(57)【要約】少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するためのシステムと方法が提供される。方法は、少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得することと、前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記保険会社の前記ビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定することと、前記少なくとも１つのカンパニースコアに基づいて前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定することと、前記ドライバのドライビングデータを取得することと、前記ドライバのドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定することと、前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングと、前記ドライバのドライバスコアに基づいて、少なくとも１つの推奨された保険会社を決定することと、を含む。【選択図】図５
2020533713.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するように構成されたシステムにおいて、前記システムは、
少なくとも１つの保険会社を前記ドライバに推奨するための命令のセットを含む少なくとも１つのストレージ媒体と、
前記ストレージ媒体と通信している少なくとも１つのプロセッサであって、前記命令のセットを実行すると、前記少なくとも１つのプロセッサは、
少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得し、
前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記保険会社のビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定し、
前記少なくとも１つのカンパニーの前記カンパニースコアに基づいて前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定し、
前記ドライバのドライビングデータを取得し、
前記ドライバの前記ドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定し、
前記少なくとも１つの保険会社の前記カンパニーランキングと前記ドライバのドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨された保険会社を決定する、
ように指示される、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するように構成されたシステム。
【請求項２】
前記少なくとも１つの保険会社の前記ビジネスデータは、保険に加入したドライバの数、または、前記少なくとも１つの保険会社で成功裏に入札したドライバの数に対する保険に加入したドライバの数の比の少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記少なくとも１つの保険会社に関して、前記カンパニースコアを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
第１の式に従う前記ビジネスデータに基づいて、前記カンパニースコアを決定するようにさらに、指示され、前記第１の式は、カンパニースコア＝４×［ｘ１１−ｍｉｎ（ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎ）］／［ｍａｘ（ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎ）−（ｍｉｎ（ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎ）」＋６×［ｘ２１−ｍｉｎ（ｘ２１，ｘ２２,・・・，ｘ２ｎ）」／［ｍａｘ（ｘ２１,ｘ２２,・・・ｘ２ｎ）−ｍｉｎ（ｘ２１,ｘ２２,・・・、ｘ２ｎ）］であり、ｘ１１,ｘ１２,・・・ｘ１ｎは、それぞれ、最近ｎ日間の保険に加入したドライバの数を示し、ｘ２１,ｘ２２,・・・,ｘ２ｎは、それぞれ、最近ｎ日間の各日毎の少なくとも１つの保険会社に成功裏に入札したドライバの数に対する、保険に加入したドライバの数の比を示す、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記ドライバのドライビングデータは、少なくとも１つのドライビングファクタと、前記少なくとも１つのドライビングファクタの各々の重みを含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記ドライバスコアを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、第２の式に従う前記ドライバの前記ドライビングデータに基づいて前記ドライバスコアを決定し、前記第２の式は、
【数１】
2020533713.tif 000006
であり、ｄｉは、前記少なくとも１つのドライビングファクタの１つのドライビングファクタを示し、ｗｉは、前記ドライビングファクタｄｉの前記重みを示す、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記ドライビングデータを取得するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
前記ドライバの属性情報と運転情報を取得し、
前記属性情報と運転情報を事前処理して前記ドライビングデータを取得する、
ように指示される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
複数のドライバの複数の過去の事故記録を取得し、
複数のドライバの各々の複数の候補ファクタを取得し、
前記複数の過去の事故記録と前記複数のドライバの前記複数の候補ファクタをモデルに入力し、
前記複数の候補ファクタの各々に関して、前記モデルに基づいて、前記複数の過去の事故記録に添付された前記複数の候補ファクタの各々の重みを決定し、
前記複数の候補ファクタの各々の前記重みに基づいて前記複数の候補ファクタから少なくとも１つのドライビングファクタを取得する、
ようにさらに指示される、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
各ドライバの前記複数の候補ファクタは、
乗客としての前記ドライバの総走行距離、前記ドライバの最近半年間のオーダの数に対する苦情の数の比、前記ドライバの今年の夜勤日数、前記ドライバの勤務日数に対する夜勤日数の比、前記ドライバの今年の総走行距離、前記ドライバの昨年の総走行距離、昨年のラッシュアワー時にドライバが従事した日数、前記ドライバの昨年の勤務日数に対する、前記ドライバがラッシュアワー時に従事した日数の比、前記ドライバの昨年の勤務日数、前記ドライバの今年の勤務日数、前記ドライバの今年の勤務日数に対する、前記ドライバがラッシュアワー時に従事した日数の比、前記ドライバの昨年の平均運転速度、前記ドライバの昨年の平均運転速度、前記ドライバの今年の平均速度、車両年数、前記ドライバの昨年の夜勤日数、前記ドライバの昨年の勤務日数に対する夜勤日数の比、前記ドライバの今年のラッシュアワー時に従事した日数、ドライバの年齢、前記ドライバの活動時間、前記ドライバの不正オーダ回数、前記ドライバの運転年数、前記ドライバの速度超過回数、前記ドライバの急旋回の数、前記ドライバの急加速の数、前記ドライバの急減速の数、前記ドライバが運転するエリア、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する受信した第１の度合いの苦情の数の比、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する受信した第２の度合いの苦情の数の比、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する受信した第３の度合いの苦情の数の比の少なくとも１を含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記少なくとも１つのドライビングファクタは、今年の前記ドライバの総走行距離、乗客としての前記ドライバの総走行距離、前記ドライバの今年の勤務日数、最近半年間の前記ドライバのオーダ数に対する苦情の数の比、または前記ドライバのドライバ年齢の少なくとも１つを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記モデルは、ロジスティック回帰モデルである、請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの保険会社の前記カンパニーランキングを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
同じカンパニースコアを有する２以上の保険会社を識別し、
前記２以上の保険会社の複数の人気ランキングを取得し、
前記人気ランキングに基づいて前記２以上の保険会社のカンパニーランキングを決定する、ようにさらに指示される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
前記少なくとも１つの推奨された保険会社に関連する情報をユーザ端末に送信するようにさらに指示され、前記少なくとも１つの推奨された保険会社の関連する情報は、前記少なくとも１つの推奨された保険会社の有利な情報と不利な情報を含む、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１３】
少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するための方法において、前記方法は、
少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得するステップと、
前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記保険会社の前記ビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定するステップと、
前記少なくとも１つの会社の前記カンパニースコアに基づいて前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定するステップと、
前記ドライバのドライビングデータを取得するステップと、
前記ドライバの前記ドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定するステップと、
前記少なくとも１つの保険会社と前記ドライバのドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨された保険会社を決定するステップと、
を備えた、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するための方法。
【請求項１４】
前記少なくとも、保険会社は、保険加入したドライバ数、あるいは、少なくとも１つの保険会社に成功裏に入札したドライバの数に対する、保険に加入したドライバの数の比の少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、カンパニースコアを決定するステップは、
第１の式に従う前記ビジネスデータに基づいて、前記カンパニースコアを決定するようにさらに、指示され、前記第１の式は、カンパニースコア＝４×［ｘ１１−ｍｉｎ（ｘ１１,ｘ１２,・・・、ｘ１ｎ）］／［ｍａｘ（ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎ）−（ｍｉｎ（ｘ１１,ｘ１２,・・・，ｘ１ｎ）」＋６×［ｘ２１−ｍｉｎ（ｘ２１，ｘ２２,・・・,ｘ２ｎ）」／［ｍａｘ（ｘ２１,ｘ２２,・・・ｘ２ｎ）−ｍｉｎ（ｘ２１,ｘ２２,・・・,ｘ２ｎ）］であり、ｘ１１,ｘ１２,・・・ｘ１ｎは、それぞれ、最近ｎ日間の保険に加入したドライバの数を示し、ｘ２１,ｘ２２,・・・,ｘ２ｎは、それぞれ、最近ｎ日間の各日毎の少なくとも１つの保険会社に成功裏に入札したドライバの数に対する、保険に加入したドライバの数の比を示す、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記ドライバのドライビングデータは、少なくとも１つのドライビングファクタと、前記少なくとも１つのドライビングファクタの各々の重みを含む、請求項１３乃至１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記ドライバスコアを決定するステップは、第２の式に従う前記ドライバのドライビングデータに基づいて前記前記ドライバスコアを決定することを更に備え、前記第２の式は、
【数２】
2020533713.tif 000007
であり、ｄｉは、前記少なくとも１つのドライビングファクタのうちの１つのドライビングファクタを示し、ｗｉは、前記ドライビングファクタｄｉの前記重みを指す、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記ドライビングデータを取得するステップは、
前記ドライバの属性情報と運転情報を取得するステップと、
前記属性情報と運転情報を事前処理して前記ドライビングデータを取得するステップと、
をさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
複数のドライバの複数の過去の事故記録を取得するステップと、
前記複数のドライバの各々の複数の候補ファクタを取得するステップと、
前記複数のドライバの、前記複数の過去の事故記録と前記複数の候補ファクタをモデルに入力するステップと、
前記複数の候補ファクタの各々に関して、前記モデルに基づいて、前記複数の過去の事故記録に添付された前記複数の候補ファクタの各々の重みを決定するステップと、
前記複数の候補ファクタの各々の前記重みに基づいて、前記複数の候補ファクタから少なくとも１つのドライビングファクタを取得するステップと、
をさらに備えた、請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
各ドライバの前記複数の候補ファクタは、
乗客としての前記ドライバの総走行距離と、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する苦情の数の比、前記ドライバの今年の勤務日数、前記ドライバの今年の勤務日数に対する夜勤日数の比、今年の前記ドライバの総走行距離、昨年の前記ドライバの総走行距離、昨年前記ドライバがラッシュアワー時に従事した日数、前記ドライバの昨年の勤務日数に対する、ラッシュアワー時に従事した日数の比、前記ドライバの昨年の勤務日数、前記ドライバの今年の勤務日数、今年の勤務日数に対する、前記ドライバのラッシュアワー時に従事した日数の比、前記ドライバの昨年の平均運転速度、前記ドライバの今年の平均運転速度、車両年数、前記ドライバの昨年の夜勤日数、前記ドライバの昨年の勤務日数に対する夜勤日数の比、今年、前記ドライバがラッシュアワー時に勤務した日数、前記ドライバの年齢、前記ドライバの活動時間、前記ドライバの不正オーダの数、前記ドライバの運転年数、前記ドライバの速度超過の数、前記ドライバの急旋回の数、前記ドライバの急加速の数、前記ドライバの急減速の数、前記ドライバが運転するエリア、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する第１の度合いの受信した苦情の数の比、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する第２の度合いの受信した苦情の数の比、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する第３の度合いの受信した苦情の数の比の少なくとも１つを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記少なくとも１つのドライビングファクタは、今年の前記ドライバの総走行距離、乗客としての前記ドライバの総走行距離、今年の前記ドライバの夜勤日数、最近半年間のオーダ数に対する苦情の数の比、または前記ドライバのドライバ年齢の少なくとも１つを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記モデルは、ロジスティック回帰モデルである、請求項１９に記載の方法。
【請求項２３】
前記少なくとも１つの保険会社の前記カンパニーランキングを決定するステップは、
同じカンパニースコアを有する２以上の保険会社を識別するステップと、
前記２以上の保険会社の人気ランキングを取得するステップと、
前記人気ランキングに基づいて前記２以上の保険会社のカンパニーランキングを決定するステップと、
をさらに、備えた、請求項１３に記載の方法。
【請求項２４】
前記少なくとも１つの推奨された保険会社に関する情報をユーザ端末に送信するステップをさらに備え、前記少なくとも１つの推奨された保険会社に関する情報は、前記少なくとも１つの推奨された保険会社の有利な情報と不利な情報を含む、請求項１３乃至２３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２５】
少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するための少なくとも１つの命令セットを備え、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも１つの命令セットは、前記少なくとも１つのプロセッサに、
少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得し、
前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記保険会社の前記ビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定し、
前記少なくとも１つのカンパニースコアに基づいて前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定し、
前記ドライバのドライビングデータを取得し、
前記ドライバのドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定し、
前記少なくとも１つの保険会社の前記カンパニーランキングと前記ドライバの前記ドライバスコアに基づいて、少なくとも１つの推奨された保険会社決定する、
ように指示する、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２６】
少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するためのシステムにおいて、前記システムは、
前記ドライバのユーザ端末と通信するための少なくとも１つのネットワークインタフェースと、
前記少なくとも１つのネットワークインタフェースと動作可能に結合され、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記ユーザ端末上で実行しているアプリケーションを検出することであって、前記アプリケーションは、ネットワークを介して前記システムのネットワークサービスと自動的に通信する、アプリケーションを検出し、
保険要求に関して前記ユーザ端末上で実行している前記アプリケーションと通信する、ように指示され、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記ユーザ端末上で実行している前記アプリケーションに第１のデータを供給し、前記ユーザ端末のディスプレイ上にプレゼンテーションを生成することであって、前記プレゼンテーションは、ユーザが保険要求の送信を開始することができるユーザインタフェース特徴を提供することにより、および前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記保険要求に応答して少なくとも１つの推奨された保険会社を決定するための決定プロセスを供給することにより、前記アプリケーションと通信し、
