本發(fā)明實施例涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于車輛駕駛行為的保險精算方法及裝置。

背景技術(shù)：

車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)在物流，金融保險等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用，其中應(yīng)用最為迫切且易于實現(xiàn)的一種實現(xiàn)方式就是車輛保險的應(yīng)用。

現(xiàn)有的保險技術(shù)主要使用車輛靜態(tài)數(shù)據(jù)來評估車輛的保費，例如車輛的載重，廠家，發(fā)動機，車齡等。但真實的出險因子則是車輛的駕駛習(xí)慣和車輛的運行規(guī)律。因而現(xiàn)有的保險技術(shù)過于簡單，計算得到的車輛的保費準(zhǔn)確度較低。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例提供一種基于車輛駕駛行為的保險精算方法及裝置，以提高車輛的保費準(zhǔn)確度。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種基于車輛駕駛行為的保險精算方法，包括：

依據(jù)目標(biāo)車輛的行駛軌跡確定所述目標(biāo)車輛的運營特征；

依據(jù)所述目標(biāo)車輛的靜態(tài)數(shù)據(jù)、運營特征、預(yù)先構(gòu)建的出險率預(yù)測模型以及預(yù)先構(gòu)建的案均賠款預(yù)測模型，確定所述目標(biāo)車輛的出險率和案均賠款；

依據(jù)所述目標(biāo)車輛的出險率和案均賠款，確定所述目標(biāo)車輛的投保方案。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種基于車輛駕駛行為的保險精算的裝置，包括：

運營特征確定模塊，用于依據(jù)目標(biāo)車輛的行駛軌跡確定所述目標(biāo)車輛的運營特征；

出險率和案均賠款確定模塊，用于依據(jù)所述目標(biāo)車輛的靜態(tài)數(shù)據(jù)、運營特征、預(yù)先構(gòu)建的出險率預(yù)測模型以及預(yù)先構(gòu)建的案均賠款預(yù)測模型，確定所述目標(biāo)車輛的出險率和案均賠款；

投保方案確定模塊，用于依據(jù)所述目標(biāo)車輛的出險率和案均賠款，確定所述目標(biāo)車輛的投保方案。

本發(fā)明實施例提供了一種基于車輛駕駛行為的保險精算方法及裝置，依據(jù)目標(biāo)車輛的行駛軌跡與靜態(tài)數(shù)據(jù)確定所述目標(biāo)車輛的出險率和案均賠款，通過出險率和案均賠款確定目標(biāo)車輛的投保方案，解決了現(xiàn)有技術(shù)中保險技術(shù)過于簡單，導(dǎo)致車輛的保費準(zhǔn)確度不高的問題，使得車輛的保費計算更加科學(xué)化，提高了車輛保險精算的精確度。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例一中的一種基于車輛駕駛行為的保險精算方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例二中的一種基于車輛駕駛行為的保險精算裝置的結(jié)構(gòu)圖；

圖3是本發(fā)明實施例三中的一種基于車輛駕駛行為的保險精算裝置的結(jié)構(gòu)圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明?？梢岳斫獾氖牵颂幩枋龅木唧w實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關(guān)的部分而非全部結(jié)構(gòu)。

實施例一

圖1為本發(fā)明實施例一提供的一種基于車輛駕駛行為的保險精算方法的流程圖，本實施例可適用于基于各種車輛駕駛行為的保險精算的情況，該方法可以由本發(fā)明實施例提供的基于車輛駕駛行為的保險精算裝置來執(zhí)行，該裝置可采用軟件和/或硬件的方式實現(xiàn)，該裝置可集成在任何提供基于車輛駕駛行為的保險精算功能的設(shè)備中，例如可以是電腦，如圖1所示，具體包括：

S110、依據(jù)目標(biāo)車輛的行駛軌跡確定所述目標(biāo)車輛的運營特征。

隨著人們生活水平的提高，越來越多的人購買汽車作為代步工具，相應(yīng)的，發(fā)生交通事故的概率也有所提高，因此，一個合理的保險精算方法至關(guān)重要。由于每輛車在行駛的過程中都會有行駛軌跡，因此可以根據(jù)每輛車的行駛軌跡確定每輛車的運營特征。

