CN109102356A - 一种保险产品的推荐方法、可读存储介质及终端设备 - Google Patents

Abstract

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种保险产品的推荐方法、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法获取待推荐给客户的各个保险产品，并对所述各个保险产品分解，得到各个保险项目；从预设的数据源列表中分别选取与各个保险项目对应的数据源作为目标数据源；根据所述客户的身份信息从各个目标数据源中获取所述客户的历史记录数据；根据所述客户的历史记录数据分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度；根据各个保险项目与所述客户之间的匹配度分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度；从各个保险产品中选取与所述客户之间的匹配度最大的保险产品作为目标保险产品，并推荐给所述客户。减少了客户消耗的时间，极大提升了客户体验。

Description

一种保险产品的推荐方法、可读存储介质及终端设备

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种保险产品的推荐方法、计算机可读存储介质及终端设备。

背景技术

现有的保险产品，类别多种多样，覆盖了不同的保险责任，达成了不同的保险保障，对于普通客户而言，在购买保险时，需要花费大量的时间来了解现有的所有保险产品的具体内容，并从中选择合适于自己的保险产品，客户体验极差。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种保险产品的推荐方法、计算机可读存储介质及终端设备，以解决需要耗费客户大量时间来选择合适的保险产品的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种保险产品的推荐方法，可以包括：

获取待推荐给客户的各个保险产品，并对所述各个保险产品分解，得到各个保险项目，其中，每个保险产品包括至少一个保险项目；

从预设的数据源列表中分别选取与各个保险项目对应的数据源作为目标数据源，所述数据源列表记录了数据源与保险项目之间的对应关系，每个数据源中记录了与至少一个保险项目相关的历史记录数据；

根据所述客户的身份信息从各个目标数据源中获取所述客户的历史记录数据；

根据所述客户的历史记录数据分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度；

根据各个保险项目与所述客户之间的匹配度分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度；

从各个保险产品中选取与所述客户之间的匹配度最大的保险产品作为目标保险产品，并将所述目标保险产品推荐给所述客户。

本发明实施例的第二方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如下步骤：

获取待推荐给客户的各个保险产品，并对所述各个保险产品分解，得到各个保险项目，其中，每个保险产品包括至少一个保险项目；

从预设的数据源列表中分别选取与各个保险项目对应的数据源作为目标数据源，所述数据源列表记录了数据源与保险项目之间的对应关系，每个数据源中记录了与至少一个保险项目相关的历史记录数据；

根据所述客户的身份信息从各个目标数据源中获取所述客户的历史记录数据；

根据所述客户的历史记录数据分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度；

根据各个保险项目与所述客户之间的匹配度分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度；

从各个保险产品中选取与所述客户之间的匹配度最大的保险产品作为目标保险产品，并将所述目标保险产品推荐给所述客户。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

获取待推荐给客户的各个保险产品，并对所述各个保险产品分解，得到各个保险项目，其中，每个保险产品包括至少一个保险项目；

从预设的数据源列表中分别选取与各个保险项目对应的数据源作为目标数据源，所述数据源列表记录了数据源与保险项目之间的对应关系，每个数据源中记录了与至少一个保险项目相关的历史记录数据；

根据所述客户的身份信息从各个目标数据源中获取所述客户的历史记录数据；

根据所述客户的历史记录数据分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度；

根据各个保险项目与所述客户之间的匹配度分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度；

从各个保险产品中选取与所述客户之间的匹配度最大的保险产品作为目标保险产品，并将所述目标保险产品推荐给所述客户。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例将待推荐的各个保险产品分解到保险项目的维度，首先根据历史记录数据分别计算各个保险项目与客户之间的匹配度，然后再根据各个保险项目与所述客户之间的匹配度分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度，最后从各个保险产品中选取与所述客户之间的匹配度最大的保险产品作为目标保险产品，并将所述目标保险产品推荐给所述客户，由于这些历史记录数据是从多个数据源中获取的，为准确进行保险产品推荐提供了数据基础，通过该历史记录数据为其自动推荐的保险产品即为最合适于客户的保险产品，整个过程全部自动完成，大大减少了客户进行保险产品选择所消耗的时间，极大提升了客户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例中一种保险产品的推荐方法的一个实施例流程图；

