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- [发明专利]远程信息处理系统及其相应的方法-CN201680083681.X有效
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A·佩尔;S·邦格斯;A·凯勒
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瑞士再保险有限公司
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2016-03-17
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2023-03-24
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G06Q40/08
- 提出了一种基于机器学习的远程信息处理系统及其方法，其中移动远程信息处理设备与多个机动车辆相关联。远程信息处理设备包括到数据传输网络的无线连接，以及到车载诊断系统或车载交互设备或蜂窝移动节点应用的接口。远程信息处理设备捕获机动车辆的基于使用和/或基于用户的远程信息处理数据并通过数据传输网络将它们传输到基于机器学习的远程信息处理电路。基于机器学习的电路生成第一风险转移参数和相关的第一支付转账参数，并将它们传输到第一风险转移系统，其中，在发生预定义风险事件的触发情况下，第一风险转移系统基于第一风险转移参数和相关的第一支付转账参数自动覆盖发生的损失。第二风险转移参数和相关的第二支付转移参数借助于基于机器学习的远程信息处理电路生成，并被传输到第二风险转移系统，其中第二保险系统基于第二风险转移参数和相关的第二支付转账参数至少部分地覆盖发生的损失。基于所捕获的基于使用和/或基于用户的远程信息处理数据，第一和第二风险转移参数和相关的第一和第二支付转账参数通过基于机器学习的远程信息处理电路相互调整和/或优化。
- 远程信息处理系统及其相应方法
- [发明专利]具有自动化风险控制系统的自主或部分自主机动车辆及其相应方法-CN201680087035.0有效
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安德里·佩尔;塞巴斯蒂安·邦格尔斯;多纳托·吉诺维斯;安德烈亚·凯勒
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瑞士再保险有限公司
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2016-06-24
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2022-02-15
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G08G1/01
- 提出了一种与多个自主或部分自主驾驶机动车辆(41,...,45)相关联的自动车系统(1)及其方法。自主或部分自主机动车辆(41,...,45)包括用于感测环境参数(40111)的外感受性传感器(4011)和用于感测机动车辆(41,...,45)的操作参数的本体感受性传感器(4012)。机动车辆(41,...,45)还包括自主或部分自主驾驶控制系统(461,...,465)，其解释外感受性和本体感受性传感器(4011/4012)的感测数据(40111/40121)并识别适当的导航路径和/或障碍物和/或相关标志。机动车辆(41,...,45)或自动控制系统(461,...,465)借助于数据链路(21)连接至中央的基于机器学习的电路(11)，所述数据链路将至少基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自动数据(3)发送至中央的基于机器学习的电路(11)，并且其中，基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自动数据(3)基于感测数据(40111/40121)和/或自动控制系统(461,...,465)的操作参数(4611)。自动车系统(1)提供基于动态生成的第一和/或第二风险转移参数(501,...,505/511,...,515)从机动车辆(41,...,45)的自动化的第一和/或第二风险转移，其中，借助于中央的基于机器学习的电路(11)，第一和/或第二风险转移参数(501,...,505/511,...,515)及相关联的第一和/或第二支付转移参数(1021,...,1025/1221,...,1225)被动态地生成、适应和/或优化，其中，在触发定义风险事件(61,...,63)之一的发生的情况下，发生的损失(71,...,75)由自动车系统(1)自动覆盖。
- 具有自动化风险控制系统自主部分机动车辆及其相应方法
- [发明专利]基于一致性测量值的用于数据对象的基于模式识别的监测和受控处理的系统和方法-CN201480080809.8有效
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罗里·昂斯沃思;若热·帕亚
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瑞士再保险有限公司
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2014-10-06
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2021-07-13
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G06F16/903
- 本发明提出一种用于自动化承保系统(20、21)或自动化数据捕获系统或自动化数据监测系统，特别是网络监视系统及其方法。通过在承保过程流(19)中捕获承保对象(71、72、73)，和/或通过形成所合并的承保对象(71、72、73)的源，并且通过当在所述承保过程流(19)内触发不一致的承保工作流对象(71、72、73)时激活附加的过程状态(1911、1912、1913)来监测承保系统(20、21)的承保工作流。借助于第一数据库(11)的第一可搜索数据结构(112)生成并捕获包括多个块元件(1111、1112、1113)的识别块映射(111)，并且借助于第二数据库(12)的第二可搜索数据结构(121)捕获多个历史承保工作流对象(1211、1212)。捕获承保对象(71、72、73)，其中针对所存储的识别块映射(111)的块元件(1111、1112、1113)扫描所捕获的工作流对象(71、72、73)。基于所捕获的工作流对象(71、72、73)的过滤块元件，确定关于第二数据库(12)的所存储的工作流对象(1211、1212)中的每个的邻近度因子。通过第二数据库(12)的工作流对象在邻近度因子的预限定范围内触发一致性指数值，并且当所述一致性指数采用的测量值超过风险阈值(141)时，借助于所述测量和监测系统(10)的过程管理引擎(12)触发附加过程状态并将其分配给过程流(19)。
- 基于一致性测量用于数据对象模式识别监测受控处理系统方法
- [发明专利]基于灵活风险转移结构的自适应耦合系统和其对应的方法-CN201480077615.2有效
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安德烈亚斯·迈克尔·施米德;里塔·尼尔林