前記ユーザが前記ユーザインタフェース特徴と相互作用すると、前記ユーザ端末から前記保険要求を受信し、
前記保険要求を受信することに応答して、プログラムにより、前記決定プロセスを開始し、
少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得し、
前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記保険会社の前記ビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定し、
前記少なくとも１つのカンパニーのカンパニースコアに基づいて前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定し、
前ドライバのドライビングデータを取得し、
前記ドライバの前記ドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定し、
前記少なくとも１つの保険会社と前記ドライバのドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨された保険会社を決定し、
前記少なくとも１つの推奨された保険会社を含む第２のデータを前記ユーザインタフェース上で実行している前記アプリケーションに供給して前記プレゼンテーションに前記少なくとも１つの推奨された保険を、前記ユーザ端末の前記ディスプレイ上に描画させる、ことにより、前記アプリケーションと通信する、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するためのシステム。
【請求項２７】
前記少なくとも１つの保険会社の前記ビジネスデータは、保険に加入したドライバの数、または、前記少なくとも１つの保険会社で成功裏に入札したドライバの数に対する、保険に加入したドライバの数の比、の少なくとも１つを含む、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、カンパニースコアを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
第１の式に従う前記ビジネスデータに基づいて、前記カンパニースコアを決定するようにさらに、指示され、前記第１の式は、カンパニースコア＝４×［ｘ１１−ｍｉｎ（ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎ）］／［ｍａｘ（ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎ）−ｍｉｎ（ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎ）］＋６×［ｘ２１−ｍｉｎ（ｘ２１,ｘ２２,・・・,ｘ２ｎ）］／［ｍａｘ（ｘ２１,ｘ２２,・・・ｘ２ｎ）−ｍｉｎ（ｘ２１,ｘ２２,・・・,ｘ２ｎ）］であり、ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎは、それぞれ、最近ｎ日間の保険に加入したドライバの数を示し、ｘ２１,ｘ２２,・・・,ｘ２ｎは、それぞれ、最近ｎ日間の各日毎の少なくとも１つの保険会社に成功裏に入札したドライバの数に対する、保険に加入したドライバの数の比を示す、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記ドライバの前記ドライビングデータは、少なくとも１つのドライビングファクタと、前記少なくとも１つのドライビングファクタの各々の重みを含む、請求項２６乃至２８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３０】
前記ドライバスコアを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、第２の式に従う前記ドライバのドライビングデータに基づいて前記ドライバスコアを決定するようにさらに指示され、前記第２の式は、
【数３】
2020533713.tif 000008
であり、ｄｉは、前記少なくとも１つのドライビングファクタのうちの１つのドライビングファクタを示し、ｗｉは、前記ドライビングファクタｄｉの前記重みを指す、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３１】
前記ドライビングデータを取得するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
前記ドライバの属性情報と運転情報を取得し、
前記属性情報と前記運転情報を事前処理して前記ドライビングデータを取得する、
ようにさらに指示される、請求項２６に記載のシステム。
【請求項３２】
前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
複数のドライバの複数の過去の事故記録を取得し、
前記複数のドライバの各々の複数の候補ファクタを取得し、
前記複数のドライバの、前記複数の過去の事故記録と前記複数の候補ファクタをモデルに入力し、
前記複数の候補ファクタの各々に関して、前記モデルに基づいて前記複数の過去の事故記録に添付された前記複数の候補ファクタの各々の重みを決定し、
前記複数の候補ファクタの各々の前記重みに基づいて前記複数の候補ファクタから少なくとも１つのドライビングファクタを取得する、
ように指示される、請求項２６に記載のシステム。
【請求項３３】
各ドライバの前記複数の候補ファクタは、乗客としての前記ドライバの総走行距離と、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する苦情の数の比、前記ドライバの今年の勤務日数、前記ドライバの今年の勤務日数に対する夜勤日数の比、今年の前記ドライバの総走行距離、昨年の前記ドライバの総走行距離、昨年前記ドライバがラッシュアワー時に従事した日数、前記ドライバの昨年の勤務日数に対する、ラッシュアワー時に従事した日数の比、前記ドライバの昨年の勤務日数、前記ドライバの今年の勤務日数、今年の勤務日数に対する、前記ドライバのラッシュアワー時に従事した日数の比、前記ドライバの昨年の平均運転速度、前記ドライバの今年の平均運転速度、車両年数、前記ドライバの昨年の夜勤日数、 前記ドライバの昨年の勤務日数に対する夜勤日数の比、今年、前記ドライバがラッシュアワー時に勤務した日数、前記ドライバの年齢、前記ドライバの活動時間、前記ドライバの不正オーダの数、前記ドライバの運転年数、前記ドライバの速度超過の数、前記ドライバの急旋回の数、前記ドライバの急加速の数、前記ドライバの急減速の数、前記ドライバが運転するエリア、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する第１の度合いの受信した苦情の数の比、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する第２の度合いの受信した苦情の数の比、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する第３の度合いの受信した苦情の数の比の少なくとも１つを含む、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３４】
前記少なくとも１つのドライビングファクタは、今年の前記ドライバの総走行距離、乗客としての前記ドライバの総走行距離、今年の前記ドライバの夜勤日数、最近半年間のオーダ数に対する苦情の数の比、または前記ドライバのドライバ年齢の少なくとも１つを含む、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
前記モデルは、ロジスティック回帰モデルである、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３６】
前記少なくとも１つの保険会社の前記カンパニーランキングを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、同じカンパニースコアを有する２以上の保険会社を識別し、前記２以上の保険会社の複数の人気ランキングを取得し、前記人気ランキングに基づいて前記２以上の保険会社のカンパニーランキングを決定する、ようにさらに指示される、請求項２６に記載のシステム。
【請求項３７】
前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、 前記少なくとも１つの推奨された保険会社に関連する情報をユーザ端末に送信するようにさらに指示され、前記少なくとも１つの推奨された保険会社の関連する情報は、前記少なくとも１つの推奨された保険会社の有利な情報と不利な情報を含む、請求項２６乃至３６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３８】
少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するための１つまたは複数のサーバを動作させる、コンピュータインプリメントされる方法において、
前記ユーザ端末上で実行しているアプリケーションを検出するステップであって、前記アプリケーションは、ネットワークを介して前記システムのネットワークサービスと自動的に通信する、アプリケーションを検出するステップと、
保険要求に関して前記ユーザ端末上で実行している前記アプリケーションと通信するステップと、
を備え、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記ユーザ端末上で実行している前記アプリケーションに第１のデータを供給し、前記ユーザ端末のディスプレイ上にプレゼンテーションを生成することであって、前記プレゼンテーションは、ユーザが保険要求の送信を開始することができるユーザインタフェース特徴を提供することにより、および前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記保険要求に応答して少なくとも１つの推奨された保険会社を決定するための決定プロセスを供給し、
前記ユーザが前記ユーザインタフェース特徴と相互作用すると、前記ユーザ端末から前記保険要求を受信し、
前記保険要求を受信することに応答して、プログラムにより、前記決定プロセスを開始し、少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得し、
前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記保険会社の前記ビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定し、
前記少なくとも１つのカンパニーのカンパニースコアに基づいて前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定し、
前記ドライバのドライビングデータを取得し、
前記ドライバの前記ドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定し、
前記少なくとも１つの保険会社と前記ドライバのドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨された保険会社を決定し、
前記少なくとも１つの推奨された保険会社を含む第２のデータを前記ユーザインタフェース上で実行している前記アプリケーションに供給して前記プレゼンテーションに前記少なくとも１つの推奨された保険を、前記ユーザ端末の前記ディスプレイ上に描画させる、
ことにより、前記アプリケーションと通信する、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するための１つまたは複数のサーバを動作させる、コンピュータインプリメントされる方法。
【請求項３９】
前記少なくとも１つの保険会社の前記ビジネスデータは、保険に加入したドライバの数、または、前記少なくとも１つの保険会社で成功裏に入札したドライバの数に対する、保険に加入したドライバの数の比、の少なくとも１つを含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、カンパニースコアを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、第１の式に従う前記ビジネスデータに基づいて、前記カンパニースコアを決定するようにさらに、指示され、前記第１の式は、カンパニースコア＝４×［ｘ１１−ｍｉｎ（ｘ１１、ｘ１２、・・・、ｘ１ｎ）］／［ｍａｘ（ｘ１１、ｘ１２、・・・、ｘ１ｎ）−（ｍｉｎ（ｘ１１、ｘ１２、・・・、ｘ１ｎ）」＋６×［ｘ２１−ｍｉｎ（ｘ２１、ｘ２２、・・・，ｘ２ｎ）」／［ｍａｘ（ｘ２１、ｘ２２、・・・ｘ２ｎ）−ｍｉｎ（ｘ２１、ｘ２２、・・・、ｘ２ｎ）］であり、ｘ１１、ｘ１２、・・・ｘ１ｎは、それぞれ、最近ｎ日間の保険に加入したドライバの数を示し、ｘ２１、ｘ２２、・・・、ｘ２ｎは、それぞれ、最近ｎ日間の各日毎の少なくとも１つの保険会社に成功裏に入札したドライバの数に対する、保険に加入したドライバの数の比を示す、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記ドライバの前記ドライビングデータは、少なくとも１つのドライビングファクタと、前記少なくとも１つのドライビングファクタの各々の重みを含む、請求項３８乃至４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４２】
前記ドライバスコアを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、第２の式に従う前記ドライバのドライビングデータに基づいて前記前記ドライバスコアを決定するようにさらに指示され、前記第２の式は、
【数４】
2020533713.tif 000009
であり、ｄｉは、前記少なくとも１つのドライビングファクタのうちの１つのドライビングファクタを示し、ｗｉは、前記ドライビングファクタｄｉの前記重みを指す、請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記ドライビングデータを取得することは、前記ドライバの属性情報と運転情報を取得し、前記属性情報と前記運転情報を事前処理して前記ドライビングデータを取得する、ようにさらに指示される、請求項３８に記載の方法。
【請求項４４】
複数のドライバの複数の過去の事故記録を取得することと、
前記複数のドライバの各々の複数の候補ファクタを取得することと、
前記複数のドライバの、前記複数の過去の事故記録と前記複数の候補ファクタをモデルに入力することと、
前記複数の候補ファクタの各々に関して、前記モデルに基づいて前記複数の過去の事故記録に添付された前記複数の候補ファクタの各々の重みを決定することと、
前記複数の候補ファクタの各々の前記重みに基づいて前記複数の候補ファクタから少なくとも１つのドライビングファクタを取得することと、
をさらに備えた、請求項３８に記載の方法。、
【請求項４５】
各ドライバの前記複数の候補ファクタは、乗客としての前記ドライバの総走行距離と、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する苦情の数の比、前記ドライバの今年の勤務日数、前記ドライバの今年の勤務日数に対する夜勤日数の比、今年の前記ドライバの総走行距離、昨年の前記ドライバの総走行距離、昨年前記ドライバがラッシュアワー時に従事した日数、前記ドライバの昨年の勤務日数に対する、ラッシュアワー時に従事した日数の比、前記ドライバの昨年の勤務日数、前記ドライバの今年の勤務日数、今年の勤務日数に対する、前記ドライバのラッシュアワー時に従事した日数の比、前記ドライバの昨年の平均運転速度、前記ドライバの今年の平均運転速度、車両年数、前記ドライバの昨年の夜勤日数、前記ドライバの昨年の勤務日数に対する夜勤日数の比、今年、前記ドライバがラッシュアワー時に勤務した日数、前記ドライバの年齢、前記ドライバの活動時間、前記ドライバの不正オーダの数、前記ドライバの運転年数、前記ドライバの速度超過の数、前記ドライバの急旋回の数、前記ドライバの急加速の数、前記ドライバの急減速の数、前記ドライバが運転するエリア、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する第１の度合いの受信した苦情の数の比、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する第２の度合いの受信した苦情の数の比、前記ドライバの最近半年間のオーダ数に対する第３の度合いの受信した苦情の数の比の少なくとも１つを含む、請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
前記少なくとも１つのドライビングファクタは、 今年の前記ドライバの総走行距離、乗客としての前記ドライバの総走行距離、今年の前記ドライバの夜勤日数、最近半年間のオーダ数に対する苦情の数の比、または前記ドライバのドライバ年齢の少なくとも１つを含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記モデルは、ロジスティック回帰モデルである、請求項４４に記載の方法。
【請求項４８】
前記少なくとも１つの保険会社の前記カンパニーランキングを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、同じカンパニースコアを有する２以上の保険会社を識別し、前記２以上の保険会社の複数の人気ランキングを取得し、前記人気ランキングに基づいて前記２以上の保険会社のカンパニーランキングを決定する、ようにさらに指示される、請求項３８に記載の方法。
【請求項４９】
前記少なくとも１つの推奨された保険会社に関連する情報をユーザ端末に送信するステップをさらに備え、前記少なくとも１つの推奨された保険会社の関連する情報は、前記少なくとも１つの推奨された保険会社の有利な情報と不利な情報を含む、請求項３８乃至４８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５０】
少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するための、少なくとも１つの命令のセットを備え、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも１つの命令のセットは、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記ユーザ端末上で実行しているアプリケーションを検出することであって、前記アプリケーションは、ネットワークを介して前記システムのネットワークサービスと自動的に通信する、アプリケーションを検出し、
保険要求に関して前記ユーザ端末上で実行している前記アプリケーションと通信し、
ように指示し、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記ユーザ端末上で実行している前記アプリケーションに第１のデータを供給し、前記ユーザ端末のディスプレイ上にプレゼンテーションを生成することであって、前記プレゼンテーションは、ユーザが保険要求の送信を開始することができるユーザインタフェース特徴を提供することにより、および前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記保険要求に応答して少なくとも１つの推奨された保険会社を決定するための決定プロセスを供給し、
前記ユーザが前記ユーザインタフェース特徴と相互作用すると、前記ユーザ端末から前記保険要求を受信し、
前記保険要求を受信することに応答して、プログラムにより、前記決定プロセスを開始し、
少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得し、
