CN117710122A - 大数据理赔产品管理方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及信息管理技术领域，具体公开了一种大数据理赔产品管理方法、装置、计算机设备及存储介质。本申请可在用户进入理赔产品模块时，根据用户信息生成产品推荐列表，节约用户查找产品的时间。根据用户操作确定目标理赔产品，进而根据保费计算模型计算该目标理赔产品的保费，无需用户与销售人员沟通，用户可自主选择并购买理赔产品，节约了用户时间，提高了用户体验以及购买效率。

Description

大数据理赔产品管理方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本申请涉及信息管理技术领域，尤其涉及一种大数据理赔产品管理方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着人民生活水平的不断提高，人们的保障和投资意识也在不断增强，为了满足多样化的保险和投资需求，保险公司不断创新，推出各式各样的新理赔产品，以适应不同人群、不同目的的需求。各类理赔产品的投保条件不同，投保人员的信息也大有不同，使得投保客户需要经过长时间的与销售人员沟通，购买效率较低。因此如何节约投保客户时间，提高购买效率成为了亟需解决的问题。
发明内容
本申请提供了一种大数据理赔产品管理方法、装置、计算机设备及存储介质，以在投保过程中节约投保客户时间，提高购买效率。
第一方面，本申请提供了一种大数据理赔产品管理方法，所述方法包括：
基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块；
在所述目标功能模块为理赔产品模块时，基于当前用户的用户信息生成产品推荐列表，并基于第二用户操作在所述产品推荐列表中确定目标理赔产品；
基于保费计算模型，对所述当前用户的用户信息以及所述目标理赔产品的条款信息进行处理，获得所述目标理赔产品的保费，并检测所述当前用户的保费支付结果；
在所述保费支付结果为支付成功时，将所述目标理赔产品的保单发送并存储进用户账户，以供用户查看。
进一步地，所述基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块，包括：
基于所述功能选择页面向所述当前用户展示功能模块对应的可选控件；
基于所述第一用户操作，在所述可选控件中确定目标控件，并将所述目标控件对应的功能模块作为目标功能模块。
进一步地，所述在所述目标功能模块为理赔产品模块时，基于当前用户的用户信息生成产品推荐列表，包括：
基于所述用户信息，在预设的理赔产品数据库中进行匹配，获得各理赔产品与所述用户信息的匹配度；
将所述匹配度高于预设的匹配度阈值的理赔产品按照所述匹配度由高到低进行排序，获得产品推荐列表。
进一步地，所述基于所述用户信息，在预设的理赔产品数据库中进行匹配，获得各理赔产品与所述用户信息的匹配度之前，还包括：
获取历史用户的用户信息以及所述历史用户的理赔产品；
对所述用户信息以及所述理赔产品进行相关性计算，获得所述用户信息与所述理赔产品的相关关系；
基于所述相关关系在所述用户信息中确定关键信息，基于所述关键信息以及所述理赔产品生成所述理赔产品数据库。
进一步地，所述对所述用户信息以及所述理赔产品进行相关性计算，获得所述用户信息与所述理赔产品的相关关系，包括：
基于预设的相关系数计算模型，计算所述用户信息与所述理赔产品的相关系数；
将所述相关系数与预设的系数范围进行匹配，获得匹配结果，并基于所述匹配结果，确定所述用户信息与所述理赔产品的相关关系。
进一步地，所述基于所述用户信息，在预设的理赔产品数据库中进行匹配，获得各理赔产品与所述用户信息的匹配度，包括：
在所述用户信息中获取关键信息，其中，所述关键信息包括第一关键信息以及第二关键信息；
基于所述第一关键信息以及所述第二关键信息，在所述理赔产品数据库中进行匹配，获得第一关键信息对应的第一匹配度以及第二关键信息对应的第二匹配度；
基于预设的第一权值、预设的第二权值、所述第一匹配度以及所述第二匹配度，计算获得各所述理赔产品与所述用户信息的匹配度。
