CN110390601A - 基于大数据的意健险推介率计算方法及相关设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及大数据技术领域，公开了一种基于大数据的意健险推介率计算方法及相关设备。意健险推介率计算方法包括：获取待进行推介率计算的车险保单和意健险保单，并确定推介率计算的车险维度，其中，所述车险维度至少包括车险类型、车辆类型及车辆信息中的一个维度；基于所述车险保单确定所述车险维度中目标车险维度对应的目标车险保单，并获取所述目标车险保单对应的标签；基于所述标签在所述意健险保单中进行查询，确定所述标签对应的目标意健险保单，并基于所述目标意健险保单的数量和所述目标车险保单的数量计算所述目标车险维度对应的意健险推介率。本申请实现了在车险特有的细分维度下的意健险推介率计算。

Description

基于大数据的意健险推介率计算方法及相关设备

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，尤其涉及基于大数据的意健险推介率计算方法及相关设备。

背景技术

保险机构在生成一笔车险保单时，如果随着这笔车险保单同时还生成了一笔意健险保单，即驾乘人人身意外伤害险和健康险保单，那么这笔意健险的保单就叫做随车出单。现有技术中，在统计随车出单的推介率时，通常都是基于出单机构和出单渠道这两个出单维度来统计的，并不支持车险特有的细分维度下的统计。因此，通过现有的推介率统计方式，无法准确地得知随车出单在每一个细分维度下的推介率，也就无法根据该推介率进行相应业务的推广及调整。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种基于大数据的意健险推介率计算方法及相关设备，旨在解决现有的意健险推介率计算方式不支持车险特有的细分维度下的统计的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供一种基于大数据的意健险推介率计算方法，所述基于大数据的意健险推介率计算方法包括以下步骤：

获取待进行推介率计算的车险保单和意健险保单，并确定推介率计算的车险维度，其中，所述车险维度至少包括车险类型、车辆类型及车辆信息中的一个维度；

基于所述车险保单确定所述车险维度中目标车险维度对应的目标车险保单，并获取所述目标车险保单对应的标签；

基于所述标签在所述意健险保单中进行查询，确定所述标签对应的目标意健险保单，并基于所述目标意健险保单的数量和所述目标车险保单的数量计算所述目标车险维度对应的意健险推介率。

可选地，在所述获取待进行推介率计算的车险保单和意健险保单，并确定推介率计算的车险维度的步骤之前，还包括：

当接收到车险保单出单指令时，检测是否同时接收到意健险保单出单指令；

若同时接收到意健险保单出单指令，则对所述车险保单和意健险保单设置预设的标签；

将所述车险保单保存至预设的车险保单信息表中，以及将所述意健险保单保存至预设的意健险保单信息表中。

可选地，所述获取待进行推介率计算的车险保单和意健险保单，并确定推介率计算的车险维度的步骤包括：

当接收到意健险推介率计算指令时，基于所述意健险推介率计算指令从所述预设的车险保单信息表中获取对应的车险保单，以及从所述预设的意健险保单信息表中获取对应的意健险保单；

确定所述意健险推介率计算指令对应的车险维度。

可选地，所述基于所述车险保单确定所述车险维度中目标车险维度对应的目标车险保单，并获取所述目标车险保单对应的标签的步骤包括：

获取所述车险保单的车险维度中的目标车险维度，并基于目标车险维度在所述车险保单的车险维度中进行查询，将包含所述目标车险维度的车险保单确定为目标车险保单；

在所述预设的车险保单信息表中进行查询，确定所述目标车险保单对应的标签。

可选地，所述基于所述目标意健险保单的数量和所述目标车险保单的数量计算所述目标车险维度对应的意健险推介率的步骤包括：

通过预设的推介率计算公式计算得到所述目标车险维度对应的意健险推介率，其中，所述M为目标车险保单的数量，所述N为目标意健险保单的数量，所述X为所述目标车险维度对应的意健险推介率。

可选地，所述基于所述标签在所述意健险保单中进行查询，确定所述标签对应的目标意健险保单的步骤包括：

基于所述目标车险保单对应的标签，在所述意健险保单的标签中进行查询匹配；

确定与所述目标车险保单对应的标签相匹配的所述意健险保单的目标标签；

将带有所述目标标签的意健险保单确定为目标意健险保单。

可选地，所述基于所述标签在所述意健险保单中进行查询，确定所述标签对应的目标意健险保单，并基于所述目标意健险保单和所述目标车险保单计算所述目标车险维度对应的意健险推介率的步骤之后，还包括：

