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龍圖騰網(wǎng)獲悉陽(yáng)光保險(xiǎn)集團(tuán)股份有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種加保業(yè)務(wù)的預(yù)測(cè)方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114861989B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210396949.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種加保業(yè)務(wù)的預(yù)測(cè)方法及裝置是由李丹丹;柳青楊;何思源;慕學(xué)玲;劉珊珊;韋云健;杜新凱設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種加保業(yè)務(wù)的預(yù)測(cè)方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N加保業(yè)務(wù)的預(yù)測(cè)方法及裝置，應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括根據(jù)目標(biāo)標(biāo)注工具對(duì)投保數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)標(biāo)注，得到加保洞察樣本集；根據(jù)加保洞察樣本集的訓(xùn)練集對(duì)加保洞察模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到候選加保洞察模型；根據(jù)混淆矩陣與模型評(píng)價(jià)方式，利用加保洞察樣本集的測(cè)試集對(duì)候選加保洞察模型進(jìn)行模型評(píng)價(jià)，得到模型評(píng)價(jià)結(jié)果；根據(jù)模型評(píng)價(jià)結(jié)果，確定符合檢測(cè)精度的加保洞察模型；根據(jù)加保洞察模型對(duì)所有投保客戶(hù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，得到客戶(hù)加保的預(yù)測(cè)結(jié)果。本申請(qǐng)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)建模實(shí)現(xiàn)投保大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析，利用描述性統(tǒng)計(jì)對(duì)模型評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀，得到精確預(yù)測(cè)結(jié)果，從而洞察出客戶(hù)未來(lái)加保的走向，提升業(yè)務(wù)人員的工作效率。

本發(fā)明授權(quán)一種加保業(yè)務(wù)的預(yù)測(cè)方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種加保業(yè)務(wù)的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：根據(jù)目標(biāo)標(biāo)注工具對(duì)投保數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)標(biāo)注，得到加保洞察樣本集；根據(jù)所述加保洞察樣本集的訓(xùn)練集對(duì)加保洞察模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到候選加保洞察模型；在所述對(duì)加保洞察模型進(jìn)行模型訓(xùn)練之前還包括：對(duì)獲取到的加保洞察樣本集中的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，采用特征篩選策略對(duì)所述數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行隨機(jī)排序，依次計(jì)算所述數(shù)據(jù)樣本中每個(gè)特征的得分，若得分超過(guò)集合閾值，則得到目標(biāo)特征，所述集合閾值為基準(zhǔn)值除以訓(xùn)練集中四分之三分位數(shù)的值；將所述目標(biāo)特征輸入到加保邏輯模型中進(jìn)行循環(huán)訓(xùn)練，得到候選加保邏輯模型，根據(jù)模型評(píng)價(jià)方式，利用測(cè)試集對(duì)候選加保邏輯模型進(jìn)行模型評(píng)估，按照模型評(píng)價(jià)結(jié)果，得到選定加保邏輯模型，再對(duì)選定加保邏輯模型的超參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，在有限循環(huán)訓(xùn)練后，得到最優(yōu)參數(shù)的加保洞察模型；從加保洞察樣本集中選取三分之二的數(shù)據(jù)樣本作為訓(xùn)練集，將選取的訓(xùn)練集輸入到加保洞察模型中進(jìn)行模型訓(xùn)練，直到模型達(dá)到迭代次數(shù)，得到候選加保洞察模型；根據(jù)混淆矩陣與模型評(píng)價(jià)方式，利用所述加保洞察樣本集的測(cè)試集對(duì)所述候選加保洞察模型進(jìn)行模型評(píng)價(jià)，得到模型評(píng)價(jià)結(jié)果；根據(jù)所述模型評(píng)價(jià)結(jié)果，確定符合檢測(cè)精度的加保洞察模型；根據(jù)所述加保洞察模型對(duì)所有投保客戶(hù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，得到客戶(hù)加保的預(yù)測(cè)結(jié)果。

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