車險定價及二手車定價方法和裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種車險定價方法，該方法通過統(tǒng)計車輛的行駛數(shù)據(jù)和不良駕駛行為數(shù)據(jù)，其中行駛數(shù)據(jù)和不良駕駛行為數(shù)據(jù)均為多維度數(shù)據(jù)；計算行駛數(shù)據(jù)和不良行為數(shù)據(jù)中每個維度數(shù)據(jù)的百分制評分分值以及計算每個維度數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，并根據(jù)變異系數(shù)結合層次分析法計算每個維度數(shù)據(jù)的權重；根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的權重計算車輛駕駛風險分值，進而確定車險定價，車險定價更加準確客觀。本發(fā)明還涉及一種二手車定價方法，通過統(tǒng)計多維度的故障數(shù)據(jù)計算車輛質量分值，根據(jù)分值進行二手車定價，提高了二手車定價的準確性，此外，還涉及了車險定價裝置和二手車定價裝置。
【專利說明】
車險定價及二手車定價方法和裝置
技術領域
[0001] 本發(fā)明設及大數(shù)據(jù)處理技術領域，特別是設及一種車險定價及二手車定價方法和 裝置方法和裝置。
【背景技術】
[0002] 傳統(tǒng)的車險定價W及二手車定價一般是基于從車因子進行定價，從車因子包括品 牌、車系、車齡、年款、價格等靜態(tài)信息。車險定價W及二手車定價參考的定價因子單一，不 能準確合理的進行車險定價和二手車定價。

【發(fā)明內容】

[0003] 基于此，有必要針對上述的問題，提供一種能提高車險定價和二手車定價準確性 的車險定價W及二手車定價方法和裝置。
[0004] -種車險定價方法，所述方法包括如下步驟：
[0005] 統(tǒng)計車輛的行駛數(shù)據(jù)和不良駕駛行為數(shù)據(jù)，其中所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良駕駛行 為數(shù)據(jù)均為多維度數(shù)據(jù)；
[0006] 預處理所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良駕駛行為數(shù)據(jù)，計算所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良行 為數(shù)據(jù)中每個維度數(shù)據(jù)的百分制評分分值，其中每個維度的所述評分分值越高，駕駛風險 越??；
[0007] 計算所述每個維度數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，并根據(jù)所述變異系數(shù)結合層次分析法計算每 個維度數(shù)據(jù)的權重；
[000引根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的所述評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的所述權重計算車輛駕駛風 險分值，并根據(jù)計算的所述車輛駕駛風險分值確定車險定價。
[0009] 在一個實施例中，所述行駛數(shù)據(jù)包括行駛里程數(shù)據(jù)、行駛時長數(shù)據(jù)、行駛時段偏好 數(shù)據(jù)和行駛累計城市數(shù);所述不良駕駛行為數(shù)據(jù)包括急變速頻率、超速頻率、疲勞駕駛頻 率、怠速頻率W及車主分屯、駕駛頻率。
[0010] 在一個實施例中，通過車聯(lián)網(wǎng)硬件結合移動終端采集車輛的所述行駛數(shù)據(jù)和不良 駕駛行為數(shù)據(jù)。
[0011] -種二手車定價方法，所述方法包括如下步驟：
[0012] 統(tǒng)計車輛各部件的故障數(shù)據(jù)，所述故障數(shù)據(jù)為按照部件進行維度劃分的多維度數(shù) 據(jù)；
[0013] 預處理所述故障數(shù)據(jù)，計算所述行故障數(shù)據(jù)中每個維度數(shù)據(jù)的百分制評分分值， 其中所述故障數(shù)據(jù)顯示的故障頻率越高，所述評分分值越低，車輛質量越差；
[0014] 計算所述每個維度數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，并根據(jù)所述變異系數(shù)結合層次分析法計算每 個維度數(shù)據(jù)的權重；
[0015] 根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的所述評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的所述權重計算車輛質量分 值，并根據(jù)計算的所述車輛質量分值確定二手車定價。
[0016] 在一個實施例中，所述故障數(shù)據(jù)為故障碼；
[0017] 在預處理所述故障數(shù)據(jù)之前，還包括：
[0018] 根據(jù)所述故障碼對應的車系標識，查找對應車系標識下的預存的標準故障碼；
[0019] 根據(jù)預存的所述標準故障碼識別采集的所述故障碼，確定所述故障碼對應的車輛 部件，進而確定采集的故障碼對應的維度。
[0020] -種車險定價裝置，所述裝置包括：