对所述目标车险维度对应的意健险推介率进行排序，确定最低意健险推介率对应的目标车险维度；

基于所述最低意健险推介率对应的目标车险维度，制定意健险推介方案。

此外，为实现上述目的，本申请还提供一种基于大数据的意健险推介率计算装置，所述意健险推介率计算装置包括：

保单获取模块，用于获取待进行推介率计算的车险保单和意健险保单，并确定推介率计算的车险维度，其中，所述车险维度至少包括车险类型、车辆类型及车辆信息中的一个维度；

标签获取模块，用于基于所述车险保单确定所述车险维度中目标车险维度对应的目标车险保单，并获取所述目标车险保单对应的标签；

推介率计算模块，用于基于所述标签在所述意健险保单中进行查询，确定所述标签对应的目标意健险保单，并基于所述目标意健险保单的数量和所述目标车险保单的数量计算所述目标车险维度对应的意健险推介率。

可选地，所述意健险推介率计算装置还包括：

意健险保单检测模块，用于当接收到车险保单出单指令时，检测是否同时接收到意健险保单出单指令；

标签设置模块，用于若同时接收到意健险保单出单指令，则对所述车险保单和意健险保单设置预设的标签；

保单保存模块，用于将所述车险保单保存至预设的车险保单信息表中，以及将所述意健险保单保存至预设的意健险保单信息表中。

可选地，所述保单获取模块包括：

保单获取单元，用于当接收到意健险推介率计算指令时，基于所述意健险推介率计算指令从所述预设的车险保单信息表中获取对应的车险保单，以及从所述预设的意健险保单信息表中获取对应的意健险保单；

车险维度确定单元，用于确定所述意健险推介率计算指令对应的车险维度。

可选地，所述标签获取模块包括：

目标车险保单查询单元，用于获取所述车险保单的车险维度中的目标车险维度，并基于目标车险维度在所述车险保单的车险维度中进行查询，将包含所述目标车险维度的车险保单确定为目标车险保单；

目标车险保单标签查询单元，用于在所述预设的车险保单信息表中进行查询，确定所述目标车险保单对应的标签。

可选地，所述推介率计算模块包括：

意健险推介率计算单元，用于通过预设的推介率计算公式X＝MN，计算得到所述目标车险维度对应的意健险推介率，其中，所述M为目标车险保单的数量，所述N为目标意健险保单的数量，所述X为所述目标车险维度对应的意健险推介率。

可选地，所述推介率计算模块包括：

标签查询单元，用于基于所述目标车险保单对应的标签，在所述意健险保单的标签中进行查询匹配；

标签匹配单元，用于确定与所述目标车险保单对应的标签相匹配的所述意健险保单的目标标签；

目标意健险保单确定单元，用于将带有所述目标标签的意健险保单确定为目标意健险保单。

可选地，所述意健险推介率计算装置还包括：

推介率排序模块，用于对所述目标车险维度对应的意健险推介率进行排序，确定最低意健险推介率对应的目标车险维度

推介方案制定模块，用于基于所述最低意健险推介率对应的目标车险维度，制定意健险推介方案。

此外，为实现上述目的，本申请还提供一种基于大数据的意健险推介率计算设备，所述意健险推介率计算设备包括输入输出单元、存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述的基于大数据的意健险推介率计算方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本申请还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有意健险推介率计算程序，所述意健险推介率计算程序被处理器执行时实现如上所述的基于大数据的意健险推介率计算方法的步骤。

本申请提出的基于大数据的意健险推介率计算方法，当需要进行意健险保单的推介率计算时，首先获取对应的意健险保单及车险保单，并确定用于推介率计算的车险维度，以便根据该车险维度中目标车险维度从车险保单中确定目标车险保单；同时，确定目标车险保单所对应的标签，并根据该标签在意健险保单中进行查询，从而确定目标意健险保单；最后，根据目标意健险保单的数量和目标车险保单的数量计算该目标车险维度对应的意健险推介率。通过本申请提出的基于大数据的意健险推介率计算方法，对随车险出单的意健险保单进行车险维度的划分，从而计算在目标车险维度下的意健险推介率，实现在车险特有的细分维度下的意健险推介率计算。

