[发明专利]一种基于车辆信息识别的预报价方法及装置

说明书

本申请公开了一种基于车辆信息识别的预报价方法及装置，方法包括：获取车辆信息，根据车辆信息获取当前车辆的实时数据；将实时数据代入训练好的预报价模型中，计算出预报价保费。本申请能够通过车辆信息直接获取到车主的当前车辆的实时信息，并根据预报价模型自动计算出车主预投保保费，从而获取到满足车主意愿的保费信息；另外还可以根据车主当前的需求进行相应调整，实现快捷高效的完成保险业务需求。

技术领域

本申请涉及信息识别技术领域，尤其涉及一种基于车辆信息识别的预报价方法及装置。

背景技术

目前，大多数保险公司都有自己的车险业务，由于车险可销售期为车险到期前30天内，保险公司只能在可销售期内进行报价及核保，我们将提前30天以上的车险报价称之为预报价。针对市场越来越早与越来越多的预报价需求，洗车美容门店需要车险预报价能力作为车险销售业务的支撑迫在眉睫。

市场上现有的拥有预报价能力的保险公司十分的少，需要车主提供的信息十分繁杂，预测出来的数值误差较大；此外，大部分保险公司最多支持60天内的预报价。本模型的应用场景为：当一辆汽车进入洗美门店，店主可通过摄像头抓取车辆信息(如车牌号)知车主来年车险价格范围，为店主销售车险提供了重要的参考信息。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于车辆信息识别的预报价方法及装置，使得通过车辆信息直接获取到车主的车辆信息，并根据预报价模型自动计算出车主预投保保费。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种基于车辆信息识别的预报价方法，所述方法包括：

获取车辆信息，根据所述车辆信息获取当前车辆的实时数据；

将所述实时数据代入训练好的预报价模型中，计算出预报价保费。

可选的，在将所述实时数据代入训练好的预报价模型中，计算出预报价保费之前还包括：

获取车辆历史数据；

并采用所述车辆历史数据训练所述预报价模型。

可选的，在所述获取车辆历史数据之后还包括：

对所述车辆历史数据进行预处理。

可选的，所述对所述车辆历史数据进行预处理具体为：

数据清洗：包括清除所述车辆历史数据中的0数据、清除异常值数据；

数据整理：合并所述车辆历史数据中的车辆数据与车险数据、对商业险中不同子险种数据进行分类；

特征提取：使用聚类算法对所述车辆历史数据进行聚类，观察聚类后数据间结构，确定分类区间的阈值。

可选的，所述将所述实时数据代入训练好的预报价模型中，计算出预报价保费具体为：

S1：根据所述当前车辆的实时数据判断所述当前车辆的使用性质是否为家用汽车；

S2：将所述当前车辆的实时数据中的新车购置价、座位数、车辆使用年数和/或投保额度输入到各险种对应的训练好的预报价模型中，计算得到所述各险种的报价；

S3：获取所述当前车辆购买的商业险子险种的参数集合以及是否购买商业险子险种的不计免赔险参数集合，并根据所述子险种参数集合、所述不计免赔险参数集合以及S2中计算得到的各险种价格的集合计算出商业险总价格。

可选的，所述将所述当前车辆的实时数据中的新车购置价、座位数、车辆使用年数和/或投保额度输入到各险种对应的训练好的预报价模型中，计算得到所述各险种的报价具体为：