[发明专利]智能核保方法与系统在审
| 申请号： | 201811216477.8 | 申请日： | 2018-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN109410074A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 邓健爽 | 申请（专利权）人： | 广州市勤思网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 佛山帮专知识产权代理事务所(普通合伙) 44387 | 代理人： | 颜德昊 |
| 地址： | 510006 广东省广州市番禺区小*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及保险领域，涉及一种智能核保方法，包括：获取投保用户包括体检数据在内的用户数据，进行数据处理和特征提取；对用户数据的i个样本进行随机采样并重复k次，形成k份训练数据；根据k份训练数据构造CART决策树；根据若干个相互独立的决策树构造随机森林分类模型；在保险业务系统中导入随机森林分类模型，输入投保用户的用户数据并获得模型输出的投保建议。本发明还提出一种智能核保系统。本发明提取客户的特征并使用数据对随机森林分类模型进行训练，使用获得的核保模型对投保客户资料进行审核并产生投保建议，提供了一种智能审核的快捷途径为保险公司提供有价值的决策判断，降低人力参与的部分，提高工作效率，降低人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 投保 核保 分类模型 随机森林 用户数据 智能 训练数据 决策树 保险领域 保险业务 工作效率 客户资料 人力成本 使用数据 随机采样 特征提取 数据处理 审核 样本 体检 输出 客户 重复 决策 | ||
【主权项】：
1.一种智能核保方法，其特征在于，包括：步骤1，获取投保用户包括体检数据在内的用户数据，进行数据处理和特征提取；步骤2，对用户数据的i个样本进行随机采样并重复k次，形成k份训练数据；步骤3，根据k份训练数据构造CART决策树；步骤4，根据若干个相互独立的决策树构造随机森林分类模型；步骤5，在保险业务系统中导入随机森林分类模型，输入投保用户的用户数据并获得模型输出的投保建议。
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