图2为从各个目标数据源中获取客户的历史记录数据的示意流程图；

图3为获取历史记录数据的交互示意图；

图4为标准贡献值的设置过程的示意流程图；

图5为本发明实施例中一种保险产品的推荐装置的一个实施例结构图；

图6为本发明实施例中一种终端设备的示意框图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例中一种保险产品的推荐方法的一个实施例可以包括：

步骤S101、获取待推荐给客户的各个保险产品，并对所述各个保险产品分解，得到各个保险项目。

其中，每个保险产品包括至少一个保险项目。

不同的保险产品之间的差别主要在于各自具体包括的保险项目是不同的。例如，共有5种保险项目，分别为保险项目A、保险项目B、保险项目C、保险项目D和、保险项目E，在此基础上，共向市场推出了3种保险产品，分别为：

保险产品1＝{保险项目A∪保险项目B∪保险项目C}

保险产品2＝{保险项目A∪保险项目B∪保险项目E}

保险产品3＝{保险项目A∪保险项目D∪保险项目E}。

下表所示即为某一保险产品所包括的保险项目列表：

保险项目	保险额度
		意外伤害身故、残疾	50万
意外伤害医疗	10万
		重大疾病	3万
疾病身故、残疾	3万
		飞机意外身故、残疾	50万
火车意外身故、残疾	50万
		汽车意外身故、残疾	30万

步骤S102、从预设的数据源列表中分别选取与各个保险项目对应的数据源作为目标数据源。

所述数据源列表记录了数据源与保险项目之间的对应关系，具体如下表所示：

保险项目	数据源
		保险项目A	医疗系统
保险项目B	支付平台系统
		保险项目C	航空系统、铁路系统、交通管理系统
保险项目D	支付平台系统、旅游管理系统

每个数据源中记录了与至少一个保险项目相关的历史记录数据，例如，医疗系统服务器中存储的客户的病历数据，支付平台系统服务器中存储的客户的支付记录数据，航空系统服务器中存储的客户的飞行记录数据，铁路系统服务器中存储的客户的出行记录数据，旅游管理系统服务器中存储的客户的旅游记录数据，交通管理系统服务器中存储的客户的交通违章记录数据，……等等。

步骤S103、根据所述客户的身份信息从各个目标数据源中获取所述客户的历史记录数据。

具体地，步骤S103可以包括如图2所示的步骤：

步骤S1031、向所述客户的终端设备发送身份信息请求。

所述身份信息请求中包括执行终端设备的设备标识，所述执行终端设备为本实施例中的执行主体，可由推销保险产品的业务员或者保险产品的目标客户使用，用于向其使用者进行保险产品的推荐及展示。

步骤S1032、接收所述客户的终端设备反馈的所述客户的身份信息。

所述客户的终端设备在接收到身份信息请求后，会记录下所述执行终端设备的设备标识，并向所述执行终端设备反馈所述客户的身份信息。

步骤S1033、从所述各个目标数据源中任意选取一个尚未被选取过的数据源作为当前数据源。

步骤S1034、从预设的服务器列表中选取与所述当前数据源对应的服务器作为目标服务器。

所述服务器列表记录了各个数据源与各个服务器之间的对应关系，具体如下表所示：

数据源	服务器(IP地址)
		数据源1	192.168.3.56
数据源2	192.155.26.134
		数据源3	192.38.80.121
数据源4	192.176.34.5

步骤S1035、向所述目标服务器发送数据请求。

所述数据请求中包括所述客户的身份信息，还包括所述执行终端设备的设备标识。

步骤S1036、接收所述目标服务器发送的所述客户的历史记录数据。

所述目标服务器在接收到所述数据请求后，向所述客户的终端设备发送授权请求，所述授权请求中包括所述执行终端设备的设备标识，所述客户的终端设备对所述执行终端设备的设备标识进行核对，若核对无误，则向所述目标服务器发送授权指令，所述目标服务器在接收到所述授权指令之后，向所述执行终端设备发送所述客户的历史记录数据。整个数据交互的过程如图3所示。