附图说明

图1为本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的基于大数据的意健险推介率计算设备结构示意图；

图2为本申请基于大数据的意健险推介率计算方法一实施例的流程示意图；

图3为本申请基于大数据的意健险推介率计算装置一实施例的功能模块示意图。

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

应当理解，此处所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。

如图1所示，图1为本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的基于大数据的意健险推介率计算设备结构示意图。

本申请实施例中的基于大数据的意健险推介率计算设备可以是个人电脑(personal computer，PC)，也可以是便携计算机、服务器等具有数据处理能力的终端设备。

如图1所示，该基于大数据的意健险推介率计算设备可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选地可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选地还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的基于大数据的意健险推介率计算设备结构并不构成对基于大数据的意健险推介率计算设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及意健险推介率计算程序。

在图1所示的基于大数据的意健险推介率计算设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的意健险推介率计算程序，并执行以下意健险推介率计算方法的各实施例的操作。

参照图2，图2为本申请基于大数据的意健险推介率计算方法一实施例的流程示意图，在该实施例中，所述方法包括：

步骤S10，获取待进行推介率计算的车险保单和意健险保单，并确定推介率计算的车险维度，其中，车险维度至少包括车险类型、车辆类型及车辆信息中的一个维度。

现有技术中，当客户在车险出单机构购买了车险后，即可生成对应的车险保单，若客户同时还购买了意健险，则同时生成对应的意健险保单。在本实施例中，出单的车险保单存储于数据库中，更具体地说，是数据库中预设的车险保单信息表中；同样地，当意健险保单生成后即可被存储于预设的意健险保单信息表中，以便在需要进行意健险保单推介率计算时，从预设的意健险保单信息表和预设的车险保单信息表中获取相应的意健险保单和车险保单。

具体地，对意健险保单进行推介率计算可以是基于一定的时间范围和出单机构。例如，计算车险出单机构A在上一季度的意健险保单推介率，则相应地从预设的意健险保单信息表中获取车险出单机构A在上一季度的意健险保单，以及从预设的车险保单信息表中获取车险出单机构A在上一季度的车险保单。

在本实施例中，车险维度可以包括车险类型、车辆类型及车辆信息等，其中，车险类型可以包括商业险和交强险；车辆类型可以包括新能源车和燃油汽车；车辆信息可以包括车辆的新旧程度和行驶里程等。通过车险维度对车险保单和意健险保单进行划分及汇总，即可统计在不同车险维度下的意健险推介率。

步骤S20，基于车险保单确定车险维度中目标车险维度对应的目标车险保单，并获取目标车险保单对应的标签。

进一步地，因为不同的车险保单可能是基于不同的维度信息进行出单，例如，客户A购买的是交强险，客户B购买的是交强险和商业险，则客户A和客户B的车险保单上所包含的维度信息不相同。则根据确定的目标车险维度在获取的车险保单中进行查询，确定包含该目标车险维度的车险保单，记为目标车险保单。例如，从预设的车险保单信息表中获取车险出单机构A在上一季度的车险保单为100单，本次进行意健险推介率计算所用的目标车险维度是交强险，则基于交强险这一目标车险维度在这100单车险保单中进行查询，确定其中包含交强险的车险保单，即为目标车险保单，例如，目标车险保单的数量可以为50单。

进一步地，获取目标车险保单所对应的标签，可以理解的是，并不是所有的目标车险保单都带有标签。在本实施例中，存储于预设的意健险保单信息表中的意健险保单均带有标签，当意健险保单生成时即为该意健险保单设置标签。而预设的车险保单信息表中的车险保单并不是都带有预设的标签，只有在车险保单出单的同时还出单了意健险保单，该出单的车险保单才被打上预设的标签。