其中，目標(biāo)車輛可以為轎車、SUV(Sport Utility Vehicle，即運動型多用途汽車)汽車、公共汽車、面包車以及貨車等，優(yōu)選為貨車等營運車輛。由于目標(biāo)車輛在行駛的過程中會產(chǎn)生位移，因此可以通過在車上安裝車載終端定位系統(tǒng)或者行車記錄儀來記錄目標(biāo)車輛的行駛軌跡。然后，根據(jù)目標(biāo)車輛的行駛軌跡確定該目標(biāo)車輛的運營特征。其中，運營特征包括以下特征中的至少一個特征：

報點天數(shù)：車輛上裝載的車機在一個月中有報點的天數(shù)，即車機上報軌跡數(shù)據(jù)的天數(shù)；

運行天數(shù)：一輛車在一個月中有運行里程的天數(shù)；

里程表里程：車輛的里程表在一個月的月末的里程讀數(shù)減去上一個月的月末里程讀數(shù)，表明該車在一個月中的行駛里程；

總時長：車輛在一個月中行駛的總時間；

高速里程占比：車輛在高速道路上行駛的里程占車輛行駛總里程的比例；

國道里程占比：車輛在國道上行駛的里程占車輛行駛的總里程的比例；

省道里程占比：車輛在省道上行駛的總里程占車輛行駛的總里程的比例；

早晨行駛時間：車輛在早晨6點到8點行駛的時長；

黃昏行駛時間：車輛在黃昏6點到8點的行駛時長；

夜間行駛里程：車輛在一個月中夜間行駛的里程的總和；

高速超速里程：車輛在高速上超速行駛的里程數(shù)；

非高速超速里程：車輛在非高速道路上行駛時候的超速里程；

高速疲勞里程：車輛在高速上行駛時，疲勞駕駛的里程數(shù)；

非高速疲勞里程：車輛在非高速上行駛時，疲勞駕駛的里程數(shù)；

危險路段：車輛通過gis地圖中標(biāo)記為危險路段的道路的次數(shù)；

最大運營距離：車輛在一個月中運行的最大范圍，即最大經(jīng)緯度和最小經(jīng)緯度構(gòu)成的最大矩形的對角線距離；

常跑城市數(shù)量：車輛經(jīng)常運行的城市的數(shù)量；

轉(zhuǎn)向速度：包括左轉(zhuǎn)速度、右轉(zhuǎn)速度與掉頭速度，分別為車輛在左轉(zhuǎn)向、右轉(zhuǎn)向與掉頭時的平均速度；

轉(zhuǎn)向次數(shù)：包括左轉(zhuǎn)次數(shù)、右轉(zhuǎn)次數(shù)與掉頭次數(shù)，分別為車輛左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)與掉頭的次數(shù)；

速度變化指標(biāo)數(shù)據(jù)：包括加速度、加速時間、減速度、減速時間、超速里程、超速時間、嚴(yán)重超速里程、疲勞時間、疲勞里程、嚴(yán)重疲勞時間以及嚴(yán)重疲勞里程。其中，加速度為統(tǒng)計車輛的速度變化情況，分析出車輛的急加速；加速時間，為車輛急加速的時長；減速度，為統(tǒng)計車輛的速度變化情況，分析出車輛的急減速；減速時間，為車輛急減速的時長；超速里程，為車輛超速的總里程；超速時間，為統(tǒng)計車輛超速時長；嚴(yán)重超速里程，為統(tǒng)計車輛的嚴(yán)重超速的里程；嚴(yán)重超速時間，為統(tǒng)計車輛的嚴(yán)重超速的時間；疲勞時間，為司機疲勞駕駛的時長；疲勞里程，為司機疲勞駕駛的里程；嚴(yán)重疲勞時間，為統(tǒng)計車輛的嚴(yán)重疲勞的時長；嚴(yán)重疲勞里程，為統(tǒng)計車輛的嚴(yán)重疲勞的里程。

