本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理，具體涉及用于新能源汽車的保險(xiǎn)評(píng)估方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著新能源汽車的快速發(fā)展，其與傳統(tǒng)燃油車在結(jié)構(gòu)和使用特性上存在顯著差異，如電池壽命、充電模式、能量消耗等，這些因素對(duì)保險(xiǎn)評(píng)估有著重要影響。然而，現(xiàn)有保險(xiǎn)評(píng)估方法未能充分考慮這些因素，導(dǎo)致保險(xiǎn)定價(jià)不夠精確。類似的現(xiàn)有技術(shù)公開(kāi)號(hào)為cn117893333a的中國(guó)專利申請(qǐng)，提供基于歷史駕駛數(shù)據(jù)的新能源車輛保險(xiǎn)方法、介質(zhì)和設(shè)備，方法包括：獲取在目標(biāo)時(shí)間段之前的連續(xù)多個(gè)設(shè)定時(shí)間段內(nèi)目標(biāo)駕駛員的歷史駕駛行為數(shù)據(jù)；根據(jù)各述歷史駕駛行為數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)駕駛員在各設(shè)定時(shí)間段的歷史駕駛習(xí)慣數(shù)據(jù)和歷史駕駛技術(shù)等級(jí)；在各歷史駕駛技術(shù)不滿足預(yù)設(shè)技術(shù)穩(wěn)定條件的情況下，根據(jù)各歷史駕駛技術(shù)等級(jí)和各歷史駕駛習(xí)慣數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)出目標(biāo)駕駛員在目標(biāo)時(shí)間段的預(yù)期駕駛習(xí)慣數(shù)據(jù)和預(yù)期駕駛技術(shù)等級(jí)；獲取目標(biāo)車輛的車輛屬性信息，并采用ubi保險(xiǎn)模型，根據(jù)車輛屬性信息、預(yù)期駕駛技術(shù)等級(jí)和預(yù)期駕駛習(xí)慣數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)車輛在目標(biāo)時(shí)間段的保險(xiǎn)定價(jià)策略。然而，該方法在制定保險(xiǎn)定價(jià)策略時(shí)沒(méi)有考慮車輛的損耗率和電池?fù)p耗率的問(wèn)題。類似的現(xiàn)有技術(shù)還有公開(kāi)號(hào)為cn117893333a的中國(guó)專利申請(qǐng)，公開(kāi)基于車輛里程的車險(xiǎn)定價(jià)模型構(gòu)建方法、裝置及系統(tǒng)，該方法包括：獲取車輛在歷史時(shí)間周期的原始數(shù)據(jù)；對(duì)原始數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲取單里程因子和因變量；根據(jù)單里程因子構(gòu)建多個(gè)里程區(qū)間因子；多個(gè)里程區(qū)間因子作為自變量，和因變量一同放入預(yù)設(shè)模型中，建立里程定價(jià)模型。然而該方法在建立定價(jià)模型時(shí)僅考慮單個(gè)里程因素，沒(méi)有考慮車輛損耗等其他影響保費(fèi)的因素，由此，本發(fā)明提供用于新能源汽車的保險(xiǎn)評(píng)估方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明通過(guò)數(shù)據(jù)收集模塊收集數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證刪掉出錯(cuò)的數(shù)據(jù)，通過(guò)模型訓(xùn)練模塊訓(xùn)練出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型獲取風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值，還獲取車輛損耗率和車輛總評(píng)分，基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值、車輛損耗率和車輛總評(píng)分設(shè)置合理的保費(fèi)。

2、為了達(dá)到上述的發(fā)明目的，本發(fā)明給出如下所述的用于新能源汽車的保險(xiǎn)評(píng)估方法，主要通過(guò)執(zhí)行以下步驟進(jìn)行實(shí)現(xiàn):

3、通過(guò)新能源汽車的車載終端收集駕駛員的駕駛記錄數(shù)據(jù)和車輛數(shù)據(jù)，還收集駕駛員特征數(shù)據(jù)，所述駕駛記錄數(shù)據(jù)至少包括里程數(shù)據(jù)、速度數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)記錄、行駛時(shí)間數(shù)據(jù)、加減速數(shù)據(jù)、區(qū)域數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)，所述車輛數(shù)據(jù)至少包括車輛型號(hào)、發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)、車輛故障數(shù)據(jù)和電池?cái)?shù)據(jù)；

