CN108961072A - 推送保险产品的方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请揭示了一种推送保险产品的方法、装置、计算机设备和存储介质，其中方法包括：向客户展示指定保险简介信息；获取所述客户针对所述指定保险简介信息的回复文本；将所述回复文本输入到预设的基于LSTM‑CNN模型训练得到的情感分析模型中进行计算，以得到所述客户针对所述保险信息的情感特征，所述情感特征包括正面情感和负面情感；所述情感分析模型为根据多个已知情感特征的回复文本的训练样本训练得到的；若所述情感特征为正面情感，则输出所述保险简介信息对应的保险产品信息。本申请根据用户的回复文本分析用户对该保险信息的情感特征来判断用户是否需要对该保险信息对应的保险产品，进而有目的的推送用户需要的保险产品。
Description
技术领域
本申请涉及到计算机技术领域，特别是涉及到一种推送保险产品的方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
现在市面上保险产品的种类很多，越来越满足众多用户的多样化的需求。但是用户的保险意识还不是特别的多，对保险产品的了解不是特别深入。在选择保险产品时，会显得比较茫然。服务器也会通过手机上的APP向用户推送一些保险产品信息，但是这样也仅仅是单方向的向用户推送保险产品信息，无法获取用户对推送的保险产品信息的反馈。
发明内容
本申请的主要目的为提供一种根据客户对保险信息的反馈进行有目的的推送保险产品的方法、装置、计算机设备和存储介质。
为了实现上述发明目的，本申请提出一种推送保险产品的方法，包括：
向客户展示指定保险简介信息；
获取所述客户针对所述指定保险简介信息的回复文本；
将所述回复文本输入到预设的基于LSTM-CNN模型训练得到的情感分析模型中进行计算，以得到所述客户针对所述保险信息的情感特征，所述情感特征包括正面情感和负面情感；所述情感分析模型为根据多个已知情感特征的回复文本的训练样本训练得到的；
若所述情感特征为正面情感，则输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息。
进一步地，所述输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息的步骤之后，包括：
获取所述保险简介信息的信息格式；
判定该信息格式为所述客户偏好的信息格式；
当接收到向所述客户展示信息的指令时，调用所述客户偏好的信息格式进行信息展示。
进一步地，所述向客户展示指定的保险简介信息的步骤，包括：
获取所述客户的客户信息，并根据所述客户信息调取所述客户的历史浏览记录，所述历史浏览记录中包括浏览信息的信息格式；
若调取到所述客户的历史浏览记录，则确定所述历史浏览记录中浏览次数最多的信息格式为所述客户的偏好信息格式，并向所述客户展示所述偏好的信息格式对应的保险简介信息；
若未调取到所述客户的历史浏览记录，获取所有客户偏好信息格式的排行榜；
向所述客户发送所述信息格式排行榜上第一名的信息格式对应的保险简介信息。
进一步地，所述输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息的步骤之后，包括：
获取发送所述保险简介信息的发送时刻；
判定所述发送时刻所在的发送时间段为所述客户偏好的发送时间段；
当接收到向所述客户展示信息的指令时，在所述客户偏好的发送时间段进行信息展示。
进一步地，所述向客户展示指定保险简介信息的步骤，包括：
获取所述客户的客户信息，判断所述客户信息中是否有存在所述客户偏好的发送时间段；
若存在，判断当前时刻是否是属于所述客户偏好的发送时间段；
若是，向客户展示指定保险简介信息。
进一步地，所述若所述情感特征为正面情感，则输出所述保险简介信息对应的保险产品信息的步骤，包括：
若所述情感特征为正面情感，获取所述保险简介信息对应的保险产品信息类型；
输出所述保险产品类型对应的保险产品信息。
进一步地，所述指定的保险简介信息对应多个保险类型，所述输出指定保险简介信息对应的保险产品信息的步骤，包括：
将多个所述保险类型显示在显示屏上；
接收用户选择的保险类型；
将所述用户选择的保险类型对应的保险产品信息显示在显示屏上。
本申请还提供一种推送保险产品的装置，包括：
展示模块，用于向客户展示指定保险简介信息；
获取模块，用于获取所述客户针对所述指定保险简介信息的回复文本；
情感特征模块，用于将所述回复文本输入到预设的基于LSTM-CNN模型训练得到的情感分析模型中进行计算，以得到所述客户针对所述保险信息的情感特征，所述情感特征包括正面情感和负面情感；所述情感分析模型为根据多个已知情感特征的回复文本的训练样本训练得到的；
输出模块，用于若所述情感特征为正面情感，则输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息。
本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
本申请的推送保险产品的方法、装置、计算机设备和存储介质，首先发送保险信息给用户，然后根据用户的回复文本分析用户对该保险信息的情感特征来判断用户是否需要对该保险信息对应的保险产品，进而有目的的推送用户需要的保险产品。在推送保险信息时，获取到用户偏好的推送时间段和信息格式，进而在该用户的推送时间段内以对应的信息格式来推送保险信息，使用户能很好的了解保险信息。