步骤S1037、判断所述各个目标数据源是否均被选取过。

若所述各个目标数据源中还存在尚未被选取过的数据源，则返回执行步骤S1033，若所述各个目标数据源均被选取过，则执行步骤S1038。

步骤S1038、确定历史记录数据获取均已获取成功。

通过以上过程，在获得用户授权的前提下，再从各个目标服务器中获取客户的历史记录数据，保证了客户数据的安全性。当所述历史记录数据均已获取之后，则可根据这些历史记录数据为客户进行保险产品的推荐。

步骤S104、根据所述客户的历史记录数据分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度。

具体地，可以根据下式分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度：

其中，n为保险项目的序号，1≤n≤N，N为保险项目的总数，p为目标数据源的序号，1≤p≤P_n，P_n为与第n个保险项目对应的目标数据源的总数，DateSource_n,p为从与第n个保险项目对应的第p个目标数据源中获取的历史记录数据的实际贡献值，Standard_n,p为与第n个保险项目对应的第p个目标数据源的标准贡献值，Weight_n,p为与第n个保险项目对应的第p个目标数据源的权重系数，且InsItem_n第n个保险项目与所述客户之间的匹配度。

实际贡献值DateSource_n,p为特定事件出现的次数，例如，若目标数据源为航空系统服务器中存储的客户的飞行记录数据，对该飞行记录数据进行统计，得到的该客户总的飞行次数即为实际贡献值DateSource_n,p，若目标数据源为旅游管理系统服务器中存储的客户的旅游记录数据，对该旅游记录数据进行统计，得到的该客户总的旅游次数即为实际贡献值DateSource_n,p，若目标数据源为交通管理系统服务器中存储的该客户的交通违章记录数据，对该旅游记录数据进行统计，得到的该客户总的违章次数即为实际贡献值DateSource_n,p。

标准贡献值Standard_n,p可以根据大样本的客户统计数据进行设置，其具体设置过程如图4所示：

步骤S1041、从预设的历史客户样本库中选取C个客户样本，并构造样本集合。

具体地，可以构造如下所示的样本集合：

其中，c为客户样本的序号，1≤c≤C，可以根据实际情况将C设置为10000、50000、100000或者其它取值，为从与第n个保险项目对应的第p个目标数据源中获取的历史记录数据的第c个客户样本的实际贡献值，SampleSet_n,p为所述样本集合。

步骤S1042、按照预设的第一选取比例从所述样本集合中选取取值最大的样本，并将选取的样本构造为最大样本集合。

具体地，可以构造如下所示的最大样本集合：

其中，SampleSetMax_n,p为所述最大样本集合，C_max为所述最大样本集合中的样本个数，且C_max＝C×η₁，η₁为所述第一选取比例，可以根据实际情况将η₁设置为0.05、0.1、0.2或者其它取值，c_max为所述最大样本集合中的样本序号，1≤c_max≤C_max，为所述最大样本集合的第c_max个样本。

步骤S1043、按照预设的第二选取比例从所述样本集合中选取取值最小的样本，并将选取的样本构造为最小样本集合。

具体地，可以构造如下所示的最小样本集合：

其中，SampleSetMin_n,p为所述最小样本集合，C_min为所述最小样本集合中的样本个数，且C_min＝C×η₂，η₂为所述第二选取比例，可以根据实际情况将η₁设置为0.05、0.1、0.2或者其它取值，c_min为所述最小样本集合中的样本序号，1≤c_min≤C_min，为所述最小样本集合的第c_min个样本。

步骤S1044、构造中值样本集合。

具体地，可以构造如下所示的中值样本集合：

其中，SampleSetMid_n,p为所述中值样本集合，且

SampleSetMid_n,p＝SampleSet_n,p-SampleSetMax_n,p-SampleSetMin_n,p，

C_mid为所述中值样本集合中的样本个数，且C_mid＝C×(1-η₁-η₂)，c_mid为所述中值样本集合中的样本序号，1≤c_mid≤C_mid，为所述中值样本集合的第c_mid个样本。

步骤S1045、计算所述标准贡献值。

具体地，可以根据下式计算所述标准贡献值：

步骤S105、根据各个保险项目与所述客户之间的匹配度分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度。