4、對(duì)所述駕駛記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除無(wú)效和錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，還將所述駕駛記錄數(shù)據(jù)、所述車輛數(shù)據(jù)和所述駕駛員特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)化格式的數(shù)據(jù)，還從其他信息提供終端獲取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，從所述駕駛記錄數(shù)據(jù)中獲取和所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)比所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)和所述相關(guān)數(shù)據(jù)，判斷是否相同，若相同，保留所述相關(guān)數(shù)據(jù)，若不同，將所述駕駛記錄數(shù)據(jù)中的所述相關(guān)數(shù)據(jù)刪除；

5、對(duì)所述駕駛記錄數(shù)據(jù)、所述車輛數(shù)據(jù)和所述駕駛員特征數(shù)據(jù)進(jìn)行第一分析，獲取和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)，使用第二分析方法分析各所述風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)獲取分析結(jié)果，將分析結(jié)果作為輸入數(shù)據(jù)輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行模型訓(xùn)練生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；

6、使用模型訓(xùn)練模塊對(duì)目標(biāo)駕駛記錄數(shù)據(jù)、目標(biāo)車輛數(shù)據(jù)和目標(biāo)駕駛員特征數(shù)據(jù)進(jìn)行第一分析和第二分析獲取對(duì)應(yīng)的目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)，將所述目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)輸入所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，獲取風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值，基于所述目標(biāo)車輛數(shù)據(jù)獲取目標(biāo)車輛的車輛損耗率，基于所述目標(biāo)車輛的駕駛路線歷史數(shù)據(jù)獲取所述目標(biāo)車輛總評(píng)分，基于所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值、所述車輛損耗率和所述目標(biāo)車輛總評(píng)分設(shè)置保險(xiǎn)費(fèi)用。

7、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案，對(duì)所述駕駛記錄數(shù)據(jù)、所述車輛數(shù)據(jù)和所述駕駛員特征數(shù)據(jù)進(jìn)行第一分析，包括如下步驟：

8、對(duì)每次行程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算每個(gè)所述風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)量，基于所述駕駛記錄數(shù)據(jù)獲取其中的所述風(fēng)險(xiǎn)記錄，獲取所述風(fēng)險(xiǎn)記錄發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的所有第一數(shù)據(jù)項(xiàng)，獲取所述第一數(shù)據(jù)項(xiàng)的時(shí)間序列分布圖，獲取所述第一數(shù)據(jù)項(xiàng)在所述時(shí)間序列分布圖中的時(shí)間點(diǎn)，獲取所述時(shí)間點(diǎn)之前的預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)第二數(shù)據(jù)項(xiàng)，獲取所述時(shí)間點(diǎn)之后的預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)第三數(shù)據(jù)項(xiàng)，計(jì)算所述第一數(shù)據(jù)項(xiàng)、多個(gè)所述第二數(shù)據(jù)項(xiàng)和多個(gè)所述第三數(shù)據(jù)項(xiàng)的平均值作為平均值，基于所述平均值計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差，基于所述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)量獲取所述風(fēng)險(xiǎn)記錄對(duì)應(yīng)的行程標(biāo)準(zhǔn)差，獲取所述標(biāo)準(zhǔn)差和所述行程標(biāo)準(zhǔn)差的差值，若所述差值大于等于預(yù)設(shè)的第一閾值，則將所述第一數(shù)據(jù)項(xiàng)作為所述風(fēng)險(xiǎn)記錄對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)，獲取所述風(fēng)險(xiǎn)記錄對(duì)應(yīng)的所有所述風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)，將所述風(fēng)險(xiǎn)記錄和所述風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)關(guān)聯(lián)保存。

9、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案，使用第二分析方法分析各所述風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)，包括如下步驟：

10、建立直角坐標(biāo)系，以時(shí)間點(diǎn)為橫軸，各所述風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)為縱軸，獲取各所述風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)的散點(diǎn)圖，基于所述散點(diǎn)圖將兩兩相鄰的兩個(gè)點(diǎn)互相連接獲取折線圖，對(duì)所述折線圖進(jìn)行擬合獲取對(duì)應(yīng)的曲線圖，基于所述曲線圖判斷各所述風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)之間是否具有相同的變化趨勢(shì)，若是，使用相關(guān)系數(shù)計(jì)算方法計(jì)算各所述風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)兩兩之間的相關(guān)系數(shù)，獲取所有的所述相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值，將所有所述相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值按照預(yù)設(shè)的第二閾值和第三閾值分為三個(gè)級(jí)別，將大于等于所述第二閾值的分為第一級(jí)別，將小于所述第二閾值且大于等于所述第三閾值的分為第二級(jí)別，將小于所述第三閾值的分為第三級(jí)別，將所述第一級(jí)別的相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)統(tǒng)稱為第一風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)，將所述第二級(jí)別的相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)統(tǒng)稱為第二風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)，將所述第三級(jí)別的相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)統(tǒng)稱為第三風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)。

