[发明专利]投保等级分析方法、服务器及终端

说明书

技术领域

本发明涉及数据评估技术领域，特别是一种投保等级分析方法、服务器及终端。

背景技术

目前，很对保险公司开发了许多针对团体客户的险种，在对待承保的团体客户进行承保评估时，通常是保险公司工作人员根据个人经验分析待承保的团体客户的承保风险，准确性和及时性难以保证，同时，这种评估方式耗费很大的人力、物力。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种投保等级分析方法、服务器及终端，可以快速分析投保团体的等级数据，避免传统人工评估所耗费的大量人力、物力。

一种投保等级分析方法，包括：

基于多个已投保团体的投保客户的投保数据，按照预设的模型生成规则，生成一个分析预测模型；

在收到新的投保团体等级分析指令时，获取待分析的投保团体的投保数据；

根据预设分析规则，对获取的待分析投保团体的投保数据种类进行分析处理，以获取该待分析投保团体的各个预设种类数据的分析数据；及

将所述待分析的投保团体的分析数据代入上述生成的分析预测模型中，分析出该分析的投保团体的等级。

优选地，所述分析预测模型为支持向量机模型。

优选地，所述预设的模型生成规则为：将所述多个已投保团体的投保数据中预设种类数据根据预设分析规则进行分析处理，获得已投保团体的各个预设种类数据的分析数据；对各个已投保团体按照预设判断规则进行等级划分，将不同等级的分析数据分放到不同的文件夹里，从不同的文件夹下各提取第一预设比例的各个预设类型的分析数据作为训练数据，以进行分析预测模型的训练，再从不同文件夹下各剩下的第二预设比例的各个预设类型的分析数据对应的分析数据作为测试数据，用以评估模型的分类识别效果；若生成的分析预测模型准确率小于等于预设准确率，则增加已投保团体的投保数据的获取数量，重复上述模型的生成过程，直到生成的分析预测模型准确率大于预设准确率。

优选地，所述预设分析规则包括：对于连续数值的数据种类计算平均值，对于非为连续数值的数据种类进行占比计算。

优选地，所述预设判断规则包括：投保利润大于第一阈值且利润率大于第二阈值的投保团体为优质团体；投保利润小于第三阈值且利润率小于第四阈值的投保团体为较差团体；其他情况为一般团体，进行等级划分。

鉴于以上内容，还有必要提供一种适用于上述方法的服务器，其可以快速分析投保团体的等级数据，避免传统人工评估所耗费的大量人力、物力。

一种适用于上述方法的服务器，该服务器包括存储设备以及处理器，其中：

所述存储单元，用于存储一个投保等级分析系统；

所述处理器，用于调用并执行所述投保等级分析系统，以执行如下步骤：

基于多个已投保团体的投保客户的投保数据，按照预设的模型生成规则，生成一个分析预测模型；

在收到新的投保团体等级分析指令时，获取待分析的投保团体的投保数据；

根据预设分析规则，对获取的待分析投保团体的投保数据种类进行分析处 理，以获取该待分析投保团体的各个预设种类数据的分析数据；及

将所述待分析的投保团体的分析数据代入上述生成的分析预测模型中，分析出该分析的投保团体的等级。

优选地，所述预设的模型生成规则为：将所述多个已投保团体的投保数据中预设种类数据根据预设分析规则进行分析处理，获得已投保团体的各个预设种类数据的分析数据；对各个已投保团体按照预设判断规则进行等级划分，将不同等级的分析数据分放到不同的文件夹里，从不同的文件夹下各提取第一预设比例的各个预设类型的分析数据作为训练数据，以进行分析预测模型的训练，再从不同文件夹下各剩下的第二预设比例的各个预设类型的分析数据对应的分析数据作为测试数据，用以评估模型的分类识别效果；若生成的分析预测模型准确率小于等于预设准确率，则增加已投保团体的投保数据的获取数量，重复上述模型的生成过程，直到生成的分析预测模型准确率大于预设准确率。

优选地，其中：

所述预设分析规则包括：对于连续数值的数据种类计算平均值，对于非为连续数值的数据种类进行占比计算；及

所述预设判断规则包括：投保利润大于第一阈值且利润率大于第二阈值的投保团体为优质团体；投保利润小于第三阈值且利润率小于第四阈值的投保团体为较差团体；其他情况为一般团体，进行等级划分。

鉴于以上内容，还有必要提供一种适用于上述方法的个人终端，其可以快速分析投保团体的等级数据，避免传统人工评估所耗费的大量人力、物力。