[发明专利]风险评估方法及装置、存储介质、电子设备

权利要求书

1.一种风险评估方法，其特征在于，包括：

将用户针对预设险种的投保数据传入风控模型，其中，所述风控模型是基于大数据样本构建而成；

通过所述风控模型获取用户的历史数据和外部数据；

利用所述风控模型基于所述投保数据、所述历史数据以及所述外部数据，计算所述用户针对所述预设险种的出险概率。

2.根据权利要求1所述的风险评估方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据用户针对所述预设险种的出险概率计算所述用户的风险评分，并根据所述风险评分确定承保方式。

3.根据权利要求1所述的风险评估方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述大数据样本构建所述风控模型；其中，所述基于所述大数据样本构建所述风控模型包括：

基于所述大数据样本确定针对所述预设险种的多个变量因子；

基于所述大数据样本以及所述多个变量因子，确定各个变量因子的权重值；

基于所述多个变量因子以及所述各个变量因子的权重值构建所述风控模型。

4.根据权利要求3所述的风险评估方法，其特征在于，所述基于所述大数据样本确定针对所述预设险种的多个变量因子，包括：

基于所述大数据样本计算单一变量因子与出险结果的相关性，

利用一预设算法以及所述相关性，筛选出多个变量因子；

所述基于所述大数据样本以及所述多个变量因子，确定各个变量因子的权重值，包括：

对所述大数据样本的出险结果和筛选出的所述多个变量因子执行逻辑回归算法，计算筛选出的各所述变量因子的权重值。

5.根据权利要求3所述的风险评估方法，其特征在于，所述利用所述风控模型基于所述投保数据、所述历史数据以及所述外部数据，计算所述用户针对所述预设险种的出险概率包括：

根据所述投保数据、所述历史数据以及所述外部数据在所述风控模型中获取各所述变量因子的权重值并确定各所述变量因子的贡献值；

根据各所述变量因子的权重值以及各所述变量因子的贡献值并结合下述公式计算所述用户针对所述预设险种的出险概率：

P=11+e-Σi=1Mωixi+ω0]]>

其中，P表示用户针对所述预设险种的出险概率，ω_i表示第i个变量因子的权重值，X_i表示第i个变量因子的贡献值，ω₀表示截距，

6.根据权利要求3所述的风险评估方法，其特征在于，所述基于所述大数据样本构建所述风控模型还包括：

获取验证数据样本，并基于所述验证数据样本计算所述风控模型的AUC值；

判断所述AUC值是否满足预设条件，并在所述AUC值不满足预设条时，基于所述大数据样本重新构建所述风控模型，以使重新构建的所述风控模型的所述AUC值满足预设条件。

7.根据权利要求1所述的风险评估方法，其特征在于，所述获取外部数据包括：

所述风控模型包括外部接口，所述风控模型通过所述外部接口获取与所述投保数据对应的所述外部数据。

8.根据权利要求1～7中任意一项所述的风险评估方法，其特征在于，所述预设险种包括综合意外险，所述大数据样本包括综合意外险数据样本。

9.根据权利要求1～7中任意一项所述的风险评估方法，其特征在于，所述历史数据包括用户的消费行为记录、会员信息、支付方式以及累积风险保额；所述外部数据包括信用评分、黑名单。