11、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案，基于所述目標(biāo)車輛數(shù)據(jù)獲取目標(biāo)車輛的車輛損耗率，包括如下步驟：

12、獲取目標(biāo)車輛的電池?cái)?shù)據(jù)，基于所述電池?cái)?shù)據(jù)計(jì)算電池的第一數(shù)據(jù)，所述第一數(shù)據(jù)是指電池當(dāng)前時(shí)間在充滿電情況下的儲(chǔ)電量和電池出廠時(shí)充滿電的儲(chǔ)電量的比值，獲取所述目標(biāo)車輛的電池相關(guān)數(shù)據(jù)，所述電池?cái)?shù)據(jù)包括所述車輛的使用環(huán)境，電池的初始儲(chǔ)電量、所述車輛的里程數(shù)據(jù)、電池的充放電周期和每次充放電后電池的儲(chǔ)電量，計(jì)算每次充放電后電池的所述第一數(shù)據(jù)，將所述電池相關(guān)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的所述第一數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練所述學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成電池評(píng)估模型，使用電池評(píng)估模型估計(jì)預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)后電池的損耗率，獲取所述目標(biāo)車輛的關(guān)鍵部件的相關(guān)數(shù)據(jù)，基于所述關(guān)鍵部件的相關(guān)數(shù)據(jù)獲取各所述關(guān)鍵部件的損耗率，基于所述電池的損耗率和各所述關(guān)鍵部件的損耗率使用第一公式計(jì)算所述目標(biāo)車輛的損耗率，所述第一公式為：其中b是電池的損耗率，wb是電池的權(quán)重，n是關(guān)鍵部件的總數(shù)，ci是第i個(gè)關(guān)鍵部件的損耗率,wi是第i個(gè)關(guān)鍵部件的權(quán)重。

13、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案，基于所述目標(biāo)車輛的駕駛路線歷史數(shù)據(jù)獲取所述目標(biāo)車輛總評(píng)分，包括如下步驟：

14、獲取所述目標(biāo)車輛的行駛路線歷史數(shù)據(jù)，對(duì)所述行駛路線歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，獲取對(duì)應(yīng)路線的事故高發(fā)地，預(yù)先存儲(chǔ)事故信息存儲(chǔ)表，所述事故信息存儲(chǔ)表存儲(chǔ)了事故地點(diǎn)、事故類型和事故等級(jí)，將所述行駛路線歷史數(shù)據(jù)和所述事故信息存儲(chǔ)表中的事故地點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比，判斷所述目標(biāo)車輛是否經(jīng)過(guò)了所述事故信息存儲(chǔ)表中的事故地點(diǎn)，若是，基于事故等級(jí)為所述目標(biāo)車輛設(shè)置車輛評(píng)分，對(duì)比完所有所述事故信息存儲(chǔ)表中的事故地點(diǎn)后，獲取所述目標(biāo)車輛的所述車輛總評(píng)分。

15、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案，基于事故等級(jí)為所述目標(biāo)車輛設(shè)置車輛評(píng)分，包括如下步驟：

16、預(yù)先設(shè)置多個(gè)級(jí)別的事故等級(jí)，并為各所述事故等級(jí)設(shè)置對(duì)應(yīng)的分值，初始化所述目標(biāo)車輛的車輛總評(píng)分為零，基于所述駕駛路線歷史數(shù)據(jù)判斷所述目標(biāo)車輛是否在所述事故地點(diǎn)發(fā)生過(guò)事故，若否，獲取所述目標(biāo)車輛經(jīng)過(guò)所述事故地點(diǎn)的天氣情況和時(shí)間段，若所述天氣情況符合預(yù)設(shè)的天氣條件且所述時(shí)間段在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)，則為所述目標(biāo)車輛增加所述事故等級(jí)對(duì)應(yīng)的分值的一半，否則為所述目標(biāo)車輛增加所述事故等級(jí)對(duì)應(yīng)的分值，若是，獲取所述目標(biāo)車輛經(jīng)過(guò)所述事故發(fā)生時(shí)的天氣情況和時(shí)間段，若所述天氣情況符合預(yù)設(shè)的天氣條件且所述時(shí)間段在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)，則為所述目標(biāo)車輛減去所述事故等級(jí)對(duì)應(yīng)的分值，否則為所述目標(biāo)車輛減去所述事故等級(jí)對(duì)應(yīng)的分值的一半。