需要說明的是，上述“疲勞時間”與“疲勞里程”中“疲勞”的定義可以采用系統(tǒng)默認(rèn)的靜態(tài)值，如駕車行駛4小時以上，或者采用根據(jù)實際情況而設(shè)定的動態(tài)值；同樣的，上述“嚴(yán)重疲勞時間”與“嚴(yán)重疲勞里程”中“嚴(yán)重疲勞”的定義也可以采用系統(tǒng)默認(rèn)的靜態(tài)值，如駕車行駛6小時以上，或者采用根據(jù)實際情況而設(shè)定的動態(tài)值。

S120、依據(jù)所述目標(biāo)車輛的靜態(tài)數(shù)據(jù)、運營特征、預(yù)先構(gòu)建的出險率預(yù)測模型以及預(yù)先構(gòu)建的案均賠款預(yù)測模型，確定所述目標(biāo)車輛的出險率和案均賠款。

其中，目標(biāo)車輛的靜態(tài)數(shù)據(jù)包括車輛品牌、車輛類型號、車輛的驅(qū)動型式、車輛類型，車輛的注冊省份，車輛的載重/總牽引力以及車輛的車齡；目標(biāo)車輛的出險率，統(tǒng)稱為“出險次數(shù)”，指在一定時期內(nèi)(通常為1年)，共計發(fā)生汽車保險理賠的頻率，一般出險1次，出險率記為1，出險2次，出險率記為2，以此類推；目標(biāo)車輛的案均賠款為根據(jù)目標(biāo)車輛出險的歷史數(shù)據(jù)計算出每案賠款額的平均數(shù)。

目標(biāo)車輛的出險率預(yù)測模型和案均賠款預(yù)測模型用于預(yù)測用戶在使用目標(biāo)車輛期間發(fā)生交通事故與每次發(fā)生交通事故的案均賠款情況。

示例性的，出險率預(yù)測模型和案均賠款預(yù)測模的構(gòu)建包括：

A、依據(jù)多個歷史車輛的行駛軌跡，確定所述多個歷史車輛的運營特征。具體的，采集多個歷史車輛的行駛軌跡，其中，歷史車輛的具體車輛品牌、車輛類型號等不作限定。

示例性的，依據(jù)多個歷史車輛的行駛軌跡，確定是多個歷史車輛的運營特征之后，可以包括：針對每一項運營特征，若該項運營特征與其他項運營特征之間的相關(guān)度大于預(yù)設(shè)的相關(guān)度閾值，則保留該項運營特征與其他項運營特征中的一項。即對歷史車輛的運營特征之間的相關(guān)性分析，如果兩項運營特征的相關(guān)系數(shù)比較大，則保留其中的一項運營特征。其中，相關(guān)度閾值可以設(shè)定為默認(rèn)的固定值，如0.75；也可以為根據(jù)車輛具體情況而設(shè)定的動態(tài)值。例如，將相關(guān)度閾值設(shè)定為固定值0.75，據(jù)分析上述所有與里程相關(guān)的運營特征與所有與時間相關(guān)的運營特征之間的相關(guān)度閾值大于0.75，那么即可以只保留所有與里程相關(guān)的運營特征，或者只保留所有與時間相關(guān)的運營特征。

B、依據(jù)所述多個歷史車輛的保險數(shù)據(jù)，確定所述多個歷史車輛的出險率和案均賠款。

其中，保險數(shù)據(jù)包括滿期保費、賠付率、滿期車年、賠案件數(shù)、理賠金額、實賠金額與單均保費。具體的，滿期保費為從保單生效之日起到報告期止已滿期的那部分保費，即保險公司已賺保費，基于以下公式計算：

滿期保費(365分法)＝(已滿期天數(shù)/365)*保費收入

賠付率為一定期間賠款支出與保費收入的百分比，計算公式如下：

賠付率＝(賠款支出÷保費收入)×100％)

滿期車年為已滿期天數(shù)占365天的比例；賠案件數(shù)為歷史車輛發(fā)生交通事故的總件數(shù)；理賠金額為每次出險理賠的金額；實賠金額為實際情況賠付的金額；單均保費為每保險單賠款額的平均數(shù)。