[0021 ]數(shù)據(jù)采集模塊，用于統(tǒng)計車輛的行駛數(shù)據(jù)和不良駕駛行為數(shù)據(jù)，其中所述行駛數(shù) 據(jù)和所述行駛數(shù)據(jù)不良駕駛行為數(shù)據(jù)均為多維度數(shù)據(jù)；
[0022] 各維度評分模塊，用于預處理所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良駕駛行為數(shù)據(jù)，計算所述 行駛數(shù)據(jù)和所述不良行為數(shù)據(jù)中每個維度數(shù)據(jù)的百分制評分分值，其中每個維度的所述評 分分值越高，駕駛風險越??；
[0023] 權重計算模塊，用于計算所述每個維度數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，并根據(jù)所述變異系數(shù)結 合層次分析法計算每個維度數(shù)據(jù)的權重；
[0024] 車險定價模塊，用于根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的所述評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的所述權 重計算車輛駕駛風險分值，并根據(jù)計算的所述車輛駕駛風險分值確定車險定價。
[0025] 在一個實施例中，所述行駛數(shù)據(jù)包括行駛里程數(shù)據(jù)、行駛時長數(shù)據(jù)、行駛時段偏好 數(shù)據(jù)和行駛累計城市數(shù);所述不良駕駛行為數(shù)據(jù)包括急變速頻率、超速頻率、疲勞駕駛頻 率、怠速頻率W及車主分屯、駕駛頻率。
[0026] 在一個實施例中，通過車聯(lián)網(wǎng)硬件結合移動終端采集車輛的所述行駛數(shù)據(jù)和不良 駕駛行為數(shù)據(jù)。
[0027] -種二手車定價裝置，所述裝置包括：
[0028] 數(shù)據(jù)采集模塊，用于統(tǒng)計車輛各部件的故障數(shù)據(jù)，所述故障數(shù)據(jù)為按照部件進行 維度劃分的多維度數(shù)據(jù)；
[0029] 各維度評分模塊，用于預處理所述故障數(shù)據(jù)，計算所述行故障數(shù)據(jù)中每個維度數(shù) 據(jù)的百分制評分分值，其中所述故障數(shù)據(jù)顯示的故障頻率越高，所述評分分值越低，車輛質 量越差；
[0030] 權重計算模塊，用于計算所述每個維度數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，并根據(jù)所述變異系數(shù)結 合層次分析法計算每個維度數(shù)據(jù)的權重；
[0031] 二手車定價模塊，用于根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的所述評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的所述 權重計算車輛質量分值，并根據(jù)計算的所述車輛質量分值確定二手車定價。
[0032] 在一個實施例中，所述故障數(shù)據(jù)為故障碼；
[0033] 所述裝置還包括：
[0034] 分車系查找模塊，用于根據(jù)所述故障碼對應的車系標識，查找對應車系標識下的 預存的標準故障碼；
[0035] 故障碼識別模塊，用于根據(jù)預存的所述標準故障碼識別采集的所述故障碼，確定 所述故障碼對應的車輛部件，進而確定采集的故障碼對應的維度。
[0036] 上述車險定價方法和裝置，通過統(tǒng)計車輛的行駛數(shù)據(jù)和不良駕駛行為數(shù)據(jù)，其中 所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良駕駛行為數(shù)據(jù)均為多維度數(shù)據(jù);預處理所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良 駕駛行為數(shù)據(jù)，計算所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良行為數(shù)據(jù)中每個維度數(shù)據(jù)的百分制評分分 值，其中每個維度的所述評分分值越高，駕駛風險越小；計算所述每個維度數(shù)據(jù)的變異系 數(shù)，并根據(jù)所述變異系數(shù)結合層次分析法計算每個維度數(shù)據(jù)的權重;根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的 所述評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的所述權重計算車輛駕駛風險分值，并根據(jù)計算的所述車輛 駕駛風險分值確定車險定價，考慮了車輛行駛數(shù)據(jù)W及不良駕駛行為數(shù)據(jù)運些動態(tài)的且包 含多個維度因子的數(shù)據(jù)，通過對統(tǒng)計的多維度數(shù)據(jù)進行分析計算確定車險定價，使車險定 價更加準確客觀。另外，上述二手車定價方法和裝置，通過統(tǒng)計多維度的故障數(shù)據(jù)計算車輛 質量分值，根據(jù)分值進行二手車定價，實現(xiàn)了根據(jù)不同部件(維度）的故障數(shù)據(jù)對車輛質量 進行準確評分，進而得到更加合理準確的二手車定價。
【附圖說明】
[0037] 圖1為一個實施例中車險定價及二手車定價方法的應用環(huán)境圖；
[0038] 圖2為一個實施例中車險定價方法的流程圖；
[0039] 圖3為一個實施例中行駛數(shù)據(jù)和不良駕駛行為數(shù)據(jù)包括的各個維度數(shù)據(jù)的示意 圖；
