基于大语言模型的报价数据多因子交叉分析系统及方法与流程

本发明涉及自然语言处理与保险数据分析，尤其涉及一种基于大语言模型的报价数据多因子交叉分析系统及方法。

背景技术：

1、在保险行业车险报价场景中，保险公司每日产生涵盖车型、险种、保费、渠道、机构及业务类型等多个维度的大量报价成交数据。对这些数据进行多维度交叉分析，尤其是按业务板块划分后对比调整前后的成交率变化，识别影响报价转化率的关键因子及交叉效应，是优化定价策略与提升承保质量的基础。

2、传统数据分析方式依赖专业人员编写脚本，响应周期长，分析口径难以保持一致。多因子交叉分析需要逐一手动编码，容易遗漏重要的组合效应，历史分析中的业务规则与判定标准难以复用。

3、因此，如何实现一种能够理解自然语言分析意图、自动应用保险报价领域业务规则并输出规范化报告的方法，是需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于大语言模型的报价数据多因子交叉分析方法及系统。

2、第一方面，本发明提供一种基于大语言模型的报价数据多因子交叉分析系统，该系统的技术方案如下：

3、自然语言意图解析模块，用于从接收到的自然语言分析指令中提取包含调整日期、分析因子列表、聚焦板块和时间窗口模式的结构化分析参数；

4、业务板块自动划分模块，用于根据报价明细数据，按照车辆新旧属性划分规则和业务类型属性划分规则，将每条报价记录标注至对应的基础业务板块；

5、时间窗口智能划分模块，用于根据所述调整日期和所述时间窗口模式，确定调整前数据区间和调整后数据区间，并为每条报价记录标注时段标签；

6、多因子分层交叉分析模块，用于在所述聚焦板块对应的基础业务板块内，当所述分析因子列表中因子数量为一个时按因子取值进行分组，当因子数量为两个或以上时生成从两两交叉至全阶交叉的全部交叉组合并按各交叉组合的因子取值进行分组，并在各分组内分别计算所述调整前数据区间和所述调整后数据区间的报价量、成交数和成交率；

7、成交率趋势智能判定模块，用于根据各分组在所述调整前数据区间和所述调整后数据区间的成交率以及趋势判定阈值，比较各分组的成交率差值与所述趋势判定阈值，生成各分组的趋势判定结果；

8、样本量自适应校验模块，用于根据各分组在所述调整前数据区间和所述调整后数据区间的报价量以及最小样本量阈值，分别比较各数据区间的报价量与所述最小样本量阈值，生成样本量校验标注；

9、结构化报告生成模块，用于根据各分组的所述报价量、成交数和成交率、所述趋势判定结果和所述样本量校验标注，生成结构化分析报告。

10、本发明的一种基于大语言模型的报价数据多因子交叉分析系统的有益效果如下：

11、本发明的系统通过自然语言意图解析提取结构化分析参数，自动划分基础业务板块并标注调整前后时段标签，对聚焦板块内报价数据执行从单因子分组到多因子全阶交叉组合的分层分析，结合成交率趋势判定与样本量自适应校验，解决了传统方式依赖人工编写脚本导致响应周期长、多因子交叉需逐一手动编码且组合效应易遗漏、分析口径不一致且业务规则难以复用的问题，实现了报价数据多维度交叉分析的自动化与规范化输出，提升了分析响应速度与结果一致性，降低了人工编码工作量与分析偏差风险。

12、在上述方案的基础上，本发明的一种基于大语言模型的报价数据多因子交叉分析系统还可以做如下改进。

13、在一种可选的方式中，还包括：

14、分析上下文管理模块，用于维护分析会话的状态上下文，并根据接收到的增量调整指令更新所述状态上下文后触发重新计算；

15、其中，所述状态上下文至少包含所述调整日期、所述分析因子列表、所述聚焦板块、所述时间窗口模式、所述趋势判定阈值和所述最小样本量阈值。

16、采用上述可选方式的有益效果为：进一步维护分析会话的状态上下文，接收增量调整指令后更新状态上下文并触发重新计算，使调整日期、分析因子列表、聚焦板块、时间窗口模式、趋势判定阈值和最小样本量阈值等分析条件持续保留与灵活变更，减少重复配置，提升分析连贯性。

17、在一种可选的方式中，所述时间窗口模式包含固定自然周期分割模式和前后对称天数模式，所述时间窗口智能划分模块具体用于：

18、在所述固定自然周期分割模式下以所述调整日期为分割点按自然月份划分所述调整前数据区间和所述调整后数据区间，在所述前后对称天数模式下以所述调整日期为中心向前取n天作为所述调整前数据区间、向后取n天作为所述调整后数据区间，n为正整数。

19、采用上述可选方式的有益效果为：进一步引入固定自然周期分割模式与前后对称天数模式两种时间窗口模式，支持以自然月份或前后对称天数灵活划分调整前数据区间与调整后数据区间，使时间窗口设定更贴合实际业务分析需求，增强时间维度划分的灵活性与适用性。

20、在一种可选的方式中，所述结构化分析参数还包含板块分析模式，所述多因子分层交叉分析模块具体用于：

21、在所述板块分析模式为全板块模式时，对所有基础业务板块进行分析并生成各基础业务板块的汇总成交率，在所述板块分析模式为聚焦模式时仅在所述聚焦板块对应的基础业务板块内进行分析。

