[发明专利]预测投保风险概率的方法、装置、计算机设备和存储介质在审
| 申请号： | 201810569999.X | 申请日： | 2018-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN109002900A | 公开（公告）日： | 2018-12-14 |
| 发明（设计）人： | 金戈;徐亮;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q40/08 |
| 代理公司： | 深圳市明日今典知识产权代理事务所(普通合伙) 44343 | 代理人： | 王杰辉 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出的预测投保风险概率的方法、装置、计算机设备和存储介质，其中方法包括：获取保险单中的用户的个人信息和业务类型信息；将所述个人信息转换得到第一向量以及将所述业务类型信息转换得到第二向量；将所述第一向量和第二向量进行组合得到向量矩阵输入至预设的基于深度神经网络的风险概率预测模型中进行计算，其中，所述风险概率预测模型通过输入指定量的用户的个人信息和业务类型信息，以及用户的个人信息和业务类型信息所对应的风险概率作为样本数据进行训练所得，用于计算用户进行投保的风险概率。本发明的主要目的为提供一种能高效、准确地预测投保风险概率的方法、装置、计算机设备和存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 风险概率 业务类型信息 个人信息 向量 计算机设备 存储介质 投保 预测模型 预测 神经网络 向量矩阵 样本数据 转换 预设 | ||
【主权项】：
1.一种预测投保风险概率的方法，其特征在于，包括：获取保险单中的用户的个人信息和业务类型信息；将所述个人信息转换得到第一向量以及将所述业务类型信息转换得到第二向量；将所述第一向量和第二向量进行组合得到向量矩阵输入至预设的基于深度神经网络的风险概率预测模型中进行计算，其中，所述风险概率预测模型通过输入指定量的用户的个人信息和业务类型信息，以及用户的个人信息和业务类型信息所对应的风险概率作为样本数据进行训练所得，用于计算用户进行投保的风险概率；获取所述风险概率预测模型输出的计算结果，该结果为用户进行投保的风险概率。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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