[0040] 圖4為一個實施例中二手車定價的流程圖；
[0041] 圖5為一個實施例中故障數(shù)據(jù)包括的各個維度數(shù)據(jù)的示意圖；
[0042] 圖6為一個實施例中車險定價裝置的結構框圖；
[0043] 圖7為一個實施例中二手車定價裝置的結構框圖；
[0044] 圖8為另一個實施例中二手車定價裝置的結構框圖。
【具體實施方式】
[0045] 為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，W下結合附圖及實施例，對 本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用W解釋本發(fā)明，并 不用于限定本發(fā)明。
[0046] 如圖1所示，在一個實施例中，提供了一種車險定價W及二手車定價方法的應用環(huán) 境圖。該應用環(huán)境包括車聯(lián)網(wǎng)智能終端110、移動終端120和服務器130,車聯(lián)網(wǎng)智能終端 110、移動終端120和服務器130通過網(wǎng)絡進行通信。其中，車聯(lián)網(wǎng)智能終端110包括車速傳感 系統(tǒng)、車輛定位系統(tǒng)W及車載診斷系統(tǒng)，通過車聯(lián)網(wǎng)智能終端110能夠獲取車輛的行駛數(shù) 據(jù)、不良駕駛行為數(shù)據(jù)W及車輛的故障數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)。移動終端120可獲取駕駛員的分屯、駕駛 數(shù)據(jù)，分屯、駕駛數(shù)據(jù)反映指駕駛員在行車過程中的是否進行了打電話、收發(fā)短息、看視頻等 與駕駛風險密切相關的分屯、駕駛行為。服務器130可接收車聯(lián)網(wǎng)智能終端110和移動終端 120收集的數(shù)據(jù)，并將收集的大數(shù)據(jù)進行多維度的分析處理最終得到車輛的駕駛行為分值 和車輛質量分值，根據(jù)駕駛行為分值和車輛質量分值進行車險定價和二手車定價。
[0047] 如圖2所示，在一個實施例中，提供了一種車險定價方法，該方法W應用于如圖1所 示的服務器中進行舉例說明，該方法包括如下步驟：
[0048] 步驟S210:統(tǒng)計車輛的行駛數(shù)據(jù)和不良駕駛行為數(shù)據(jù)，其中所述行駛數(shù)據(jù)和所述 行駛數(shù)據(jù)不良駕駛行為數(shù)據(jù)均為多維度數(shù)據(jù)。
[0049] 具體的，如圖3所示，車輛的行駛數(shù)據(jù)包括行駛里程數(shù)據(jù)、行駛時長數(shù)據(jù)、行駛時段 偏好數(shù)據(jù)和行駛累計城市數(shù)數(shù)據(jù)中的至少一種。不良駕駛行為數(shù)據(jù)包括急變速頻率、超速 頻率、疲勞駕駛頻率、怠速頻率W及車主分屯、駕駛頻率中的至少一種，其中急變速頻率包括 急加速頻率和急減速頻率。
[0050] 按照圖3,車輛行駛里程數(shù)據(jù)為車輛的每次行程對應的行駛里程，可通過車聯(lián)網(wǎng)智 能終端的定位功能模塊實時獲取車輛的GPS數(shù)據(jù)，還原車輛的行駛路線，根據(jù)車輛的行駛路 線得到車輛行駛里程數(shù)據(jù)。
[0051] 進一步的，還可W通過設定時段開始時刻與結束時刻的經(jīng)締度數(shù)據(jù)計算出該時段 車輛行駛里程數(shù)據(jù)，最后將所有收集的所有時段的行駛里程求和即可得到車輛的行駛里 程。
[0052] 可通過車聯(lián)網(wǎng)硬件(車聯(lián)網(wǎng)：是由車輛位置、速度和路線等信息構成的巨大交互網(wǎng) 絡。通過GPS(Global Positioning System全球定位系統(tǒng)）、RFID(Radio Frequen巧 Identification無線射頻技術）、傳感器、攝像頭圖像處理等裝置，車輛可W完成自身環(huán)境 和狀態(tài)信息的采集），比如車輛網(wǎng)智能終端獲取車輛的駕駛時長，W及車輛駕駛時所處的時 段，根據(jù)駕駛時長數(shù)據(jù)和駕駛時段數(shù)據(jù)可得到車輛行駛時段偏好數(shù)據(jù)，可通過偏好度來體 現(xiàn)車輛行駛時段偏好。通過車輛行駛時段的偏好度運一維度數(shù)據(jù)的設定可使車險定價能夠 考慮到不同時段不同的駕駛風險。白天夜間偏好度越大，駕駛風險越大，相應的車險定價越 高。其中，車輛行駛時段偏好數(shù)據(jù)的收集可天"或"周"等為收集單位。收集一天或者一周 中車輛白天行駛的時長和夜間行駛的時長。
[0053] 可通過車聯(lián)網(wǎng)智能終端的定位功能模塊實時獲取車輛的經(jīng)締度坐標，根據(jù)獲取的 經(jīng)締度坐標可得到車輛累計到達的城市的數(shù)量W及和分布，如果城市分布比較零散，可說 明車主在不熟悉道路概率較大，相比于城市分布比較集中的情況，城市分布零散的情況下 駕駛風險比較大。
[0054] 參照圖3，急變速頻率又分為急加速和急減速。
[0055] 在一個實施例中，可W定義五秒的平均加速度達到1.8米/S2且五秒內的速度增加 量>32公里/小時且速度增量在=秒內>50%定義為急加速。五秒的平均減速度達到3.5 米/s2、五秒內的速度減少量>35公里/小時、速度減少量在=秒內>50%，還可W根據(jù)車輛 的不同配置和性能做不同的定義，在此不具體限定。
[0056] 可根據(jù)車輛的定位數(shù)據(jù)，對應該定位數(shù)據(jù)對應的路段及路段最高限速，如果行駛 速度大于路段限速則判斷該車輛超速。