22、采用上述可选方式的有益效果为：进一步在结构化分析参数中增设板块分析模式，支持全板块模式与聚焦模式两种分析范围选择，全板块模式下对所有基础业务板块进行分析并汇总成交率，聚焦模式下仅针对指定板块进行分析，使分析范围可根据业务需要灵活切换，兼顾结果针对性与覆盖范围。

23、在一种可选的方式中，所述成交率趋势智能判定模块具体用于：

24、将各分组在所述调整后数据区间的成交率减去在所述调整前数据区间的成交率得到成交率差值；

25、在所述成交率差值大于所述趋势判定阈值时输出上升趋势，在所述成交率差值小于所述趋势判定阈值的相反数时输出下降趋势，在所述成交率差值不小于所述趋势判定阈值的相反数且不大于所述趋势判定阈值时输出持平趋势。

26、采用上述可选方式的有益效果为：进一步计算各分组在调整后与调整前数据区间的成交率差值，将差值与趋势判定阈值比较，差值大于阈值时输出上升趋势，差值小于阈值相反数时输出下降趋势，差值处于两者之间时输出持平趋势，使成交率变化趋势判断标准化，减少主观判断偏差，使趋势判定更加客观一致。

27、在一种可选的方式中，所述分析上下文管理模块具体用于：

28、根据所述增量调整指令的变更类型确定重算粒度，在所述变更类型为所述趋势判定阈值或所述最小样本量阈值变更时仅触发对应模块重新计算，在所述变更类型为所述分析因子列表变更时触发所述多因子分层交叉分析模块重新计算，在所述变更类型为所述聚焦板块或所述时间窗口模式变更时触发全量重新计算。

29、采用上述可选方式的有益效果为：进一步根据增量调整指令的变更类型确定重算粒度，阈值类变更仅触发对应环节重新计算，因子列表变更触发交叉分析环节重新计算，板块或时间窗口模式变更触发全量重新计算，避免不必要的全量运算，缩短响应时间，节约计算开销。

30、在一种可选的方式中，还包括：

31、经验蒸馏模块，用于将一次分析会话中的所述结构化分析参数、各分组的所述报价量、成交数和成交率、所述趋势判定结果、所述样本量校验标注和所述结构化分析报告序列化为知识文档，并将所述知识文档注入后续分析会话的所述分析上下文管理模块。

32、采用上述可选方式的有益效果为：进一步将一次分析会话中的结构化分析参数、各分组报价量、成交数、成交率、趋势判定结果、样本量校验标注及结构化分析报告序列化为知识文档，并将知识文档注入后续分析会话，使历史分析经验得以沉淀与复用，减少重复配置，使后续分析更加快捷一致。

33、第二方面，本发明提供一种基于大语言模型的报价数据多因子交叉分析方法，该方法采用本发明提供的基于大语言模型的报价数据多因子交叉分析系统，该方法的技术方案如下：

34、从接收到的自然语言分析指令中提取包含调整日期、分析因子列表、聚焦板块和时间窗口模式的结构化分析参数；

35、根据报价明细数据，按照车辆新旧属性划分规则和业务类型属性划分规则，将每条报价记录标注至对应的基础业务板块；

36、根据所述调整日期和所述时间窗口模式，确定调整前数据区间和调整后数据区间，并为每条报价记录标注时段标签；

37、在所述聚焦板块对应的基础业务板块内，当所述分析因子列表中因子数量为一个时按因子取值进行分组，当因子数量为两个或以上时生成从两两交叉至全阶交叉的全部交叉组合并按各交叉组合的因子取值进行分组，并在各分组内分别计算所述调整前数据区间和所述调整后数据区间的报价量、成交数和成交率；

38、根据各分组在所述调整前数据区间和所述调整后数据区间的成交率以及趋势判定阈值，比较各分组的成交率差值与所述趋势判定阈值，生成各分组的趋势判定结果；

39、根据各分组在所述调整前数据区间和所述调整后数据区间的报价量以及最小样本量阈值，分别比较各数据区间的报价量与所述最小样本量阈值，生成样本量校验标注；

40、根据各分组的所述报价量、成交数和成交率、所述趋势判定结果和所述样本量校验标注，生成结构化分析报告。

41、本发明的一种基于大语言模型的报价数据多因子交叉分析方法的有益效果如下：

42、本发明的方法通过自然语言意图解析提取结构化分析参数，自动划分基础业务板块并标注调整前后时段标签，对聚焦板块内报价数据执行从单因子分组到多因子全阶交叉组合的分层分析，结合成交率趋势判定与样本量自适应校验，解决了传统方式依赖人工编写脚本导致响应周期长、多因子交叉需逐一手动编码且组合效应易遗漏、分析口径不一致且业务规则难以复用的问题，实现了报价数据多维度交叉分析的自动化与规范化输出，提升了分析响应速度与结果一致性，降低了人工编码工作量与分析偏差风险。

43、第三方面，本发明的一种电子设备的技术方案如下：

44、包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明的基于大语言模型的报价数据多因子交叉分析方法的步骤。

45、第四方面，本发明提供的一种计算机可读存储介质的技术方案如下：

46、计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机可读存储介质读取所述指令时，使所述计算机可读存储介质执行如本发明的基于大语言模型的报价数据多因子交叉分析方法的步骤。

47、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。