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龙图腾网获悉中国人民健康保险股份有限公司深圳分公司申请的专利一种基于大数据的健康险自动报价系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120807087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510858940.2，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于大数据的健康险自动报价系统是由刘骏;李兴健;马集;吴鸿峰;钟俊方;安胜志设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的健康险自动报价系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的健康险自动报价系统，本发明中，通过多源异构数据采集模块实时整合睡眠深度、健康行为及生活环境数据，解决传统健康险数据维度单一问题；动态健康画像构建模块采用动态权重分配与时空对齐技术，将多粒度数据统一为加权日维度向量，消除数据价值评估差异与时间粒度割裂；基于此生成实时动态健康风险评分并提取健康行为熵值量化行为稳定性，突破静态风险评估局限；风险传导预测模块通过熵值异常持续期识别与疾病发展速率映射，构建个人化风险演变路径图，最终将风险升级节点转化为精算因子，动态生成阶梯式保费梯度，实现保费水平与用户实时风险轨迹的精准匹配。

本发明授权一种基于大数据的健康险自动报价系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的健康险自动报价系统，其特征在于，包括多源异构数据采集模块100、动态健康画像构建模块200和风险传导预测模块300，其中： 所述多源异构数据采集模块100用于实时获取用户行为数据，其中用户行为数据包括睡眠深度数据、健康行为数据和用户生活环境数据； 所述动态健康画像构建模块200利用动态权重分配方法，对用户行为数据中的不同数据进行动态权重系数的计算；以及所述动态健康画像构建模块200对用户行为数据执行时空对齐处理，将不同时间粒度的数据统一至日维度用户行为向量，并基于动态权重系数，生成加权后的日维度用户行为向量； 所述动态健康画像构建模块200基于加权后的日维度健康行为向量，通过疾病风险映射模型计算各疾病维度的风险概率值，并将风险概率值聚合为实时动态健康风险评分，同时提取该向量在连续预设时间段内的波动特征生成健康行为熵值； 所述风险传导预测模块300将所述健康行为熵值输入时序预测模型，识别健康行为熵值连续低于预设阈值的异常持续期；基于异常持续期与疾病发展速率的映射关系，输出个人化风险演变路径图；将路径图中的风险升级时间节点转化为精算因子，并根据精算因子动态生成匹配用户实时风险轨迹的阶梯式保费梯度； 所述动态健康画像构建模块200包括动态权重分配单元201，所述动态权重分配单元201用于根据用户的个体特征、数据时效性以及与特定疾病风险的相关性，实时计算并动态调整不同行为数据维度的权重系数； 所述动态健康画像构建模块200包括风险画像与熵值生成单元203，所述风险画像与熵值生成单元203用于将加权后的日维度用户行为向量输入疾病风险映射模型，计算各预设疾病维度的风险概率值；对各疾病维度的风险概率值进行加权求和并通过缩放函数处理，生成实时动态健康风险评分； 所述风险画像与熵值生成单元203通过收集连续预设时间段的加权日维度用户行为向量形成时间序列数据窗口，计算该窗口内各行为特征的统计变异指标；计算所有特征变异指标的平均值得到初步波动度量；将该初步波动度量输入信息熵公式，生成健康行为熵值； 所述风险传导预测模块300访问疾病发展速率知识库，该知识库存储不同维度疾病的恶化进程模型，其中该模型量化特定时长的异常持续期对疾病发展速率的影响系数；结合异常持续期的时长和实时动态健康风险评分，预测达到各风险升级节点的预估时间点，生成个人化风险演变路径图； 所述风险传导预测模块300从个人化风险演变路径图中提取相邻风险升级节点之间的时间间隔数据，通过精算转换算法将该时间间隔数据转换为反映风险加速程度的精算因子。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民健康保险股份有限公司深圳分公司，其通讯地址为：518023 广东省深圳市罗湖区笋岗街道招商开元中心03地块A座2301-12、2401-10、3301-04、3312；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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