附图说明
图1为本申请一实施例的推送保险产品的方法的流程示意图；
图2为本申请一实施例的推送保险产品的方法中流程示意图；
图3为本申请一实施例的上述步骤S1中的具体流程示意图；
图4为本申请一实施例的推送保险产品的方法的流程示意图；
图5为本申请一实施例的推送保险产品的方法中的步骤S1的具体流程示意图；
图6为本申请一实施例的推送保险产品的方法中的步骤S4的具体流程示意图；
图7为本申请一实施例的推送保险产品的方法中的步骤S4的具体流程示意图；
图8为本申请一实施例的推送保险产品的装置的结构示意框图；
图9为本申请一实施例的推送保险产品的装置的结构示意框图；
图10为本申请一实施例的推送保险产品的装置的发送模块的结构示意框图；
图11为本申请一实施例的推送保险产品的装置的结构示意框图；
图12为本申请一实施例的推送保险产品的装置的发送模块的结构示意框图；
图13为本申请一实施例的推送保险产品的装置的输出模块的结构示意框图；
图14为本申请一实施例的推送保险产品的装置的输出单元的结构示意框图；
图15为本申请一实施例的计算机设备的结构示意框图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
参照图1，本申请实施例提供一种推送保险产品的方法，包括步骤：
S1、向客户展示指定保险简介信息；
S2、获取所述客户针对所述指定保险简介信息的回复文本；
S3、将所述回复文本输入到预设的基于LSTM-CNN模型训练得到的情感分析模型中进行计算，以得到所述客户针对所述保险信息的情感特征，所述情感特征包括正面情感和负面情感；所述情感分析模型为根据多个已知情感特征的回复文本的训练样本训练得到的；
S4、若所述情感特征为正面情感，则输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息。
如上述步骤S1所述，保险主要是分为财产保险与人身保险，保险简介信息是包含有保险属性的信息，比如上述的涉及到财产(汽车、房产)相关的信息和涉及到身体(健康状况、疾病)相关的信息是指保险简介信息。向客户展示指定的保险简介信息时，只展示一种保险简介信息。比如只展示财产保险相关的保险简介信息，而不发送人身保险相关的保险简介信息，便于客户对其中一种保险简介信息进行一个直观的反馈，这样系统就可以获取一种保险简介信息的直观反馈。若一次同时展示多个保险简介信息，若客户反馈的是正面情感，则无法确定是对具体哪个保险简介信息是正面情感，无法准确获取到客户直面正面情感的保险类型。保险简介信息是以多种格式存在，包括图片格式、文本格式、视频格式、音频格式等的一种或多种结合。
如上述步骤S2所述，向客户发送一种保险信息后，客户阅读后，对该信息以文字的形式做出一些反馈，通过键盘或者是触摸屏回复文本信息，也可以是机器人获取到客户说话的声音后将其语音识别后转换成文本信息，机器人获取到该回复文本。
如上述步骤S3所述，机器人将回复文本输入到训练好的情感分析模型中，提取出客户的回复文本中包含的客户的情感特征。情感分析模型是一个基于LSTM-CNN模型经过大量训练后得到的模型，用于将输入的回复文本经一系列计算后得出一个结果，该结果是表示客户的情感特征是正面情感还是负面情感。在训练该情感分析模型时，工作人员先将大量的文本定义不同的业务情绪数据，然后将大量的文本以及对应的情感特征分别输入到LSTM-CNN模型中，情感特征包括正面情感和负面情感，正面情感表示感兴趣，负面情感是表示不感兴趣。使得该LSTM-CNN模型形成了一个根据文本来进行情绪特征的计算模型，即情感分析模型。之后机器人将客户的回复文本输入到该情感分析模型中后，即可以输出该客户的回复文本对应的情感特征。
如上述步骤S4所述，如果是正面情感，表示客户是对该保险信息感兴趣的，则输出与该保险简介信息相关的保险产品信息。保险产品信息是预先存储在机器人内部的存储器内，而且保险产品信息都包含了相关的保险信息的标签。输出的方式可以是将保险产品的图片信息和/或文字信息显示在显示屏上，也可以是将保险产品的文字信息以音频的形式通过扬声器播放出来。
参照图2，进一步地，上述若所述情感特征为正面情感，则输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息的步骤之后，包括：
S5、获取所述保险简介信息的信息格式；
S6、判定该信息格式为所述客户偏好的信息格式；
S7、当接收到向所述客户展示信息的指令时，调用所述客户偏好的信息格式进行信息展示。
在本实施例中，当上述客户对保险简介信息是正面情感，则表示对保险简介信息认可。说明客户对保险简介信息的内容表示喜欢或认可，也说明客户对保险简介信息的信息格式是易于接受与认可的。因此，要将步骤S1发送的保险简介信息的信息格式判定为客户偏好的信息格式，便于之后再次向客户推送保险产品信息时，以客户偏好的信息格式来推送。上述向客户发送指定的保险简介信息，发送包含有保险信息的图片或文本或视频或音频格式的一种或多种。当接收到客户对此保险简介信息回复的是正面情感，获取上述保险简介信息的信息格式，通过获取保险简介信息的对应的文件名称的后缀来判断保险信息的信息格式。如果保险简介信息的文件名称的后缀是doc、txt中的一种，说明保险简介信息的信息格式包含了文本格式；如果保险简介信息的文件名称的后缀是Mp4、rmvb、mkv、avi中的一种，说明保险简介信息的信息格式包含了视频格式；如果保险简介信息的文件名称的后缀是Mp3、wma、amr中的一种，说明保险简介信息的信息格式包含了音频格式；如果保险简介信息的文件名称的后缀是jpeg、bmp、gif中的一种，说明保险简介信息的信息格式包含了图片格式。将上述信息格式上传到服务器，便于服务器统计客户喜欢的保险简介信息的信息格式，在之后的推送保险产品信息或者其他需要展示信息的时候，选择客户喜欢的信息格式进行推送或展示。