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瑞士再保险有限公司
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2014-03-28
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2020-06-23
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G06Q40/08
- 提供了一种用于事件触发的切换装置(11)的系统(1)和方法，所述事件触发的切换装置被预见用于通过借助于与两个耦合的保险系统相关联的两个资源合并系统(10、12)提供可变数目个风险暴露组件(21、22、23)的自给自足风险保护来互补切换所述保险系统，且其中用于存储多个可变风险转移段(721、722、723)的数据结构(711、712、713)是借助于所述切换装置(11)的分段表(7)提供，且其中基于所述多个可变风险转移段(721、722、723)的结构(74)产生可适应的风险转移函数(73)。将支付参数(731、732、733)指派到所述分段表(7)的每一个可变风险转移段(721、722、723)，并且，在触发第二支付转移模块(42)处的所述支付参数(73、732、733)的总支付和后，将与所述自上而下表(7)的所述可变风险转移段(721、722、723)相关联的第一保险系统(10)的风险暴露转移到第二保险系统(12)。当借助于测量装置(215、225、235)的数据流路径(213、223、233)中的事件驱动触发器(31、32)检测风险事件的发生，在所述分段表(7)内确定所述对应的可变风险段(721、722、723)且基于所述对应的风险转移函数(73)产生启动信号，其中所述第一和第二资源合并系统(10、12)的互补启动是借助于所产生的启动信号触发，且借助于所述第一和/或第二资源合并系统基于(10、12)基于所述转移的启动信号提供针对所述风险暴露组件(21、22、23)的风险保护。
- 基于灵活风险转移结构自适应耦合系统对应方法
- [发明专利]用于离散网络风险的测量和自动化累积的系统以及其对应的方法-CN201480077571.3有效
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吉勒斯·勒努约;丹尼尔·韦泽曼;克里斯蒂安·肖尔;于尔格·比森哈特
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瑞士再保险有限公司
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2014-03-26
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2019-11-08
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G06F21/55
- 本申请公开用于离散网络风险的自动化测量、累积和监测的系统和方法，其中风险组件(21、22、23……)通过所述风险组件(21、22、23……)的电子构件(213、223、233)暴露于多个网络风险(51、52、53、54)。累积装置(5)用于借助于可参数化的风险暴露区段来对风险组件(21、22、23……)的总网络风险(50)分段，并且其中在可搜索的触发表(7)中，可检索地存储的分段参数(721、722、723、724)与对应的测量参数(711、712、713、714)相关联以用于捕获特定的风险暴露区段的风险暴露。该系统包括触发模块(3)，其借助于捕获装置(31、32、33)连接到风险组件(21、22、23……)以便动态地检测和捕获涉及所述电子构件(213、223、233)的数据路径内的网络风险事件的发生的测量参数(711、712、713、714)的测量值。借助于累积装置(5)，总风险(50)逐段累积，即从触发表(7)中依次选择分段参数(721、722、723、724)并且针对每个分段参数(721、722、723、724)检索相关联的测量参数(711、712、713、714)，并且接着基于检索到的测量参数触发该触发模块(3)以借助于捕获装置(31、32、33)从风险组件(21、22、23……)中捕获用于检索到的测量参数(711、712、713、714)的测量值。
- 用于离散网络风险测量自动化累积系统及其对应方法
- [发明专利]提供基于到达间隔时间的测量和预测即将发生的自然灾难性事件的测量系统及其方法-CN201780065383.2在审
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M·维斯特;D·鲍姆加特纳;S·莱曼
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瑞士再保险有限公司
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2017-10-23
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2019-07-09
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G06Q40/08
- 提出了一种测量和预测系统，其提供具有复杂聚类结构的发生率的新出现危险的早期到达间隔时间识别和自适应时间间隔测量。测量系统(1)包括测量站或传感器(90,91,92,…/401,402,…,411,412)，用于通过测量的传感数据(4011,4012,…)测量发生的风险事件(311,…,313)。此外，系统(1)包括数据传输网络(2)，用于将测量设备(90,91,92,…/401,402,…,411,412)的测量的传感数据(911,912,913,…/4011,4012,…)传输到中央核心电路(10)，测量的传感数据(911,912,913,…/4011,4012,…)被分配给历史危险集合(31)，其包括每个分配的风险事件的事件参数。借助于系统(1)，基于测量的频率以及所述危险集合(31)的所述风险事件(311,…,313)的相关联严重性(341,…,343)或作为替代度量的损失(321,…,323)，生成事件损失集合(32)，每个所述灾难性事件(311,…,313)产生设定的特定严重性(321,…,323/341,…,343)。系统(1)基于相应的所生成的到达间隔时间参数(1012/IAT)的自动和/或动态估计分布(1011)来使用构造的时间戳(331,…,333)。到达间隔时间参数(1012)捕获时段严重性或损失集合(35/33)的连续事件(311,…,313)之间的等待时间。等待时间测量灾难性事件(311,…,313)的两次连续测量的发生之间的时间间隔，能够通过时间间隔和系统(1)随时间跟踪灾难性事件(311,…,313)的发生，并且自动捕获危险特定时间聚类(1031)和/或季节性发生模式(1032)。
- 测量灾难性事件传感数据风险事件集合间隔时间参数测量系统聚类等待时间测量时间间隔测量数据传输网络测量设备动态估计连续测量连续事件时间跟踪时间识别事件参数预测系统中央核心自动捕获自然灾难测量站发生率时间戳自适应传感器度量分配捕获季节性电路关联传输替代预测
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