步骤S30，基于标签在意健险保单中进行查询，确定标签对应的目标意健险保单，并基于目标意健险保单的数量和目标车险保单的数量计算目标车险维度对应的意健险推介率。

进一步地，当确定需要进行推介率计算的目标车险保单及其所对应的标签之后，根据该标签在获取的意健险保单中进行查询，以确定意健险保单中带有相同标签的意健险保单，记为目标意健险保单。若存在带有相同标签的意健险保单，则表明该意健险保单是随车出单。可以理解的是，因为一份车险保单可以对应有一份或多份意健险保单，所以，获取的意健险保单的标签中可能存在有两个或两个以上的相同标签。

进一步地，根据目标意健险保单和目标车险保单进行意健险推介率计算。具体地，是通过确定目标意健险保单的数量M和目标车险保单的数量N，并基于推介率公式进行计算，从而确定该目标车险维度对应的的意健险推介率，实现细分维度下的意健险推介率统计。

以购买的车险类型是交强险为例，具体说明在交强险维度下的意健险推介率计算过程。首先，当需要进行意健险推介率计算时，对车险类型是交强险的车险保单的数量进行统计，即为目标车险保单数量，假设交强险对应的目标车险保单数量为100单，即M＝100，并确定其中带有标签的目标车险保单；基于该标签在意健险保单信息表中进行查询，确定带有该标签的意健险保单的数量为50单，即目标意健险保单的数量N＝50；最后，基于推介率计算公式，计算意健险保单在交强险维度下的推介率为50％。

在本实施例中，当需要进行意健险的推介率计算时，首先获取待进行推介率计算的车险保单和意健险保单，并确定推介率计算的车险维度，以便根据该车险维度中的目标车险维度从车险保单中确定目标车险保单；进一步地，获取目标车险保单的标签，通过该标签在意健险保单中进行查询，确定目标意健险保单；最后，根据目标意健险保单和目标车险保单的数量，对该目标车险维度对应的的意健险推介率进行计算。通过本申请提出的基于大数据的意健险推介率计算方法，对随车险出单的意健险保单进行车险维度的划分，从而计算在目标车险维度下的意健险推介率，实现在车险特有的细分维度下的意健险推介率计算。

进一步地，在步骤S10之前，还包括：

步骤S40，当接收到车险保单出单指令时，检测是否同时接收到意健险保单出单指令；

步骤S50，若同时接收到意健险保单出单指令，则对车险保单和意健险保单设置预设的标签；

步骤S60，将车险保单保存至预设的车险保单信息表中，以及将意健险保单保存至预设的意健险保单信息表中。

在本实施例中，当接收到车险保单出单指令时，即表明客户购买了车险，此时，对客户是否同时购买了意健险进行查询，即检测是否同时接收到意健险保单出单指令。若检测到同时接收了车险保单出单指令及意健险保单出单指令，则表明用户在购买车险的同时也购买了意健险；反之，若未接收到意健险保单出单指令，则表明用户仅购买了车险，未购买意健险。

基于接收到的车险保单出单指令及意健险保单出单指令，生成车险保单和意健险保单，并为车险保单和意健险保单设置预设的标签，通过该预设的出单标签表征二者之间的关联关系，表明该意健险保单与车险保单是同时出单的，即该意健险保单是随车出单。标签的形式不限，可以是一串自定义的可唯一标识的序列码或编号，用来关联同时出单的意健险保单和车险保单。

在本实施例中，对于一份车险保单，可以对应有一份或多份意健险保单，若对应有多份意健险保单，则这多份意健险保单可以使用相同的标签，以表明这多份意健险保单是随同一份车险保单出单的。

在本实施例中，当检测到用户在购买车险的同时还购买了意健险，则为同时出单的意健险保单和车险保单设置预设的标签，便于后续根据该标签进行目标意健险保单的查询。

进一步地，在步骤S30之后，还包括：

步骤S70，对目标车险维度对应的意健险推介率进行排序，确定最低意健险推介率对应的目标车险维度；

步骤S80，基于最低意健险推介率对应的目标车险维度，制定意健险推介方案。

在本实施例中，推介率指的是客户在购买车险的同时还购买了意健险的比率，推介率越高，表明客户对意健险业务的认同度越高。

在本实施例中，当通过计算确定意健险保单在不同维度下的推介率后，即可根据该推介率制定更加有效的、针对性的推广方案。具体地，是对意健险保单在不同目标车险维度下的推介率进行排序，以便确定最低意健险推介率所对应的目标车险维度。针对最低意健险推介率所对应的目标车险维度，可以制定对应的意健险推介方案。例如，若通过意健险推介率排序得到最低意健险推介率所对应的目标车险维度为新能源车辆，则可以对新能源车辆的保险业务进行调整，比如，在新能源车辆的客户购买车险时，可以为客户提供更加优惠的意健险购买政策，以鼓励客户在购买车险的同时购买意健险，为驾乘人的意外及健康提供保障。