参照图3，进一步地，上述向客户展示指定保险简介信息的步骤包括：
S11、获取所述客户的客户信息，并根据所述客户信息调取所述客户的历史浏览记录，所述历史浏览记录中包括浏览信息的信息格式；
S12、若调取到所述客户的历史浏览记录，则确定所述历史浏览记录中浏览次数最多的信息格式为所述客户的偏好信息格式，并向所述客户展示偏好的信息格式对应的保险简介信息；
S13、若未调取到所述客户的历史浏览记录，获取所有客户偏好信息格式的排行榜；
S14、向所述客户展示所述信息格式排行榜上第一名的信息格式对应的保险简介信息。
在这一实施例中，机器人在客户登录个人的保险相关的账户时就调用了客户的客户信息，自动获取了客户的以往的浏览记录，查找历史浏览记录中的客户偏好的信息格式，发送客户偏好的信息格式的保险简介信息给客户。如果是新客户，之前没有过浏览记录，就访问服务器上通过上述S5、S6步骤预设的方法根据所有老用户喜欢的信息格式的数量生成排行榜，排行榜上排名最高的信息格式是受最多用户喜欢的信息格式，然后将这个格式信息的保险简介信息展示给客户。
参照图4，进一步地，上述若所述情感特征为正面情感，则输出所述保险简介信息对应的保险产品信息的步骤之后，包括：
S8、获取发送所述保险简介信息的发送时刻；
S9、判定所述发送时刻所在的发送时间段为所述客户偏好的发送时间段；
S10、当接收到向所述客户展示信息的指令时，在所述客户偏好的发送时间段进行信息展示。
本实施例中，上述向客户发送保险简介信息时，机器人还记录了发送保险简介信息的发送时刻。当接收到客户对此保险简介信息回复的是正面情感，则表示对保险简介信息认可。说明客户对保险简介信息的内容表示喜欢或认可，也说明客户在这个时间段内是方便接收阅读消息的。获取发送上述保险简介信息的发送时刻，然后判断该发送时刻所对应的发送时间段，将该发送时间段判定为客户偏好的发送时间段。将该发送时间段上传到服务器，便于服务器统计客户喜欢接收推送保险简介信息的时间段。在之后的推送保险简介信息或其他保险产品信息的时候，选择客户喜欢的发送时刻进行推送。服务器在判定发送时刻对应的发送时间段时，先将一天的时间分成多个时间段，例如将一天的时间分为凌晨(00:00-06；00)、早晨(06:00-09:00)、上午(09:00-12:00)、中午(12:00-14:00)、下午(14:00-18:00)、晚上(18:00-21:00)、深夜(21:00-24:00)这七个时间段。若向客户发送保险简介信息或其他保险产品信息的时刻是10点半，在9点与12点之间，则对应的时间段是上午，服务器判定客户偏好的发送时间段是上午(09:00-12:00)。
参照图5，进一步地，上述向客户展示指定保险简介信息的步骤包括：
S15、获取所述客户的客户信息，判断所述客户信息中是否存在所述客户偏好的发送时间段；
S16、若存在，判断当前时刻是否是属于所述客户偏好的发送时间段；
S17、若是，向客户展示指定保险简介信息。
在这一实施例中，机器人在客户登录个人的保险相关的账户时就调用了客户的客户信息，自动获取了用户的个人信息，对应的获取到服务器计算得到的该客户偏好的发送时间段。然后判断当前的时候是不是在该客户的发送时间段内，如果是，说明是适合发送保险信息的时刻，就向客户发送指定的保险信息。
参照图6，进一步地，上述若所述情感特征为正面情感，则输出所述保险简介信息对应的保险产品信息的步骤，包括：
S41、若所述情感特征为正面情感，获取所述保险简介信息对应的保险产品类型；
S42、输出所述保险产品类型对应的保险产品信息。
本实施例中，如果情感特征为正面情感，则获取发送的上述保险简介信息，判断上述保险简介信息是属于哪个类别的保险类型的保险简介信息，如果是属于财产保险，则获取财产保险的保险类型，进一步地，将该保险类型下的保险产品信息都显示出来，供客户浏览选择。
参照图7，进一步地，一个所述指定的保险简介信息对应多个保险类型，上述输出所述保险简介信息对应的保险产品信息的步骤，包括：
S421、将多个所述保险类型显示在显示屏上；
S422、接收用户选择的保险类型；
S423、将所述用户选择的保险类型对应的保险产品信息显示在显示屏上。
本实施例中，下表是一具体实施例的保险信息、保险类型、保险产品三者的关系。
一个保险信息对应有多个保险类型，而每个保险类型也对应有多个保险产品，如果将这些全部显示在显示屏上，信息量较大，客户无法迅速准确获取到所需要的产品，因此，做进一步筛选，将保险信息对应的保险类型显示在显示屏上，客户对其进行进一步优化选择方向，机器人接收到客户选择的保险类型后，最终只在屏幕上显示这个保险类型的保险产品。方便客户准确的选择到心仪的保险产品。
进一步地，上述若所述情感特征为正面情感，则输出与所述保险信息相关的保险产品的步骤，包括：
S43、若所述情感特征为正面情感，查找所述回复文本中的关键词；