前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記保険会社の前記ビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定し、
前記少なくとも１つのカンパニーのカンパニースコアに基づいて前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定し、
前記ドライバのドライビングデータを取得し、
前記ドライバの前記ドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定し、
前記少なくとも１つの保険会社と前記ドライバのドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨された保険会社を決定し、
前記少なくとも１つの推奨された保険会社を含む第２のデータを前記ユーザインタフェース上で実行している前記アプリケーションに供給して前記プレゼンテーションに前記少なくとも１つの推奨された保険を、前記ユーザ端末の前記ディスプレイ上に描画させる、
ことにより、前記アプリケーションと通信する、非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この出願は、２０１７年９月１５日に出願された中国特許出願第２０１７１０８３１０９４．０の優先権を主張し、参照することにより、その内容が本明細書に組み込まれる。この開示は、一般にデータ処理の技術分野に関し、特に、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
オンラインカーヘイリングサービス（online car-hailing service）は、新しい移動モードになり、さらにより多くの人の移動選択手段になった。乗り物保険は、オンラインカーヘイリングサービスに使用される商用ビークルにとって重要である。乗り物保険を選択する既存の技術が有する問題点は、乗り物保険を購入するとき、ドライバは、どのようにして保険会社を選択するか、またはどの保険会社を選択するかに関して、しばしば戸惑う。また、ドライバが選択した不適切な保険会社は、ドライバと選択した保険会社との間でリソースの無駄遣いを生じる可能性がある。従って、ドライバに少なくとも１つの適切な保険会社をマッチングさせるためのシステムおよび方法を提供することが望ましい。
【発明の概要】
【０００３】
この開示の一態様は、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するための１つまたは複数の電子デバイスのシステムであって、少なくとも１つの保険会社を前記ドライバに推奨するための命令セットを含む少なくとも１つのストレージ媒体と、前記ストレージ媒体と通信している少なくとも１つのプロセッサであって、前記命令セットを実行すると、前記少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得し、前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記保険会社の前記ビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定し、前記少なくとも１つのカンパニーの前記カンパニースコアに基づいて前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定し、前記ドライバのドライビングデータを取得し、前記ドライバのドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定し、前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングと前記ドライバのドライバスコアに基づいて、少なくとも１つの推奨保険会社を決定する、ように命令される、少なくとも１つのプロセッサと、を備えた、システムを導入する。
【０００４】
いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つの保険会社の前記ビジネスデータは、多数の保険に加入したドライバの少なくとも一人、または、少なくとも１つの保険会社で成功裏に入札した（bid）ドライバの数に対する、保険に加入した多数のドライバの数の比を含む。
【０００５】
いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記カンパニースコアを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、第１の式に従う前記ビジネスデータに基づいて、前記カンパニースコアを決定することであって、前記第１の式は、カンパニースコア＝４×［ｘ１１−ｍｉｎ（ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎ）］／［ｍａｘ（ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎ）−（ｍｉｎ（ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎ）」＋６×［ｘ２１−ｍｉｎ（ｘ２１,ｘ２２,・・・，ｘ２ｎ）］／［ｍａｘ２１,ｘ２２,・・・ｘ２ｎ）−ｍｉｎ（ｘ２１,ｘ２２,・・・,ｘ２ｎ）］であり、ｘ１１,ｘ１２,・・・ｘ１ｎは、それぞれ、最近ｎ日間の保険に加入したドライバの数を示し、ｘ２１,ｘ２２,・・・,ｘ２ｎは、それぞれ、最近のｎ日間の各日毎の、少なくとも１つの保険会社に成功裏に入札したドライバの数に対する、保険に加入したドライバの数の比を示す。いくつかの実施形態において、ドライバのドライビングデータは、少なくとも１つのドライビングファクタと、少なくとも１つのドライビングファクタの各々の重みを含む。いくつかの実施形態において、ドライバスコアを決定するために、少なくとも１つのプロセッサはさらに、第２の式に従ってドライバのドライビングデータに基づいて、ドライバスコアを決定することであって、前記第２の式は、
【数１】
2020533713.tif 000003
であり、ｄｉは、少なくとも１つのドライビングファクタの１つのドライビングファクタを示し、ｗｉは、ドライビングｄｉの重みを示す、ドライバスコアを決定するようにさらに指示される。
【０００６】
いくつかの実施形態において、ドライビングデータを取得するために、前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、ドライバの属性情報とオペレーション情報を取得し、属性情報とオペレーション情報を処理してドライビングデータを取得する、
ようにさらに指示される。
【０００７】
いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、複数のドライバの複数の過去の事故記録を取得することと、複数のドライバの各々の複数の候補ファクタを取得することと、複数のドライバの複数の過去の事故記録と複数の候補ファクタをモデルに入力することと、複数の候補ファクタの各々に関して、モデルに基づいて複数の過去の事故記録に添付された複数の候補ファクタの各々の重みを決定することと、複数の候補ファクタの各々の重みに基づいて複数の候補ファクタから少なくとも１つのドライビングファクタを取得することと、を実行するようにさらに指示される。
【０００８】
いくつかの実施形態において、各ドライバの複数の候補ファクタは、乗客としてのドライバの走行距離、ドライバの最近半年間におけるオーダの数に対する、クレームの数の比、ドライバの今年の夜間勤務の数、ドライバの今年の営業日の日数に対する夜間勤務の日数の比、ドライバの今年の走行距離、ドライバの昨年の走行距離、昨年のラッシュアワー時にドライバが働いた日数、ドライバの昨年の勤務日数に対する、ラッシュアワー時に勤務した日数の比、ドライバの昨年の勤務日数、ドライバの今年の勤務日数、今年の勤務日数に対する、ラッシュアワー時にドライバが勤務した日数、ドライバの昨年の平均運転速度、ドライバの今年の平均運転速度、車両年齢、ドライバの昨年の夜間勤務日数、ドライバの昨年の勤務日数に対する夜間勤務日数の比、今年ドライバがラッシュアワー時に勤務した日数、ドライバの年齢、ドライバのアクティベーション（activation）時間、ドライバの不正オーダ数、ドライバの運転年数（driving age）、ドライバの速度超過数（a number of speeding of the driver）、ドライバの急旋回の数、ドライバの急加速数、ドライバの急減速数、ドライバが運転するエリア、ドライバの最近半年間のオーダ数に対する、第１の度合い（first degree）の受信した苦情の数の比、ドライバの最近半年間のオーダ数に対する、第２の度合いの受信した苦情の数の比、または、ドライバの最近半年間のオーダ数に対する、第３の度合いの受信した苦情の数の比の少なくとも１つを含む。
【０００９】
いくつかの実施形態において、少なくとも１つのドライビングファクタは、今年のドライバの走行距離、乗客としてのドライバの走行距離、今年のドライバの夜間勤務日数、最近半年間のドライバのオーダ数に対する苦情数の比、またはドライバの年齢の少なくとも１つを含む。いくつかの実施形態において、モデルは、ロジスティック回帰モデル（Logistic Regression model）である。
【００１０】
いくつかの実施形態において、少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定するために、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、同じカンパニースコアを有する２以上の保険カンパニーを識別し、２以上の保険会社の人気ランキングを取得し、人気ランキングに基づいて２以上の保険会社のカンパニーランキングを決定する、ようにさらに指示される。
【００１１】
いくつかの実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、少なくとも１つの推奨された保険会社に関する情報をユーザ端末に送信することであって、前記少なくとも１つの推奨された保険会社に関する情報は、少なくとも１つの推奨された保険会社の有利な情報意と不利な情報を含む、情報をユーザ端末に送信するようにさらに指示される。
【００１２】
この開示の第２の態様によれば、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨する方法において、前記方法は、少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得するステップと、少なくとも１つの保険会社の各々において、保健会社のビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定するステップと、少なくとも１つのカンパニーのカンパニースコアに基づいて、少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定するステップと、前記ドライバのドライビングデータを取得するステップと、ドライバのドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定するステップと、少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングと、前記ドライバのドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨される保険会社を決定するステップと、
を含む。
【００１３】
この開示のさらに他の態様は、非一時的コンピュータ可読媒体を導入する。非一時的コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するための少なくとも１つの命令セットを含み、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも１つの命令セットは、前記少なくとも１つのプロセッサに、少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得し、少なくとも１つの保険会社の各々に関して、保険会社のビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定し、前記少なくとも１つのカンパニーの前記カンパニースコアに基づいて少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定し、ドライバのドライビングデータを取得し、ドライバのドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定し、少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングとドライバのドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨された保険会社を決定する、ように指示する。
【００１４】
この開示のさらに他の態様は、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するためのシステムを導入する。このシステムは、ドライバの通信端末と通信するための少なくとも１つのネットワークインタフェースと、少なくとも１つのネットワークインタフェースに動作可能に結合された少なくとも１つのプロセッサであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、ユーザ端末上で実行しているアプリケーションを検出することであって、前記アプリケーションは、自動的にネットワークを介してシステムのネットワークサービスと通信する、アプリケーションを検出することと、保険要求に関する、ユーザ端末上で実行しているアプリケーションと通信することと、を実行するように指示され、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記ユーザ端末上で実行しているアプリケーションに第１のデータを提供し、ユーザ端末のディスプレイ上にプレゼンテーションを生成することであって、前記プレゼンテーションは、ユーザが保険要求の送信を開始することができるユーザインタフェース特徴を提供する、プレゼンテーションを生成することにより、アプリケーションと通信し、前記少なくとも１つのプロセッサにより、保険要求に応答して少なくとも１つの推奨された保険会社を決定するための決定プロセスを提供することと、前記ユーザがユーザインタフェース特徴と相互作用すると、前記ユーザ端末から保険要求を受信することと、保険要求を受信することに応答して、プログラム的に決定プロセスを開始することと、少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得することと、少なくとも１つの保険会社の各々に関して前記保険会社のビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定することと、前記少なくとも１つのカンパニーのカンパニースコアに基づいて前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定することと、ドライバのドライビングデータを取得することと、ドライバのドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定することと、少なくとも１つの保険会社とドライバのドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨された保険会社を決定することと、少なくとも１つの推奨された保険会社を含む第２のデータを、ユーザインタフェースを実行するアプリケーションに提供して、少なくとも１つの推奨された保険を描画するためのプレゼンテーションをユーザ端末のディスプレイに描画させることと、により、前記アプリケーションと通信する。
【００１５】
この開示のさらに他の態様は、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するための１つ以上のサーバを動作させるためのコンピュータインプリメント方法を導入する。この方法は、ユーザ端末上で実行しているアプリケーションを検出することであって、前記アプリケーションは、自動的にネットワークを介してネットワークサービスと通信する、アプリケーションを検出するステップと、保険要求に関して前記ユーザ端末上で実行しているアプリケーションと通信するステップと、を備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記ユーザ端末上で実行している前記アプリケーションに第１のデータを提供して前記ユーザ端末のディスプレイにプレゼンテーションを生成することであって、前記プレゼンテーションは、ユーザが前記保険要求の送信を開始することができるユーザインタフェース特徴を提供し、前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記保険要求に応答して少なくとも１つの推奨された保険会社を決定するための決定プロセスを提供することと、前記ユーザが、ユーザインタフェース特徴と相互作用すると、前記ユーザ端末から、前記保険要求を受信することと、前記保険要求を受信することに応答して、プログラムにより前記決定プロセスを開始することと、少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得することと、前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記保険会社の前記ビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定することと、前記少なくとも１つのカンパニーの前記カンパニースコアに基づいて前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定することと、前記ドライバのドライビングデータを取得することと、前記ドライバのドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定することと、前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングと、前記ドライバの前記ドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨された保険会社を決定することと、前記少なくとも１つの推奨された保険会社を含む第２のデータを前記ユーザインタフェース上で実行しているアプリケーションに供給して、前記プレゼンテーションに、前記少なくとも１つの推奨された保険を前記ユーザ端末のディスプレイ上に描画させることと、により前記アプリケーションと通信する。
【００１６】