C，依據(jù)多個歷史車輛的運營特征、靜態(tài)數(shù)據(jù)、出險率和案均賠款，構(gòu)建出險率預(yù)測模型和出險率預(yù)測模型。

具體的，將上述統(tǒng)計的多個歷史車輛的運營特征與多個歷史車輛的保險數(shù)據(jù)以車牌照進(jìn)行區(qū)分，結(jié)合車輛的靜態(tài)數(shù)據(jù)，共同導(dǎo)入sas(Statistical Analysis System，數(shù)據(jù)分析軟件)數(shù)據(jù)表庫。通過該數(shù)據(jù)分析軟件，建立車輛的運營特征與保險數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

示例性的，依據(jù)所述多個歷史車輛的運營特征、靜態(tài)數(shù)據(jù)、出險率和案均賠款，構(gòu)建所述出險率預(yù)測模型和所述案均賠款預(yù)測模型，可以包括：將運營特征和靜態(tài)數(shù)據(jù)相同的歷史車輛合并為同類歷史車輛；確定每類歷史車輛的運營特征等級、靜態(tài)數(shù)據(jù)等級、出險率和案均賠款；依據(jù)每類歷史車輛的運營特征等級、靜態(tài)數(shù)據(jù)等級、出險率和案均賠款，構(gòu)建所述出險率預(yù)測模型和所述案均賠款預(yù)測模型。

具體的，分別對sas數(shù)據(jù)表庫中的各個車輛的運營特征與靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，將車輛運營特征和靜態(tài)數(shù)據(jù)相同的歷史車輛合并為同類歷史車輛，確定每類歷史車輛的運營特征等級、靜態(tài)數(shù)據(jù)等級、出險率和案均賠款。其中，每類歷史車輛的所有運營特征都要劃分不同的等級，例如根據(jù)歷史車輛的里程劃分為三檔或者五檔，每檔包含歷史車輛行駛過的不同公里數(shù)范圍；或者，根據(jù)歷史車輛的運行天數(shù)劃分為三檔或者五檔，每檔包含歷史車輛行駛過的不同的天數(shù)范圍等。并且，每類歷史車輛的靜態(tài)數(shù)據(jù)等級也要進(jìn)行劃分等級，具體可以將每類歷史車輛的靜態(tài)數(shù)據(jù)匯總為一個參考值，對參考值進(jìn)行劃分等級，也可以對每類歷史車輛的靜態(tài)數(shù)據(jù)中包含的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分等級。在對每類歷史車輛的運營特征等級與靜態(tài)數(shù)據(jù)等級確定后，再使用數(shù)學(xué)建模方法對各類歷史車輛的出險率和案均賠款進(jìn)行建模。其中，各類歷史車輛的出險率使用泊松回歸方法建模；各類歷史車輛的案均賠款使用gamma回歸方法建模，計算出出與出險率與案均賠款相關(guān)的系數(shù)。

S130、依據(jù)所述目標(biāo)車輛的出險率和案均賠款，確定所述目標(biāo)車輛的投保方案。

具體的，當(dāng)用戶對目標(biāo)車輛上保險時，可以將目標(biāo)車輛的各種運營特征與靜態(tài)數(shù)據(jù)輸入建模后的出險率預(yù)測模型和出險率預(yù)測模型，計算出屬于該目標(biāo)車輛的出險率和案均賠款。最后，根據(jù)該目標(biāo)車輛的出險率和案均賠款，對該目標(biāo)車輛進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，確定目標(biāo)車輛的投保方案。

本發(fā)明實施例依據(jù)目標(biāo)車輛的行駛軌跡與靜態(tài)數(shù)據(jù)確定所述目標(biāo)車輛的出險率和案均賠款，通過出險率和案均賠款確定目標(biāo)車輛的投保方案，解決了現(xiàn)有技術(shù)中車輛的保費準(zhǔn)確度不高的問題，使得車輛的保費計算更加科學(xué)化，提高了車輛保險精算的精確度。

實施例二

圖2為本發(fā)明實施例二提供的一種基于車輛駕駛行為的保險精算裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，本實施例可適用于基于各種車輛駕駛行為的保險精算的情況，該方法可以由本發(fā)明實施例提供的基于車輛駕駛行為的保險精算裝置來執(zhí)行，該裝置可采用軟件和/或硬件的方式實現(xiàn)，該裝置可集成在任何提供基于車輛駕駛行為的保險精算功能的設(shè)備中，例如可以是電腦，如圖2所示，具體包括：運營特征確定模塊21、出險率和案均賠款確定模塊22和投保方案確定模塊23。

