驾驶行为评价系统及基于驾驶行为的保险定价系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于驾驶行为的保险定价系统，包括驾驶行为识别模块，用于识别用户的驾驶行为；驾驶行为特征提取模块，用于对所述驾驶行为进行特征提取，获得驾驶行为特征；驾驶特征分析模块，其使用驾驶行为出险系数关联模型对所述驾驶行为特征做相关分析，获得驾驶行为特征的出险系数；保险定价模块，其根据所述出险系数、并结合其他保险承保定价因子对用户的驾驶行为进行保险定价。本发明专利技术基于驾驶行为的保险定价系统，从采集的驾驶行为数据中识别出驾驶行为，对驾驶行为进行特征提取，并对提取的驾驶行为特征化，然后用这些特征与出险频次及出险金额进行关联分析，获得驾驶行为特征的出险系数，根出险系数进行保险定价。

Driving Behavior Evaluation System and Insurance Pricing System Based on Driving Behavior

The invention discloses an insurance pricing system based on driving behavior, including a driving behavior recognition module, which is used to identify the driving behavior of users; a driving behavior feature extraction module, which is used to extract the driving behavior characteristics and obtain the driving behavior characteristics; and a driving characteristic analysis module, which uses the driving behavior risk coefficient correlation model to phase the driving behavior characteristics. Through the analysis, the risk factor of driving behavior characteristics can be obtained, and the insurance pricing module can price the user's driving behavior according to the said risk factor and combined with other insurance underwriting pricing factors. The insurance pricing system based on driving behavior identifies driving behavior from the collected driving behavior data, extracts driving behavior characteristics, and characterizes the extracted driving behavior. Then, it uses these characteristics to correlate with the frequency and amount of risk, obtains the risk factor of driving behavior characteristics, and carries out insurance pricing based on the risk factor.

【技术实现步骤摘要】
驾驶行为评价系统及基于驾驶行为的保险定价系统
本专利技术属于汽车保险应用领域，具体涉及一种驾驶行为评价系统及基于驾驶行为的保险定价系统。
技术介绍
车联网是通过在汽车上装载移动设备而将其连上互联网，实现在网络平台上对汽车的信息数据进行采集、共享和有效利用，并根据不同的功能需求对汽车进行实时管理，以便为相关产业提供多元化的服务。在保险领域，车联网最重要的应用是UBI(UsageBasedInsurance，基于驾驶行为的保险)，随着UBI车联网保险和大数据的兴起，迫切需要一种科学的方法对驾驶员的驾驶行为进行评估，该评估结果可以为保险公司制定不同等级的保费提供依据，也可以用作测试用户驾驶风险的数据支撑，提醒和督促车主改善行车习惯。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于驾驶行为的保险定价系统，以提高保险定价精度，降低理赔成本，改善驾驶行为。