进一步地，所述基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块之前，还包括：
接收所述当前用户输入的账号信息以及验证信息，并基于所述账号信息，查找所述账号信息对应的用户账号；
基于所述验证信息以及所述用户账号，对所述当前用户的用户身份进行验证；
在所述用户身份通过验证时，生成登陆成功提示，并向所述当前用户展示所述功能选择页面，以供用户进行操作。
第二方面，本申请还提供了一种大数据理赔产品管理装置，所述装置包括：
目标功能确定模块，用于基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块；
目标理赔产品确定模块，用于在所述目标功能模块为理赔产品模块时，基于当前用户的用户信息生成产品推荐列表，并基于第二用户操作在所述产品推荐列表中确定目标理赔产品；
支付结果检测模块，用于基于保费计算模型，对所述当前用户的用户信息以及所述目标理赔产品的条款信息进行处理，获得所述目标理赔产品的保费，并检测所述当前用户的保费支付结果；
在所述保费支付结果为支付成功时，将所述目标理赔产品的保单发送并存储进用户账户，以供用户查看。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的大数据理赔产品管理方法。
第四方面，本申请还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程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述的大数据理赔产品管理方法。
本申请公开了一种大数据理赔产品管理方法、装置、计算机设备及存储介质，基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块；在所述目标功能模块为理赔产品模块时，基于当前用户的用户信息生成产品推荐列表，并基于第二用户操作在所述产品推荐列表中确定目标理赔产品；基于保费计算模型，对所述当前用户的用户信息以及所述目标理赔产品的条款信息进行处理，获得所述目标理赔产品的保费，并检测所述当前用户的保费支付结果；在所述保费支付结果为支付成功时，将所述目标理赔产品的保单发送并存储进用户账户，以供用户查看。本申请可在用户进入理赔产品模块时，根据用户信息生成产品推荐列表，节约用户查找产品的时间。根据用户操作确定目标理赔产品，进而根据保费计算模型计算该目标理赔产品的保费，无需用户与销售人员沟通，用户可自主选择并购买理赔产品，节约了用户时间，提高了用户体验以及购买效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图 1是本申请的实施例提供的一种大数据理赔产品管理方法的第一实施例示意流程图；
图 2是本申请的实施例提供的一种大数据理赔产品管理方法的第二实施例示意流程图；
图 3为本申请的实施例提供的一种大数据理赔产品管理装置的示意性框图；
图 4为本申请的实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。
实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。
附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/ 或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
本申请的实施例提供了一种大数据理赔产品管理方法、装置、计算机设备及存储介质。其中，该大数据理赔产品管理方法可以应用于服务器中，通过用户信息生成产品推荐列表，节约用户查找产品的时间。根据用户操作确定目标理赔产品，进而根据保费计算模型计算该目标理赔产品的保费，无需用户与销售人员沟通，用户可自主选择并购买理赔产品，节约了用户时间，提高了用户体验以及购买效率。
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1，图1是本申请的实施例提供的一种大数据理赔产品管理方法的示意流程图。