S44、显示与所述关键词相关的保险产品。
本实施例中，如果情感特征为正面情感，那么再次调用客户的回复文本，读取客户文本中的关键词，对应的，每个保险产品也都有至少一个用于表示产品的特色的产品关键词，比如人寿、汽车、房屋、煤气等能体现保险产品的所承保的标的物的词语，也包括意外、医疗、理财、分红、投资等体现保险产品主要功能的词语。如果客户的回复文本中含有上述关键词，则机器人会推荐含有上述关键词的保险产品给用户，将该保险产品显示在屏幕上，方便客户选择。
进一步地，上述将所述回复文本输入到预设的基于LSTM-CNN模型训练得到的情感分析模型中进行计算，以得到所述客户针对所述保险信息的情感特征的步骤之后，包括：
S301、获取客户的脸部表情；
S302、判断所述脸部表情是否是积极表情；
S302、若是，判定情感特征为正面情感。
本实施例中，获取客户的脸部表情，是机器人调用自身的摄像头来进行拍摄。一般客户在与机器人互动时，都是站着或坐在指定的位置，机器人控制摄像头开启后，寻找脸部，然后进行拍摄。一般而言，机器人最近的脸部信息是客户的脸部信息。根据获取的脸部信息，判断出该脸部信息的脸部表情。判断脸部信息上的脸部表情，是将包含有脸部信息的图片输入一个基于RNN神经网络训练好的模型后输入对应的脸部表情，输出的脸部表情是积极或消极，如果是积极表情，积极表情包括微笑、关注等表情，则进一步确认客户是对上述保险信息是感兴趣的。上述判断脸部表情是否是积极表情的具体方法是：机器人对拍摄的含有脸部信息的图像进行特征提取，得到对应的人脸特征向量，然后对人脸特征向量进行表情识别。若识别的结果是属于预设的积极表情，则表示用户是正面情感。
进一步地，上述若所述情感特征为正面情感，则输出所述保险信息相关的保险产品的步骤，包括：
S45、若所述情感特征为正面情感，获取客户的脸部信息；
S46、根据所述脸部信息，判断客户的年龄及性别；
S47、根据所述年龄以及性别，显示所述与保险信息相关的保险产品。
本实施例中，获取客户的脸部信息，是机器人调用自身的摄像头来进行拍摄。一般客户在与机器人互动时，都是站着或坐在指定的位置，机器人控制摄像头开启后，寻找脸部，然后进行拍摄。根据获取的脸部信息，判断出该脸部信息对应的客户的年龄。判断脸部信息上对应的客户的年龄和性别，是将包含有脸部信息的图片输入一个基于RNN神经网络训练好的模型后输入对应的客户的年龄和性别。对应的，每个保险产品也都预设有适合的年龄与性别，符合该年龄要求与性别要求的人才能购买对应的保险产品。比如一些疾病保险要求的年龄范围比较小，而分红保险要求的年龄范围比较大。因此，在显示保险产品时，根据客户的年龄以及性别，将客户感兴趣的保险产品而且是能购买的保险产品显示出来，过滤掉无法购买的保险产品，更进一步的给客户提供准确的购买保险产品。
综上所述，本申请的推送保险产品的方法，首先发送保险信息给用户，然后根据用户的回复文本分析用户对该保险信息的情感特征来判断用户是否需要对该保险信息对应的保险产品，进而有目的的推送用户需要的保险产品。在推送保险信息时，获取到用户偏好的推送时间段和信息格式，进而在该用户的推送时间段内以对应的信息格式来推送保险信息，使用户能很好的了解保险信息。
参照图8，本申请实施例中还提供一种推送保险产品的装置，包括：
展示模块1，用于向客户展示指定的保险简介信息；
获取模块2，用于获取所述客户针对所述指定保险简介信息的回复文本；
情感特征模块3，用于将所述回复文本输入到预设的基于LSTM-CNN模型训练得到的情感分析模型中进行计算，以得到所述客户针对所述保险信息的情感特征，所述情感特征包括正面情感和负面情感；所述情感分析模型为根据多个已知情感特征的回复文本的训练样本训练得到的；
输出模块4，用于若所述情感特征为正面情感，则输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息。
本实施例中，保险主要是分为财产保险与人身保险，保险简介信息是包含有保险属性的信息，比如上述的涉及到财产(汽车、房产)相关的信息和涉及到身体(健康状况、疾病)相关的信息是指保险简介信息。展示模块1向客户展示指定的保险简介信息时，只展示一种保险简介信息。比如只展示财产保险相关的保险简介信息，而不发送人身保险相关的保险简介信息，便于客户对其中一种保险简介信息进行一个直观的反馈，这样系统就可以获取一种保险简介信息的直观反馈。若一次同时展示多个保险简介信息，若客户反馈的是正面情感，则无法确定是对具体哪个保险简介信息是正面情感，无法准确获取到客户直面正面情感的保险类型。保险简介信息是以多种格式存在，包括图片格式、文本格式、视频格式、音频格式等的一种或多种结合。展示模块1向客户发送一种保险简介信息后，客户阅读后，对该信息以文字的形式做出一些反馈，通过键盘或者是触摸屏回复文本信息，获取模块2获取到客户的回复文本。当客户是通过声音进行回复，获取模块2获取到客户说话的声音后将其语音识别后转换成文本信息，进而获取到回复文本。情感特征模块3将回复文本输入到训练好的情感分析模型中，提取出客户的回复文本中包含的客户的情感特征。情感分析模型是一个基于LSTM-CNN模型经过大量训练后得到的模型，用于将输入的回复文本经一系列计算后得出一个结果，该结果是表示客户的情感特征是正面情感还是负面情感。在训练该情感分析模型时，工作人员先将大量的文本定义不同的业务情绪数据，然后将大量的文本以及对应的情感特征分别输入到LSTM-CNN模型中，情感特征包括正面情感和负面情感，正面情感表示感兴趣，负面情感是表示不感兴趣。使得该LSTM-CNN模型形成了一个根据文本来进行情绪特征的计算模型，得到情感分析模型。之后情感特征模块3将客户的回复文本输入到该情感分析模型中后，即可以输出该客户的回复文本对应的情感特征。如果是正面情感，表示客户是对该保险简介信息感兴趣的，则输出模块4输出与该保险简介信息相关的保险产品信息。保险产品信息是预先存储在机器人内部的存储器内，而且保险产品信息都包含了相关的保险信息的标签。输出模块4输出的方式可以是将保险产品的图片信息和/或文字信息显示在显示屏上，也可以是将保险产品的文字信息以音频的形式通过扬声器播放出来。
