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本课程属于：063-车险定价、UBI与驾驶行为 智能金融与金融工程 · 共 13 门相关课程，组合学习更完整。
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Usage Based Insurance定价引擎

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=UBI定价引擎的定义 · 行业背景 · 学习目标与整体课程框架
课程导入UBI
02
UBI基础概念
目标=Usage Based Ins… · PAYD · PHYD
UBI基础概念
03
数据来源与采集
目标=车载OBD · 智能手机传感器 · 车联网T-Box
数据来源采集
04
数据预处理
目标=缺失值处理 · 异常值检测 · 行程切分
数据预处理目标=缺失值处理
05
特征工程基础
目标=里程 · 急加速 · 急刹车
特征工程基础目标=里程
06
特征工程进阶
目标=驾驶行为评分 · 风险暴露指标 · 时间窗口聚合
特征工程进阶目标=驾驶行为评…
07
定价精算基础
目标=损失成本 · 费用附加 · 风险边际
定价精算基础目标=损失成本
08
广义线性模型GLM
目标=泊松 · 伽马 · Tweedie分布
GLM广义线性模型
09
广义线性混合模型GLMM
目标=随机效应 · 驾驶员异质性 · 多层数据结构与UBI定价应用
GLMM广义线性混合模型
10
机器学习定价方法
目标=决策树 · 随机森林 · XGBoost
机器学习定价方法目标=决策树
11
深度学习定价方法
目标=神经网络 · LSTM · Transformer处理时序驾驶数…
深度学习定价方法目标=神经网络
12
模型评估与选择
目标=AUC · Gini · RMSE
模型评估选择
13
UBI定价引擎架构
目标=数据层 · 特征层 · 模型层
UBI定价引擎架构
14
实时定价引擎
目标=流式计算 · 在线推理 · 低延迟特征服务与实时保费计算实现
实时定价引擎目标=流式计算
15
批量定价引擎
目标=离线训练 · 批量评分 · 版本管理
批量定价引擎目标=离线训练
16
定价策略设计
目标=基于里程 · 基于行为 · 基于时间
定价策略设计目标=基于里程
17
风险细分与客群管理
目标=风险等级划分 · 优质客户识别 · 续保定价与交叉销售策略
风险细分客群管理
18
监管与合规
目标=隐私保护 · 数据安全 · GDPR
监管合规
19
案例实战一
目标=基于OBD数据的PAYD定价引…
案例实战一OBD
20
案例实战二
目标=基于手机传感器的PHYD驾驶行…
案例实战二PHYD
21
案例实战三
目标=基于车联网数据的实时UBI定价…
案例实战三UBI
22
案例实战四
目标=UBI定价引擎的A/B测试 · 效果评估与业务迭代优化
案例实战四UBI
23
常见问题与挑战
目标=数据稀疏 · 冷启动 · 设备兼容
常见问题挑战
24
模型可解释性
目标=SHAP · LIME · 部分依赖图在UBI定价模型解释中的应…
模型可解释性SHAP
25
模型监控与运维
目标=数据漂移 · 模型衰减 · 性能监控
模型监控运维
26
商业价值与ROI分析
目标=UBI对赔付率 · 客户留存 · 获客成本与利润的影响评估
ROI商业价值
27
竞品与行业实践
目标=国内外主流UBI产品 · 定价引擎方案对比与经验借鉴
竞品行业实践
28
前沿趋势
目标=车险综改 · 新能源车UBI · 自动驾驶数据
前沿趋势目标=车险综改
29
综合项目
目标=设计并实现一个完整的UBI定价… · 包含数据 · 模型
综合项目UBI
30
课程总结与提升
目标=知识体系回顾 · 能力自评 · 进阶学习路径与职业发展建议
课程总结提升