所谓“风险”,发生都是有一定概率的,车险也是如此。
车险给了广大有车一族以保障,但是对于保险公司来说要严格控制车险风险,不然光理赔就是一大笔钱。
不过大多数人是不知道车险风险是怎么评估的,我们今天就来了解下车险风险评估方法。
图片来源于摄图网车险的评分一般主要是会从两个方面出发,一个是根据车辆的情况,另一个则是车主本人的一个情况。一般来说车辆的车型、车龄、配置、车辆是否有“出险”等和车主本人年龄、车龄、违章次数等都会有所影响。
但是只要还是要保险公司根据被保险车辆的一个出险情况、出险金额给出的一个评分。例如说,车辆GPS轨迹,疲劳驾驶情况,违章情况,出险情况等都会与评分系统有相关联的关系。评分越高,说明车辆出险率越高,通常情况下评分高于90分,会影响第二年保费优惠。对于投保人来说,车险评分越低越好,来年续保的保费会相对更便宜。
车险评分有高就会有低,那么车险评分低的原因又是什么呢?车险的评分是跟被保险车辆的出险次数、出险金额以及车辆类型、使用性质有关。
车辆的承包风险越低,那么车险的评分也就越低,保险公司通常会认定车险评分90分以下的车辆承保风险较小,若高于90分,那么一般会影响到第二年的车险保费优惠。所以说,车险评分越低越好,第二年续保时,车险保费也会优惠很多。
获取待评估车辆在历史时段的历史行车数据,以及获取所述待评估车辆的车辆基础数据;
将所述历史行车数据和所述车辆基础数据按照多种预设的特征类别划分为多组车辆特征数据;其中,不同组的车辆特征数据对应不同种的特征类别;
将各组车辆特征数据转化为适配于模型输入的车辆特征数据集;
将所述车辆特征数据集输入到预先构建的出险次数预测模型,以使所述出险次数预测模型根据所述车辆特征数据集输出所述待评估车辆在未来时段的出险次数预测值;
根据所述出险次数预测值,评估所述待评估车辆在所述未来时段的车险风险。
其特征在于,所述各组车辆特征数据包括类别型特征数据组和连续型特征数据组;所述将各组车辆特征数据转化为适配于模型输入的车辆特征数据集,包括:
将所述连续型特征数据组中的车辆特征数据转化为类别型的车辆特征数据;
根据所述转化得到的类别型的车辆特征数据以及所述类别型特征数据组中的车辆特征数据,得到所述车辆特征数据集。
对于普通人来说,这些车险风险评估方法都显得过于专业,我们只需要知道,养车良好的驾驶习惯可以有效减少车险风险就可以了。
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