参照图9，进一步地，上述推送保险产品的装置还包括：
信息格式模块5，用于获取所述保险简介信息的信息格式；
第一判定模块6，用于判定该信息格式为所述客户偏好的信息格式；
第一调用模块7，用于当接收到向所述客户展示信息的指令时，调用所述客户偏好的信息格式进行信息展示。
本实施例中，当上述客户对保险信息是正面情感，则表示对保险简介信息认可。说明客户对保险简介信息的内容表示喜欢或认可，也说明客户对保险简介信息的信息格式是易于接受与认可的。因此，第一判定模块6要将展示模块1展示的保险简介信息的信息格式判定为客户偏好的信息格式，便于之后再次向客户推送保险简介信息时，以客户偏好的信息格式来推送。上述向客户发送指定的保险简介信息，发送包含有保险简介信息的图片或文本或视频或音频格式的一种或多种。当接收到客户对此保险简介信息回复的是正面情感，信息模式模块5获取上述保险简介信息的信息格式，通过获取保险简介信息的对应的文件名称的后缀来判断保险简介信息的信息格式。如果保险简介信息的文件名称的后缀是doc、txt中的一种，说明保险简介信息的信息格式包含了文本格式；如果保险简介信息的文件名称的后缀是Mp4、rmvb、mkv、avi中的一种，信息模式模块5判定保险简介信息的信息格式包含了视频格式；如果保险简介信息的文件名称的后缀是Mp3、wma、amr中的一种，信息模式模块5判定保险简介信息的信息格式包含了音频格式；如果保险简介信息的文件名称的后缀是jpeg、bmp、gif中的一种，信息模式模块5判定保险简介信息的信息格式包含了图片格式。将上述信息格式上传到服务器，便于服务器统计客户喜欢的保险信息的信息格式，在之后的推送保险产品信息或者其他需要展示信息的时候，第一调用模块7选择客户喜欢的信息格式进行推送或展示。
参照图10，进一步地，上述展示模块1包括：
获取信息单元11，用于获取所述客户的客户信息，并根据所述客户信息调用所述客户的历史浏览记录，所述历史浏览记录中包含浏览信息的信息格式；
第一调取单元12，用于若调取到所述客户的历史浏览记录，则确定所述历史浏览记录中浏览次数最多的信息格式为所述客户的偏好信息格式，并向所述客户展示偏好的信息格式对应的保险简介信息；
第二调取单元13，用于若未调取到所述客户的历史浏览记录，获取所有客户偏好信息格式的排行榜；
第一发送单元14，用于向所述客户展示所述信息格式排行榜上第一名的信息格式对应的保险简介信息。
本实施例中，机器人在客户登录个人的保险相关的账户时就调用了客户的客户信息，获取信息单元11自动获取了客户的以往的浏览记录，查找历史浏览记录中的客户偏好的信息格式，第一调取单元12发送客户偏好的信息格式的保险简介信息给客户。如果是新客户，之前没有过浏览记录，第二调取单元13就访问信息模式模块5与第一判定模块6获取的其他老用户喜欢的信息格式的数量生成排行榜，排行榜上排名最高的信息格式是受最多用户喜欢的信息格式，然后第一发送单元14将这个格式信息的保险简介信息展示给客户。
参照图11，进一步地，上述推送保险产品的装置还包括：
发送时刻模块8，用于获取发送所述保险简介信息的发送时刻；
第二判定模块9，用于判定所述发送时刻所在的发送时间段为所述客户偏好的发送时间段；
发送模块10，用于当接收到向所述客户展示信息的指令时，在所述客户偏好的发送时间段进行信息展示。
本实施例中，上述向客户发送保险简介信息时，发送时刻模块8还记录了发送保险简介信息的发送时刻。当接收到客户对此保险简介信息回复的是正面情感，则表示对保险简介信息认可。说明客户对保险简介信息的内容表示喜欢或认可，也说明客户在这个时间段内是方便接收阅读消息的。获取发送上述保险简介信息的发送时刻，然后判断该发送时刻所对应的发送时间段，第二判定模块9将该发送时间段判定为客户偏好的发送时间段。将该发送时间段上传到服务器，便于服务器统计客户喜欢接收推送保险简介信息的时间段。发送模块10在之后的发送保险简介信息或其他保险产品信息的时候，选择客户喜欢的发送时刻进行推送。服务器在判定发送时刻对应的发送时间段时，先将一天的时间分成多个时间段，例如将一天的时间分为凌晨(00:00-06；00)、早晨(06:00-09:00)、上午(09:00-12:00)、中午(12:00-14:00)、下午(14:00-18:00)、晚上(18:00-21:00)、深夜(21:00-24:00)这七个时间段。若向客户发送保险简介信息或其他保险产品信息的时刻是10点半，在9点与12点之间，则对应的时间段是上午，服务器判定客户偏好的发送时间段是上午(09:00-12:00)。
参照图12，进一步地，上述展示模块1包括：
第二判断单元15，用于获取所述客户的客户信息，判断所述客户信息中是否存在所述客户偏好的发送时间段；
