一种面向车险信息化系统的智能赔付率方法

摘要

本发明公开了一种面向车险信息化系统的智能赔付率方法。涉及保险行业赔付率预测领域，其具体步骤包括：(1.1)、进行保险公司汽车赔付率数据的获取；(1.2)、采用z分数即z‑score标准化方法进行赔付率数据处理；(1.3)、构造基于注意力BP神经网络的赔付率预测模型；(1.4)、使用训练数据进行预测模型训练；(1.5)、进行误差判断；(1.6)、使用测试数据进行赔付率预测；(1.7)、通过预测模型进行预测结果的输出。该方法考虑不同维度的字段数据对预测结果的重要程度不同，赋于它们不同的权重，从而降低了预测时产生的相对误差，提高预测精确度。通过系统进行赔付率数据的采集和处理，模型的训练及赔付率的预测。