この開示のさらに他の態様は、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するための少なくとも１つの命令セットを備え、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも１つの命令セットは、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記ユーザ端末上で実行しているアプリケーションを検出することであって、前記アプリケーションはネットワークを介して前記システムのネットワークサービスと自動的に通信する、アプリケーションを検出することと、保険要求に関して前記ユーザ端末上で実行しているアプリケーションと通信することと、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記ユーザ端末上で実行している前記アプリケーションに第１のデータを提供し、前記ユーザ端末のディスプレイ上にプレゼンテーションを生成し、前記プレゼンテーションは、ユーザが保険要求の送信を開始することができるユーザインタフェース特徴を提供し、前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記保険要求に応答して、少なくとも１つの推奨された保険会社を決定するための決定プロセスを提供することと、前記ユーザが前記ユーザインタフェース特徴と相互作用すると、前記ユーザ端末から、前記保険要求を受信することと、前記保険要求を受信することに応答して、プログラムにより前記決定プロセスを開始することと、少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得することと、前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記保険会社の前記ビジネスデータに基づいて、カンパニースコアを決定することと、前記少なくとも１つのカンパニーの前記カンバニースコアに基づいて、前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定することと、前記ドライバのドライビングデータを取得することと、前記ドライバのドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定することと、前記少なくとも１つの保険カンパニーのカンパニーランキングと、前記ドライバのドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨保険カンパニーを決定することと、前記少なくとも１つの推奨された保険会社を含む第２のデータを前記ユーザインタフェース上で実行しているアプリケーションに供給して前記プレゼンテーションに、前記ユーザ端末のディスプレイ上に前記少なくとも１つの推奨された保険を描画させることと、を実行することにより前記アプリケーションと通信する。
【００１７】
さらなる特徴が以下の記載から一部記載され、当業者には、以下の記載および添付した図面から明白であるか、またはこれらの例の製造および動作から学習することができるである。この開示の特徴は、下記に詳細に述べる方法、インストルメンタリティおよび組み合わせの種々の態様の実施または使用により実現され達成することができる。この開示は、さらに例示実施形態の観点からさらに記載される。これらの例示実施形態は、図面を参照して詳細に述べられる。これらの実施形態は、非限定例示実施形態であり、図面のいくつかの図を通して類似の参照符号は類似の構造を表す。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、この開示のいくつかの実施形態に従う例示オンラインからオフラインサービスを説明する概略図である。
【図２】図２は、この開示のいくつかの実施形態に従う、コンピューティングデバイスの例示ハードウェアおよび／またはソフトウェアを説明する概略図である。
【図３】図３は、この開示のいくつかの実施形態に従うモバイルデバイスの例示ハードウェアおよび／またはソフトウェアを説明する概略図である。
【図４】図４は、この開示のいくつかの実施形態に従う、少なくとも１つの保険会社を推奨するための例示システムを説明するブロック図である。
【図５】図５は、この開示のいくつかの実施形態に従う、少なくとも１つの推奨された保険会社を決定するための例示プロセスを説明するフローチャートである。
【図６】図６は、この開示のいくつかの実施形態に従う、少なくとも１つの推奨された保険会社を決定するための例示プロセスを説明するフローチャートである。
【図７】図７は、この開示のいくつかの実施形態に従う、ユーザ端末上のアプリケーションの例示ユーザインタフェースである。
【図８】図８は、この開示のいくつかの実施形態に従うユーザ端末上のアプリケーションの例示ユーザインタフェースである。
【図９】図９は、この開示のいくつかの実施形態に従う、ドライバのドライビングデータを取得するための例示プロセスを説明するフローチャートである。
【図１０】この開示のいくつかの実施形態に従う、少なくとも１つのドライビングファクタを取得するための例示プロセスを説明するフローチャートである。
【図１１】図１１は、この開示のいくつかの実施形態に従うカンパニーランキングを決定する例示プロセスを説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下の記載は、当業者がこの開示を制作および使用可能にするために提示され、特定のアプリケーションとその要件のコンテキストにおいて提供される。開示された実施形態に対する種々の変更は当業者には容易であり、ここに定義された一般的な原理は、この開示の精神と範囲を逸脱することなく他の実施形態およびアプリケーションに適用可能である。したがって、この開示は、図示実施形態を限定するものではなく、特許請求の範囲に一致する最も広い範囲に一致する。
【００２０】
ここに使用される用語は、特定の例示実施形態のみを記載するためのものであり、限定することを意図したものではない。ここに使用されるように、単一のフォーム「１つ（ａ）」、「１つ（ａｎ）」、「その（the)」は、コンテキストが明瞭にそうでないことを示さない限り複数形も同様に含むことを意図している。用語「備える（comprises）」、「備える（comprising）」、「含む（includes）」、「及び／又は（and/or)」または、「含む(including)」は、この開示において使用されるとき、記載した特徴、整数、ステップ、動作、エレメント、および／またはコンポーネントの存在を指定するが、１つまたは複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、エレメント、コンポーネントおよび／またはそれらのグループの存在または追加を排除しない。
【００２１】
開示のこれらおよび他の特徴、ならびに特性、ならびに構造の関連要素の動作方法および機能、ならびに部品の組み合わせおよび製造の経済は、以下を参照して以下の説明を考慮することにより明らかになり、添付の図面、すべてがこの仕様の一部を形成する。しかしながら、図面（複数の場合もある）は、説明と記載のためだけであり、この開示の範囲を制限することを意図したものではないことが明示的に理解される。図面は縮尺どおりではないことが理解される。
【００２２】
この開示に使用されるフローチャートは、この開示のいくつかの実施形態に従ってシステムがインプリメントする動作を説明する。フローチャートの動作は、順番通りでなくても実施できることが明示的に理解される。逆に、動作は、逆の順番に、または同時にインプリメントすることができる。さらに、１つまたは複数の他の動作は、フローチャートに追加することができる。１つまたは複数の動作は、フローチャートから取り除くことができる。
【００２３】
この開示の一態様は、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するためのシステムと方法に関する。この目的のために、システムと方法は、少なくとも１つの適切な保険会社をドライバに一致させることができる。マッチングは、複数の保険会社のカンパニーランキングまたはカンパニースコアをドライバに一致させることにより達成することができる。カンパニーランキングまたはカンパニースコアは、最近数日間の各日の保険に加入したドライバの数と、最近数日間の各日の複数の保険会社で成功裏に入札したドライバの数に対する保険に加入した、ドライバの数の比に基づいて決定することができる。ドライバスコアは、ドライバのドライビングデータから抽出した複数のドライビングファクタと、複数のドライビングファクタの各々の重みとに基づいて決定することができる。重みは、対応するドライビングファクタが事故に導く可能性がある確率を示すことができる。このようにして、システムおよび方法は、より低いスコアのドライバよりも高いドライバスコアのドライバに、会社ランキングの上位にランク付けされている少なくとも１つの保険会社を推奨する可能性が高くなる。推奨に基づいて、ドライバは、すくなくとも１つの推奨された保険会社からより多くのディスカウントを取得することができ、対応する保険会社は、ドライバの対応する乗り物に喜んで保険をかけることができる。システムと方法は、ドライバと保険会社との間のトレード量を改善することができる。
【００２４】
図１は、この開示のいくつかの実施形態に従う、例示オンラインからオフラインサービスシステム１００の概略図である。例えば、オンラインからオフラインへのサービスシステム１００は、カーヘイリング（car hailing）、運転手サービス、配達車両、カープール、バスサービス、ドライバの雇用、シャトルサービス、およびオンラインナビゲーションサービスなどの輸送サービスのためのオンラインからオフラインへのサービスプラットフォームであり得る。オンラインからオフラインへのサービスシステム１００は、サーバ１１０、ユーザ端末１２０、情報ソース１３０、ストレージデバイス１４０、およびネットワーク１５０を含むオンラインプラットフォームであり得る。サーバ１１０は、処理エンジン１１２を含むことができる。
【００２５】
サーバ１１０は、保健会社をドライバに推奨することに関係した情報および／またはデータを処理するように構成することができる。例えば、サーバ１１０は、ドライバの乗り物に関する少なくとも１つの推奨保険会社を決定することができる。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、シングルサーバまたはサーバグループであり得る。サーバグループは、集中制御することもできるし、または、分散することもできる（例えば、サーバ１１０は、分散システムであり得る）。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、ローカルまたはリモートであり得る。例えば、サーバ１１０は、ユーザ端末１２０、および／またはネットワーク１５０を介してストレージデバイス１４０に記憶された情報および／またはデータにアクセスすることができる。他の例として、サーバ１１０は、ユーザ端末１２０および／またはストレージデバイス１４０を接続して、記憶された情報おおよび／またはデータをアクセスすることができる。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、クラウドプラットフォーム上にインプリメントすることができる。単なる例示として、クラウドプラットフォームは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、コミュニティクラウド、分散クラウド、インタークラウド、マルチクラウド、等またはそれらの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、この開示の図２で説明した１つまたは複数のコンポーネントを有するコンピューティングデバイス２００上でインプリメントすることができる。
【００２６】
いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、処理エンジン１１２を含むことができる。処理エンジン１１２は、保険会社をドライバに推奨することに関する情報および／またはデータを処理してこの開示に記載された１つまたは複数の機能を実行することができる。例えば、処理エンジン１１２は、ドライバの乗り物に関する少なくとも１つの推奨された保険会社を決定することができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、１つまたは複数の処理エンジン（例えば、単一コア処理エンジン（複数の場合もある）またはマルチプロセッサ（複数の場合もある））を含むことができる。単なる例示として、処理エンジン１１２は、中央処理装置（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、物理処理ユニット（ＰＰＵ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマルブゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、コントローラ、マイクロコントローラユニット、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）、マイクロプロセッサ、等、またはそれらの任意の組み合わせのような、１つまたは複数のハードウェアプロセッサであり得る。
【００２７】
ユーザ端末１２０は、ドライバのようなオンラインからオフラインサービスのユーザにより使用されるモバイルデバイスであり得る。いくつかの実施形態において、ユーザ端末１２０は、モバイルデバイス、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、自動車内蔵デバイス、ユーザ機器（ＵＥ）、端末、等またはそれらの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実施形態において、モバイルデバイスは、ウェアラブルデバイス、スマートモバイルデバイス、バーチャルリアリティデバイス、オーグメンテッドリアリティデバイス、等またはそれらの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実施形態において、ウェアラブルデバイスは、スマートブレスレット、スマートフットギア、スマートグラス、スマートヘルメット、スマートウォッチ、スマートクロージング、スマートバックパック、スマートアクセサリ、等、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実施形態において、スマートモバイルデバイスは、スマートフォン、パーソナルデジタルアシスタンス（ＰＤＡ）、ゲーミングデバイス、ナビゲーションデバイス、ポイントオブセール（ＰＯＳ）デバイス等、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実施形態において、バーチャルリアリティデバイスおよび／または、オーグメンテッドリアリティデバイスは、バーチャルリアリティヘルメット、バーチャルリアリティグラス、バーチャルリアリティパッチ、オーグメンテッドリアリティヘルメット、オーグメンテッドリアリティグラス、オーグメンテッドリアリティパッチ、等またはそれらの任意の組みあわせであり得る。例えば、バーチャルリアリティデバイスおよび／またはオーグメンテッドリアリティデバイスは、グーグルグラス（登録商標）、ＲｉｆｔＣｏｎ（登録商標）、Ｆｒａｇｍｅｎｔｓ（登録商標）、Ｇｅａｒ  ＶＲ（登録商標）等であり得る。いくつかの実施形態において、自動車内蔵デバイスは、オンボードコンピュータ、オンボードテレビジョン等であり得る。
【００２８】
いくつかの実施形態において、ユーザ端末１２０は、ユーザおよび／またはユーザ端末１２０の位置を突き止めるための位置決め技術を備えたデバイスであり得る。この開示で使用される位置決め技術は、全地球測位システム（ＧＰＳ）、全地球航法衛星システム（ＧＬＯＮＡＳＳ）、コンパス航法システム（ＣＯＭＰＡＳＳ）、ガリレオ測位システム、準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ）、無線忠実度（ＷｉＦｉ）測位技術、等またはそれらの任意の組み合わせであり得る。上記位置決め技術の１つまたは複数は、この開示では交換可能に使用することができる。いくつかの実施形態において、ユーザ端末１２０は、さらに少なくとも１つのネットワークポートを含むことができる。少なくとも１つのネットワークポートは、ネットワーク１５０を介して、システム１００（例えば、サーバ１１０、ストレージデバイス１４０)内の１つまたは複数のコンポーネントへ情報を送信し、および／または１つまたは複数のコンポーネントから情報を受信するように構成することができる。いくつかの実施形態において、ユーザ端末１２０は、図２に示した１つまたは複数のコンポーネントを有するコンピューティングデバイス２００、またはこの開示の図３に示した１つまたは複数のコンポーネントを有するモバイルデバイス３００上にインプリメントすることができる。いくつかの実施形態において、ユーザ端末１２０は、インストールされたアプリケーションを含むことができる。サーバ１１０は、アプリケーションが提供するサービスのサーバであり得る。
【００２９】
情報ソース１３０は、システム１００に関する他の情報を提供するように構成されたソースであり得る。情報ソース１３０は、システム１００に、複数の保険会社に関する情報及び複数のドライバに関する情報を提供することができる。例えば、情報ソース１３０は、複数の保険会社のビジネスデータを提供することができる。他の例として、情報ソース１３０は、複数のドライバのドライビングデータを提供することができる。情報ソース１３０は、単一の中央サーバ通信リンクを介して接続されたマルチサーバ、またはマルチパーソナルデバイスでインプリメントすることができる。情報ソース１３０がマルチパーソナルデバイスでインプリメントされると、パーソナルデバイスは、例えば、テキスト、音声、画像、およびビデオをクラウドサーバにアップロードすることにより、コンテンツ（例えば、「ユーザ生成コンテンツ」と呼ばれる）を生成することができる。情報ソース１３０は、複数のパーソナルデバイスとクラウドサーバにより生成することができる。
【００３０】
ストレージデバイス１４０は、データおよび／または命令を記憶することができる。例えば、ストレージデバイス１４０は、ユーザ端末１２０から取得したデータを記憶することができる。他の例として、ストレージデバイス１４０は、この開示に記載された例示方法を実行するために実行又は使用することができるデータおよび／または命令を記憶することができる。さらに他の例として、ストレージデバイス１４０は、複数の保険会社に関するデータを記憶することができる。いくつかの実施形態において、ストレージデバイス１４０は、マスストレージ、リムーバブルストレージ、ボラタイルリードアンドライトメモリ、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、等またはそれらの任意の組み合わせであり得る。例示マスストレージは、磁気ディスク、光ディスク、ソリッドステートドライブ等を含むことができる。例示リムーバブルストレージは、フラッシュドライブ、フロッピーディスク、光ディスク、メモリカード、ジップ（ｚｉｐ）ディスク、磁気テープ等を含むことができる。例示揮発性リードアンドライトメモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含むことができる。例示ＲＡＭは、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、ダブルデートレート同期ダイナミックＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、静止ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、サイリスタＲＡＭ（Ｔ−ＲＡＭ）、およびゼロキャパシタＲＡＭ（Ｚ−ＲＡＭ）を含むことができる。例示ＲＯＭは、マスクＲＯＭ（ＭＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、イレーザブルプログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタルバーサタイルディスクＲＯＭ等を含むことができる。いくつかの実施形態において、ストレージデバイス１４０は、クラウドプラットフォーム上にインプリメントすることができる。単なる例示として、クラウドプラットフォームは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、コミュニティクラウド、分散クラウド、インタークラウド、マルチクラウド、等またはそれらの任意の組み合わせであり得る。
【００３１】
いくつかの実施形態において、オンラインからオフラインサービスシステム１００（例えば、サーバ１１０、ユーザ端末１２０）の１つまたは複数は、ストレージデバイス１４０にアクセスすることができる。いくつかの実施形態において、オンラインからオフラインサービスシステム１００への１つまたは複数のコンポーネントは、ユーザに関する情報を、および／または１つまたは複数の条件が適合すると、パブリックに関する情報を読みおよび／または変更することができる。例えば、サーバ１１０は、サービス完了後１つまたは複数のユーザの情報を変更することができる。
【００３２】