参照图3，图3为本申请基于大数据的意健险推介率计算装置一实施例的功能模块示意图。

在本实施例中，意健险推介率计算装置包括：

保单获取模块10，用于获取待进行推介率计算的车险保单和意健险保单，并确定推介率计算的车险维度，其中，所述车险维度至少包括车险类型、车辆类型及车辆信息中的一个维度；

标签获取模块20，用于基于所述车险保单确定所述车险维度中目标车险维度对应的目标车险保单，并获取所述目标车险保单对应的标签；

推介率计算模块30，用于基于所述标签在所述意健险保单中进行查询，确定所述标签对应的目标意健险保单，并基于所述目标意健险保单的数量和所述目标车险保单的数量计算所述目标车险维度对应的意健险推介率。

进一步地，所述意健险推介率计算装置还包括：

意健险保单检测模块，用于当接收到车险保单出单指令时，检测是否同时接收到意健险保单出单指令；

标签设置模块，用于若同时接收到意健险保单出单指令，则对所述车险保单和意健险保单设置预设的标签；

保单保存模块，用于将所述车险保单保存至预设的车险保单信息表中，以及将所述意健险保单保存至预设的意健险保单信息表中。

进一步地，所述保单获取模块10包括：

保单获取单元，用于当接收到意健险推介率计算指令时，基于所述意健险推介率计算指令从所述预设的车险保单信息表中获取对应的车险保单，以及从所述预设的意健险保单信息表中获取对应的意健险保单；

车险维度确定单元，用于确定所述意健险推介率计算指令对应的车险维度。

进一步地，所述标签获取模块20包括：

目标车险保单查询单元，用于获取所述车险保单的车险维度中的目标车险维度，并基于目标车险维度在所述车险保单的车险维度中进行查询，将包含所述目标车险维度的车险保单确定为目标车险保单；

目标车险保单标签查询单元，用于在所述预设的车险保单信息表中进行查询，确定所述目标车险保单对应的标签。

进一步地，所述推介率计算模块30包括：

意健险推介率计算单元，用于通过预设的推介率计算公式计算得到所述目标车险维度对应的意健险推介率，其中，所述M为目标车险保单的数量，所述N为目标意健险保单的数量，所述X为所述目标车险维度对应的意健险推介率。

进一步地，所述推介率计算模块包括：

标签查询单元，用于基于所述目标车险保单对应的标签，在所述意健险保单的标签中进行查询匹配；

标签匹配单元，用于确定与所述目标车险保单对应的标签相匹配的所述意健险保单的目标标签；

目标意健险保单确定单元，用于将带有所述目标标签的意健险保单确定为目标意健险保单。

进一步地，所述意健险推介率计算装置还包括：

推介率排序模块，用于对所述目标车险维度对应的意健险推介率进行排序，确定最低意健险推介率对应的目标车险维度；

推介方案制定模块，用于基于所述最低意健险推介率对应的目标车险维度，制定意健险推介方案。

本申请意健险推介率计算装置的具体实施例与上述基于大数据的意健险推介率计算方法的各个实施例基本相同，在此不做赘述。

此外，本申请实施例还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储意健险推介率计算程序，所述意健险推介率计算程序被处理器执行时实现如上述的基于大数据的意健险推介率计算方法的步骤。

本申请可读存储介质的具体实施例与上述基于大数据的意健险推介率计算方法的各个实施例基本相同，在此不做赘述。

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、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，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、方法、物品或者系统所固有的要素。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、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

以上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)

1.一种基于大数据的意健险推介率计算方法，其特征在于，所述基于大数据的意健险推介率计算方法包括以下步骤：

获取待进行推介率计算的车险保单和意健险保单，并确定推介率计算的车险维度，其中，所述车险维度至少包括车险类型、车辆类型及车辆信息中的一个维度；

基于所述车险保单确定所述车险维度中目标车险维度对应的目标车险保单，并获取所述目标车险保单对应的标签；

基于所述标签在所述意健险保单中进行查询，确定所述标签对应的目标意健险保单，并基于所述目标意健险保单的数量和所述目标车险保单的数量计算所述目标车险维度对应的意健险推介率。