17、本發(fā)明還提供用于新能源汽車的保險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，包括如下的模塊：

18、數(shù)據(jù)收集模塊，用于通過(guò)新能源汽車的車載終端收集駕駛員的駕駛記錄數(shù)據(jù)和車輛數(shù)據(jù)，還收集駕駛員特征數(shù)據(jù)，所述駕駛記錄數(shù)據(jù)至少包括里程數(shù)據(jù)、速度數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)記錄、行駛時(shí)間數(shù)據(jù)、加減速數(shù)據(jù)、區(qū)域數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)，所述車輛數(shù)據(jù)至少包括車輛型號(hào)、發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)、車輛故障數(shù)據(jù)和電池?cái)?shù)據(jù)；

19、數(shù)據(jù)驗(yàn)證模塊，用于對(duì)所述駕駛記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除無(wú)效和錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，還將所述駕駛記錄數(shù)據(jù)、所述車輛數(shù)據(jù)和所述駕駛員特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)化格式的數(shù)據(jù)，還從其他信息提供終端獲取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，從所述駕駛記錄數(shù)據(jù)中獲取和所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)比所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)和所述相關(guān)數(shù)據(jù)，判斷是否相同，若相同，保留所述相關(guān)數(shù)據(jù)，若不同，將所述駕駛記錄數(shù)據(jù)中的所述相關(guān)數(shù)據(jù)刪除；

20、模型訓(xùn)練模塊，用于對(duì)所述駕駛記錄數(shù)據(jù)、所述車輛數(shù)據(jù)和所述駕駛員特征數(shù)據(jù)進(jìn)行第一分析，獲取和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)，使用第二分析方法分析各所述風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)項(xiàng)獲取分析結(jié)果，將分析結(jié)果作為輸入數(shù)據(jù)輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行模型訓(xùn)練生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；

21、保費(fèi)設(shè)置模塊，用于使用模型訓(xùn)練模塊對(duì)目標(biāo)駕駛記錄數(shù)據(jù)、目標(biāo)車輛數(shù)據(jù)和目標(biāo)駕駛員特征數(shù)據(jù)進(jìn)行第一分析和第二分析獲取對(duì)應(yīng)的目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)，將所述目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)輸入所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，獲取風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值，基于所述目標(biāo)車輛數(shù)據(jù)獲取目標(biāo)車輛的車輛損耗率，基于所述目標(biāo)車輛的駕駛路線歷史數(shù)據(jù)獲取所述目標(biāo)車輛總評(píng)分，基于所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值、所述車輛損耗率和所述目標(biāo)車輛總評(píng)分設(shè)置保險(xiǎn)費(fèi)用。

22、本發(fā)明還提供一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有程序指令，其中，在所述程序指令運(yùn)行時(shí)控制所述存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行上述中任意一項(xiàng)所述的用于新能源汽車的保險(xiǎn)評(píng)估方法。

23、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果至少如下所述：

24、在本發(fā)明中，首先通過(guò)數(shù)據(jù)收集模塊收集需要使用的所有相關(guān)數(shù)據(jù)，為后續(xù)數(shù)據(jù)的分析和模型的訓(xùn)練提供充足的數(shù)據(jù)支持，對(duì)于從不同終端收集的數(shù)據(jù)，在傳輸?shù)倪^(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)的丟失或錯(cuò)誤，所以使用數(shù)據(jù)驗(yàn)證模塊對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，之后通過(guò)對(duì)收集的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行充分的分析，還使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練生成能夠反映風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，從而可以對(duì)駕駛習(xí)慣、駕駛行為等進(jìn)行充分的分析，獲取到準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，最后通過(guò)使用保險(xiǎn)設(shè)置模塊，綜合考慮駕駛行為、目標(biāo)車輛的損耗率和目標(biāo)車輛的事故發(fā)生情況等多方面因素設(shè)置保險(xiǎn)費(fèi)用，使保險(xiǎn)費(fèi)更加符合實(shí)際情況且更加個(gè)性化。