如图1所示，该大数据理赔产品管理方法具体包括步骤S101至步骤S104。
S101、基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块；
进一步地，所述基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块，包括：基于所述功能选择页面向所述当前用户展示功能模块对应的可选控件；基于所述第一用户操作，在所述可选控件中确定目标控件，并将所述目标控件对应的功能模块作为目标功能模块。
在一个实施例中，功能展示页面中展示预设的功能模块对应的可选控件信息，控件信息可以是控件名称，如“保险产品”、“行业咨询”、“客服中心”等，还可以是控件图标。
在一个实施例中，根据第一用户操作确定用户选择的目标控件，第一用户操作可以是点击或语音指令等。通过查找控件与功能模块的关系映射表确定目标控件对应的功能模块作为目标功能模块。
在一个实施例中，可选控件与功能模块之间的映射关系可以预先存储在数据库中。
进一步地，所述基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块之前，还包括：接收所述当前用户输入的账号信息以及验证信息，并基于所述账号信息，查找所述账号信息对应的用户账号；基于所述验证信息以及所述用户账号，对所述当前用户的用户身份进行验证；在所述用户身份通过验证时，生成登陆成功提示，并向所述当前用户展示所述功能选择页面，以供用户进行操作。
在一个实施例中，账号信息可以是用户手机号，也可以是用户昵称或系统生成的账号等。
在一个实施例中，验证信息可以是用户设置的密码，也可以是向用户手机发送的验证码。
在一个实施例中，根据用户账号以及用户输入的密码或验证码来验证当前用户是否为用户账号对应的用户。
示例性的，接收当前用户输入的手机号（即账号信息），查找该手机号对应的用户账号，进而向该手机号发送验证码，并检测用户输入的验证码是否与发送的验证码相同，若相同则通过验证，若不相同则拒绝当前用户登陆上述用户账号，即用户身份未通过验证。记录同一用户未通过验证的次数，当该次数大于预设的阈值时，向上述用户账号对应付手机号发送警告信息，以提示上述用户账号对应的用户账号异常登陆中，避免陌生人登陆，泄露用户信息。
S102、在所述目标功能模块为理赔产品模块时，基于当前用户的用户信息生成产品推荐列表，并基于第二用户操作在所述产品推荐列表中确定目标理赔产品；
在一个实施例中，在目标功能模块为理赔产品模块时，获取当前用户的用户信息。可以理解的是，用户信息可以从用户账号中获取；也可以是向当前用户展示用户信息输入模板来接收当前用户的输入信息，获得用户信息。
其中，用户信息可以包括投保人姓名、被保人姓名、投保人与被保人关系、被保人性别、被保人年龄、被保人申请理赔记录以及被保人信用记录等。
在一个实施例中，通过对用户信息进行匹配获得当前用户的用户信息与理赔产品的匹配度，根据匹配度由高到低进行排序，获得产品推荐列表。
在一个实施例中，用户参考产品推荐列表确定自己所需要的理赔产品，并进行第二用户操作，进而确定目标理赔产品。
S103、基于保费计算模型，对所述当前用户的用户信息以及所述目标理赔产品的条款信息进行处理，获得所述目标理赔产品的保费，并检测所述当前用户的保费支付结果；
在一个实施例中，保费计算模型可以将用户信息与目标理赔产品的条款信息进行比对，获得用户信息中的各项数据与条款的匹配度，进而根据匹配度计算理赔风险，将获得的理赔风险与预设的风险与保费的映射关系，确定目标理赔产品的保费。
示例性的，假设被保人年龄为25岁，被保人申请理赔记录为“无”，理赔产品条款为最低保费为100元，被保人年龄为20岁时不增加保费，被保人年龄每增加五岁增加10%的保费，被保人申请理赔记录每增加一次保费增加15%的保费。经过计算可以确定需要支付110元保费。
S104、在所述保费支付结果为支付成功时，将所述目标理赔产品的保单发送并存储进用户账户，以供用户查看。
