一种汽车驾驶风险的评分系统及方法与流程

本发明涉及汽车保险智能定价领域，尤其涉及一种汽车驾驶风险的评分系统及方法。

背景技术：

传统的车辆商业保险保费定价通常由基准保费乘以某个系数(如无赔款优待系数，自主核保系数，自主渠道系数，交通违法系数等)决定。基准保费是确定的，与车型和车辆年份相关；无赔款优待系数和交通违法系数与车主的理赔次数及违章情况相关；自主核保系数和自主渠道系数则由保险公司定价系统确定。为了更加合理地优化保费定价系统，保险公司将保险理赔数据结构化并利用文本分析技术进行深度解析，以期对保费定价做更加个性化的定制。

本发明提供了一种通过驾驶风险因子进行建模并将驾驶风险分纳入智能保费定价的一种系统及方法，驾驶风险因子不仅包括驾驶者的驾驶评分，还包括天气、路况等行程评分，且在不同行程体系下，驾驶分会有不同的评判标准。因此，本发明提供的驾驶风险模型更加智能化地将主观因素(驾驶能力等)与客观因素(天气、路况等)相结合，从而准确分析驾驶风险对保费定价的影响，而不是仅仅将驾驶风险因子作为一项参数简单地纳入智能保费定价的系统中。此外，驾驶风险因子会通过智能保费定价系统，以实际理赔业务数据为目标变量不断进行验证和优化的迭代。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种驾驶风险的评分系统及方法，该方法考虑不同天气、路况下的限速标准不同，制订出具体的驾驶风险评分系统，同时，将超速标准以上不同程度的超速情况加以权重，计算出加权后的超速总时长，再将个人数据放在所有客户中做标准化，计算出其在所有客户中超速时长所处的百分位，根据这个百分位来确定下一年保费的增减。此外，不同程度超速时长的权重可以根据目标变量为理赔数据的模型来不断优化和改进。

本发明所采用的技术方案是，一种汽车驾驶风险的评分系统及方法，其特征在于，所述系统包括汽车实时数据交互通信设备和远程数据库平台，所述汽车实时数据交互通信设备可采集并传输包括车辆信息、汽车行驶速度、行驶时长、北斗导航定位信息及天气数据在内的多项数据，所述远程数据库平台储存所有回传原始数据，并具备处理、运算和分析驾驶风险的功能；驾驶风险的评分方法包括以下步骤：

(1)在远程数据平台上设计三张数据表，表a为实时采集数据表，每分钟采集一个点，表b为将某段周期t内采集数据点合并起来计算出不同超速程度时长的数据表，表c用来计算不同超速程度时长的权重，为该段周期t内有过事故车辆的事故程度和不同超速程度时长数据表；

(2)表a收集每分钟汽车行驶的瞬时速度，以及不同路段、天气状况下的汽车限速，分别记为θi,i为不同路段、天气状况；根据实时回传的汽车gps定位信息判断当下是否超速及超速百分比；

(3)表b以汽车保险交保日为一个周期，记录自上一次交保到下一次交保日的时间范围t内，在不同路段、天气状况下，超过限速θi的[10％,20％)的时长为t1，超速[20％,30％)的时长为t2，超速[30％,40％)的时长为t3，超速40％及以上的时长为t4，即超速10％及以上的总时长为t＝t1+t2+t3+t4；

(4)表c为周期t内有过事故理赔车辆的事故程度和不同超速程度时长的数据表，若同一车辆在该段时期内有2次及以上事故，则叠加事故程度分，不同超速程度时长的权重分别为w1～w4，计算加权重后超速10％及以上的总时长

t′＝t1×w1+t2×w2+t3×w3+t4×w4；

(5)计算单个车辆在所有车辆中超速时长所处的百分位：将表c中计算所得不同超速程度时长的权重w1～w4代入表b计算所有车辆加权后超速总时长t′，再该加权后超速总时长t′放在所有车辆的加权超速时长中做标准化，假设所有车辆在同一时期内加权超速时长的均值为μt，标准差为σt，则该单个车辆的加权超速时长服从正态分布该单个车辆在所有车辆中加权超速时长对应的百分数为p，则以p值对应下一年保费升降额度。

更进一步地具体实施方式，所述步骤(1)中的不同路段、天气状况下设置不同的汽车限速，具体可以分为以下几种情况：

a)当遇到下列情形之一时，限速为30km/hr：

1.进出非机动车道，通过铁路道口、急弯路、窄路、窄桥时；

2.掉头、转弯、下陡坡时；

3.遇雾、雨、雪、沙尘、冰雹，能见度在50米以内时；

4.在冰雪、泥泞道路行驶时；

b)没有道路中心线的道路，城市道路限速30km/hr，公路限速40km/hr；

c)同方向只有一条机动车道的道路，城市道路限速50km/hr，公路限速70km/hr；

d)高速公路小型客车限速120km/hr，其他机动车100km/hr，摩托车80km/hr；

e)没有限速标志、标线及同方向划有两条以上机动车道的城市道路限速70km/hr；

f)乡村道路限速60km/hr；

g)封闭的机动车专用道路和公路限速80km/hr。

更进一步地具体实施方式，所述步骤(3)中不同超速程度的权重w1～w4可以通过分析发生事故车辆的事故程度与超速的关系来确定，将事故程度y量化为1～10的等级，分别计算事故程度与不同超速程度时长的皮尔森相关性系数，根据定义式：

