本发明涉及数据处理，具体涉及一种车辆异常概率分析方法、系统、计算机设备以及非易失性计算机可读存储介质。
背景技术：
1、目前，随着近年来新能源汽车的高速发展，新能源汽车的年均增长率逐年递增。新能源汽车技术也在不断创新，在电池、电机、电控等核心技术方面不断取得突破。当前，随着新能源汽车新兴技术及品牌源源不断的涌入市场，保险公司基于车辆风险的成本定价的新挑战也接踵而至；一方面，保险公司专业人员由于新兴技术壁垒，难以在短期内对新兴技术做出及时响应；另一方面，现有的车辆风险预测模型是基于车辆历史数据进行的风险预估，新上市车型由于历史数据的缺失，保险公司对于新上市车型及时、准确地预估车辆风险的难度也显著上升。
2、基于此现状，如何提供一种车辆异常概率分析方法、系统、计算机设备以及非易失性计算机可读存储介质，可以及时、准确地分析得到目标车辆的整车异常概率值，是目前本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种可用于金融科技或其他相关领域的车辆异常概率分析方法、系统、计算机设备以及非易失性计算机可读存储介质，旨在解决如何可以及时、准确地分析得到目标车辆的整车异常概率值的问题。
2、为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：
3、一种车辆异常概率分析方法，其中，包括：
4、获取目标车辆的零部件配置清单；
5、基于所述零部件配置清单，通过预设的零部件异常概率预测模型生成所述零部件配置清单中各零部件的零部件异常概率值；
6、基于所述零部件配置清单中的各所述零部件异常概率值，整合得到所述目标车辆的整车异常概率值。
7、在进一步的技术方案中，所述的车辆异常概率分析方法，其中，所述获取目标车辆的零部件配置清单，
8、其中，所述零部件配置清单包括各所述零部件的名称、型号与规格。
9、在进一步的技术方案中，所述的车辆异常概率分析方法，其中，所述基于所述零部件配置清单，通过预设的零部件异常概率预测模型生成所述零部件配置清单中各零部件的零部件异常概率值，包括：
10、预先基于各所述零部件的历史经验数据，对构建的人工智能模型进行训练，生成相应的零部件异常概率预测模型；
11、将获取的所述零部件配置清单输入所述零部件异常概率预测模型中，生成所述零部件配置清单中各零部件的零部件异常概率值。
12、在进一步的技术方案中，所述的车辆异常概率分析方法，其中，所述基于所述零部件配置清单中的各所述零部件异常概率值，整合得到所述目标车辆的整车异常概率值，包括：
13、确定所述目标车辆的额外影响因素；
14、基于所述额外影响因素，通过预设的额外因素异常概率预测模型生成所述目标车辆的额外因素异常概率值；
15、将所述额外因素异常概率值与所述零部件配置清单中的各所述零部件异常概率值进行整合，生成所述目标车辆的整车异常概率值。
16、在进一步的技术方案中，所述的车辆异常概率分析方法，其中，所述将所述额外因素异常概率值与所述零部件配置清单中的各所述零部件异常概率值进行整合，生成所述目标车辆的整车异常概率值，包括：
17、确定所述目标车辆的车辆从人因素；
18、基于所述车辆从人因素，通过预设的车辆从人异常概率预测模型生成所述目标车辆的车辆从人异常概率值；
19、将所述车辆从人异常概率值及所述额外因素异常概率值与所述零部件配置清单中的各所述零部件异常概率值进行整合，生成所述目标车辆的整车异常概率值。
20、在进一步的技术方案中，所述的车辆异常概率分析方法，其中，所述确定所述目标车辆的额外影响因素，
21、其中，所述额外影响因素包括车辆的行驶地区、品牌与维修成本。
22、在进一步的技术方案中，所述的车辆异常概率分析方法，其中，所述确定所述目标车辆的车辆从人因素，
23、其中，所述车辆从人因素包括车辆驾驶员的年龄、性别、驾龄与违章记录。
24、一种车辆异常概率分析系统，其中，包括：
25、获取模块，用于获取目标车辆的零部件配置清单；
26、生成模块，用于基于所述零部件配置清单，通过预设的零部件异常概率预测模型生成所述零部件配置清单中各零部件的零部件异常概率值；
27、整合模块，用于基于所述零部件配置清单中的各所述零部件异常概率值，整合得到所述目标车辆的整车异常概率值。
28、一种计算机设备，其中，所述计算机设备包括至少一个处理器；以及，
29、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
30、所述存储器上存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行时，可实现如上述任一项所述的车辆异常概率分析方法。
31、一种非易失性计算机可读存储介质，其中，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时，可实现如上述任一项所述的车辆异常概率分析方法。
32、相较于现有技术，本发明提供了一种车辆异常概率分析方法、系统、计算机设备以及非易失性计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：获取目标车辆的零部件配置清单；基于所述零部件配置清单，通过预设的零部件异常概率预测模型生成所述零部件配置清单中各零部件的零部件异常概率值；基于所述零部件配置清单中的各所述零部件异常概率值，整合得到所述目标车辆的整车异常概率值。这样，通过本发明的方法可以及时、准确地分析得到目标车辆的整车异常概率值，进而可帮助保险公司基于该整车异常概率值进行目标车辆的保险定价。
1.一种车辆异常概率分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆异常概率分析方法，其特征在于，所述获取目标车辆的零部件配置清单，
3.根据权利要求1或2所述的车辆异常概率分析方法，其特征在于，所述基于所述零部件配置清单，通过预设的零部件异常概率预测模型生成所述零部件配置清单中各零部件的零部件异常概率值，包括：
4.根据权利要求3所述的车辆异常概率分析方法，其特征在于，所述基于所述零部件配置清单中的各所述零部件异常概率值，整合得到所述目标车辆的整车异常概率值，包括：
5.根据权利要求4所述的车辆异常概率分析方法，其特征在于，所述将所述额外因素异常概率值与所述零部件配置清单中的各所述零部件异常概率值进行整合，生成所述目标车辆的整车异常概率值，包括：
6.根据权利要求5所述的车辆异常概率分析方法，其特征在于，所述确定所述目标车辆的额外影响因素，
7.根据权利要求6所述的车辆异常概率分析方法，其特征在于，所述确定所述目标车辆的车辆从人因素，
8.一种车辆异常概率分析系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括至少一个处理器；以及，
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时，可实现如权利要求1-7任一项所述的车辆异常概率分析方法。