在一个实施例中，当用户成功支付保费时，表明当前理赔产品已经购买成功，根据用户信息以及目标理赔产品的相关信息生成保单，将该保单发送至用户账户进行存储，用户可随时查看。其中，目标理赔产品的相关信息可以包括理赔额度、理赔范围以及理赔期限等。
在一个实施例中，所述大数据理赔产品管理方法应用于大数据理赔管理系统，系统包括用户登陆模块以及功能模块，用户登陆模块用于验证用户身份，登陆用户账号；功能模块用于在用户确定目标功能后展示相关信息。
在一个实施例中，功能模块包括保险产品单元、行业资讯单元、常用保险人单元以及账户单元。其中，保险产品单元用于向用户展示各个理赔产品的详细信息；行业资讯单元用于向用户展示关于保险产品、投保技巧以及产品推荐等资讯；常用保险人单元用于记录保险人的信息；账户单元用于向用户展示保单内容、进行实名认证、修改密码、修改用户信息以及查看订单等。
上述实施例提供了一种大数据理赔产品管理方法、装置、计算机设备及存储介质，基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块；在所述目标功能模块为理赔产品模块时，基于当前用户的用户信息生成产品推荐列表，并基于第二用户操作在所述产品推荐列表中确定目标理赔产品；基于保费计算模型，对所述当前用户的用户信息以及所述目标理赔产品的条款信息进行处理，获得所述目标理赔产品的保费，并检测所述当前用户的保费支付结果；在所述保费支付结果为支付成功时，将所述目标理赔产品的保单发送并存储进用户账户，以供用户查看。本申请可在用户进入理赔产品模块时，根据用户信息生成产品推荐列表，节约用户查找产品的时间。根据用户操作确定目标理赔产品，进而根据保费计算模型计算该目标理赔产品的保费，无需用户与销售人员沟通，用户可自主选择并购买理赔产品，节约了用户时间，提高了用户体验以及购买效率。
请参阅图2，图2是本申请的实施例提供的一种大数据理赔产品管理方法的示意流程图。
如图2所示，该大数据理赔产品管理方法的所述步骤S102之前，具体还包括步骤S201至步骤S202。
S201、基于所述用户信息，在预设的理赔产品数据库中进行匹配，获得各理赔产品与所述用户信息的匹配度；
进一步地，所述基于所述用户信息，在预设的理赔产品数据库中进行匹配，获得各理赔产品与所述用户信息的匹配度，包括：在所述用户信息中获取关键信息，其中，所述关键信息包括第一关键信息以及第二关键信息；基于所述第一关键信息以及所述第二关键信息，在所述理赔产品数据库中进行匹配，获得第一关键信息对应的第一匹配度以及第二关键信息对应的第二匹配度；基于预设的第一权值、预设的第二权值、所述第一匹配度以及所述第二匹配度，计算获得各所述理赔产品与所述用户信息的匹配度。
在一个实施例中，关键信息即用户信息中与理赔产品相关的信息，如用户信息可以包括投保人姓名、被保人姓名、投保人与被保人关系、被保人性别、被保人年龄、被保人申请理赔记录以及被保人信用记录，其中被保人年龄、被保人申请理赔记录以及被保人信用记录会导致理赔产品不同，则被保人年龄、被保人申请理赔记录以及被保人信用记录为关键信息。
可以理解的是，关键信息可以是两个也可以是更多，根据用户信息中与理赔产品相关的信息个数确定。
在一个实施例中，数据库中存储有各理赔产品对应的关键信息，根据数据库中的关键信息查找当前用户的用户信息中的关键信息。如，数据库中存储的关键信息为被保人年龄、被保人申请理赔记录以及被保人信用记录，则将当前用户中的被保人年龄、被保人申请理赔记录以及被保人信用记录提取出来，作为第一关键信息、第二关键信息以及第三关键信息。
在一个实施例中，每个理财产品的关键信息可以不相同，因此当前用户的用户信息所提取出来的关键信息不一定与所有理财产品都相关。如，A产品的关键信息为被保人年龄和被保人申请理赔记录，B产品的关键信息为被保人申请理赔记录以及被保人信用记录。
在一个实施例中，将提取出的关键信息逐一在数据库中进行匹配，获得每个关键信息对应的匹配度，再通过预设的第一关键信息对应的第一权值，第二关键信息对应的第二权值来计算最终的匹配度，计算公式为：最终匹配度＝第一匹配度×第一权值＋第二匹配度×第二权值。