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于驾驶行为的保险定价系统，包括，驾驶行为识别模块，用于从车辆驾驶及行驶数据中识别用户的驾驶行为和行驶习惯；驾驶行为特征提取模块，用于对所述驾驶行为和行驶习惯进行特征提取，获得驾驶行为特征；驾驶特征分析模块，其对所述驾驶行为特征与出险系数做相关分析，获得与驾驶行为特征相关的驾驶行为出险关联模型，并获得出险系数；保险定价模块，其根据所述驾驶行为出险关联模型和出险系数、并结合其他保险承保定价因子对用户的驾驶行为进行保险定价。本专利技术一个较佳实施例中，进一步包括其还包括权重调整模块，所述权重调整模块用于调整所述驾驶行为出险关联模型与出险系数的权重，所述保险定价模块根据调整权重后的出险系数对用户的驾驶行为进行保险定价。本专利技术一个较佳实施例中，进一步包括所述驾驶行为识别模块从用户的车辆控制总线采集的驾驶行为数据中识别用户的驾驶行为；或者从用户的附加在车辆上的车辆行驶数据采集设备采集的车辆行驶数据中识别用户的驾驶行为和行驶习惯。本专利技术一个较佳实施例中，进一步包括所述驾驶行为数据包括但不限于车辆位置、速度、加速度、角速度、角加速度、刹车制动、图像视频以及防撞传感器数据；从所述驾驶行为数据中识别的驾驶行为包括但不限于驾驶里程、行驶区域、行驶速度、急刹车、急转弯、急加速、超速、疲劳驾驶、跟车距离和变车道。本专利技术一个较佳实施例中，进一步包括其还包括驾驶行为识别模型训练模块，所述驾驶行为识别模型训练模块对用作样本的驾驶行驶数据进行训练，获得驾驶行为识别模型；其包括，驾驶行驶数据样本处理单元，对采集的驾驶和行驶原始数据进行梳理清洗，选择驾驶行驶数据样本，获取样本驾驶行驶数据；驾驶行为识别模型训练单元，其基于聚类及相关算法、并根据所述样本驾驶行驶数据训练获得所述驾驶行为识别模型。本专利技术一个较佳实施例中，进一步包括其还包括驾驶行为出险系数关联模型训练模块，所述驾驶行为出险系数关联模型训练模块对所述样本驾驶和行驶数据进行训练，获得所述驾驶行为出险系数关联模型；其包括，驾驶行为特征分析单元，其对样本驾驶行驶数据进行与出险次数及出险金额关联性分析，获得样本驾驶行为特征，所述样本驾驶行为特征包括但不限于聚类和分类的特征；关联模型训练单元，其基于相关算法、并根据所述样本驾驶行为特征与出险频次及出险金额的关联度训练获得所述驾驶行为出险系数关联模型。本专利技术一个较佳实施例中，进一步包括分析所述样本驾驶行为特征与出险频次及出险金额的关联模型时考虑所述样本驾驶行为特征在各种行驶习惯中出现的概率；其中，所述驾驶习惯包括但不局限于驾驶时段、道路类型、总驾驶里程和总驾驶时长。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种驾驶行为评价系统，其特征在于：包括驾驶行为识别模块，用于从采集的车辆驾驶及行驶数据中识别用户的驾驶行为；驾驶行为特征提取模块，用于对所述驾驶行为进行特征提取，获得驾驶行为特征；驾驶行为分析模块，其使用驾驶行为出险系数关联模型对所述驾驶行为特征做多目标相关分析，获得驾驶行为特征的预测数据，所述预测数据包括但不限于预测事故率，事故损失率，车损率，耗油率和违章率；打分评价模块，其根据所述预测数据对用户的驾驶行为进行打分评价。本专利技术一个较佳实施例中，进一步包括其还包括权重调整模块，所述权重调整模块用于调整所述预测数据的权重，所述打分评价模块根据调整权重后的预测数据对用户的驾驶行为进行打分评价。本专利技术一个较佳实施例中，进一步包括所述驾驶行为识别模块从用户的车辆控制总线采集的驾驶行为数据中识别用户的驾驶行为；或者从所述用户的附加在车辆上的车辆行驶采集设备采集的车辆行驶数据中识别用户的驾驶行为。本专利技术一个较佳实施例中，进一步包括所述车辆驾驶及行驶数据包括但不限于车辆位置、速度、加速度、角速度、角加速度、刹车制动、影像视频以及防撞传感器信息；从所述车辆驾驶及行驶数据中识别的驾驶行为包括但不限于驾驶里程、行驶速度、急刹车、急转弯、急加速、超速、疲劳驾驶、跟车距离和变车道。本专利技术一个较佳实施例中，进一步包括其还包括驾驶行为识别模型训练模块，所述驾驶行为识别模型训练模块对用作样本的驾驶行驶数据进行训练，获得所述驾驶行为识别模型；其包括，驾驶行驶数据样本处理单元，对采集的驾驶和行驶原始数据进行梳理清洗，选择驾驶行驶数据样本，获取样本驾驶行驶数据；驾驶行为识别模型训练单元，其基于相关算法、并根据所述样本驾驶行驶数据训练获得所述驾驶行为识别模型。本专利技术一个较佳实施例中，进一步包括其还包括驾驶行为出险系数关联模型训练模块，所述驾驶行为出险系数关联模型训练模块对所述样本驾驶行驶数据进行训练，获得所述驾驶行为出险系数关联模型；其包括，驾驶行为特征分析单元，其对样本驾驶行驶数据进行与出险次数及出险金额关联性分析，获得样本驾驶行为特征，所述样本驾驶行为特征包括但不限于聚类和分类的特征；关联模型训练单元，其基于相关算法、并根据所述样本驾驶行为特征与出险频次及出险金额的关联度训练获得所述驾驶行为出险系数关联模型。