本發(fā)明提供了一種駕駛風險評估方法、裝置、設備及存儲介質。所述駕駛風險評估方法包括：采集預設數(shù)量車輛中每一車輛在第一設定時長內的駕駛數(shù)據(jù)；針對預設數(shù)量車輛中的一車輛，向已建立的一個或多個風險評估模型中均輸入該車輛的駕駛數(shù)據(jù)；針對一個或多個風險評估模型中的一風險評估模型，利用該風險評估模型輸出的各風險評估數(shù)據(jù)，對該風險評估模型的準確性進行評估，獲取準確性評估結果；根據(jù)一個或多個準確性評估結果，確立對車輛的駕駛風險進行評估的駕駛風險評估模型。通過對各風險評估模型的準確性進行評估，并根據(jù)準確性評估結果建立駕駛風險評估模型，能夠獲取對車輛駕駛風險評估準確性高的駕駛風險評估模型。

技術領域

本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術領域，尤其涉及一種駕駛風險評估方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著汽車數(shù)量的日漸增多，人們與車險關聯(lián)性正在不斷增加?，F(xiàn)有的車險費率定價三原則“從車”、“從用”、“從人”，車險費率定價從開始僅由受保車輛狀況確定，開始向由受保車輛狀況、車輛使用情況、駕駛員的個人狀況進行綜合評估，獲取該車輛的駕駛風險后確定。

通過采用大數(shù)據(jù)分析技術，建立對受保車輛狀況、車輛使用情況和駕駛員個人狀況進行綜合考慮的風險評估模型，能夠獲得用于表示駕駛風險的駕駛風險準確性評估結果。但現(xiàn)有風險評估模型的分析準確性往往不高，這常常導致利用現(xiàn)有風險分析模型對車輛駕駛風險進行評估時，車輛駕駛風險的準確性評估結果準確性低。

發(fā)明內容

有鑒于此，本發(fā)明實施例提供了一種駕駛風險評估方法、裝置、設備及存儲介質。利用該駕駛風險評估方法、裝置、設備及存儲介質所建立的駕駛風險評估模型，能夠在一定程度上提高車輛駕駛風險評估的準確性。

本發(fā)明實施例一方面，提供了一種駕駛風險評估方法，所述方法包括：

步驟S1：采集預設數(shù)量車輛中每一所述車輛在第一設定時長內的駕駛數(shù)據(jù)；

步驟S2：針對所述預設數(shù)量車輛中的一車輛，向已建立的一個或多個風險評估模型中均輸入該車輛的所述駕駛數(shù)據(jù)，從而利用所述一個或多個風險評估模型分別對該車輛的所述駕駛數(shù)據(jù)進行分析，獲取各所述風險評估模型輸出的能夠表示該車輛駕駛風險的風險評估數(shù)據(jù)；

步驟S3：針對所述一個或多個風險評估模型中的一所述風險評估模型，利用該風險評估模型輸出的各所述風險評估數(shù)據(jù)，對該風險評估模型的準確性進行評估，獲取準確性評估結果；

步驟S4：根據(jù)一個或多個所述準確性評估結果，確立對車輛的駕駛風險進行評估的駕駛風險評估模型。

本發(fā)明實施例一方面，提供了一種駕駛風險評估裝置，所述裝置包括：

采集模塊，用于采集預設數(shù)量車輛中每一所述車輛在第一設定時長內的駕駛數(shù)據(jù)；

分析模塊，用于針對所述預設數(shù)量車輛中的一車輛，向已建立的一個或多個風險評估模型中均輸入該車輛的所述駕駛數(shù)據(jù)，從而利用所述一個或多個風險評估模型分別對該車輛的所述駕駛數(shù)據(jù)進行分析，獲取各所述風險評估模型輸出的能夠表示該車輛駕駛風險的風險評估數(shù)據(jù)；

評估模塊，用于針對所述一個或多個風險評估模型中的一所述風險評估模型，利用該風險評估模型輸出的各所述風險評估數(shù)據(jù)，對該風險評估模型的準確性進行評估，獲取準確性評估結果；

建立模塊，用于根據(jù)一個或多個所述準確性評估結果，確立對車輛的駕駛風險進行評估的駕駛風險評估模型。

本發(fā)明實施例一方面，提供了一種駕駛風險評估設備，包括：至少一個處理器、至少一個存儲器以及存儲在存儲器中的計算機程序指令，當計算機程序指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述駕駛風險評估方法。

本發(fā)明實施例一方面，提供了一種存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，當計算機程序指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述實施方式中第一方面的方法。