[0057] 駕駛時長超過設定時間則判斷為疲勞駕駛。例如如果車主駕駛時長大于4小時，認 為是疲勞駕駛。
[0058] 可根據(jù)實時采集到車輛行駛速度，判斷是否出現(xiàn)車輛發(fā)動機運轉但是行駛速度長 時間為零，如有，則判斷為怠速行為。
[0059] 車主駕駛分屯、頻率為在車輛行駛過程中，車主做出的與駕駛操作無關的行為即為 車主駕駛分屯、行為。
[0060] 在一個實施例中，車主駕駛分屯、行為為車主操作手機的行為，如撥打電話、發(fā)短消 息、播放視頻等行為。可通過移動終端獲取車主駕駛分屯、數(shù)據(jù)，具體可通過獲取移動終端記 錄的操作行為數(shù)據(jù)，并對應車輛行駛時段查找相應時段的對移動終端的操作行為數(shù)據(jù)，該 車輛行駛時段的對手機的操作行為數(shù)據(jù)即為車主的駕駛分屯、數(shù)據(jù)，根據(jù)駕駛分屯、數(shù)據(jù)可計 算出車主駕駛分屯、頻率。具體的，駕駛分屯、數(shù)據(jù)包括通話數(shù)據(jù)、短消息數(shù)據(jù)、播放視頻、音頻 數(shù)據(jù)等，其中通話數(shù)據(jù)包括通話時長、通話頻率等數(shù)據(jù);短消息數(shù)據(jù)包括發(fā)短消息的頻率和 短消息內容大小等數(shù)據(jù);播放視頻、音頻數(shù)據(jù)包括播放時長和播放頻率數(shù)據(jù)。
[0061] 步驟S220:預處理所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良駕駛行為數(shù)據(jù)，計算所述行駛數(shù)據(jù)和 所述不良行為數(shù)據(jù)中每個維度數(shù)據(jù)的百分制評分分值，其中每個維度的所述評分分值越 高，駕駛風險越小。
[0062] 具體的，對采集的多維度的行駛數(shù)據(jù)和多維度的不良駕駛行為數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清 理，并將清理后的數(shù)據(jù)進行結構化處理。其中，清理數(shù)據(jù)為剔除明顯不符合邏輯的數(shù)據(jù)或對 不符合邏輯的數(shù)據(jù)進行修改。
[0063] 計算所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良行為數(shù)據(jù)中每個維度數(shù)據(jù)的百分制評分分值，其中 每個維度的所述評分分值越高，駕駛風險越小。具體的，每個維度數(shù)據(jù)顯示的危險行為頻率 越低，百分制評分時扣分分值越少，得到的評分分值越高，駕駛風險越小。
[0064] 具體的，當采集的維度數(shù)據(jù)為離散的數(shù)據(jù)時，可采用樸素平分法進行百分制評分， 具體為采用類似指數(shù)分布的概率密度函數(shù)，構造對應危險行為頻率的扣分公式：
[00化]f (X) =Cie 化
[0066] 其中a和0為待定常數(shù)，分別控制扣分起點值和扣分尺度遞減程度（即曲線睹峭程 度），f (X)為扣分值，X為上述危險行為發(fā)生的頻率。例如，當發(fā)生危險行為的頻率為1次時， 扣分值為f(l)=aee，當發(fā)生危險行為的頻率為2次時，扣分值為f(2)=ae2e，依次類推。
[0067] 其中，不同維度的數(shù)據(jù)對應a和0值可W不同，可根據(jù)不同類型危險行為的頻率的 高低做適當?shù)恼{整。
[0068] 例如，對于某一維度數(shù)據(jù)可取a = 9，e = 0.1。
[0069] 當發(fā)生一次危險行為即X = 1，樸素得分9.95分；
[0070] 當發(fā)生二次危險行為即x = 2,樸素得分11分，漲幅1.05;
[0071] 當發(fā)生S次危險行為即x = 3,樸素得分12.14分，漲幅3.3;
[00巧當發(fā)生四次危險行為即x = 4,樸素得分13.42分，漲幅1.22;
[0073] 當發(fā)生五次危險行為即x = 5,樸素得分14.83分，漲幅1.42;
[0074] 隨著發(fā)生危險行為的次數(shù)增加，樸素得分(扣分）的漲幅也逐漸增加。也就是危險 行為頻率越高，扣分越多，扣分力度也越大。
[0075] 如果其他維度數(shù)據(jù)相對于舉例所述的維度數(shù)據(jù)(a = 9，e = 0.1)的危險行為發(fā)生頻 率高，那么可適當增加 e值，如果危險行為發(fā)生的頻率低，可適當減小e值。運樣對于危險行 為頻率發(fā)生次數(shù)較高的維度數(shù)據(jù)可進行更多的扣分，最終的百分制得分也會更加合理。
[0076] 當維度數(shù)據(jù)積累到一定量，形成連續(xù)數(shù)據(jù)時，針對連續(xù)的數(shù)據(jù)可采用正態(tài)分布標 準評分。
[0077] 當維度數(shù)據(jù)積累到一定量時，認為維度數(shù)據(jù)符合或者接近正態(tài)分布。比如平均每 公里的急剎車次數(shù)可W使用正態(tài)分布對其進行分析，確定該駕駛員該統(tǒng)計指標在總體中的 相對位置。
[0078] 具體為:首先對維度數(shù)據(jù)進行標準化處理。
[0079] 使用標準分數(shù)，標準分數(shù)統(tǒng)計學上稱為Z分數(shù)，公式為： ，其中代表原始 值，代表總體的平均值(可用樣本均值代替），代表總體的標準差（可用樣本標準差代替）， 即：
[0080]