本专利技术一个较佳实施例中，进一步包括分析所述样本驾驶行为特征与违章频次、处罚分数、事故频次和事故严重度的关联度时考虑所述样本驾驶行为特征在各种行驶习惯中出现的概率；其中，所述驾驶习惯包括但不限于驾驶时段，道路类型，总驾驶里程和总驾驶时长。相较于传统的保险定价系统，本专利技术基于驾驶行为的保险定价系统具有以下优势：1、相较于传统的从车型、车龄、里程数、驾驶员年龄、性别、婚姻状况等因素出发的保险定价，本专利技术的保险定价方法从真正对车险成本预测能力最强的因素——“驾驶行为”出发，在传统车险定价因子的基础上增加了非常关键的风险信息，从而使车险定价变得更加准确，能够大幅度提高车险的定价精度。2、以驾驶行为作为保险定价的基础因素，驾驶行为越好，保费越低。因此，相比于驾驶行为不佳的客户，认为自己驾驶行为良好、风险低的客户更倾向于选择基于驾驶行为的保险产品，从短期来看，基于驾驶行为的保险产品会激励优质客户的自我选择，为保险公司吸引越来越多低风险的驾驶员。随着优质客户的逐渐增多，车险事故将大幅度减少，保险公司的理赔开支也将随之相应下降。3、另一方面，从长远的角度来看，通过对客户驾驶行为的实时监控和为安全驾驶提供保费折扣，能有效地给客户行为形成一种约束力，从而逐渐改善用户的驾驶行为、减低出险频率，从根本上降低理赔成本。附图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于驾驶行为的保险定价系统，其特征在于：包括，驾驶行为识别模块，用于从车辆驾驶及行驶数据中识别用户的驾驶行为和行驶习惯；驾驶行为特征提取模块，用于对所述驾驶行为和行驶习惯进行特征提取，获得驾驶行为特征；驾驶特征分析模块，其对所述驾驶行为特征与出险系数做相关分析，获得与驾驶行为特征相关的驾驶行为出险关联模型，并获得出险系数；保险定价模块，其根据所述驾驶行为出险关联模型和出险系数、并结合其他保险承保定价因子对用户的驾驶行为进行保险定价。

【技术特征摘要】
1.一种基于驾驶行为的保险定价系统，其特征在于：包括，驾驶行为识别模块，用于从车辆驾驶及行驶数据中识别用户的驾驶行为和行驶习惯；驾驶行为特征提取模块，用于对所述驾驶行为和行驶习惯进行特征提取，获得驾驶行为特征；驾驶特征分析模块，其对所述驾驶行为特征与出险系数做相关分析，获得与驾驶行为特征相关的驾驶行为出险关联模型，并获得出险系数；保险定价模块，其根据所述驾驶行为出险关联模型和出险系数、并结合其他保险承保定价因子对用户的驾驶行为进行保险定价。2.如权利要求1所述的基于驾驶行为的保险定价系统，其特征在于：其还包括权重调整模块，所述权重调整模块用于调整所述驾驶行为出险关联模型与出险系数的权重，所述保险定价模块根据调整权重后的出险系数对用户的驾驶行为进行保险定价。3.如权利要求1或2所述的基于驾驶行为的保险定价系统，其特征在于：所述驾驶行为识别模块从用户的车辆控制总线采集的驾驶行为数据中识别用户的驾驶行为；或者从用户的附加在车辆上的车辆行驶数据采集设备采集的车辆行驶数据中识别用户的驾驶行为和行驶习惯。4.如权利要求3所述的基于驾驶行为的保险定价系统，其特征在于：所述驾驶行为数据包括但不限于车辆位置、速度、加速度、角速度、角加速度、刹车制动、图像视频以及防撞传感器数据；从所述驾驶行为数据中识别的驾驶行为包括但不限于驾驶里程、行驶区域、行驶速度、急刹车、急转弯、急加速、超速、疲劳驾驶、跟车距离和变车道。5.如权利要求1所述的基于驾驶行为的保险定价系统，其特征在于：其还包括驾驶行为识别模型训练模块，所述驾驶行为识别模型训练模块对用作样本的驾驶行驶数据进行训练，获得驾驶行为识别模型；其包括，驾驶行驶数据样本处理单元，对采集的驾驶和行驶原始数据进行梳理清洗，选择驾驶行驶数据样本，获取样本驾驶行驶数据；驾驶行为识别模型训练单元，其基于聚类及相关算法、并根据所述样本驾驶行驶数据训练获得所述驾驶行为识别模型。6.如权利要求5所述的基于驾驶行为的保险定价系统，其特征在于：其还包括驾驶行为出险系数关联模型训练模块，所述驾驶行为出险系数关联模型训练模块对所述样本驾驶和行驶数据进行训练，获得所述驾驶行为出险系数关联模型；其包括，驾驶行为特征分析单元，其对样本驾驶行驶数据进行与出险次数及出险金额关联性分析，获得样本驾驶行为特征，所述样本驾驶行为特征包括但不限于聚类和分类的特征；关联模型训练单元，其基于相关算法、并根据所述样本驾驶行为特征与出险频次及出险金额的关联度训练获得所述驾驶行为出险系数关联模型。7.如权利要求6所述的基于驾驶行为的保险定价系统，其特征在于：分析所述样本驾驶行为特征与出险频次及出险金额的关联模型时考虑所述样本驾驶行为特征在各种行驶习惯中出现的概率；其中，所述驾驶习惯包括但不局限于驾驶...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：江苏数慧信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32