運營特征確定模塊21，用于依據(jù)目標(biāo)車輛的行駛軌跡確定所述目標(biāo)車輛的運營特征；

出險率和案均賠款確定模塊22，用于依據(jù)所述目標(biāo)車輛的靜態(tài)數(shù)據(jù)、運營特征、預(yù)先構(gòu)建的出險率預(yù)測模型以及預(yù)先構(gòu)建的案均賠款預(yù)測模型，確定所述目標(biāo)車輛的出險率和案均賠款；

投保方案確定模塊23，用于依據(jù)所述目標(biāo)車輛的出險率和案均賠款，確定所述目標(biāo)車輛的投保方案。

本實施例所述基于車輛駕駛行為的保險精算裝置用于執(zhí)行上述各實施例所述的基于車輛駕駛行為的保險精算方法，其技術(shù)原理和產(chǎn)生的技術(shù)效果類似，這里不再贅述。

實施例三

圖3所示為本發(fā)明實施例三提供的一種基于車輛駕駛行為的保險精算裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖3所示：

在上述實施例的基礎(chǔ)上，還包括預(yù)測模型構(gòu)建模塊31，所述預(yù)測模型構(gòu)建模塊31包括：運營特征確定單元32、出險率和案均賠款確定單元33和模型確定單元34。

運營特征確定單元32，用于依據(jù)多個歷史車輛的行駛軌跡，確定所述多個歷史車輛的運營特征；

出險率和案均賠款確定單元33，用于依據(jù)所述多個歷史車輛的保險數(shù)據(jù)，確定所述多個歷史車輛的出險率和案均賠款；

模型確定單元34，用于依據(jù)所述多個歷史車輛的運營特征、靜態(tài)數(shù)據(jù)、出險率和案均賠款，構(gòu)建所述出險率預(yù)測模型和所述案均賠款預(yù)測模型。

在上述實施例的基礎(chǔ)上，所述模型確定單元33具體用于：將運營特征和靜態(tài)數(shù)據(jù)相同的歷史車輛合并為同類歷史車輛；確定每類歷史車輛的運營特征等級、靜態(tài)數(shù)據(jù)等級、出險率和案均賠款；依據(jù)每類歷史車輛的運營特征等級、靜態(tài)數(shù)據(jù)等級、出險率和案均賠款，構(gòu)建所述出險率預(yù)測模型和所述案均賠款預(yù)測模型。

在上述實施例的基礎(chǔ)上，所述預(yù)測模型構(gòu)建模塊31還包括：保留單元35。

保留單元35，用于在依據(jù)多個歷史車輛的行駛軌跡，確定是多個歷史車輛的運營特征之后，針對每一項運營特征，若該項運營特征與其他項運營特征之間的相關(guān)度大于預(yù)設(shè)的相關(guān)度閾值，則保留該項運營特征與其他項運營特征中的一項。

在上述實施例的基礎(chǔ)上，所述運營特征包括報點天數(shù)、運行天數(shù)、里程表里程、總時長、高速里程占比、國道里程占比、省道里程占比、早晨行駛時間、黃昏行駛時間、夜間行駛里程、高速超速里程、非高速超速里程、高速疲勞里程、非高速疲勞里程、危險路段、最大運營距離、常跑城市數(shù)量、轉(zhuǎn)向速度、轉(zhuǎn)向次數(shù)和速度變化指標(biāo)數(shù)據(jù)中的至少一種。

本實施例所述基于車輛駕駛行為的保險精算裝置用于執(zhí)行上述各實施例所述的基于車輛駕駛行為的保險精算方法，其技術(shù)原理和產(chǎn)生的技術(shù)效果類似，這里不再贅述。

注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實施例及所運用技術(shù)原理。本領(lǐng)域技術(shù)人員會理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實施例，對本領(lǐng)域技術(shù)人員來說能夠進(jìn)行各種明顯的變化、重新調(diào)整和替代而不會脫離本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發(fā)明進(jìn)行了較為詳細(xì)的說明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權(quán)利要求范圍決定。