[0081] 從Z分數(shù)的公式可用看出，它的絕對值大小表示原始值離總體平均值的遠近程度， Z = O即表示原始值等于總體平均值;它的正負表示原始值是大于還是小于總體平均值。
[0082] 由正態(tài)分布的3〇原則：
[0083] P(ii-〇<X^y+〇) =68.268949% ；
[0084] P(y-化<X《y+化）=95.449974% ;
[00化]P(y-3〇<X《ii+3〇) =99.730020% ;
[0086] 可知，Z分數(shù)在-3與+3之間，有時是負值，有時是多位小數(shù)，使用起來不符合人們的 評價習慣?？蒞將Z分數(shù)進行線性變換，即統(tǒng)計學上稱為T分數(shù)，其公式為：
[0087] T=KZ+c。
[0088] 即把Z分數(shù)擴大k倍，并移到C運個中屯、位置來。
[0089] 由正態(tài)分布表可知，Z分數(shù)的平均位置（即Z = O)的左右各3個Z分，已經(jīng)包括了總體 99.73 %的值，幾乎全部包含了總體的所有值。在百分制中滿分為100分，則如果令k = -7，C = 80(80即為我們平常在百分制中大部分人的分數(shù)集中位置），則Z分數(shù)經(jīng)過折算后變成了 滿分為99.73的分制，與100已經(jīng)非常接近。按照T分數(shù)，T = 7Z+80(取-Z是因為危險行為越 多，得分應該越低。當K0,則T取0;當T〉100,則T取100)即可得到單個輸入?yún)?shù)的駕駛評分。
[0090] 步驟S230:計算所述每個維度數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，并根據(jù)所述變異系數(shù)結合層次分 析法計算每個維度數(shù)據(jù)的權重。
[0091] 變異系數(shù)(Coefficient Of Variation)是原始數(shù)據(jù)標準差與原始數(shù)據(jù)平均數(shù)的 比。
[0092] 層次分析法(Anal^ic化erarchy Process,簡稱AHP)是所謂層次分析法，是指將 一個復雜的多目標決策問題作為一個系統(tǒng)，將目標分解為多個目標或準則，進而分解為多 指標(或準則、約束）的若干層次，通過定性指標模糊量化方法算出層次單排序(權數(shù))和總 排序，W作為目標(多指標）、多方案優(yōu)化決策的系統(tǒng)方法。通過層次分析法可得到每個維度 的權重。
[0093] 在一個實施例中，采用層次分析法進行權重計算時，確定的各維度的重要度最大 的是急減速，其次為急加速，確定的各維度的重要度為定性指標，計算得到的權重為定量指 標。
[0094] 使用層析分析法計算的各維度的權重偏重根據(jù)人的經(jīng)驗進行權重導向，有一定的 局限性，為了是權重更加客觀，本實施例中加入了變異系數(shù)，變異系數(shù)是直接利用各項指標 所包含的信息，通過計算得到指標的參數(shù)，是一種客觀賦權的方法，使用變異系數(shù)對根據(jù)層 次分析法計算得到的權重進行優(yōu)化，優(yōu)化后的各維度的權重更加客觀、準確。
[0095] 步驟S240:根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的所述評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的所述權重計算車 輛駕駛風險分值，并根據(jù)計算的所述車輛駕駛風險分值確定車險定價。
[0096] 具體的，每個維度的百分制評分分值乘W對應維度的權重后疊加即可得到駕駛風 險分值，駕駛風險分值越大，駕駛風險越大。
[0097] 服務器中預存有駕駛風險分值或者分值區(qū)間與車險定價之間的對應關系，根據(jù)該 對應關系確定計算的駕駛風險分值對應的車險定價，或者首先確定計算的駕駛風險分值對 應的分值區(qū)間，根據(jù)分值區(qū)間與車險定價之間的對應關系確定車險定價。
[0098] 本實施例中，通過采集車輛的行駛數(shù)據(jù)和不良駕駛行為數(shù)據(jù)，其中所述行駛數(shù)據(jù) 和所述行駛數(shù)據(jù)不良駕駛行為數(shù)據(jù)均為多維度數(shù)據(jù);預處理所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良駕駛 行為數(shù)據(jù)，計算各維度的變異系數(shù);根據(jù)層次分析法計算各維度的權重;根據(jù)所述各維度和 變異系數(shù)和所述各維度的權重計算車輛駕駛行為的分值，根據(jù)所述分值確定車險定價，實 現(xiàn)了根據(jù)多維數(shù)據(jù)進行更加合理和準確的車險定價。
[0099] 在一個實施例中，如圖4所示，提供了一種二手車定價方法，所述方法包括如下步 驟：
[0100] 步驟S310:統(tǒng)計車輛各部件的故障數(shù)據(jù)，所述故障數(shù)據(jù)為按照部件進行維度劃分 的多維度數(shù)據(jù)。
[0101] 具體的，如圖5所示，可通過車聯(lián)網(wǎng)智能終端采集車輛各部件的實時運行狀況數(shù) 據(jù)，當檢測到運行狀態(tài)數(shù)據(jù)超出正常范圍，則認為該部件存在故障，記錄該故障，并根據(jù)當 前運行狀態(tài)形成故障數(shù)據(jù)。
[0102] 在一個實施例中，由于不同車系部件運行狀態(tài)數(shù)據(jù)存在差異，部件正常運行的范 圍也不同，為了能夠進行不同車系的故障數(shù)據(jù)進行收集，服務器預先存儲了不同車系的故 障描述，例如A車系發(fā)動機在〉70(K)r/min為故障，B車系發(fā)動機在〉90(K)r/min為故障，由于對 不同車系的故障描述進行了梳理，可實現(xiàn)對不同車系進行故障進行準確判斷和故障數(shù)據(jù)的 采集。