第三判断单元16，用于若所述客户有偏好的发送时间段，判断当前时刻是否是属于所述客户偏好的发送时间段；
第二发送单元17，用于若当前时刻是属于客户偏好的发送时间段，向客户展示指定保险简介信息。
本实施例中，第二判断单元15在客户登录个人的保险相关的账户时就调用了客户的客户信息，自动获取了用户的个人信息，对应的获取到服务器计算得到的该客户偏好的发送时间段。然后第三判断单元16判断当前的时候是不是在该客户的发送时间段内，如果是，说明是适合发送保险信息的时刻，第二发送单元17就向客户发送指定的保险信息。
参照图13，进一步地，上述输出模块4包括：
获取单元41，用于若所述情感特征为正面情感，获取所述保险简介信息对应的保险产品类型；
输出单元42，用于输出所述保险产品类型对应的保险产品信息。
本实施例中，如果情感特征为正面情感，则获取单元41获取发送的上述保险简介信息，判断上述保险简介信息是属于哪个类别的保险类型的保险信息，如果是属于财产保险，则获取财产保险的保险类型，进一步地，输出单元42将该保险类型下的保险产品信息都显示出来，供客户浏览选择。
参照图14，进一步地，上述指定的保险简介信息对应多个保险类型，上述输出单元42包括：
显示类型子单元421，用于将多个所述保险类型显示在显示屏上；
保险类型子单元422，用于接收用户选择的保险类型；
显示子单元423，用于将所述用户选择的保险类型对应的保险产品信息显示在显示屏上。
本实施例中，下表是一具体实施例的保险信息、保险类型、保险产品三者的关系。
一个保险信息对应有多个保险类型，而每个保险类型也对应有多个保险产品，如果将这些全部显示在显示屏上，信息量较大，客户无法迅速准确获取到所需要的产品，因此，做进一步筛选，显示类型子单元421将保险信息对应的保险类型显示在显示屏上，客户对其进行进一步优化选择方向，保险类型子单元422接收到客户选择的保险类型后，最终显示子单元423只在屏幕上显示这个保险类型的保险产品。方便客户准确的选择到心仪的保险产品。
进一步地，上述输出模块4包括：
查找单元，用于若所述情感特征为正面情感，查找所述回复文本中的关键词；
显示单元，用于显示与所述关键词相关的保险产品。
本实施例中，如果情感特征为正面情感，那么查找单元再次调用客户的回复文本，读取客户文本中的关键词，对应的，每个保险产品也都有至少一个用于表示产品的特色的产品关键词，比如人寿、汽车、房屋、煤气等能体现保险产品的所承保的标的物的词语，也包括意外、医疗、理财、分红、投资等体现保险产品主要功能的词语。如果客户的回复文本中含有上述关键词，则显示单元会推荐含有上述关键词的保险产品给用户，显示单元将该保险产品显示在屏幕上，方便客户选择。
进一步地，上述推送保险产品的装置还包括：
获取表情模块，用于获取客户的脸部表情；
判断模块，用于判断所述脸部表情是否是积极表情；
第三判定模块，用于若所述脸部表情与情感特征一致，判定情感特征为正面情感。
本实施例中，获取表情模块获取客户的脸部表情，是机器人调用自身的摄像头来进行拍摄。一般客户在与机器人互动时，都是站着或坐在指定的位置，机器人控制摄像头开启后，寻找脸部，然后进行拍摄。一般而言，机器人最近的脸部信息是客户的脸部信息。判断模块根据获取的脸部信息，判断出该脸部信息的脸部表情。判断脸部信息上的脸部表情，是将包含有脸部信息的图片输入一个基于RNN神经网络训练好的模型后输入对应的脸部表情，输出的脸部表情是积极或消极，如果是积极表情，积极表情包括微笑、关注等表情，第三判定模块则进一步确认客户是对上述保险信息是感兴趣的。上述判断脸部表情是否是积极表情的具体方法是：机器人对拍摄的含有脸部信息的图像进行特征提取，得到对应的人脸特征向量，然后对人脸特征向量进行表情识别。若识别的结果是属于预设的积极表情，则表示用户是正面情感。
进一步地，上述输出模块4包括：
脸部信息单元，用于若所述情感特征为正面情感，获取客户的脸部信息；
年龄性别单元，用于根据所述脸部信息，判断客户的年龄及性别；
显示产品单元，用于根据所述年龄以及性别，显示所述与保险信息相关的保险产品。
本实施例中，脸部信息单元获取客户的脸部信息，是机器人调用自身的摄像头来进行拍摄。一般客户在与机器人互动时，都是站着或坐在指定的位置，机器人控制摄像头开启后，寻找脸部，然后进行拍摄。根据获取的脸部信息，年龄性别单元判断出该脸部信息对应的客户的年龄和性别。判断脸部信息上对应的客户的年龄和性别，是将包含有脸部信息的图片输入一个基于RNN神经网络训练好的模型后输入对应的客户的年龄和性别。对应的，每个保险产品也都预设有适合的年龄与性别，符合该年龄要求与性别要求的人才能购买对应的保险产品，比如一些疾病保险要求的年龄范围比较小，而分红保险要求的年龄范围比较大。因此，在显示保险产品时，显示产品单元根据客户的年龄以及性别，将客户感兴趣的保险产品而且是能购买的保险产品显示出来，过滤掉无法购买的保险产品，更进一步的给客户提供准确的购买保险产品。
综上所述，本申请的推送保险产品的装置，首先发送保险信息给用户，然后根据用户的回复文本分析用户对该保险信息的情感特征来判断用户是否需要对该保险信息对应的保险产品，进而有目的的推送用户需要的保险产品。在推送保险信息时，获取到用户偏好的推送时间段和信息格式，进而在该用户的推送时间段内以对应的信息格式来推送保险信息，使用户能很好的了解保险信息。
