一种基于大数据分析的汽车延保服务成本优化方法及系统

本发明公开了一种基于大数据分析的汽车延保服务成本优化方法及系统，具体涉及成本优化技术领域；是通过对车辆历史维修记录数据进行语义解析，生成故障特征向量；对实时车载诊断数据流进行时间序列对齐处理，构建时序故障特征；基于故障特征向量与时序故障特征划分高频故障模式与低频故障模式，分别构建高频故障概率分布模型与低频故障风险因子集合；对高频故障模式，采用蒙特卡洛模拟方法计算预期维修成本；对低频故障模式，基于拓扑关联分析构建故障传播网络；基于预期维修成本与故障传播网络，通过风险损失函数优化输出延保成本决策矩阵；结合保险精算规则库生成延保服务定价策略，提高延保成本评估的准确性与稳定性。