ネットワーク１５０は、情報および／またはデータの交換を容易にすることができる。いくつかの実施形態において、オンラインからオフラインサービスシステム１００（例えば、サーバ１１０、ユーザ端末１２０、およびストレージデバイス１４０）の１つまたは複数のコンポーネントは、ネットワーク１５０を介してオンラインからオフラインサービスシステム１００内の他のコンポーネント（複数の場合もある）へ情報および／またはデータを送信することができる。例えば、サーバ１１０は、ネットワーク１５０を介してユーザ端末１２０から保険要求を受信することができる。いくつかの実施形態において、ネットワーク１５０は、任意の種類の有線または無線ネットワーク、またはそれらの組み合わせであり得る。単なる例示として、ネットワーク１５０は、ケーブルネットワーク、有線ネットワーク、光ファイバネットワーク、テレコミュニケーションズネットワーク、イントラネット、インタネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、公衆電話交換網（ＰＳＴＮ）、ブルートゥースネットワーク、ＺｉｇＢｅｅネットワーク、近距離無線通信（ＮＦＣ）ネットワークなど、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実施形態において、ネットワークは、１つまたは複数のネットワークアクセスポイントを含むことができる。例えば、ネットワーク１５０は、オンラインからオフラインサービスシステム１００の１つまたは複数のコンポーネントが、ネットワーク１５０に接続され、それらの間でデータおよび／または情報が交換される、基地局および／またはインタネット交換ポイントのような有線または無線ネットワークアクセスポイントを含むことができる。
【００３３】
いくつかの実施形態において、オンラインからオフラインサービスシステムｊ１００（例えば、サーバ１１０、ユーザ端末１２０、およびストレージデバイス１４０の１つまたは複数のコンポーネントは、有線および／または無線通信を介して、電子および／または電磁信号の形態で互いに通信することができる。いくつかの実施形態において、システム１００は、さらに少なくとも１つのネットワークインタフェースをさらに含むことができる。少なくとも１つのネットワークインタフェースは、システム１００内の任意の電子デバイス間で、（例えば、電子信号および／または電磁信号の形態で）情報を受信し、および／または情報を送信するように構成することができる。例えば、少なくとも１つのネットワークインタフェースは、サーバ１１０とユーザ端末１２０との間の無線通信を介してユーザ端末１２０から保険要求を受信することができる。他の例として、少なくとも１つのネットワークインタフェースは、少なくとも１つの推奨された保険会社を含む電磁信号を、無線通信を介してユーザ端末１２０に送信することができる。いくつかの実施形態において、少なくとも１つのネットワーク異端フェースは、アンテナ、ネットワークポート、等またはそれらの任意の組み合わせの１つ又は複数であり得る。例えば、少なくとも１つのネットワークインタフェースは、情報を送信し、および／または情報を受信するためにサーバ１１０に接続されたネットワークポートであり得る。
【００３４】
図２は、この開示のいくつかの実施形態に従って、サーバ１１０、および／またはユーザ端末１２０がインプリメントすることができるコンピューティングデバイス２００の例示ハードウェアとソフトウェアコンポーネントを説明する概略図である。例えば、処理エンジン１１２は、コンピューティングデバイス２００上にインプリメントすることができ、この開示で開示されたサーバまたは処理エンジン１１２の機能を実行するように構成することができる。
【００３５】
コンピューティングデバイス２００は、この開示に関するシステム１００をインプリメントするために使用することができる。コンピューティングデバイス２００は、この開示に開示された１つまたは複数の機能を実行するシステム１００の任意のコンポーネントをインプリメントするために使用することができる。例えば、処理エンジン１１２は、ハードウェア、ソフトウェアプログラム、ファームウェア、またはそれらの組み合わせを介してコンピューティングデバイス２００上にインプリメントすることができる。簡易的のために、そのようなコンピュータの１つのみが示されているけれども、ここに記載したオンラインからオフラインサービスに関連するコンピュータ機能は、多数の類似のプラットフォーム上に分散態様でインプリメントすることができ、処理負荷を分散させることができる。
【００３６】
例えば、コンピューティングデバイス２００は、データ通信を容易にするために、ネットワークに接続したおよびネットワークから接続したＣＯＭポート２５０を含むことができる。ＣＯＭポート２５０は、データ通信を容易にする任意のネットワークポートまたはネットワークインタフェースであり得る。コンピューティングデバイス２００は、また、プログラム命令を実行するために、１つまたは複数のプロセッサ（例えば、ロジック回路）の形態のプロセッサ（例えば、プロセッサ２２０）を含むこともできる。たとえば、プロセッサは、インタフェース回路と処理回路を含むことができる。インタフェース回路は、バス２１０から電子信号を受信するように構成することができ、電子信号は、処理回路が処理するために、構造化データおよび／または命令を符号化する。処理回路は、論理計算を実行することができ、次に、電子信号として符号化された、結論、結果、および／または命令を決定することができる。処理回路はまた、結論または結果（例えば、文字通りの宛先）およびトリガコードを含む電子信号を生成することができる。いくつかの実施形態において、トリガコードは、ＡＩシステム１００内の電子デバイス（例えば、ユーザ端末１２０）のオペレーションシステム（またはインストールされたアプリケーション）により認識可能なフォーマットであり得る。例えば、トリガコードは、モバイルフォンのある機能および／または動作をアクティブにすることができる、またはモバイルフォンに所定のプログラム（複数の場合もある）を実行させる、命令、コード、マーク、シンボルなど、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実施形態において、トリガコードは、電子デバイスのオペレーションシステム（またはアプリケーション）に、電子デバイスのインタフェース上で結論または結果（例えば、文字通りの宛先）の提示を生成させるように構成され得る。次に、インタフェース回路は、バス２１０を介して処理回路から電子信号を送信することができる。
【００３７】
例示コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスにより処理され、および／または送信される種々のデータファイルのために、内部通信バス２１０、例えば、ディスク２７０、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）２３０、またはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２４０を含む異なる形態のプログラムストレージおよびデータストレージを含むことができる。また、例示コンピューティングデバイスは、プロセッサ２２０により実行される、ＲＯＭ２３０，ＲＡＭ２４０２４０、および／または他のタイプの非一時的記憶媒体に記憶されたプログラム命令を含むことができる。この開示の方法および／またはプロセッサは、プログラム命令としてインプリメントすることができる。例示コンピューティングデバイスは、またはプロセッサ２２０により実行されるＲＯＭ２３、ＲＡＭ２４０、および／または他のタイプの非一時的記憶媒体に記憶されたオペレーションシステムを含むことができる。プログラム命令は、オンラインからオフラインサービスのオペレーションシステムと互換性をもたせることができる。コンピューティングデバイス２００は、また、コンピュータと他のコンポーネントとの間の入出力をサポートするＩ／Ｏコンポーネント２６０を含む。コンピューティングデバイス２００は、また、ネットワーク通信を介してプログラミングとデータを受信することができる。
【００３８】
単なる例示のために、ただ一つのプロセッサが図２に図示されている。複数のプロセッサも考えられる。したがって、本開示で説明されるような１つのプロセッサによって実行される動作および／または方法ステップは、複数のプロセッサによって一緒にまたは別々に実行されてもよい。例えば、この開示において、コンピューティングデバイス２００のプロセッサが、ステップＡとステップＢの両方を実行する場合、ステップＡとステップＢは、また、コンピューティングデバイス２００内の２つの異なるプロセッサが一緒に、あるいは、別個に、実行することができる（例えば、第１のプロセッサがステップＡを実行し、第２のプロセッサがステップＢを実行し、または第１と第２のプロセッサが一緒になってステップＡとステップＢを実行する）ことが理解される必要がある。
【００３９】
図３は、この開示のいくつかの実施形態に従って、ユーザ端末１２０をインプリメントすることができる例示モバイルデバイス３００の例示ハードウェアおよび／またはソフトウェアコンポーネントを説明する概略図である。図３に説明するように、モバイルデバイス３００は、通信プラットフォーム３１０、ディスプレイ３２０、グラフィクスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）３３０、中央処理装置（ＣＰＵ）３４０、Ｉ／Ｏ３５０、メモリ３６０、およびストレージ３９０を含むことができる。ＣＰＵは、プロセッサ２２０に類似したインタフェース回路と処理回路を含むことができる。いくつかの実施形態において、これに限定されないが、システムバスまたはコントローラ（図示せず）を含む、任意の他の適切なコンポーネントは、また、モバイルデバイス３００に含めることができる。いくつかの実施形態において、モバイルオペレーションシステム３７０（例えば、ｉＯＳ(登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｐｈｏｎｅ（登録商標）等）および１つまたは複数のアプリケーション３８０は、ＣＰＵ３４０により実行されるためにストレージ３９０からメモリ３６０にロードすることができる。アプリケーション３８０は、サービスに関連した情報を受信し、レンダリングするためのブラウザまたは任意の他の適切なモバイルアプリケーションを含むことができる。情報ストリームとのユーザの相互作用は、Ｉ／Ｏデバイス３５０を介して達成することができ、ネットワークを介してシステム１００の処理エンジン１１２および／又は他のコンポーネントに提供することができる。
【００４０】
この開示で記載した種々のモジュール、ユニット、およびそれらの機能をインプリメントするために、コンピュータハードウェアプラットフォームは、ここに記載したエレメントの１つまたは複数に関するハードウェアプラットフォーム（複数の場合もある）として使用することができる（例えば、図１乃至１１に関して記載したオンラインからオフラインサービスシステム１００、および／またはオンラインからオフラインサービスシステム１００の他のコンポーネント）。このようなコンピュータのハードウェア要素、オペレーティングシステム、およびプログラミング言語は、本質的に従来のものであり、当業者はそれらの技術を適応させて、ここで説明するように、少なくとも1つの保険会社をドライバに推奨することに十分精通していると推定される。ユーザインタフェースエレメントを有したコンピュータを用いて、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）または他のタイプのワークステーション、または端末デバイスをインプリメントすることができるが、適切にプログラムすれば、サーバとしても動作することができる。当業者は、そのようなコンピュータ機器の構造、プログラミング、および一般的な操作に精通しており、その結果、図面は自明であると考えられる。
【００４１】
オンラインからオフラインサービスシステム１００の１つのエレメントが実行するとき、エレメントは、電子信号および／または電磁信号を介して実行することができることを当業者は理解するであろう。例えば、ユーザ端末１２０が、オブジェクトを判断すること、識別すること、または選択することのようなタスクを処理するとき、ユーザ端末１２０は、プロセッサ内のロジック回路を動作させてそのようなタスクを実行することができる。ユーザ端末１２０が命令要求をサーバ１１０に送信すると、ユーザ端末１２０のプロセッサは、要求を符号化する電気信号を生成することができる。ユーザ端末１２０のプロセッサは次に、電気信号を出力ポートに送信することができる。ユーザ端末１２０が有線ネットワークを介してサーバ１１０と通信する場合、出力ポートは、ケーブルに物理的に接続することができ、ケーブルは、さらに電気信号をサーバ１１０の入力ポートに送信する。ユーザ端末１２０が無線ネットワークを介してサーバ１１０と通信する場合、ユーザ端末１２０の出力ポートは、１つまたは複数のアンテナであり得、電気信号を電磁信号に変換する。ユーザ端末１２０、および／またはサーバ１１０のような電子デバイス内では、それらのプロセッサが、命令を処理し、命令を送信し、および／またはアクションを実行するとき、命令および／またはアクションは、電気信号を介して行われる。例えば、プロセッサがストレージ媒体からデータを検索またはセーブするとき、プロセッサは、ストレージ媒体のリード／ライトデバイスに電気信号を送信することができ、リード／ライトデバイスは、ストレージ媒体内の構造化データをリードまたはライトすることができる。構造化データは、電子デバイスのバスを介して電気信号の形態で、プロセッサに送信することができる。ここでは、電気信号は、１つの電気信号、一連の電気信号、および／または複数の離散電気信号を指すことができる。
【００４２】
図４は、この開示のいくつかの実施形態に従う、少なくとも１つの保険会社を推奨するための例示システムを説明するブロック図である。図４に説明するように、システム４００は、収集モジュール４１１、第１の決定モジュール４１２、第２の決定モジュール４１３、ランキングモジュール４１４、および推奨モジュール４１５を含むことができる。
【００４３】
収取モジュール４１１は、ドライバおよび／または少なくとも１つの推奨された保険会社に関する情報および／またはデータを収集するように構成することができる。いくつかの実施形態において、収集モジュール４１１は、少なくとも１つの保険会社のビジネスデータと、ドライバのドライビングデータを取得することができる。いくつかの実施形態において、収集モジュール４１１は、ドライバの属性情報と運転情報を取得することができる。収集モジュール４１１は、属性情報と運転情報を事前処理し、ドライバのドライビングデータを取得することができる。
【００４４】
第１の決定モジュール４１２は、保健会社のカンパニースコアを決定するように構成することができる。例えば、第１の決定モジュール４１２は、保険会社のビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定することができる。他の例として、第１の決定モジュール４１２は、ビジネスデータを処理して、第１の式に従う処理されたビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定することができる。
【００４５】
第２の決定モジュール４１３は、ドライバのドライバスコアを決定するように構成することができる。例えば、第２の決定モジュール４１３は、ドライバのドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定することができる。他の例として、第２の決定モジュール４１３は、ドライビングデータを処理し、ドライバのドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定することができる。
【００４６】
ランキングモジュール４１４は、少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定することができる。例えば、ランキングモジュール４１４は、少なくとも１つの保険会社のカンパニースコアに基づいて少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定することができる。
【００４７】
推奨モジュール４１５は、ドライバに所定数の保険会社を推奨するように構成することができる。例えば、推奨モジュール４１５は、少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングと、ドライバのドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨された保険会社を決定することができる。
【００４８】
図４に説明されるシステム４００内のモジュールは、有線接続または無線接続を介して、互いに接続可能であるか、または通信可能である。無線接続は、金属ケーブル、光ケーブル、ハイブリッドケーブル等、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。無線接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ブルートゥース、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）等、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。２以上のモジュールは、単一モジュールに結合することができ、複数のモジュールのいずれかのモジュールは、２以上のユニットに分割することができる。例えば、第１の決定モジュール４１２と第２の決定モジュール４１３は、１つの決定モジュールとして結合して、ドライバのドライバスコアと、少なくとも１つの推奨された保険会社の各々のカンパニースコアの両方を決定することができる。他の例として、処理エンジン１１２は、少なくとも１つの推奨された保険会社を決定する期間に、データおよび／または情報を記憶するために使用されるストレージモジュール（図示せず）を含むことができる。
【００４９】
図５は、この開示のいくつかの実施形態に従う少なくとも１つの推奨された保険会社を決定するための例示プロセスを説明するフローチャートである。プロセス５００は、オンラインからオフラインへのサービスシステム１００、またはオンラインからオフラインへのサービスシステム１００を統合するサーバによって実行することができる。例えば、プロセス５００は、ストレージＲＯＭ２３０またはＲＡＭ２４０に記憶された命令セット（例えば、アプリケーション）としてインプリメントすることができる。プロセッサ２２０は、命令セットを実行することができ、命令を実行すると、プロセッサ２２０は、プロセス５００を実行するように構成することができる。下記に提示された、説明されたプロセスの動作は、説明することを意図している。いくつかの実施形態において、プロセス５００は、記載されていない１つまたは複数のさらなる動作を用いて、および／または記載した動作の１つまたは複数なしに、達成することができる。さらに、図５に図示され、下記に記載されるプロセスの動作の順番は、限定することを意図していない。
【００５０】
ブロック５１０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、収集モジュール４１１）は、少なくとも１つの保険会社のビジネスデータおよびドライバのドライビングデータを取得することができる。いくつかの実施形態において、保険会社のビジネスデータは、各プロセスの期間に、保険会社の乗り物保険を購入するためのデータを含むことができる。例えば、保険会社のビジネスデータは、保険会社の保険に加入したドライバの数、保険会社で成功裏に入札したドライバの数、保険会社で成功裏に入札したドライバの数に対する、保険に加入したドライバの数の比、等、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。いくつかの実施形態において、ビジネスデータは、所定の機関のデータであり得る。例えば、保険会社のビジネスデータは、最近数日間のデータ、最近数日間の各日のデータ、最近月のデータ、最近数か月間のデータ等、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。
【００５１】