[0103] 參照圖5,采集的故障數(shù)據(jù)按照部件進行劃分可包括多個維度，具體包括:發(fā)動機、 變速器、剎車系統(tǒng)、驅動、氣囊等影響駕駛安全的多維度數(shù)據(jù)和空調、天窗、座椅、車載、雨刮 等影響駕駛體驗的多維度數(shù)據(jù)W及自動頭/尾燈、倒車影像定速、自適應巡航控制等影響自 動化駕駛體驗的多維度數(shù)據(jù)。
[0104] 步驟S320:預處理所述故障數(shù)據(jù)，計算所述行故障數(shù)據(jù)中每個維度數(shù)據(jù)的百分制 評分分值，其中所述故障數(shù)據(jù)顯示的故障頻率越高，所述評分分值越低，車輛質量越差。
[0105] 根據(jù)采集的故障數(shù)據(jù)得到每個維度(部件)發(fā)出故障的頻率，根據(jù)故障頻率的大小 對每個維度進行百分制評分，故障的頻率越高，評分分值越低，車輛的質量就越差。
[0106] 步驟S330:計算所述每個維度數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，并根據(jù)所述變異系數(shù)結合層次分 析法計算每個維度數(shù)據(jù)的權重。
[0107] 在一個實施例中，采用層次分析法進行權重計算時，確定的各維度的重要度最大 的是發(fā)動機故障發(fā)生頻率，其次為剎車系統(tǒng)故障頻率。
[0108] 步驟S340:根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的所述評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的所述權重計算車 輛質量分值，并根據(jù)計算的所述車輛質量分值確定二手車定價。
[0109] 具體的，每個維度的百分制評分分值乘W對應維度的權重后疊加即可得到車輛質 量分值，車輛質量分值越大，車輛質量越好。
[0110] 服務器中預存有車輛質量分值或者分值區(qū)間與二手車定價之間的對應關系，根據(jù) 該對應關系確定計算的車輛質量分值對應的二手車定價，或者首先確定計算的車輛質量分 值對應的分值區(qū)間，根據(jù)分值區(qū)間與二手車定價之間的對應關系確定二手車定價。
[0111] 本實施例中，通過采集車輛的各個部件的故障數(shù)據(jù)，根據(jù)車輛各個部件的故障頻 率W及體現(xiàn)各部件重要程度的權重因子對二手車進行定價，相對與傳統(tǒng)的只考慮車輛品 牌，車系，年款，價格等靜態(tài)因素進行二手車定價，本實施例的考慮車輛故障數(shù)據(jù)的定價方 法更加靈活和合理。
[0112] 在一個實施例中，所述故障數(shù)據(jù)為故障碼。所述故障碼可W由車聯(lián)網(wǎng)硬件：0BD (On-Board Diagnostic車載診斷系統(tǒng))采集。由于不同車系的故障碼對應的車輛的故障描 述不完全一致，因此，為了更加準確的識別故障碼，需要區(qū)分采集的故障碼對應的車系，根 據(jù)對應車系下的故障描述識別故障碼，進而確定故障碼對應的車輛的部件。
[0113] 具體的，二手車定價方法還包括：
[0114] 根據(jù)所述故障碼對應的車系標識，查找對應車系標識下的預存的標準故障碼。根 據(jù)預存的所述標準故障碼識別采集的所述故障碼，確定所述故障碼對應的車輛部件，進而 確定采集的故障碼對應的維度。
[0115] 服務器中預先按車系類別對故障碼W及故障碼對應的故障描述進行存儲。采集的 故障碼中帶有車系標識，服務器根據(jù)該車系標識定位查找范圍，在對應車系下查找匹配的 故障碼，獲取到該故障碼對應的故障描述，進而確定出現(xiàn)故障的車輛的部件，得到具體的維 度數(shù)據(jù)。
[0116] 本實施例中，實現(xiàn)了對不同車系故障碼的識別，進而能夠準確地定價不同車系的 二手車，適用范圍廣，定價客觀準確。
[0117] 在一個實施例中，如圖6所示，提供了一種車險定價裝置，所述裝置包括：
[0118] 數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊410,用于統(tǒng)計車輛的行駛數(shù)據(jù)和不良駕駛行為數(shù)據(jù)，其中所述行駛 數(shù)據(jù)和所述行駛數(shù)據(jù)不良駕駛行為數(shù)據(jù)均為多維度數(shù)據(jù)。
[0119] 各維度評分模塊420,用于預處理所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良駕駛行為數(shù)據(jù)，計算所 述行駛數(shù)據(jù)和所述不良行為數(shù)據(jù)中每個維度數(shù)據(jù)的百分制評分分值，其中每個維度的所述 評分分值越高，駕駛風險越小。
[0120] 權重計算模塊430，用于計算所述每個維度數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，并根據(jù)所述變異系數(shù) 結合層次分析法計算每個維度數(shù)據(jù)的權重。
[0121] 車險定價模塊440,用于根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的所述評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的所 述權重計算車輛駕駛風險分值，并根據(jù)計算的所述車輛駕駛風險分值確定車險定價。