可以理解的是，当某一关键信息与理赔产品不相关时其匹配度为0，如从当前用户的用户信息中提取出的关键信息有被保人年龄、被保人就医记录以及被保人信用记录，其中被保人信用记录与A产品无相关关系，则被保人信用记录与A产品的匹配度为0。
S202、将所述匹配度高于预设的匹配度阈值的理赔产品按照所述匹配度由高到低进行排序，获得产品推荐列表。
在一个实施例中，通过预设的匹配度阈值对理赔产品进行筛选，如将匹配度高于50%的理赔产品作为推荐产品，并按照匹配度从高到低进行排列，生成产品推荐列表，以供用户参考。
可以理解的是，产品推荐表包括理赔产品名称以及各理赔产品对应的匹配度，还可以包括理赔产品的购买人数。
进一步地，所述基于所述用户信息，在预设的理赔产品数据库中进行匹配，获得各理赔产品与所述用户信息的匹配度之前，还包括：获取历史用户的用户信息以及所述历史用户的理赔产品；对所述用户信息以及所述理赔产品进行相关性计算，获得所述用户信息与所述理赔产品的相关关系；基于所述相关关系在所述用户信息中确定关键信息，基于所述关键信息以及所述理赔产品生成所述理赔产品数据库。
在一个实施例中，历史用户为购买过理赔产品的用户，对历史用户的用户信息与其最终购买的理财产品的相关性进行分析，进而在用户信息中提取出与理赔产品相关的关键信息。
可以理解的是，与理赔产品相关即关键信息的变化会导致最终购买的理赔产品不同。
在一个实施例中，相关性计算可以是皮尔森相关系数计算法、斯皮尔曼相关系数计算法以及肯德尔相关系数计算法。
在一个实施例中，相关关系包括正相关以及负相关，还包括高相关性以及低相关性。
示例性的，例如，用户信息包括投保人姓名、被保人姓名、投保人与被保人关系、被保人性别、被保人年龄、被保人申请理赔记录以及被保人信用记录。经相关性计算可以得出被保人年龄、被保人申请理赔记录以及被保人信用记录与理赔产品具有相关关系，则将被保人年龄、被保人申请理赔记录以及被保人信用记录作为关键信息与最终购买的理财产品存储到数据库中。
在一个实施例中，关键信息的确定还可以根据相关系数与预设的系数阈值的关系，将相关系数高于系数阈值的信息作为关键信息。其中系数阈值可以根据用户需求进行设置。
进一步地，所述对所述用户信息以及所述理赔产品进行相关性计算，获得所述用户信息与所述理赔产品的相关关系，包括：基于预设的相关系数计算模型，计算所述用户信息与所述理赔产品的相关系数；将所述相关系数与预设的系数范围进行匹配，获得匹配结果，并基于所述匹配结果，确定所述用户信息与所述理赔产品的相关关系。
在一个实施例中，相关系数用来表示用户信息与理赔产品之间的相关关系，相关系数的绝对值越大则表示相关性越高，相关系数的绝对值越低则表示相关性越低，相关系数为正则表示正相关，相关系数为负则表示负相关。
在一个实施例中，预设的系数范围可以是[-1,-0.6）、[-0.6,-0.3）、[-0.3,0]、[0,0.3]、（0.3,0.6]以及（0.6,1]。其中，[-1,-0.6）为高度负相关，[-0.6,-0.3）为中度负相关，[-0.3,0]为低负相关，[0,0.3]为低正相关，（0.3,0.6]为中度正相关，（0.6,1]为高度正相关。
示例性的，当用户信息中的某一信息与理赔产品的相关系数为0.7时，则该信息与理赔产品的相关关系为高度正相关。
请参阅图3，图3是本申请的实施例提供一种大数据理赔产品管理装置的示意性框图，该大数据理赔产品管理装置用于执行前述的大数据理赔产品管理方法。其中，该大数据理赔产品管理装置可以配置于服务器。
如图3所示，该大数据理赔产品管理装置300，包括：
目标功能确定模块301，用于基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块；
目标理赔产品确定模块302，用于在所述目标功能模块为理赔产品模块时，基于当前用户的用户信息生成产品推荐列表，并基于第二用户操作在所述产品推荐列表中确定目标理赔产品；
支付结果检测模块303，用于基于保费计算模型，对所述当前用户的用户信息以及所述目标理赔产品的条款信息进行处理，获得所述目标理赔产品的保费，并检测所述当前用户的保费支付结果；
保单发送模块304，用于在所述保费支付结果为支付成功时，将所述目标理赔产品的保单发送并存储进用户账户，以供用户查看。
