[发明专利]保险费用配置方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种保险费用配置方法、装置、设备及存储介质，涉及数据算法技术领域。该方法包括：确定待配置的多个客户群体中每个客户群体的客户量、预估保费、特征集以及成交率函数；根据多个客户群体的客户量、预估保费、特征集以及成交率函数，采用预先构建的目标保费模型和预设的约束条件进行计算，得到多个客户群体的总保费满足预设条件时，多个客户群体对应的最优费用率；根据多个客户群体的最优费用率，分别对多个客户群体对应的保险费用进行配置。本发明的方案中，不仅能够有效提高保险费用配置的效率，还可以更加合理有效地对多个客户群体对应的保险费用进行配置。

技术领域

本发明涉及数据算法技术领域，具体而言，涉及一种保险费用配置方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着费率市场化改革的推进不断深入，保险市场竞争越来越激烈。车险，作为高度同质化的保险产品，对于消费者而言极具价格敏感性，无论是新车配置保险还是到期续保，价格的高低、补贴的丰厚，往往具有直接的影响。

目前，在传统业务模式中，车险费用或服务费用的配置一般由两种方式来实现，一是由人工凭经验完成；二是利用费用与保费的二者关系实现配费。

但是，采用上述两种方案的车险配费方法，存在费时费力，不够规范，以及仅利用费用与保费二者的关系，忽略了消费者个体在费用敏感性上的差异，导致难以衡量配置的合理性。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种保险费用配置方法、装置、设备及存储介质，以便于提高保险费用配置的效率和合理性。

为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种保险费用配置方法，所述方法包括：

确定待配置的多个客户群体中每个客户群体的客户量、预估保费、特征集以及成交率函数；

根据所述多个客户群体的客户量、预估保费、特征集以及成交率函数，采用预先构建的目标保费模型和预设的约束条件进行计算，得到所述多个客户群体的总保费满足预设条件时，所述多个客户群体对应的最优费用率；其中，所述成交率函数为所述每个客户群体的费用率和特征集构成的成交概率函数，所述目标保费模型为：所述多个客户群体的总保费满足所述预设条件时，所述多个客户群体的客户量、预估保费以及成交率函数之间的函数；所述约束条件为：费用率对应的约束条件；

根据所述多个客户群体的最优费用率，分别对所述多个客户群体对应的保险费用进行配置。

可选地，所述确定待配置的多个客户群体中每个客户群体的客户量、预估保费、特征集以及成交率函数，包括：

从预设分组规则，进行客户群体的分组，得到所述多个客户群体；

确定所述每个客户群体的客户量、预估保费、特征集；

根据预设历史时间段内所述每个客户群体的历史投保信息，建立所述每个客户群体的成交率函数，所述历史投保信息包括：所述每个客户群体的历史费用率、特征集以及是否成交的标识信息。

可选地，所述根据预设历史时间段内所述每个客户群体的历史投保信息，建立所述每个客户群体的成交率函，包括：

将所述预设历史时间段内，所述多个客户群体的历史投保信息，作为训练数据；

采用预设的模型结构进行模型构建，在所述模型构建的过程中对所述训练数据进行参数学习，得到具有所述模型结构的所述成交率函数。

可选地，所述采用预设的模型结构进行模型构建，在所述模型构建的过程中对所述训练数据进行参数学习，得到具有所述模型结构的所述成交率函数，包括：

根据预设的特征选择策略，从所述训练数据中所述每个客户群体的历史投保信息中选择所述每个客户群体的目标特征；