申请/专利权人：中国平安财产保险股份有限公司

申请日：2022-05-25

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114926214B

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06Q40/08;G06F16/215;G06F16/22;G06F16/27;G06F40/18;G06F40/174;G06F16/28;G06F18/214;G06F18/24;G06F17/18;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.09.06#实质审查的生效;2022.08.19#公开

摘要：本发明涉及人工智能领域，揭露一种基于模型构建的产品定价方法，包括：获取历史产品定价数据，对所述历史产品定价数据进行数据清洗，得到标准产品定价数据；对所述标准产品定价数据进行数据分割，并根据分割后的所述标准产品定价数据，对预构建的回归模型执行训练操作及验证操作，得到价格预演模型；响应于用户输入的待定价产品数据，利用所述价格预演模型对所述产品定价数据进行价格预演，得到第一定价；接收用户输入的第二定价，根据所述第一定价以及所述第二定价，以及所述用户的身份信息，计算标准定价。本发明还提出一种基于模型构建的产品定价装置、设备以及存储介质。本发明可以提高产品定价的精准度。

主权项：1.一种基于模型构建的产品定价方法，其特征在于，所述方法包括：获取业务需求，根据所述业务需求获取历史产品定价数据，对所述历史产品定价数据进行数据清洗，得到标准产品定价数据，所述历史产品定价数据是特定产品项目历史报价数据及相对应的用户数据，所述用户数据包括用户的身体状况、年龄；对所述标准产品定价数据进行数据分割，得到产品定价数据训练集及产品定价数据测试集，并根据所述产品定价数据训练集及所述产品定价数据测试集，对预构建的回归模型执行训练操作及验证操作，得到价格预演模型；响应于用户输入的待定价产品数据，利用所述价格预演模型对所述产品定价数据进行价格预演，得到第一定价；接收用户输入的第二定价，根据所述第一定价以及所述第二定价，以及所述用户的身份信息，计算标准定价；其中，所述训练操作包括：利用预设的回归方程对所述定价数据训练集进行计算，得到所述定价数据训练集的回归模型；利用预设的损失函数计算所述回归模型的损失值；根据所述损失值调整所述回归模型的参数，并对调整参数后的所述回归模型进行迭代训练，直到满足预设的终止条件时，根据调整参数后的所述回归模型得到价格预演模型；所述对所述标准产品定价数据进行数据分割，得到产品定价数据训练集及产品定价数据测试集，包括：计算所述标准产品定价数据的平均值；根据所述平均值对所述标准产品定价数据进行二分类，得到平均值之上的标准产品定价数据及平均值之下的标准产品定价数据；对所述平均值之上的标准产品定价数据及平均值之下的标准产品定价数据分别进行标签，得到正产品数据及负产品数据；设置产品定价数据训练集及产品定价数据测试集中所述正产品数据及负产品数据所占的比例；按照所述比例，从正产品数据及负产品数据中随机抽取数据，得到产品定价数据训练集及产品定价数据测试集；所述对所述历史产品定价数据进行数据清洗，得到标准产品定价数据，包括：对所述历史产品定价数据执行结构化处理，并对结构化处理的历史产品定价数据进行建表处理，得到历史产品定价数据表；对所述历史产品定价数据表进行数据备份，得到历史产品定价数据备份表；对所述历史产品定价数据备份表进行重复值删除及缺失值的删除、填充或转换处理，得到清洗数据表；计算所述清洗数据表中每个字段的数据标准差，并将该字段对应的数据中大于所述数据标准差预设倍数的数据标记为异常值；按照预设规则对所述异常值进行处理，得到标准产品定价数据表；提取所述标准产品定价数据表中的数据，得到标准产品定价数据；所述根据所述第一定价以及所述第二定价，以及所述用户的身份信息，计算标准定价，包括：根据所述用户的身份信息，获取所述用户的用户等级；根据预设的用户等级优惠对照表，确认所述第一定价及所述第二定价的权重占比；根据所述权重占比，得到标准定价；所述根据所述权重占比，得到标准定价，包括：利用如下公式计算所述标准定价S： 其中，所述A、B分别为第一定价及第二定价，所述X、Y分别为第一定价的权重占比及第二定价的权重占比。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国平安财产保险股份有限公司 基于模型构建的产品定价方法、装置、设备及存储介质

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