参照图15，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图15所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储推送保险产品的模型等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种推送保险产品的方法。
上述处理器执行上述推送保险产品的方法的步骤：向客户展示指定保险简介信息；获取所述客户针对所述指定保险简介信息的回复文本；将所述回复文本输入到预设的基于LSTM-CNN模型训练得到的情感分析模型中进行计算，以得到所述客户针对所述保险信息的情感特征，所述情感特征包括正面情感和负面情感；所述情感分析模型为根据多个已知情感特征的回复文本的训练样本训练得到的；若所述情感特征为正面情感，则输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息。
在一个实施例中，上述处理器输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息的步骤之后，包括：获取所述保险简介信息的信息格式；判定该信息格式为所述客户偏好的信息格式；当接收到向所述客户展示信息的指令时，调用所述客户偏好的信息格式进行信息展示。
在一个实施例中，上述处理器向客户展示指定的保险简介信息的步骤，包括：获取所述客户的客户信息，并根据所述客户信息调取所述客户的历史浏览记录，所述历史浏览记录中包括浏览信息的信息格式；若调取到所述客户的历史浏览记录，则确定所述历史浏览记录中浏览次数最多的信息格式为所述客户的偏好信息格式，并向所述客户展示所述偏好的信息格式对应的保险简介信息；若未调取到所述客户的历史浏览记录，获取所有客户偏好信息格式的排行榜；向所述客户发送所述信息格式排行榜上第一名的信息格式对应的保险简介信息。
在一个实施例中，上述处理器输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息的步骤之后，包括：获取发送所述保险简介信息的发送时刻；判定所述发送时刻所在的发送时间段为所述客户偏好的发送时间段；当接收到向所述客户展示信息的指令时，在所述客户偏好的发送时间段进行信息展示。
在一个实施例中，上述处理器向客户展示指定保险简介信息的步骤，包括：获取所述客户的客户信息，判断所述客户信息中是否有存在所述客户偏好的发送时间段；若存在，判断当前时刻是否是属于所述客户偏好的发送时间段；若是，向客户展示指定保险简介信息。
在一个实施例中，若所述情感特征为正面情感，上述处理器输出所述保险简介信息对应的保险产品信息的步骤，包括：若所述情感特征为正面情感，获取所述保险简介信息对应的保险产品信息类型；输出所述保险产品类型对应的保险产品信息。
在一个实施例中，上述指定的保险简介信息对应多个保险类型，上述处理器输出指定保险简介信息对应的保险产品信息的步骤，包括：将多个所述保险类型显示在显示屏上；接收用户选择的保险类型；将所述用户选择的保险类型对应的保险产品信息显示在显示屏上。
本申请的计算机设备首先发送保险信息给用户，然后根据用户的回复文本分析用户对该保险信息的情感特征来判断用户是否需要对该保险信息对应的保险产品，进而有目的的推送用户需要的保险产品。在推送保险信息时，获取到用户偏好的推送时间段和信息格式，进而在该用户的推送时间段内以对应的信息格式来推送保险信息，使用户能很好的了解保险信息。
本领域技术人员可以理解，图15中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现一种推送保险产品的方法，具体为：向客户展示指定保险简介信息；获取所述客户针对所述指定保险简介信息的回复文本；将所述回复文本输入到预设的基于LSTM-CNN模型训练得到的情感分析模型中进行计算，以得到所述客户针对所述保险信息的情感特征，所述情感特征包括正面情感和负面情感；所述情感分析模型为根据多个已知情感特征的回复文本的训练样本训练得到的；若所述情感特征为正面情感，则输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息。
在一个实施例中，上述处理器输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息的步骤之后，包括：获取所述保险简介信息的信息格式；判定该信息格式为所述客户偏好的信息格式；当接收到向所述客户展示信息的指令时，调用所述客户偏好的信息格式进行信息展示。
在一个实施例中，上述处理器向客户展示指定的保险简介信息的步骤，包括：获取所述客户的客户信息，并根据所述客户信息调取所述客户的历史浏览记录，所述历史浏览记录中包括浏览信息的信息格式；若调取到所述客户的历史浏览记录，则确定所述历史浏览记录中浏览次数最多的信息格式为所述客户的偏好信息格式，并向所述客户展示所述偏好的信息格式对应的保险简介信息；若未调取到所述客户的历史浏览记录，获取所有客户偏好信息格式的排行榜；向所述客户发送所述信息格式排行榜上第一名的信息格式对应的保险简介信息。
在一个实施例中，上述处理器输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息的步骤之后，包括：获取发送所述保险简介信息的发送时刻；判定所述发送时刻所在的发送时间段为所述客户偏好的发送时间段；当接收到向所述客户展示信息的指令时，在所述客户偏好的发送时间段进行信息展示。