具体地，可以根据下式分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度：

其中，m为保险产品的序号，1≤m≤M，M为保险产品的总数，l为保险项目在保险产品中的序号，1≤l≤L_m，L_m为第m个保险产品中的保险条目总数，InsItem_m,l为第m个保险产品中的第l个保险项目与所述客户之间的匹配度，InsAmount_m,l为第m个保险产品中的第l个保险项目的保险额度，InsProduct_m为第m个保险产品与所述客户之间的匹配度。

步骤S106、从各个保险产品中选取与所述客户之间的匹配度最大的保险产品作为目标保险产品，并将所述目标保险产品推荐给所述客户。

具体地，可以通过下式选取所述目标保险产品：

BestProduct＝Argmax(InsProductSet)

＝Argmax([InsProduct₁,InsProduct₂,......,InsProduct_m,......,InsProduct_M])

其中，Argmax为最大自变量函数，InsProductSet为保险产品的需求度集合，且InsProductSet＝[InsProduct₁,InsProduct₂,......,InsProduct_m,......,InsProduct_M]，BestProduct为所述目标保险产品的序号。

综上所述，本发明实施例将待推荐的各个保险产品分解到保险项目的维度，首先根据历史记录数据分别计算各个保险项目与客户之间的匹配度，然后再根据各个保险项目与所述客户之间的匹配度分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度，最后从各个保险产品中选取与所述客户之间的匹配度最大的保险产品作为目标保险产品，并将所述目标保险产品推荐给所述客户，由于这些历史记录数据是从多个数据源中获取的，为准确进行保险产品推荐提供了数据基础，通过该历史记录数据为其自动推荐的保险产品即为最合适于客户的保险产品，整个过程全部自动完成，大大减少了客户进行保险产品选择所消耗的时间，极大提升了客户体验。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的一种保险产品的推荐方法，图5示出了本发明实施例提供的一种保险产品的推荐装置的一个实施例结构图。

本实施例中，一种保险产品的推荐装置可以包括：

产品分解模块501，用于获取待推荐给客户的各个保险产品，并对所述各个保险产品分解，得到各个保险项目，其中，每个保险产品包括至少一个保险项目；

目标数据源选取模块502，用于从预设的数据源列表中分别选取与各个保险项目对应的数据源作为目标数据源，所述数据源列表记录了数据源与保险项目之间的对应关系，每个数据源中记录了与至少一个保险项目相关的历史记录数据；

历史记录数据获取模块503，用于根据所述客户的身份信息从各个目标数据源中获取所述客户的历史记录数据；

项目匹配度计算模块504，用于根据所述客户的历史记录数据分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度；

产品匹配度计算模块505，用于根据各个保险项目与所述客户之间的匹配度分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度；

产品推荐模块506，用于从各个保险产品中选取与所述客户之间的匹配度最大的保险产品作为目标保险产品，并将所述目标保险产品推荐给所述客户。

进一步地，所述历史记录数据获取模块可以包括：

身份信息请求发送模块，用于向所述客户的终端设备发送身份信息请求；

身份信息接收模块，用于接收所述客户的终端设备反馈的所述客户的身份信息；

当前数据源选取模块，用于从所述各个目标数据源中任意选取一个尚未被选取过的数据源作为当前数据源；

目标服务器选取模块，用于从预设的服务器列表中选取与所述当前数据源对应的服务器作为目标服务器，所述服务器列表记录了各个数据源与各个服务器之间的对应关系；

数据请求发送模块，用于向所述目标服务器发送数据请求，所述数据请求中包括所述客户的身份信息；

历史记录数据接收模块，用于接收所述目标服务器发送的所述客户的历史记录数据。

进一步地，所述项目匹配度计算模块可以包括：

项目匹配度计算单元，用于根据下式分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度：

其中，n为保险项目的序号，1≤n≤N，N为保险项目的总数，p为目标数据源的序号，1≤p≤P_n，P_n为与第n个保险项目对应的目标数据源的总数，DateSource_n,p为从与第n个保险项目对应的第p个目标数据源中获取的历史记录数据的实际贡献值，Standard_n,p为与第n个保险项目对应的第p个目标数据源的标准贡献值，Weight_n,p为与第n个保险项目对应的第p个目标数据源的权重系数，且InsItem_n第n个保险项目与所述客户之间的匹配度。