，其中cov(x,y)为x与y的协方差，var(x)为x的方差，var(y)为y的方差；由此可得，w1＝r(y,t1)；w2＝r(y,t2)；w3＝r(y,t3)；w4＝r(y,t4)。

更进一步地具体实施方式，所述步骤(5)中，若p≥95％，则保费上涨5％；若80％≤p<95％，则保费上涨2.5％；若p<10％，则保费下降1％。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

1.对驾驶风险的评估结合了当时的天气、路况，并对不同程度的超速给予不同的权重；

2.设计三张表结构，一张为实时采集原始车速及天气、路况等数据的表a，一张为所有客户不同超速程度时长的表b，一张为发生事故客户不同超速程度时长的表c；

3.根据真实事故严重程度，对不同程度的超速权重不断进行迭代优化。

附图说明

图1为汽车驾驶风险评分系统的控制流程图

图2为部分表a，某一车辆在部分时段的行车记录

图3为部分表b，部分车辆在某段周期内的不同超速程度时长的记录

图4为部分表c，部分事故车辆事故程度及对应的不同超速程度时长

图5为事故程度与不同超速程度时长的相关性系数矩阵

图6为将由表c计算所得的权重代入表b，并进一步计算加权后超速总时长t^′及其标准化后每个车辆对应的百分位，确定下一年保费升降额

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的阐述，以下具体实施方式便于更好理解本发明，但并不限定本发明。

实施例1

一种汽车驾驶风险的评分系统及方法，其特征在于所述系统包括汽车实时数据交互通信设备和远程数据库平台，所述汽车实时数据交互通信设备可采集并传输包括车辆信息、汽车行驶速度、行驶时长、gps定位信息及gis天气数据在内的多项数据，所述远程数据库平台储存所有回传原始数据，并具备处理、运算和分析驾驶风险的功能；驾驶风险的评分方法包括以下步骤：

(1)在远程数据平台上设计三张数据表，表a为实时采集数据表，每分钟采集一个点，表b为将某段周期t内采集数据点合并起来计算出不同超速程度时长的数据表，表c用来计算不同超速程度时长的权重，为该段周期t内有过事故车辆的事故程度和不同超速程度时长数据表；

(2)表a收集每分钟汽车行驶的瞬时速度，以及不同路段、天气状况下的汽车限速，分别记为θi,i为不同路段、天气状况；根据实时回传的汽车gps定位信息判断当下是否超速及超速百分比(如图1所示为某一车辆在部分时段的记录)

(3)表b以汽车保险交保日为一个周期，记录自上一次交保到下一次交保日的时间范围t内，在不同路段、天气状况下，超过限速θi的[10％,20％)的时长为t1，超速[20％,30％)的时长为t2，超速[30％,40％)的时长为t3，超速40％及以上的时长为t4，即超速10％及以上的总时长为t＝t1+t2+t3+t4(如图2所示为部分车辆在某段周期内的不同超速程度时长的记录)

(4)表c为周期t内有过事故理赔车辆的事故程度和不同超速程度时长的数据表，若同一车辆在该段时期内有2次及以上事故，则叠加事故程度分，不同超速程度时长的权重分别为w1～w4，计算加权重后超速10％及以上的总时长

t′＝t1×w1+t2×w2+t3×w3+t4×w4

a)如图3所示为部分事故车辆事故程度及对应的不同超速程度时长，利用表c计算不同超速程度时长的权重w1～w4，可以通过分析发生事故车辆的事故程度与超速的关系来确定，将事故程度y量化为1～10的等级，分别计算事故程度与不同超速程度时长的皮尔森相关性系数，根据定义式：

，其中cov(x,y)为x与y的协方差，var(x)为x的方差，var(y)为y的方差；由此可得，w1＝r(y,t1)；w2＝r(y,t2)；w3＝r(y,t3)；w4＝r(y,t4)；如图4所示为事故程度与不同超速程度时长的相关性系数矩阵(皮尔森相关性系数)，可以得到w1＝r(y,t1)＝0.2；w2＝r(y,t2)＝0.39；w3＝r(y,t3)＝0.58；w4＝r(y,t4)＝0.77。

(5)计算单个车辆在所有车辆中超速时长所处的百分位：如图5所示，将由表c中计算所得不同超速程度时长的权重w1～w4代入表b计算所有车辆加权后超速总时长t′及其标准化后每个车辆对应的百分位，这里的均值为μt≈5069，标准差为σt≈823，则该单个车辆的加权超速时长服从正态分布每辆车在所有车辆中加权超速时长对应的百分位为p，则以p值对应下一年保费升降额度，具体为：若p≥95％，则保费上涨5％；若80％≤p<95％，则保费上涨2.5％；若p<10％，则保费下降1％。