[0122] 在一個實施例中，
[0123] 所述行駛數(shù)據(jù)包括行駛里程數(shù)據(jù)、行駛時長數(shù)據(jù)、行駛時段偏好數(shù)據(jù)和行駛累計 城市數(shù)四維度數(shù)據(jù);所述不良駕駛行為數(shù)據(jù)包括急變速頻率、超速頻率、疲勞駕駛頻率、怠 速頻率W及車主分屯、駕駛頻率。
[0124] 在一個實施例中，通過車聯(lián)網(wǎng)硬件結合移動終端采集車輛的所述行駛數(shù)據(jù)和不良 駕駛行為數(shù)據(jù)。
[0125] 在一個實施例中，如圖7所示，一種二手車定價裝置，所述裝置包括：
[0126] 數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊510,用于統(tǒng)計車輛各部件的故障數(shù)據(jù)，所述故障數(shù)據(jù)為按照部件進 行維度劃分的多維度數(shù)據(jù)。
[0127] 各維度評分模塊520,用于預處理所述故障數(shù)據(jù)，計算所述行故障數(shù)據(jù)中每個維度 數(shù)據(jù)的百分制評分分值，其中所述故障數(shù)據(jù)顯示的故障頻率越高，所述評分分值越低，車輛 質量越差。
[0128] 權重計算模塊530，用于計算所述每個維度數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，并根據(jù)所述變異系數(shù) 結合層次分析法計算每個維度數(shù)據(jù)的權重。
[0129] 二手車定價模塊540,用于根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的所述評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的 所述權重計算車輛質量分值，并根據(jù)計算的所述車輛質量分值確定二手車定價。
[0130] 在一個實施例中，所述故障數(shù)據(jù)為故障碼；
[0131] 所述裝置還包括：
[0132] 分車系查找模塊610,用于根據(jù)所述故障碼對應的車系標識，查找對應車系標識下 的預存的標準故障碼。
[0133] 故障碼識別模塊620,用于根據(jù)預存的所述標準故障碼識別采集的所述故障碼，確 定所述故障碼對應的車輛部件，進而確定采集的故障碼對應的維度。
[0134] 本領域普通技術人員可W理解實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分流程，是可W 通過計算機程序來指令相關的硬件來完成，程序可存儲于一計算機可讀取存儲介質中，如 本發(fā)明實施例中，該程序可存儲于計算機系統(tǒng)的存儲介質中，并被該計算機系統(tǒng)中的至少 一個處理器執(zhí)行，W實現(xiàn)包括如上述各方法的實施例的流程。其中，存儲介質可為磁碟、光 盤、只讀存儲記憶體(Read-Only Memoiy,ROM)或隨機存儲記憶體(Random Access Memoir， 鹽)等。
[0135] W上所述實施例的各技術特征可W進行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實 施例中的各個技術特征所有可能的組合都進行描述，然而，只要運些技術特征的組合不存 在矛盾，都應當認為是本說明書記載的范圍。
[0136] W上所述實施例僅表達了本發(fā)明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但并 不能因此而理解為對發(fā)明專利范圍的限制。應當指出的是，對于本領域的普通技術人員來 說，在不脫離本發(fā)明構思的前提下，還可W做出若干變形和改進，運些都屬于本發(fā)明的保護 范圍。因此，本發(fā)明專利的保護范圍應W所附權利要求為準。
【主權項】
1. 一種車險定價方法，所述方法包括如下步驟： 統(tǒng)計車輛的行駛數(shù)據(jù)和不良駕駛行為數(shù)據(jù)，其中所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良駕駛行為數(shù) 據(jù)均為多維度數(shù)據(jù)； 預處理所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良駕駛行為數(shù)據(jù)，計算所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良行為數(shù) 據(jù)中每個維度數(shù)據(jù)的百分制評分分值，其中每個維度的所述評分分值越高，駕駛風險越??； 計算所述每個維度數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，并根據(jù)所述變異系數(shù)結合層次分析法計算每個維 度數(shù)據(jù)的權重； 根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的所述評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的所述權重計算車輛駕駛風險分 值，并根據(jù)計算的所述車輛駕駛風險分值確定車險定價。2. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于： 所述行駛數(shù)據(jù)包括行駛里程數(shù)據(jù)、行駛時長數(shù)據(jù)、行駛時段偏好數(shù)據(jù)和行駛累計城市 數(shù)中的至少一種;所述不良駕駛行為數(shù)據(jù)包括急變速頻率、超速頻率、疲勞駕駛頻率、怠速 頻率以及車主分心駕駛頻率中的至少一種。