提供風險類別標簽,該風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 資訊獲取模組,用於獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個該風險類別標簽; 標簽風險計算模組,用於根據該車險用戶資料確定該選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據該取值計算各個該選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 專用分計算模組,用於基於該風險資料產生對應於該車險用戶資料的車險專用分。
- 如申請專利範圍第21項的車險業務的資料處理裝置,該裝置還包括: 通信模組,用於將該車險專用分回傳給該第一伺服器,使該第一伺服器根據該車險專用分確定相應的車險業務運營方案。
- 如申請專利範圍第22項的車險業務的資料處理裝置,該通信模組包括下述中的至少一種: 介面模組,用於將該車險專用分儲存在指定位置,提供該第一伺服器調用該車險專用分的介面,相應的,該第一伺服器透過調用該介面獲取該車險專用分; 即時反饋模組,用於將產生的車險專用分即時發送給該第一伺服器。
- 如申請專利範圍第21項的車險業務的資料處理裝置,該標簽模組提供的該風險類別標簽包括下屬中的至少一個類型: 駕駛習慣、職業特性、身份特質、信用歷史、消費習慣、穩定水平。
- 一種車險業務的資料處理裝置,該裝置包括: 車險資料處理模組,用於獲取車險用戶資料和選取的至少一個風險類別標簽,將該車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 專用分調用模組,用於獲取第二伺服器計算得到的車險專用分,該車險專用分包括第二伺服器基於該車險用戶資料確定該選取的風險類別標簽所對應的風險資料產生的車險專用分; 車險業務處理模組,用於根據該車險專用分確定相應的車險業務運營方案。
- 一種車險業務的資料處理裝置,包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,該處理器執行該指令時實現: 獲取車險用戶的預定欄位,根據該預定欄位匹配出該車險用戶的人屬性變量和該人屬性變量對應的取值; 基於該人屬性變量和對應的取值,按照預設計算方式產生車險標準分; 將該車險標準分發送給第一伺服器。
- 一種車險業務的資料處理裝置,包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,該處理器執行該指令時實現: 提供風險類別標簽,該風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個該風險類別標簽; 根據該車險用戶資料確定該選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據該取值計算各個該選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 將該風險資料回傳給該第一伺服器。
- 一種車險業務的資料處理裝置,包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,該處理器執行該指令時實現: 獲取車險用戶資料和選取的至少一個風險類別標簽,將該車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 獲取第二伺服器計算得到的該選取的風險類別標簽的風險資料,根據該風險資料產生對應於該車險用戶資料的車險專用分; 根據該車險專用分確定相應的車險業務運營方案。
- 一種車險業務的資料處理裝置,包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,該處理器執行該指令時實現: 提供風險類別標簽,該風險類別標簽基於對人屬性變量進行分類產生; 獲取第一伺服器發送的車險用戶資料和選取的至少一個該風險類別標簽; 根據該車險用戶資料確定該選取的風險類別標簽中人屬性變量的取值,根據該取值計算各個該選取的風險類別標簽所對應的風險資料; 基於該風險資料產生對應於該車險用戶資料的車險專用分。
- 一種車險業務的資料處理裝置,包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,該處理器執行該指令時實現: 獲取車險用戶資料和選取的至少一個風險類別標簽,將該車險用戶資料和選取的風險類別標簽發送給第二伺服器; 獲取第二伺服器計算得到的車險專用分,該車險專用分包括第二伺服器基於該車險用戶資料確定該選取的風險類別標簽所對應的風險資料產生的車險專用分; 根據該車險專用分確定相應的車險業務運營方案。
- 一種車險風險評估系統,包括處理器以及用於儲存處理器可執行指令的記憶體,該處理器執行該指令時實現申請專利範圍第2、3、4、6、7、10、11、12、13項中任意一項的方法的步驟; 或者,該系統包括申請專利範圍第15、16、17、18、19、21、22、23、24項中任意一項的裝置。
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