进一步地，所述项目匹配度计算模块还可以包括：

样本集合构造单元，用于从预设的历史客户样本库中选取C个客户样本，并构造如下所示的样本集合：

其中，c为客户样本的序号，1≤c≤C，为从与第n个保险项目对应的第p个目标数据源中获取的历史记录数据的第c个客户样本的实际贡献值，SampleSet_n,p为所述样本集合；

最大样本集合构造单元，用于按照预设的第一选取比例从所述样本集合中选取取值最大的样本，并将选取的样本构造为如下所示的最大样本集合：

其中，SampleSetMax_n,p为所述最大样本集合，C_max为所述最大样本集合中的样本个数，且C_max＝C×η₁，η₁为所述第一选取比例，c_max为所述最大样本集合中的样本序号，1≤c_max≤C_max，为所述最大样本集合的第c_max个样本；

最小样本集合构造单元，用于按照预设的第二选取比例从所述样本集合中选取取值最小的样本，并将选取的样本构造为如下所示的最小样本集合：

其中，SampleSetMin_n,p为所述最小样本集合，C_min为所述最小样本集合中的样本个数，且C_min＝C×η₂，η₂为所述第二选取比例，c_min为所述最小样本集合中的样本序号，1≤c_min≤C_min，为所述最小样本集合的第c_min个样本；

中值样本集合构造单元，用于构造如下所示的中值样本集合：

其中，SampleSetMid_n,p为所述中值样本集合，且

SampleSetMid_n,p＝SampleSet_n,p-SampleSetMax_n,p-SampleSetMin_n,p，

C_mid为所述中值样本集合中的样本个数，且C_mid＝C×(1-η₁-η₂)，c_mid为所述中值样本集合中的样本序号，1≤c_mid≤C_mid，为所述中值样本集合的第c_mid个样本；

标准贡献值计算单元，用于根据下式计算所述标准贡献值：

进一步地，所述产品匹配度计算模块可以包括：

产品匹配度计算单元，用于根据下式分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度：

其中，m为保险产品的序号，1≤m≤M，M为保险产品的总数，l为保险项目在保险产品中的序号，1≤l≤L_m，L_m为第m个保险产品中的保险条目总数，InsItem_m,l为第m个保险产品中的第l个保险项目与所述客户之间的匹配度，InsAmount_m,l为第m个保险产品中的第l个保险项目的保险额度，InsProduct_m为第m个保险产品与所述客户之间的匹配度。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

图6示出了本发明实施例提供的一种终端设备的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

在本实施例中，所述终端设备6即为前文中所提及的执行终端设备，其可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该终端设备6可包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机可读指令62，例如执行上述的保险产品的推荐方法的计算机可读指令。所述处理器60执行所述计算机可读指令62时实现上述各个保险产品的推荐方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S106。或者，所述处理器60执行所述计算机可读指令62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示模块501至506的功能。

示例性的，所述计算机可读指令62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机可读指令62在所述终端设备6中的执行过程。

所述处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器61可以是所述终端设备6的内部存储单元，例如终端设备6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述终端设备6的外部存储设备，例如所述终端设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机可读指令以及所述终端设备6所需的其它指令和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干计算机可读指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机可读指令的介质。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种保险产品的推荐方法，其特征在于，包括：

获取待推荐给客户的各个保险产品，并对所述各个保险产品分解，得到各个保险项目，其中，每个保险产品包括至少一个保险项目；

从预设的数据源列表中分别选取与各个保险项目对应的数据源作为目标数据源，所述数据源列表记录了数据源与保险项目之间的对应关系，每个数据源中记录了与至少一个保险项目相关的历史记录数据；