いくつかの実施形態において、ドライバのドライビングデータは、ドライバの属性情報に関するデータと、ドライバの運転情報に関するデータを含むことができる。属性情報は、ドライバの基本情報またはドライバの乗り物を含むことができる。例えば、属性情報は、車両年齢、ドライバの年齢、ドライバの運転歴、乗り物のタイプ等、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。ドライバの運転情報は、オンラインからオフラインへのプラットフォームに、ドライバの履歴オーダに関するデータ、および／またはドライバの過去の運転挙動に関するデータを含むことができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、オンラインからオフラインへのプラットフォームに、ドライバの挙動を毎日記録して、運転情報を取得することができる。いくつかの実施形態において、ドライバの属性情報と、運転情報からドライビングデータを取得する記述は、この開示のどこかに見出すことができる（例えば、図９とその記述）。いくつかの実施形態において、ドライバのドライビングデータは、少なくとも１つのドライビングファクタと、少なくとも１つのドライビングファクタの各々の重みを含むことができる。いくつかの実施形態において、ドライビングファクタは、ドライバの属性情報に関するデータと、ドライバの運転情報に関するデータから抽出された特徴であり得る。いくつかの実施形態において、ドライビングファクタの重みは、ドライビングファクタが事故に添付される確率を示すことができる。ドライビングファクタの重みが高いほど、ドライビングファクタが事故につながる確率も高くなる。いくつかの実施形態において、少なくとも１つのドライビングファクタと、少なくとも１つのドライビングファクタの各々の重みを取得する記述は、この開示のいずれかに見出すことができる（例えば、図１０とその記述））。いくつかの実施形態において、ドライビングデータは、所定期間のデータであり得る。例えば、ドライバのドライビングデータは、最近数日間のデータ、最近数日間の各日のデータ、最近月のデータ、最近数か月間のデータ、等またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。
【００５２】
ブロック５２０において、少なくとも１つの保険会社の各々に関して、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、第１の決定モジュール４１２）は、保険会社のビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定することができる。いくつかの実施形態において、カンパニースコアは保険会社の全体のサービス品質を示す指標であり得る。保険会社のカンパニースコアが高いほど、保険会社のサービス品質はよい。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、方法および／またはアルゴリズムに従って対応する保険会社のビジネスデータに基づいて少なくとも１つの保険会社の各々のカンパニースコアを決定することができる。例えば、処理エンジン１１２は、カンパニースコアを計算するためのアルゴリズムを決定し、保険会社の保険に加入したドライバの数、保険会社に成功裏に入札したドライバの数、保険会社に成功裏に入札したドライバの数に対する、加入したドライバの数の比等のような保険会社のビジネスデータを、決定されたアルゴリズムに入力して、カンパニースコアを決定することができる。いくつかの実施形態において、保険会社のカンパニースコアを決定する記述は、この開示のどこかに見出すことができる（例えば、図６とその記述）。
【００５３】
ブロック５３０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、ランキングモジュール４１４）は、少なくとも１つの会社のカンパニースコアに基づいて少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定することができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、少なくとも１つの保険会社の少なくとも１つのカンパニースコアの昇べきの順に従ってカンパニーランキングを決定することができる。あるいは、処理エンジン１２は、少なくとも１つの保険会社の少なくとも１つのカンパニースコアの降べきの順にカンパニーランキングを決定することができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、少なくとも１つの保険会社を複数のカンバニーグレードに分割することができる。各カンパニーグレードは、ある数の会社を含むことができる。例えば、少なくとも１つの保険会社は、正規分布に従って複数のカンパニーグレードに分割することができる。例えば、処理エンジン１１２は、カンパニーランキングの、それぞれ上位１０％、５０％、および４０％にあるカンパニースコアを識別することができる。１０％、５０％、４０％にある対応する保険会社は、それぞれ第１カンパニーグレード、第２カンパニーグレード、および第３カンパニーグレード、に分割することができる。いくつかの実施形態において、カンパニーグレードの数、および／または異なるカンパニーグレードの分割方法は、異なるアプリケーションシナリオに基づいて処理エンジン１１２により決定することができる。例えば、カンパニーグレードの数は、少なくとも１つの保険会社の合計数に基づいて決定することができる。
【００５４】
ブロック５４０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、第２決定モジュール４１３）は、ドライバのドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定することができる。いくつかの実施形態において、ドライバスコアは、ドライバのドライビング性能を示す指標であり得る。ドライバのドライバスコアが低いほど、ドライバが交通事故に遭う確率が高くなる。ドライバのドライバスコアが低いほど、保険会社がドライバを補償する確率が高くなる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、方法および／またはアルゴリズムに従ってドライバのドライビングデータに基づいてドライバのドライバスコアを決定することができる。例えば、処理エンジン１１２は、ドライバスコアを計算するアルゴリズムを決定し、複数のドライビングファクタ、およびその重みのようなドライバのドライビングデータを、決定されたアルゴリズムに入力してドライバスコアを決定することができる。いくつかの実施形態において、ドライバのドライバスコアを決定する記述はこの開示のどこかに見出すことができる（例えば、図６とその記述）。
【００５５】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、オンラインからオフラインへのプラットフォームに登録している複数のドライバの各々のドライビングデータを取得することができる。複数のドライバの各々に関して、処理エンジン１１２は、ドライバのドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定することができる。処理エンジン１１２は、さらに複数のドライバのドライビングスコアに基づいて複数のドライバのドライバランキングを決定することができる。例えば、処理エンジン１１２は、複数のドライバの複数のドライバスコアの昇べきの順に従ってドライバランキングを決定することができる。あるいは、処理エンジン１１２は、複数のドライバの複数のドライバスコアの降べきの順に従ってドライバランキングを決定することができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、複数のドライバを複数のドライバグレードに分割することができる。各ドライバグレードは、ある数のドライバを含むことができる。例えば、複数のドライバは、正規分布に従って複数のドライバグレードに分割することができる。例えば、処理エンジン１１２は、それぞれカンパニーランキングの上位２０％、４０％、および４０％のドライバスコアを識別することができる。１０％、５０％、４０％の対応するドライバは、それぞれ第１のドライバグレード、第２のドライバグレード、および第３のドライバグレードに分割することができる。いくつかの実施形態において、ドライバグレードの数、および／または異なるドライバグレードの分割方法は、異なるアプリケーションシナリオに基づいて処理エンジン１１２により決定することができる。例えば、ドライバグレードの数は、複数のドライバの合計数に基づいて決定することができる。いくつかの実施形態において、カンパニーグレードの数、およびドライバグレードの数は、同じであり得るか、または互いに異ならせることができる。いくつかの実施形態において、ドライバランキングおよび／またはドライバグレードは、事前に決定し、システム１００のストレージに記憶することができる。
【００５６】
ブロック５５０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、推奨モジュール４１５）は、少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングおよびドライバのドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨された保険会社を決定することができる。いくつかの実施形態において、少なくとも１つの推奨された保険会社は、所定数の保険会社であり得る。所定数は、異なるアプリケーションシナリオに従って、処理エンジンにより決定することができる。例えば、所定数は、事前に決定された値であり得、システム１００のストレージに記憶することができる。他の例として、事前に決定された数は、ドライバスコアに基づいて決定することができる。処理エンジン１１２は、より低いドライバスコアを有するドライバよりも、より高いドライバスコアを有するドライバに、より大きな数の推奨された保険会社を決定することができる。
【００５７】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングと、ドライバのドライバスコアに基づいて、少なくとも１つの推奨された保険会社をドライバにマッチさせることができる。例えば、少なくとも１つの推奨された保険会社と、ドライバとのマッチングは、所定のマッチング方法に基づくことができる。例えば、処理エンジン１１２は、ドライバスコアを識別し、所定のマッチング方法に従って、カンパニーランキングのあるランキングにある所定数の推奨された保険会社を識別することができる。例えば、ドライバスコアが９０である場合、処理エンジン１１２は、運転者に推薦する少なくとも１つの推奨保険会社として会社ランキングのトップにある５つのトップ保険会社と一致してもよい。別の例として、ドライバスコアが３０である場合、処理エンジン１１２は、運転者に推薦する少なくとも１つの推奨保険会社として会社ランキングの最下位にある最後の５つの保険会社と一致し得る。
【００５８】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、ドライバのドライバグレードと、各会社グレードの保険会社に基づいて少なくとも１つの推奨された保険会社をドライバにマッチさせることができる。処理エンジンは、より高いグレード（すなわち、カンパニーランキングのより高いランキング）にある保険会社を、より高いグレード（すなわち、ドライバランキングのより高いランキングにある）にあるドライバにマッチさせることができる。例えば、ドライバが、ドライバランキング上位にある第１のドライバグレードである場合、処理エンジン１１２は、カンパニーランキングの第１のカンパニーグレードにある保険会社を、少なくとも１つの推奨された保険会社として識別することができる。
【００５９】
いくつかの実施形態において、ドライバに関する少なくとも１つの推奨された保険会社を決定することに応答して、処理エンジン１１２は、少なくとも１つの推奨された保険会社を含むデータをドライバのユーザ端末に送信することができる。例えば、処理エンジン１１２は、ユーザ端末のユーザインタフェース上で実行しているオンラインからオフラインへのサービスのアプリケーションにデータを送信して、ユーザ端末が少なくとも１つの推奨された保険会社を表示させることができる。少なくとも１つの推奨された保険会社に関連する情報は、少なくとも１つの推奨された保険会社の有利な情報と不利な情報を含むことができる。推奨された保険会社の有利な情報と不利な情報は、推奨された保険会社のサービス品質、推奨された保険会社がドライバを補償することができるかどうか等、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。
【００６０】
図５は、一人のドライバが保険会社に推奨されることしか説明していないことに留意する必要がある。複数のドライバを同時に推奨することができる。例えば、処理エンジン１１２は、複数のドライバのドライビングデータを取得することができる。少なくとも一人のドライバの各々に関して、処理エンジン１１２は、対応するドライバデータに基づいてドライバスコアを決定し、対応するドライバスコアと、少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングに基づいて、各ドライバに関する少なくとも１つの推奨された保険会社を決定する。
【００６１】
図６は、この開示のいくつかの実施形態に従って、少なくとも１つの推奨された保険会社を決定するための例示プロセスを説明するフローチャートである。プロセス６００は、オンラインからオフラインへのサービスシステム１００により、あるいは、オンラインからオフラインへのサービスシステム１００を統合するサーバにより実行することができる。例えば、プロセス６００は、ストレージＲＯＭ２３０またはＲＡＭ２４０に記憶された命令のセット（例えば、アプリケーション）としてインプリメントすることができる。プロセス２２０は、命令のセットを実行することができ、命令を実行すると、プロセス６００を実行するように構成することができる。以下に示される図示されたプロセスの動作は、例示することを意図している。いくつかの実施形態において、プロセス６００は、記載されていない１つまたは複数の追加の動作および／または１つまたは複数の記載した動作なしに、達成することができる。さらに、図６に示し、以下に記載したプロセスの動作の順番は、限定することを意図していない。
【００６２】
ブロック６１０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、収集ユニット４１１）は、少なくとも１つの保険会社およびドライバのドライビングデータを取得することができる。ビジネスデータおよびドライビングデータの記述は、この開示のどこかに見出すことができる（例えば、図５とその記述）。
【００６３】
ブロック６２０において、少なくとも１つの保険会社の各々に関して、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、第１の決定モジュール４１２）は、ビジネスデータを処理し、第１の式に従って、処理したビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定することができる。
【００６４】
いくつかの実施形態において、各保険会社のカンパニースコアを決定する前に、処理エンジン１１２は、各保険会社のビジネスデータを処理することができる。例えば、処理エンジン１１２は、カンパニースコアを決定する間、データフォームに適合するようにビジネスデータを処理することができる。処理方法は、統計アルゴリズム、重みアルゴリズム、平均アルゴリズム等、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。他の例として、処理エンジン１１２は、カンパニースコアを決定するとき、各保険会社のビジネスデータをクリーニング操作して、エラーデータを低減することができる。
【００６５】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、第１の式（１）に従い処理したビジネスデータに基づいて各保険会社のカンパニースコアを決定することができる。カンパニースコア＝４×［ｘ１１−ｍｉｎ（ｘ１１,ｘ１２,・・・ｘ１ｎ）］／［ｍａｘ（ｘ１１,ｘ１２,・・・ｘ１ｎ）−（ｍｉｎ（ｘ１１,ｘ１２,・・・ｘ１ｎ）］＋６×［ｘ２１−ｍｉｎ（ｘ２１,ｘ２２,・・・ｘ２ｎ）］／［ｍａｘ（ｘ２１,ｘ２２,・・・，ｘ２ｎ）−ｍｉｎ（ｘ２１,ｘ２２,・・・,ｘ２ｎ）］          （１）但し、ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎは、最近ｎ日間の各日のそれぞれ保険に加入したドライバの数を示し、ｘ２１、ｘ２２、・・・ｘ２ｎは、最近ｎ日間の各日のそれぞれの、少なくとも１つの保険会社で成功裏に入札したドライバの数に対する保険に加入したドライバの数の比を示す。
【００６６】
いくつかの実施形態において、最近のｎ日間は、異なる状況に従って決定することができる。例えば、最近のｎ日間は３日間であり得る。処理エンジン１１２は、第１の式（１）に従って、最近３日間の毎日の保険に加入したドライバの数と、最近３日間の各日の少なくとも１つの保険会社で成功裏に入札したドライバの数に対する、保険に加入したドライバの数の比と、に基づいて各保険会社のカンパニースコアを決定することができる。いくつかの実施形態において、各保険会社のカンパニースコアは、実際のビジネスにおける各保険会社の業績に従って、変化させることができる。最近ｎ日間の各日のビジネスデータに基づいて決定されたカンパニースコアは、処理エンジン１１２に推奨する保険会社を決定するよう指示することができる。
【００６７】
ブロック６３０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、ランキングモジュール４１４）は、少なくとも１つのカンパニースコアに基づいて少なくとも１つの保険会社を決定することができる。少なくとも１つの保険会社をランキングする記述は、この開示のどこかに見出すことができる（たとえば、図５とその説明）。
【００６８】
ブロック６４０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、第２決定モジュール４１３）は、ドライビングデータを処理し、ドライバのドライビングデータに基づいてドライブスコアを決定することができる。いくつかの実施形態において、ドライバのドライバスコアを決定する前に、処理エンジン１１２は、ドライビングデータを処理することができる。例えば、処理エンジン１１２は、ドライビングデータを処理して、ドライバスコアを決定する間データフォームを適合させることができる。処理方法は、統計アルゴリズム、重みアルゴリズム、平均アルゴリズムなど、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。他の例として、処理エンジン１１２は、ドライバのドライビングデータをクリーン操作して、ドライバスコアを決定するときのエラーデータを低減することができる。
【００６９】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、少なくとも１つのドライビングデータと、処理したドライビングデータから少なくとも１つのドライビングファクタの各々の重みを抽出することができる。いくつかの実施形態において、少なくとも１つのドライビングファクタと、対応する重みを取得することは、この開示のいずれかに見出すことができる（例えば、図１０とその説明）。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、第２の式（２）に従って処理されたドライビングデータに基づいて、ドライバのドライバスコアを決定することができる。
【数２】
2020533713.tif 000004
但し、ｄｉは、少なくとも１つのドライビングファクタの１つのドライビングファクタを示し、ｗｉは、ドライビングファクタｄｉの重みを示す。
【００７０】