在一个实施例中，上述处理器向客户展示指定保险简介信息的步骤，包括：获取所述客户的客户信息，判断所述客户信息中是否有存在所述客户偏好的发送时间段；若存在，判断当前时刻是否是属于所述客户偏好的发送时间段；若是，向客户展示指定保险简介信息。
在一个实施例中，若所述情感特征为正面情感，上述处理器输出所述保险简介信息对应的保险产品信息的步骤，包括：若所述情感特征为正面情感，获取所述保险简介信息对应的保险产品信息类型；输出所述保险产品类型对应的保险产品信息。
在一个实施例中，上述指定的保险简介信息对应多个保险类型，上述处理器输出指定保险简介信息对应的保险产品信息的步骤，包括：将多个所述保险类型显示在显示屏上；接收用户选择的保险类型；将所述用户选择的保险类型对应的保险产品信息显示在显示屏上。
本申请的存储介质首先发送保险信息给用户，然后根据用户的回复文本分析用户对该保险信息的情感特征来判断用户是否需要对该保险信息对应的保险产品，进而有目的的推送用户需要的保险产品。在推送保险信息时，获取到用户偏好的推送时间段和信息格式，进而在该用户的推送时间段内以对应的信息格式来推送保险信息，使用户能很好的了解保险信息。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种推送保险产品的方法，其特征在于，包括：
向客户展示指定保险简介信息；
获取所述客户针对所述指定保险简介信息的回复文本；
将所述回复文本输入到预设的基于LSTM-CNN模型训练得到的情感分析模型中进行计算，以得到所述客户针对所述保险信息的情感特征，所述情感特征包括正面情感和负面情感；所述情感分析模型为根据多个已知情感特征的回复文本的训练样本训练得到的；
若所述情感特征为正面情感，则输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息。
2.如权利要求1所述的推送保险产品的方法，其特征在于，所述输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息的步骤之后，包括：
获取所述保险简介信息的信息格式；
判定该信息格式为所述客户偏好的信息格式；
当接收到向所述客户展示信息的指令时，调用所述客户偏好的信息格式进行信息展示。
3.如权利要求1所述的推送保险产品的方法，其特征在于，所述向客户展示指定的保险简介信息的步骤，包括：
获取所述客户的客户信息，并根据所述客户信息调取所述客户的历史浏览记录，所述历史浏览记录中包括浏览信息的信息格式；
若调取到所述客户的历史浏览记录，则确定所述历史浏览记录中浏览次数最多的信息格式为所述客户的偏好信息格式，并向所述客户展示所述偏好的信息格式对应的保险简介信息；
若未调取到所述客户的历史浏览记录，获取所有客户偏好信息格式的排行榜；
向所述客户发送所述信息格式排行榜上第一名的信息格式对应的保险简介信息。
4.如权利要求1所述的推送保险产品的方法，其特征在于，所述输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息的步骤之后，包括：
获取发送所述保险简介信息的发送时刻；
判定所述发送时刻所在的发送时间段为所述客户偏好的发送时间段；
当接收到向所述客户展示信息的指令时，在所述客户偏好的发送时间段进行信息展示。
5.如权利要求1所述的推送保险产品的方法，其特征在于，所述向客户展示指定保险简介信息的步骤，包括：
获取所述客户的客户信息，判断所述客户信息中是否存在所述客户偏好的发送时间段；
若存在，判断当前时刻是否是属于所述客户偏好的发送时间段；
若是，向客户展示指定保险简介信息。
6.如权利要求1所述的推送保险产品的方法，其特征在于，所述若所述情感特征为正面情感，则输出所述保险简介信息对应的保险产品信息的步骤，包括：
若所述情感特征为正面情感，获取所述保险简介信息对应的保险产品类型；
输出所述保险产品类型对应的保险产品信息。
7.如权利要求6所述的推送保险产品的方法，其特征在于，一个所述指定保险简介信息对应多个保险类型，所述输出所述指定保险简介信息对应的保险产品信息的步骤，包括：
将多个所述保险类型显示在显示屏上；
接收用户选择的保险类型；
将所述用户选择的保险类型对应的保险产品信息显示在显示屏上。
8.一种推送保险产品的装置，其特征在于，包括：
展示模块，用于向客户展示指定保险简介信息；
获取模块，用于获取所述客户针对所述指定保险简介信息的回复文本；
情感特征模块，用于将所述回复文本输入到预设的基于LSTM-CNN模型训练得到的情感分析模型中进行计算，以得到所述客户针对所述保险信息的情感特征，所述情感特征包括正面情感和负面情感；所述情感分析模型为根据多个已知情感特征的回复文本的训练样本训练得到的；
输出模块，用于若所述情感特征为正面情感，则输出所述保险简介信息对应的保险产品信息。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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| WO2019232883A1 (zh) | 2019-12-12 |
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