根据所述客户的身份信息从各个目标数据源中获取所述客户的历史记录数据；

根据所述客户的历史记录数据分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度；

根据各个保险项目与所述客户之间的匹配度分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度；

从各个保险产品中选取与所述客户之间的匹配度最大的保险产品作为目标保险产品，并将所述目标保险产品推荐给所述客户。

2.根据权利要求1所述的保险产品的推荐方法，其特征在于，所述根据所述客户的身份信息从各个目标数据源中获取所述客户的历史记录数据包括：

向所述客户的终端设备发送身份信息请求；

接收所述客户的终端设备反馈的所述客户的身份信息；

从所述各个目标数据源中任意选取一个尚未被选取过的数据源作为当前数据源；

从预设的服务器列表中选取与所述当前数据源对应的服务器作为目标服务器，所述服务器列表记录了各个数据源与各个服务器之间的对应关系；

向所述目标服务器发送数据请求，所述数据请求中包括所述客户的身份信息；

接收所述目标服务器发送的所述客户的历史记录数据；

返回执行所述从所述各个目标数据源中任意选取一个尚未被选取过的数据源作为当前数据源的步骤，直至所述各个目标数据源均被选取过为止。

3.根据权利要求1所述的保险产品的推荐方法，其特征在于，所述根据所述客户的历史记录数据分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度包括：

根据下式分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度：

其中，n为保险项目的序号，1≤n≤N，N为保险项目的总数，p为目标数据源的序号，1≤p≤P_n，P_n为与第n个保险项目对应的目标数据源的总数，DateSource_n,p为从与第n个保险项目对应的第p个目标数据源中获取的历史记录数据的实际贡献值，Standard_n,p为与第n个保险项目对应的第p个目标数据源的标准贡献值，Weight_n,p为与第n个保险项目对应的第p个目标数据源的权重系数，且InsItem_n第n个保险项目与所述客户之间的匹配度。

4.根据权利要求3所述的保险产品的推荐方法，其特征在于，所述标准贡献值的设置过程包括：

从预设的历史客户样本库中选取C个客户样本，并构造如下所示的样本集合：

其中，c为客户样本的序号，1≤c≤C，为从与第n个保险项目对应的第p个目标数据源中获取的历史记录数据的第c个客户样本的实际贡献值，SampleSet_n,p为所述样本集合；

按照预设的第一选取比例从所述样本集合中选取取值最大的样本，并将选取的样本构造为如下所示的最大样本集合：

其中，SampleSetMax_n,p为所述最大样本集合，C_max为所述最大样本集合中的样本个数，且C_max＝C×η₁，η₁为所述第一选取比例，c_max为所述最大样本集合中的样本序号，1≤c_max≤C_max，为所述最大样本集合的第c_max个样本；

按照预设的第二选取比例从所述样本集合中选取取值最小的样本，并将选取的样本构造为如下所示的最小样本集合：

其中，SampleSetMin_n,p为所述最小样本集合，C_min为所述最小样本集合中的样本个数，且C_min＝C×η₂，η₂为所述第二选取比例，c_min为所述最小样本集合中的样本序号，1≤c_min≤C_min，为所述最小样本集合的第c_min个样本；

构造如下所示的中值样本集合：

其中，SampleSetMid_n,p为所述中值样本集合，且

SampleSetMid_n,p＝SampleSet_n,p-SampleSetMax_n,p-SampleSetMin_n,p，

C_mid为所述中值样本集合中的样本个数，且C_mid＝C×(1-η₁-η₂)，c_mid为所述中值样本集合中的样本序号，1≤c_mid≤C_mid，为所述中值样本集合的第c_mid个样本；

根据下式计算所述标准贡献值：

5.根据权利要求1至4中任一项所述的保险产品的推荐方法，其特征在于，所述根据各个保险项目与所述客户之间的匹配度分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度包括：

根据下式分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度：

其中，m为保险产品的序号，1≤m≤M，M为保险产品的总数，l为保险项目在保险产品中的序号，1≤l≤L_m，L_m为第m个保险产品中的保险条目总数，InsItem_m,l为第m个保险产品中的第l个保险项目与所述客户之间的匹配度，InsAmount_m,l为第m个保险产品中的第l个保险项目的保险额度，InsProduct_m为第m个保险产品与所述客户之间的匹配度。