いくつかの実施形態において、ドライビングファクタは、今年のドライバの総走行距離、乗客としてのドライバの総走行距離、今年のドライバの夜間勤務日数、最近半年間のドライバのオーダ数に対する苦情の数の比、ドライバの運転歴年数、等またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。いくつかの実施形態において、少なくとも１つのドライビングファクタの各々の重みは、この開示の図１０とその説明に示されるモデルに基づいて決定することができる。例えば、処理エンジン１１２は、ドライバの複数の過去の事故記録および複数の候補ファクタをトレーニングされたモデル（例えば、複数のドライバの複数の過去の事故記録および複数のドライバの各々の複数の候補ファクタによりトレーニングされたロジスティック回帰モデル）に入力することができる。トレーニングされたモデルの出力は、少なくとも１つのファクタと少なくとも１つのドライビングファクタの各々の重みを含むことが出来る。いくつかの実施形態において、少なくとも１つのドライビングファクタの各々の重みは、トレーニングされたモデルにより決定された数値であり得る。単なる例として、今年のドライバの総走行距離の重み、乗客としてのドライバの総走行距離、今年のドライバの夜間勤務日数、最近半年間のドライバのオーダ数に対する苦情の数の比、及びドライバの運転年数は、それぞれ、０．４９、０．９３、０．５４、０．６３および１．１７であり得る。いくつかの実施形態において、今年のドライバの総走行距離、乗客としてのドライバの総走行距離、今年のドライバの夜間勤務日数、最近半年間のドライバのオーダに対する苦情の数の比は、ドライバが遭遇する可能性がある事故に積極的に関連づけることができる。ドライバの運転年数は、ドライバが遭遇する可能性がある事故に消極的に関連づけることができる。
【００７１】
ブロック６５０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、推奨モジュール４１５）は、少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングとドライバのドライバスコアに基づいて、少なくとも１つの推奨された保険会社を決定することができる。少なくとも１つの保険会社をドライバとマッチングさせる記述は、この開示のどこかに見出すことができる（例えば、図５とその記述）。
【００７２】
図６は、保険会社に推奨される一人のドライバを説明していることに留意する必要がある。複数のドライバを同時に推奨することができる。例えば、処理エンジン１１２は、複数のドライバのドライビングデータを取得することができる。少なくとも一人のドライバの各々に関して、処理エンジン１１２は、対応するドライバデータに基づいてドライバスコアを決定し、対応するドライバデータと少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングに基づいて各ドライバに関する少なくとも１つの保険会社を決定する。
【００７３】
図７は、この開示のいくつかの実施形態に従うユーザ端末上のアプリケーションの例示ユーザインタフェースである。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、ドライバの市に対応する保険会社をドライバにマッチさせることができる。例えば、処理エンジン１１２は、ドライバの対応する乗り物のライセンスプレートナンバーに従ってドライバのエリアを識別することができる。処理エンジン１１２は、識別されたエリア内の少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨することができる。エリアは、国、州、市、区などまたはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。
【表１】
2020533713.tif 000005
【００７４】
表１に示すように、州の各市は、デフォルト保険会社を含むことができる。デフォルト保険会社は、各市のポリシーに基づいて決定することができる。例えば、北京の保険会社は、保険会社Ａである。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、少なくとも１つの保険会社のカンパニースコアに基づいてカンパニーランキングを決定することができる。例えば、北京では、カンパニーランキングは、第１位が保険会社Ａであり、第２位が保険会社Ｂであり、第３位が保険会社Ｄであり、第４位が保険会社Ｃである。処理エンジン１１２は、北京で高いドライバスコア（または、ドライバランキングの１位のランク、または、ドライビングランキングの１位グレードのランク）を有するドライバに保険会社Ａを推奨することができる。図７に示すように、高いドライバスコア（またはドライバランキングの１位のランク、または、ドライバランキングの１位のグレードのランク）を有するドライバのユーザ端末は、保険会社Ａに関する情報を表示することができる。ユーザ端末のユーザインタフェースは、異なる乗り物保険の保険タイプと、各保険タイプの対応する開始日を表示することができる。いくつかの実施形態において、ユーザ端末のドライバは、ユーザインタフェース上の「保険会社を選択」をクリックして他の保険会社を選択することができる。
【００７５】
図８は、この開示のいくつかの実施形態に従うユーザ端末上のアプリケーションの例示ユーザインタフェースである。いくつかの実施形態において、ユーザ端末のドライバは、各保険会社の価格および／または保険タイプを見ることができる。図８に示すように、ドライバはまた、ユーザインタフェース上の「より良いサービス」または「より多くの支店」をクリックして、現在表示されている保険会社よりも、より良いサービスを提供する、またはより多くの支店を有する対応する保険会社を見ることができる。
【００７６】
図９は、この開示のいくつかの実施形態に従うドライバのドライビングデータを取得するための例示プロセスを説明するフローチャートである。プロセス９００は、オンラインからオフラインへのサービスシステム１００、またはオンラインからオフラインへのサービスシステム１００を統合するサーバにより実行することができる。例えば、プロセス９００は、ストレージＲＯＭ２３０またはＲＡＭ２４０に記憶された命令のセット（例えば、アプリケーション）としてインプリメントすることができる。プロセッサ２２０は、命令セットを実行することができ、命令を実行すると、プロセス９００を実行するように構成することができる。下記に示した図示プロセスの動作は、例示を意図している。いくつかの実施形態において、プロセス９００は、記載していない１つまたは複数の追加の動作および／または記述した１つまたは複数の動作なしに達成することができる。さらに、図９に図示し、以下に記載したプロセスの動作の順番は、限定することを意図したものではない。
【００７７】
ブロック９１０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、収集モジュール４１１）は、ドライバの属性情報と運転情報を取得することができる。いくつかの実施形態において、属性情報は、ドライバまたはドライバの乗り物の基本情報を含むことができる。例えば、属性情報は、車両年数、ドライバの年齢、ドライバの運転歴、乗り物のタイプ等、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。ドライバの運転情報は、オンラインからオフラインへのプラットフォーム上のドライバの過去のオーダに関するデータ、および／またはドライバの過去の運転挙動に関するデータを含むことができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、毎日、オンラインからオフラインへのプラットフォーム上にドライバの挙動を記録することができ、動作情報を取得することができる。
【００７８】
ブロック９２０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、収集モジュール４１１）は、属性情報と動作情報を事前処理して、ドライバのドライビングデータを取得することができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、オンラインからオフラインンへのプラットフォーム上で毎日ドライバの挙動を事前処理してドライビングデータを取得することができる。いくつかの実施形態において、ドライビングデータは所定期間のデータであり得る。例えば、ドライバのドライビングデータは、最近数日間のデータと、最近数日間の毎日のデータと、最新月のデータと、最近数か月のデータ等、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。例えば、処理エンジン１１２は、今年ドライバがドライブした毎日のドライバの走行距離を追加して今年のドライバの総走行距離を取得することができる。他の例として、処理エンジン１１２は、ドライバの乗り物を購入した日と、車両年数を取得する現在の日との間の時間差を計算する。いくつかの実施例において、事前処理方法は、オリジナルのドライバの属性情報と運転情報からドライビングデータを取得するための任意のアルゴリズムまたは方法であり得る。
【００７９】
図１０は、この開示のいくつかの実施形態に従う少なくとも１つのドライビングファクタを取得するための例示プロセスを説明するフローチャートである。プロセス１０００は、オンラインからオフラインへのサービスシステム１００、またはオンラインからオフラインへのサービスシステム１００を統合するサーバにより実行することができる。例えば、プロセス１０００は、ストレージＲＯＭ２３０またはＲＡＭ２４０に記憶された命令のセット（例えば、アプリケーション）としてインプリメントすることができる。プロセッサ２２０は、命令のセットを実行することができ、命令を実行すると、プロセッサ２２０は、プロセス１０００を実行するように構成することができる。下記に示す図示プロセスの動作は、例示を意図している。いくつかの実施形態において、プロセス１０００は、記載していない１つまたは複数の追加の動作により、および／または記述した動作の１つまたは複数なしに達成することができる。さらに、図１０に図示し、以下に記載したプロセスのドさの順番は、限定することを意図したものではない。
【００８０】
ブロック１０１０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０）は、複数のドライバの複数の過去の事故記録を取得することができる。いくつかの実施形態において、複数のドライバは、オンラインからオフラインへのプラットフォーム上に登録されたドライバを含むことができる。複数のドライバの複数の過去の事故記録は、少なくとも１つの保険会社からの過去の保険記録から取得することができる。例えば、ドライバの乗り物が事故に遭遇すると、ドライバは、補償対象の車両が加入する保険会社に自己を報告することができる。いくつかの実施形態において、複数の過去の事故記録は、少なくとも１つの保険会社から取得することができる。いくつかの実施形態において、複数のドライバの各ドライバは、少なくとも１つの過去の自己記録を有していてもよい。他の実施形態において、複数のドライバの複数の過去の事故記録は、公記録、例えば、警察の報告書または車両登録から取得することができる。さらに、複数のドライバの複数の過去の事故記録は、また、カーヘイリングサービスプロバイダからも取得することができる。
【００８１】
ブロック１０２０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０）は、複数のドライバの各々の複数の候補ファクタを取得することができる。いくつかの実施形態において、複数のドライバの各々の複数の候補ファクタは、複数のドライバの各々の属性情報と動作情報から抽出することができる。いくつかの実施形態において、複数のドライバの各々の複数の候補ファクタは、乗客としてのドライバの走行距離、最近半年間にドライバがサービスしたオーダの数に対する、ドライバが取得した苦情の数の比、今年、ドライバが従事した夜間勤務の数、今年ドライバが、従事した勤務日数に対する、ドライバが従事した夜間勤務日数の比、今年のドライバの総走行距離、昨年のドライバの総走行距離、昨年のラッシュアワー時にドライバが従事した日数、昨年のドライバの勤務日数に対する、ラッシュアワー時にドライバが従事した日数の比、昨年ドライバが従事した勤務日数、今年のドライバの勤務日数、今年のドライバの勤務日数に対する、ラッシュアワー時にドライバ従事した日数の比、ドライバの昨年の平均運転速度、ドライバの今年の平均運転速度、車両年数、昨年ドライバが従事した夜間勤務日数、昨年度のドライバの勤務日数に対する、ドライバが従事した夜間勤務日数の比、今年のラッシュアワー時にドライバが従事した日数、ドライバ年齢、ドライバの活動時間、ドライバの不正オーダ（cheating order）の数、ドライバの運転歴、ドライバの速度超過の数、ドライバの急旋回の数、ドライバの急加速の数、ドライバの急減速の数、ドライバが運転するエリア、最近半年間にドライバが従事したオーダの数に対する、ドライバが受けた第１の度合いの苦情の数の比、最近半年間にドライバが従事したオーダの数に対する、ドライバが受けた第２の度合いの苦情の数の比、最近半年間にドライバが従事したオーダの数に対する、ドライバが受けた第３の度合いの苦情の数の比等、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。いくつかの実施形態において、複数の候補ファクタの各々は、所定期間のデータを含むことができる。例えば、所定期間は、昨年、今年、最近の半年間、オンラインからオフラインへのプラットフォーム上の登録から今日まで等、またはそれらの任意の組み合わせを含む。例えば、速度超過（speeding）の数は、今年のドライバの速度超過の数であり得る。急旋回の数は、今年の急旋回の数であり得る。急加速の数は、今年の急加速の数であり得る。急減速の数は、今年の急減速の数であり得る。
【００８２】
ブロック１０３０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０）は、複数のドライバの複数の過去の事故記録と複数の候補ファクタをモデルに入力することができる。いくつかの実施形態では、モデルは、過去の事故記録および対応する影響確率に大きな影響を与える要因を予測するための方法および／またはアルゴリズムであり得る。いくつかの実施形態では、モデルは、ロジスティック回帰モデルであり得る。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、複数のドライバの複数の過去の事故記録と複数の候補ファクタを初期ロジスティック回帰モデルに入力してロジスティック回帰モデルをトレーニングすることができる。例えば、処理エンジン１１２は、複数のドライバの各々の過去の事故記録の数と、対応するドライバの対応する候補ファクタを初期ロジスティック回帰モデルに入力することができる。
【００８３】
ブロック１０４０において、複数の候補ファクタの各々に関して、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０）は、モデルに基づいて、複数の過去の事故記録に添付された複数の候補の各々の重みを決定することができる。いくつかの実施形態において、トレーニングされたモデルは、複数の重みを出力することができる。各重みは、複数の候補ファクタのうちの１つの候補ファクタに対応させることができる。各候補ファクタの重みは、候補ファクタが複数の過去の事故記録に添付された確率であり得る。例えば、各候補ファクタの重みは、対応する候補ファクタが複数の過去の事故記録の事故を引き起こす影響であり得る。候補ファクタの重みが高いほど、対応する候補ファクタが事故を引き起こす確率が高くなる。
【００８４】
ブロック１０５０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０）は、複数の候補ファクタの各々の重みに基づいて複数の候補ファクタから少なくとも１つのドライビングファクタを取得することができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、複数の候補ファクタの各々の重みの降べきの順に従って、複数の候補ファクタのファクタランキングを決定することができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、複数の候補ファクタからより大きな重みを有する少なくとも１つのドライビングファクタを選択することができる。例えば、処理エンジン１１２は、複数の候補ファクタからの６つの候補ファクタを、ドライバスコアを決定するための少なくとも１つのドライビングファクタとして選択することができる。少なくとも１つのドライビングファクタは、今年のドライバの総走行距離、乗客としてのドライバの総走行距離、今年のドライバの勤務日数、最近半年間のドライバのオーダの数に対する苦情の数の比、ドライバのドライバ年齢、等またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、また、少なくとも１つのドライビングファクタの各々の重みを取得することもできる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、図６に図示された第２の式（２）とその記述に従って、ドライバのドライバスコアを決定するために少なくとも１つのドライビングスコアの少なくとも１つの各々の対応する重みと少なくとも１つのドライビングファクタを用いることができる。
【００８５】
図１１は、この開示のいくつかの実施形態に従う会社ランキングを決定するための例示プロセスを図示するフローチャートである。プロセス１１００は、オンラインからオフラインへのサービスシステム１００、またはオンラインからオフラインへのサービスシステム１００により実行することができる。例えば、プロセス１１００は、ストレージＲＯＭ２３０またはＲＡＭ２４０に記憶された命令のセット（例えば、アプリケーション）としてインプリメントすることができる。プロセッサ２２０は、命令のセットを実行することができ、命令を実行すると、プロセス１１００を実行するように構成することができる。下記に提示した図示プロセスの動作は、例示を意図したものである。いくつかの実施形態において、プロセス１１００は、記載されていない１つまたは複数のさらなる追加動作に従って、および／または上述した動作の１つまたは複数なしに達成することができる。さらに、図１１に図示したプロセスの動作の順番は、限定することを意図したものではない。
【００８６】
ブロック１１１０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０）は、同じカンパニースコアを有する２以上の保険会社を識別することができる。いくつかの実施形態において、同じカンパニースコアを有する２以上の保険会社がある場合、処理エンジン１１２は、対応する保険会社を識別して、さらに識別した２以上の保険会社のカンパニーランキングを決定することができる。
【００８７】
ブロック１１２０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０）は、２以上の保険会社の人気ランキングを取得することができる。いくつかの実施形態において、人気ランキングは、２以上の保険会社の大衆により知られた知名度のラインキングであり得る。より有名な保険会社は、人気ランキングにおける保険会社のランクは高くなる。いくつかの実施形態において、人気ランキングは、第三者により決定することができ、公表することができる。例えば、処理エンジン１１２は、２以上の保険会社の人気度ランキングをウエブサイトから取得することができる。
【００８８】
ブロック１１３０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０）は、人気ランキングに基づいて２以上の保険会社のカンパニーランキングを決定することができる。いくつかの実施形態において、識別された２以上の保険会社の、より有名な保険会社（すなわち、人気ランキングのより高いランク）は、カンパニーランキングにおいてより高い位置にランキングされ得る。人気ランキングに基づいて決定されるカンパニーランキングは、無秩序なカンパニーランキングを回避し、総合的なランキングにすることができます。
【００８９】