3. 根據(jù)權利要求1或2所述的方法，其特征在于:通過車聯(lián)網(wǎng)硬件結合移動終端采集車 輛的所述行駛數(shù)據(jù)和不良駕駛行為數(shù)據(jù)。4. 一種二手車定價方法，所述方法包括如下步驟： 統(tǒng)計車輛各部件的故障數(shù)據(jù)，所述故障數(shù)據(jù)為按照部件進行維度劃分的多維度數(shù)據(jù)； 預處理所述故障數(shù)據(jù)，計算所述行故障數(shù)據(jù)中每個維度數(shù)據(jù)的百分制評分分值，其中 所述故障數(shù)據(jù)顯示的故障頻率越高，所述評分分值越低，車輛質量越差； 計算所述每個維度數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，并根據(jù)所述變異系數(shù)結合層次分析法計算每個維 度數(shù)據(jù)的權重； 根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的所述評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的所述權重計算車輛質量分值，并 根據(jù)計算的所述車輛質量分值確定二手車定價。5. 根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述故障數(shù)據(jù)為故障碼； 在預處理所述故障數(shù)據(jù)之前，還包括： 根據(jù)所述故障碼對應的車系標識，查找對應車系標識下的預存的標準故障碼； 根據(jù)預存的所述標準故障碼識別采集的所述故障碼，確定所述故障碼對應的車輛部 件，進而確定采集的故障碼對應的維度。6. -種車險定價裝置，其特征在于，所述裝置包括： 數(shù)據(jù)采集模塊，用于統(tǒng)計車輛的行駛數(shù)據(jù)和不良駕駛行為數(shù)據(jù)，其中所述行駛數(shù)據(jù)和 所述行駛數(shù)據(jù)不良駕駛行為數(shù)據(jù)均為多維度數(shù)據(jù)； 各維度評分模塊，用于預處理所述行駛數(shù)據(jù)和所述不良駕駛行為數(shù)據(jù)，計算所述行駛 數(shù)據(jù)和所述不良行為數(shù)據(jù)中每個維度數(shù)據(jù)的百分制評分分值，其中每個維度的所述評分分 值越高，駕駛風險越??； 權重計算模塊，用于計算所述每個維度數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，并根據(jù)所述變異系數(shù)結合層 次分析法計算每個維度數(shù)據(jù)的權重； 車險定價模塊，用于根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的所述評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的所述權重計 算車輛駕駛風險分值，并根據(jù)計算的所述車輛駕駛風險分值確定車險定價。7. 根據(jù)權利要求1所述的裝置，其特征在于： 所述行駛數(shù)據(jù)包括行駛里程數(shù)據(jù)、行駛時長數(shù)據(jù)、行駛時段偏好數(shù)據(jù)和行駛累計城市 數(shù)四維度數(shù)據(jù);所述不良駕駛行為數(shù)據(jù)包括急變速頻率、超速頻率、疲勞駕駛頻率、怠速頻 率以及車主分心駕駛頻率。8. 根據(jù)權利要求6或7所述的裝置，其特征在于:通過車聯(lián)網(wǎng)硬件結合移動終端采集車 輛的所述行駛數(shù)據(jù)和不良駕駛行為數(shù)據(jù)。9. 一種二手車定價裝置，其特征在于，所述裝置包括： 數(shù)據(jù)采集模塊，用于統(tǒng)計車輛各部件的故障數(shù)據(jù)，所述故障數(shù)據(jù)為按照部件進行維度 劃分的多維度數(shù)據(jù)； 各維度評分模塊，用于預處理所述故障數(shù)據(jù)，計算所述行故障數(shù)據(jù)中每個維度數(shù)據(jù)的 百分制評分分值，其中所述故障數(shù)據(jù)顯示的故障頻率越高，所述評分分值越低，車輛質量越 差； 權重計算模塊，用于計算所述每個維度數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，并根據(jù)所述變異系數(shù)結合層 次分析法計算每個維度數(shù)據(jù)的權重； 二手車定價模塊，用于根據(jù)每個維度數(shù)據(jù)的所述評分分值和每個維度數(shù)據(jù)的所述權重 計算車輛質量分值，并根據(jù)計算的所述車輛質量分值確定二手車定價。10. 根據(jù)權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述故障數(shù)據(jù)為故障碼； 所述裝置還包括： 分車系查找模塊，用于根據(jù)所述故障碼對應的車系標識，查找對應車系標識下的預存 的標準故障碼； 故障碼識別模塊，用于根據(jù)預存的所述標準故障碼識別采集的所述故障碼，確定所述 故障碼對應的車輛部件，進而確定采集的故障碼對應的維度。
【文檔編號】G06Q30/02GK106022846SQ201610438736
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年6月17日
【發(fā)明人】王耔霏, 黃華基, 李金華, 黃程波
【申請人】深圳市慧動創(chuàng)想科技有限公司