6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的保险产品的推荐方法的步骤。

7.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

获取待推荐给客户的各个保险产品，并对所述各个保险产品分解，得到各个保险项目，其中，每个保险产品包括至少一个保险项目；

从预设的数据源列表中分别选取与各个保险项目对应的数据源作为目标数据源，所述数据源列表记录了数据源与保险项目之间的对应关系，每个数据源中记录了与至少一个保险项目相关的历史记录数据；

根据所述客户的身份信息从各个目标数据源中获取所述客户的历史记录数据；

根据所述客户的历史记录数据分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度；

根据各个保险项目与所述客户之间的匹配度分别计算各个保险产品与所述客户之间的匹配度；

从各个保险产品中选取与所述客户之间的匹配度最大的保险产品作为目标保险产品，并将所述目标保险产品推荐给所述客户。

8.根据权利要求7所述的终端设备，其特征在于，所述根据所述客户的身份信息从各个目标数据源中获取所述客户的历史记录数据包括：

向所述客户的终端设备发送身份信息请求；

接收所述客户的终端设备反馈的所述客户的身份信息；

从所述各个目标数据源中任意选取一个尚未被选取过的数据源作为当前数据源；

从预设的服务器列表中选取与所述当前数据源对应的服务器作为目标服务器，所述服务器列表记录了各个数据源与各个服务器之间的对应关系；

向所述目标服务器发送数据请求，所述数据请求中包括所述客户的身份信息；

接收所述目标服务器发送的所述客户的历史记录数据；

返回执行所述从所述各个目标数据源中任意选取一个尚未被选取过的数据源作为当前数据源的步骤，直至所述各个目标数据源均被选取过为止。

9.根据权利要求7所述的终端设备，其特征在于，所述根据所述客户的历史记录数据分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度包括：

根据下式分别计算各个保险项目与所述客户之间的匹配度：

其中，n为保险项目的序号，1≤n≤N，N为保险项目的总数，p为目标数据源的序号，1≤p≤P_n，P_n为与第n个保险项目对应的目标数据源的总数，DateSource_n,p为从与第n个保险项目对应的第p个目标数据源中获取的历史记录数据的实际贡献值，Standard_n,p为与第n个保险项目对应的第p个目标数据源的标准贡献值，Weight_n,p为与第n个保险项目对应的第p个目标数据源的权重系数，且InsItem_n第n个保险项目与所述客户之间的匹配度。

10.根据权利要求9所述的终端设备，其特征在于，所述标准贡献值的设置过程包括：

从预设的历史客户样本库中选取C个客户样本，并构造如下所示的样本集合：

其中，c为客户样本的序号，1≤c≤C，为从与第n个保险项目对应的第p个目标数据源中获取的历史记录数据的第c个客户样本的实际贡献值，SampleSet_n,p为所述样本集合；

按照预设的第一选取比例从所述样本集合中选取取值最大的样本，并将选取的样本构造为如下所示的最大样本集合：

其中，SampleSetMax_n,p为所述最大样本集合，C_max为所述最大样本集合中的样本个数，且C_max＝C×η₁，η₁为所述第一选取比例，c_max为所述最大样本集合中的样本序号，1≤c_max≤C_max，为所述最大样本集合的第c_max个样本；

按照预设的第二选取比例从所述样本集合中选取取值最小的样本，并将选取的样本构造为如下所示的最小样本集合：

其中，SampleSetMin_n,p为所述最小样本集合，C_min为所述最小样本集合中的样本个数，且C_min＝C×η₂，η₂为所述第二选取比例，c_min为所述最小样本集合中的样本序号，1≤c_min≤C_min，为所述最小样本集合的第c_min个样本；

构造如下所示的中值样本集合：

其中，SampleSetMid_n,p为所述中值样本集合，且

SampleSetMid_n,p＝SampleSet_n,p-SampleSetMax_n,p-SampleSetMin_n,p，

C_mid为所述中值样本集合中的样本个数，且C_mid＝C×(1-η₁-η₂)，c_mid为所述中值样本集合中的样本序号，1≤c_mid≤C_mid，为所述中值样本集合的第c_mid个样本；

根据下式计算所述标准贡献值：