[发明专利]一种保险业务风险预测的处理方法、装置及处理设备

权利要求书

1.一种保险业务风险预测的处理方法，所述方法包括：

获取待预测用户的目标风险关联数据；

利用构建的风险预测模型对所述目标风险关联数据进行处理，输出所述待预测用户的风险预测结果，所述风险预测模型法包括：利用已打标的风险关联数据对梯度提升决策树进行训练确定的预测模型。

2.如权利要求1所述的方法，所述风险关联数据包括至少一个类别的用户特征数据，所述用户特征数据包括与保险业务相关联的非线性关系的数据信息。

3.如权利要求2所述的方法，采用下述方式训练得到所述风险预测模型：

确定决策树的总数量，以及决策树在每次分枝时所使用的决策特征的阈值，所述决策特征为所述用户特征数据的类别中的一种；

当对一组风险关联数据进行训练时，若训练的决策树的棵树达到预设数值或者决策树的残差满足停止训练条件，则停止该组风险关联数据的训练，输出风险关联数据对应的风险预测数值，所述预设数值小于等于所述总数量；

通过风险关联数据的训练结果调整相应决策树的决策特征的阈值，直至调整后的所述阈值满足风险预测模型的预测结果输出要求时，确定所述风险预测模型。

4.如权利要求3所述的方法，所述决策树的总数量基于所述用户特征数据对应的类别的数量确定。

5.如权利要求1至4中任意一项所述的方法，所述风险预测模型为基于与车险业务相关联的风险关联数据进行训练得到的车险风险预测模型；

所述风险预测结果包括待预测用户的赔付率、车险风险分值中的任意一种。

6.一种保险业务风险预测处理装置，包括：

预测数据获取模块，用于获取待预测用户的目标风险关联数据；

风险预测模块，用于利用构建的风险预测模型对所述目标风险关联数据进行处理，输出所述待预测用户的风险预测结果，所述风险预测模型法包括：利用已打标的风险关联数据对梯度提升决策树进行训练确定的预测模型。

7.一种保险业务风险预测处理设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：

获取待预测用户的目标风险关联数据；

利用构建的风险预测模型对所述目标风险关联数据进行处理，输出所述待预测用户的风险预测结果，所述风险预测模型法包括：利用已打标的风险关联数据对梯度提升决策树进行训练确定的预测模型。

8.如权利要求7所述的处理设备，所述风险关联数据包括至少一个类别的用户特征数据，所述用户特征数据包括与保险业务相关联的非线性关系的数据信息。

9.如权利要求8所述的处理设备，所述处理器采用下述方式训练得到所述风险预测模型：

确定决策树的总数量，以及决策树在每次分枝时所使用的决策特征的阈值，所述决策特征为所述用户特征数据的类别中的一种；

当对一组风险关联数据进行训练时，若训练的决策树的棵树达到预设数值或者决策树的残差满足停止训练条件，则停止该组风险关联数据的训练，所述预设数值小于等于所述总数量；

通过风险关联数据的训练结果调整相应决策树的决策特征的阈值，直至调整后的所述阈值满足风险预测模型的预测结果输出要求时，确定所述风险预测模型。

10.如权利要求9所述的处理设备，所述决策树的总数量基于所述用户特征数据对应的类别的数量确定。

11.如权利要求7-10中任意一项所述的处理设备，所述风险预测模型包括基于与车险业务相关联的风险关联数据进行训练得到的车险风险预测模型；

所述风险预测结果包括待预测用户的赔付率、车险风险分值中的任意一种。