摘要
本发明涉及保险定价技术领域,具体提供一种车辆智能保费定价方法、系统、终端及存储介质,包括:基于车载智能设备采集车辆运行数据和基础数据,采集车辆运行数据和所有基础数据分别进行特征提取,将所有特征进行加权融合得到统一的特征向量;基于目标任务构建深度强化学习模型,基于特征向量训练深度强化学习模型;获取保费基础定价,基于保费基础定价结合保费定价策略计算出初步保费,基于驾驶员风险评分和损失预测值获取风险调整因素,基于风险调整因素对初步保费进行调整得到最优保费。实现了定期更新定价,充分利用数据流调整定价,提前识别和控制高风险事件,确保风险可控。
技术关键词
保费定价方法
深度强化学习模型
车辆运行数据
定价策略
车载智能设备
风险评估值
基础
机器学习算法
通用特征
保险公司
节点
随机森林
定价技术
定价系统
可读存储介质
梯度下降法
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车辆运行数据
模型构建方法
智能驾驶场景
实时数据
校验方式
液界面控制方法
深度强化学习模型
高纯金属材料
数学模型
提纯
管理控制系统
深度神经网络模型
定价策略
速度预测模型
酒店管理系统
多智能体深度强化学习
车身
资源调度方法
涂装
物流运输资源
控制权切换方法
自动驾驶系统控制
人机
环境感知数据
车辆运行数据