基本的な概念をこのように説明してきたが、この詳細な開示を読んだ後、前述の詳細な開示は例としてのみ提示されることを意図し、限定するものではないことが当業者には明らかであろう。本明細書では明示的に述べられていないが、様々な変更、改善、および修正が行われる可能性があり、当業者を対象とする。これらの変更、改良、および修正は、本開示によって示唆されることが意図されており、本開示の例示的な実施形態の精神および範囲内にある。
【００９０】
さらに、ある用語を用いてこの開示の実施形態を記載した。例えば、「一実施形態」、「実施形態」および／または「いくつかの実施形態」という用語は、実施形態に関連して説明される特定の特徴、構造または特性が本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書の様々な部分における「実施形態」、「一実施形態」、または「代替実施形態」への２つ以上の言及は、必ずしもすべてが同じ実施形態を指しているわけではないことを強調し、理解されたい。さらに、特定の特徴、構造、または特性は、本開示の１つまたは複数の実施形態において適切であるように組み合わせることができる。
【００９１】
さらに、当業者には理解されるであろうが、本開示の態様は、新規かつ有用なプロセス、機械、製造、または物質の組成、またはその新しい有用な改良を含む、いくつかの特許可能なクラスまたはコンテキストのいずれかで、本明細書で図示および説明され得る。したがって、本開示の態様は、完全にハードウェア、完全にソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）、または本明細書ですべて「ブロック」、「モジュール」、「エンジン」、「ユニット」、「コンポーネント」、または「システム」と総称されるソフトウェアとハードウェアの組み合わせを実装することができる。さらに、この開示の態様は、コンピュータ可読プログラムコードが埋め込まれた１つまたは複数のコンピュータ可読媒体に具現化されたコンピュータプログラムプロダクトの形態をとることができる。
【００９２】
コンピュータ可読信号媒体は、例えば、ベースバンドまたは搬送波の一部として具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを有した伝搬されたデータ信号を含むことができる。そのような伝搬された信号は、電子−磁気、光学、等またはそれらの任意の組み合わせを含む、種々の形態のいずれかを取ることができる。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体ではなく、命令実行システム、装置、またはデバイスにより、または関連して、通信し、伝搬し、トランスポートすることができる任意のコンピュータ可読媒体であり得る。コンピュータ可読信号媒体上で具現化されたプログラムコードは、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦ、等またはそれらの任意の適切な組み合わせを含む任意の適切な媒体を用いて送信することができる。
【００９３】
本開示の態様の動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ、Ｓｃａｌａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｅｉｆｆｅｌ、ＪＡＤＥ、Ｅｍｅｒａｌｄ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＶＢ、ＮＥＴ、Ｐｙｔｈｏｎなどのオブジェクト指向プログラミング言語、「Ｃ」プログラミング言語、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ １７０３、Ｐｅｒｌ、ＣＯＢＯＬ １７０２、ＰＨＰ、ＡＢＡＰなどの従来の手続き型プログラミング言語、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ、Ｇｒｏｏｖｙなどの動的プログラミング言語、またはその他のプログラミング言語を含む、1つまたは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書くことができる。プログラムコードは、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、ユーザコンピュータ上で完全に実行できるか、ユーザコンピュータ上で一部を実行できるか、一部ユーザコンピュータ上で、一部をリモートコンピュータ上で、または全部をリモートコンピュータ上で実行することができる。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ)を含む、任意のタイプのネットワークを介して、または、接続は、外部コンピュータに行うことができ（例えば、インタネットサービスプロバイダを介して、）または、クラウンドコンピューティング環境で行うことができ、またはサービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）のようなサービスとして提供することができる。
【００９４】
さらに、処理要素またはシーケンスの列挙された順序、または数字、文字、または他の指定の使用は、従って、請求されたプロセスおよび方法を、請求項で指定される場合を除いて、任意の順序に限定することを意図しない。記の開示は、現在開示の様々な有用な実施形態であると考えられるものを様々な例を通して説明しているが、そのような詳細は単にその目的のためであり、添付の特許請求の範囲は開示された実施形態に限定されないことを理解されたい。しかし、反対に、開示された実施形態の精神および範囲内にある修正および同等の配置をカバーすることを意図している。たとえば、上記のさまざまなコンポーネントのインプリメンテーションは、ハードウェアデバイスで具現化することができるが、ソフトウェアのみのソリューション、たとえば既存のサーバまたはモバイルデバイスへのインストールとしてインプリメントすることができる。
【００９５】
同様に、本開示の実施形態の前述の説明では、様々な特徴が、単一の実施形態、図、またはその説明に一緒にグループ化されて、さまざまな実施形態の１つまたは複数の理解を助ける開示を簡素化することを目的としていることを理解されたい。しかしながら、この開示の方法は、請求される主題が各請求項で明示的に列挙されるよりも多くの特徴を必要とするという意図を反映するものとして解釈されるべきではない。むしろ、請求される主題は、前述の単一の開示された実施形態のすべての特徴より少ない場合がある。
【００９６】
いくつかの実施形態では、本出願の特定の実施形態を説明および主張するために使用される量または特性を表す数字は、いくつかの例では「約」、「近似」、または「実質的に」という用語によって変更されると理解されるべきである。「たとえば、「約」、「およそ」、または「実質的に」は、特に明記しない限り、それが説明する値の±20％の変動を示す場合があり得る。したがって、いくつかの実施形態では、書面の説明および添付の特許請求の範囲に示される数値パラメータは、特定の実施形態によって得られることが求められる所望の特性に応じて変化する可能性がある概算である。一部の実施形態では、数値パラメータは、報告された有効数字の数に照らして、および通常の丸め技法を適用することによって解釈されるべきである。本出願のいくつかの実施形態の広い範囲を示す数値範囲およびパラメータは近似値であるにもかかわらず、特定の実施例に示される数値は、実行可能な限り正確に報告されている。
【００９７】
本明細書で参照される特許、特許出願、特許出願の出版物、および記事、書籍、仕様書、出版物、文書、物などのその他の資料のそれぞれは、すべての目的のために、参照することにより、その全体が組み込まれる。ただし、これらの文献に関連した手続ファイル履歴（prosecution file history）、本願と一致しない、または矛盾するこれらの文献のいずれか、または本願に関連する特許請求の範囲の最も広い範囲を制限する影響を現在または将来与える可能性があるこれらの文献のいずれかを除く。例として、説明、定義、および/または組み込まれた資料のいずれかに関連する用語の使用と、本文書、説明、定義、および/または関連する用語の使用との間に不一致または矛盾がある場合、本書における用語の使用が優先されます。
【００９８】
最後に、本明細書に開示されたアプリケーションの実施形態は、アプリケーションの実施形態の原理の例示であることを理解されたい。採用可能である他の変更は、この出願の範囲内にあり得る。従って、例として、限定するものではないが、この出願の実施形態の代替構成は、この開示に従って、利用することができる。従って、本出願の実施形態は、示され、説明されるとおりに正確に限定されない。
【図１】
2020533713.tif 000010
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年4月2日(2020.4.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するように構成されたシステムにおいて、前記システムは、
少なくとも１つの保険会社を前記ドライバに推奨するための命令のセットを含む少なくとも１つのストレージ媒体と、
前記ストレージ媒体と通信している少なくとも１つのプロセッサであって、前記命令のセットを実行すると、前記少なくとも１つのプロセッサは、
少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得し、
前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記保険会社のビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定し、
前記少なくとも１つのカンパニーの各々の前記カンパニースコアに基づいて前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定し、
前記ドライバのドライビングデータを取得し、
前記ドライバの前記ドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定し、
前記少なくとも１つの保険会社の前記カンパニーランキングと前記ドライバのドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨された保険会社を決定する、
ように指示される、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するように構成されたシステム。
【請求項２】
前記少なくとも１つの保険会社の前記ビジネスデータは、保険に加入したドライバのカウント、または、前記少なくとも１つの保険会社で成功裏に入札したドライバのカウントに対する保険に加入したドライバのカウントの比の少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記少なくとも１つの保険会社に関して、前記カンパニースコアを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
第１の式に従う前記ビジネスデータに基づいて、前記カンパニースコアを決定するようにさらに、指示され、前記第１の式は、カンパニースコア＝４×［ｘ１１−ｍｉｎ（ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎ）］／［ｍａｘ（ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎ）−（ｍｉｎ（ｘ１１,ｘ１２,・・・,ｘ１ｎ）」＋６×［ｘ２１−ｍｉｎ（ｘ２１，ｘ２２,・・・，ｘ２ｎ）」／［ｍａｘ（ｘ２１,ｘ２２,・・・ｘ２ｎ）−ｍｉｎ（ｘ２１,ｘ２２,・・・、ｘ２ｎ）］であり、ｘ１１,ｘ１２,・・・ｘ１ｎは、それぞれ、最近ｎ日間の保険に加入したドライバのカウントを示し、ｘ２１,ｘ２２,・・・,ｘ２ｎは、それぞれ、最近ｎ日間の各日毎の少なくとも１つの保険会社に成功裏に入札したドライバのカウントに対する、保険に加入したドライバのカウントの比を示す、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記ドライバのドライビングデータは、少なくとも１つのドライビングファクタと、前記少なくとも１つのドライビングファクタの各々の重みを含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記ドライバスコアを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、第２の式に従う前記ドライバの前記ドライビングデータに基づいて前記ドライバスコアを決定し、前記第２の式は、
【数１】
2020533713.tif 000021
であり、ｄｉは、前記少なくとも１つのドライビングファクタの１つのドライビングファクタを示し、ｗｉは、前記ドライビングファクタｄｉの前記重みを示す、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記ドライビングデータを取得するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
前記ドライバの属性情報と運転情報を取得し、
前記属性情報と運転情報を事前処理して前記ドライビングデータを取得する、
ように指示される、請求項１乃至５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
複数のドライバの複数の過去の事故記録を取得し、
複数のドライバの各々の複数の候補ファクタを取得し、
前記複数の過去の事故記録と前記複数のドライバの前記複数の候補ファクタをモデルに入力し、
前記複数の候補ファクタの各々に関して、前記モデルに基づいて、前記複数の過去の事故記録に添付された前記複数の候補ファクタの各々の重みを決定し、
前記複数の候補ファクタの各々の前記重みに基づいて前記複数の候補ファクタから少なくとも１つのドライビングファクタを取得する、
ようにさらに指示される、請求項１乃至６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
各ドライバの前記複数の候補ファクタは、
乗客としての前記ドライバの総走行距離、前記ドライバの最近半年間のオーダのカウントに対する苦情のカウントの比、前記ドライバの今年の夜勤日のカウント、前記ドライバの勤務日のカウントに対する夜勤日のカウントの比、前記ドライバの今年の総走行距離、前記ドライバの昨年の総走行距離、昨年のラッシュアワー時にドライバが従事した日のカウント、前記ドライバの昨年の勤務日のカウントに対する、前記ドライバがラッシュアワー時に従事した日のカウントの比、前記ドライバの昨年の勤務日のカウント、前記ドライバの今年の勤務日のカウント、前記ドライバの今年の勤務日のカウントに対する、前記ドライバがラッシュアワー時に従事した日のカウントの比、前記ドライバの昨年の平均運転速度、前記ドライバの昨年の平均運転速度、前記ドライバの今年の平均速度、車両年数、前記ドライバの昨年の夜勤日のカウント、前記ドライバの昨年の勤務日のカウントに対する夜勤日のカウントの比、前記ドライバの今年のラッシュアワー時に従事した日のカウント、ドライバの年齢、前記ドライバの活動時間、前記ドライバの不正オーダのカウント、前記ドライバの運転年数、前記ドライバの速度超過のカウント、前記ドライバの急旋回のカウント、前記ドライバの急加速のカウント、前記ドライバの急減速のカウント、前記ドライバが運転するエリア、前記ドライバの最近半年間のオーダのカウントに対する受信した第１の度合いの苦情のカウントの比、前記ドライバの最近半年間のオーダのカウントに対する受信した第２の度合いの苦情のカウントの比、前記ドライバの最近半年間のオーダのカウントに対する受信した第３の度合いの苦情のカウントの比の少なくとも１を含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記少なくとも１つのドライビングファクタは、今年の前記ドライバの総走行距離、乗客としての前記ドライバの総走行距離、前記ドライバの今年の勤務日のカウント、最近半年間の前記ドライバのオーダのカウントに対する苦情のカウントの比、または前記ドライバのドライバ年齢の少なくとも１つを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記モデルは、ロジスティック回帰モデルである、請求項７乃至９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの保険会社の前記カンパニーランキングを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
同じカンパニースコアを有する２以上の保険会社を識別し、
前記２以上の保険会社の複数の人気ランキングを取得し、
前記人気ランキングに基づいて前記２以上の保険会社のカンパニーランキングを決定する、ようにさらに指示される、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
前記少なくとも１つの推奨された保険会社に関連する情報をユーザ端末に送信するようにさらに指示され、前記少なくとも１つの推奨された保険会社の関連する情報は、前記少なくとも１つの推奨された保険会社の有利な情報と不利な情報を含む、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１３】
少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するための方法において、前記方法は、
少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得するステップと、
前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記保険会社の前記ビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定するステップと、
前記少なくとも１つの会社の各々の前記カンパニースコアに基づいて前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定するステップと、
前記ドライバのドライビングデータを取得するステップと、
前記ドライバの前記ドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定するステップと、
前記少なくとも１つの保険会社と前記ドライバのドライバスコアに基づいて少なくとも１つの推奨された保険会社を決定するステップと、
を備えた、少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するための方法。
【請求項１４】
前記少なくとも、保険会社は、保険加入したドライバのカウント、あるいは、少なくとも１つの保険会社に成功裏に入札したドライバのカウントに対する、保険に加入したドライバのカウントの比の少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
少なくとも１つの保険会社をドライバに推奨するための少なくとも１つの命令セットを備え、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも１つの命令セットは、前記少なくとも１つのプロセッサに、
少なくとも１つの保険会社のビジネスデータを取得し、
前記少なくとも１つの保険会社の各々に関して、前記保険会社の前記ビジネスデータに基づいてカンパニースコアを決定し、
前記少なくとも１つのカンパニースコアの各々に基づいて前記少なくとも１つの保険会社のカンパニーランキングを決定し、
前記ドライバのドライビングデータを取得し、
前記ドライバのドライビングデータに基づいてドライバスコアを決定し、
前記少なくとも１つの保険会社の前記カンパニーランキングと前記ドライバの前記ドライバスコアに基づいて、少なくとも１つの推奨された保険会社決定する、
ように指示する、非一時的コンピュータ可読媒体。
【国際調査報告】
2020533713.tif 000022
2020533713.tif 000023