2.如权利要求1所述的基于大数据的意健险推介率计算方法，其特征在于，在所述获取待进行推介率计算的车险保单和意健险保单，并确定推介率计算的车险维度的步骤之前，还包括：

当接收到车险保单出单指令时，检测是否同时接收到意健险保单出单指令；

若同时接收到意健险保单出单指令，则对所述车险保单和意健险保单设置预设的标签；

将所述车险保单保存至预设的车险保单信息表中，以及将所述意健险保单保存至预设的意健险保单信息表中。

3.如权利要求2所述的基于大数据的意健险推介率计算方法，其特征在于，所述获取待进行推介率计算的车险保单和意健险保单，并确定推介率计算的车险维度的步骤包括：

当接收到意健险推介率计算指令时，基于所述意健险推介率计算指令从所述预设的车险保单信息表中获取对应的车险保单，以及从所述预设的意健险保单信息表中获取对应的意健险保单；

确定所述意健险推介率计算指令对应的车险维度。

4.如权利要求2所述的基于大数据的意健险推介率计算方法，其特征在于，所述基于所述车险保单确定所述车险维度中目标车险维度对应的目标车险保单，并获取所述目标车险保单对应的标签的步骤包括：

获取所述车险保单的车险维度中的目标车险维度，并基于目标车险维度在所述车险保单的车险维度中进行查询，将包含所述目标车险维度的车险保单确定为目标车险保单；

在所述预设的车险保单信息表中进行查询，确定所述目标车险保单对应的标签。

5.如权利要求1所述的基于大数据的意健险推介率计算方法，其特征在于，所述基于所述目标意健险保单的数量和所述目标车险保单的数量计算所述目标车险维度对应的意健险推介率的步骤包括：

通过预设的推介率计算公式计算得到所述目标车险维度对应的意健险推介率，其中，所述M为目标车险保单的数量，所述N为目标意健险保单的数量，所述X为所述目标车险维度对应的意健险推介率。

6.如权利要求5所述的基于大数据的意健险推介率计算方法，其特征在于，所述基于所述标签在所述意健险保单中进行查询，确定所述标签对应的目标意健险保单的步骤包括：

基于所述目标车险保单对应的标签，在所述意健险保单的标签中进行查询匹配；

确定与所述目标车险保单对应的标签相匹配的所述意健险保单的目标标签；

将带有所述目标标签的意健险保单确定为目标意健险保单。

7.如权利要求1至6中任一项所述的基于大数据的意健险推介率计算方法，其特征在于，在所述基于所述标签在所述意健险保单中进行查询，确定所述标签对应的目标意健险保单，并基于所述目标意健险保单和所述目标车险保单计算所述目标车险维度对应的意健险推介率的步骤之后，还包括：

对所述目标车险维度对应的意健险推介率进行排序，确定最低意健险推介率对应的目标车险维度；

基于所述最低意健险推介率对应的目标车险维度，制定意健险推介方案。

8.一种基于大数据的意健险推介率计算装置，其特征在于，所述意健险推介率计算装置包括：

保单获取模块，用于获取待进行推介率计算的车险保单和意健险保单，并确定推介率计算的车险维度，其中，所述车险维度至少包括车险类型、车辆类型及车辆信息中的一个维度；

标签获取模块，用于基于所述车险保单确定所述车险维度中目标车险维度对应的目标车险保单，并获取所述目标车险保单对应的标签；

推介率计算模块，用于基于所述标签在所述意健险保单中进行查询，确定所述标签对应的目标意健险保单，并基于所述目标意健险保单的数量和所述目标车险保单的数量计算所述目标车险维度对应的意健险推介率。

9.一种基于大数据的意健险推介率计算设备，其特征在于，所述意健险推介率计算设备包括输入输出单元、存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的基于大数据的意健险推介率计算方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有意健险推介率计算程序，所述意健险推介率计算程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于大数据的意健险推介率计算方法的步骤。