进一步地，所述目标功能确定模块301，包括：
可选控件展示单元，用于基于所述功能选择页面向所述当前用户展示功能模块对应的可选控件；
目标功能模块确定单元，用于基于所述第一用户操作，在所述可选控件中确定目标控件，并将所述目标控件对应的功能模块作为目标功能模块。
进一步地，所述目标理赔产品确定模块302，包括：
匹配度获得单元，用于基于所述用户信息，在预设的理赔产品数据库中进行匹配，获得各理赔产品与所述用户信息的匹配度；
产品推荐表获得单元，用于将所述匹配度高于预设的匹配度阈值的理赔产品按照所述匹配度由高到低进行排序，获得产品推荐列表。
进一步地，所述目标理赔产品确定模块302，还包括：
历史信息获取单元，用于获取历史用户的用户信息以及所述历史用户的理赔产品；
相关关系获得单元，用于对所述用户信息以及所述理赔产品进行相关性计算，获得所述用户信息与所述理赔产品的相关关系；
理赔产品数据库生成单元，用于基于所述相关关系在所述用户信息中确定关键信息，基于所述关键信息以及所述理赔产品生成所述理赔产品数据库。
进一步地，所述相关关系获得单元，包括：
相关系数计算子单元，用于基于预设的相关系数计算模型，计算所述用户信息与所述理赔产品的相关系数；
相关关系确定子单元，用于将所述相关系数与预设的系数范围进行匹配，获得匹配结果，并基于所述匹配结果，确定所述用户信息与所述理赔产品的相关关系。
进一步地，所述匹配度获得单元，包括：
关键信息获取子单元，用于在所述用户信息中获取关键信息，其中，所述关键信息包括第一关键信息以及第二关键信息；
关键信息匹配子单元，用于基于所述第一关键信息以及所述第二关键信息，在所述理赔产品数据库中进行匹配，获得第一关键信息对应的第一匹配度以及第二关键信息对应的第二匹配度；
匹配度计算子单元，用于基于预设的第一权值、预设的第二权值、所述第一匹配度以及所述第二匹配度，计算获得各所述理赔产品与所述用户信息的匹配度。
进一步地，所述大数据理赔产品管理装置300，还包括：身份验证模块，所述身份验证模块，包括：
信息接收单元，用于接收所述当前用户输入的账号信息以及验证信息，并基于所述账号信息，查找所述账号信息对应的用户账号；
身份验证单元，用于基于所述验证信息以及所述用户账号，对所述当前用户的用户身份进行验证；
页面展示模块，用于在所述用户身份通过验证时，生成登陆成功提示，并向所述当前用户展示所述功能选择页面，以供用户进行操作。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和各模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
上述的装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图4所示的计算机设备上运行。
请参阅图4，图4是本申请的实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。该计算机设备可以是服务器。
参阅图4，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口，其中，存储器可以包括非易失性存储介质和内存储器。
非易失性存储介质可存储操作系统和计算机程序。该计算机程序包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器执行任意一种大数据理赔产品管理方法。
处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。
内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行任意一种大数据理赔产品管理方法。
该网络接口用于进行网络通信，如发送分配的任务等。本领域技术人员可以理解，图4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，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
应当理解的是，处理器可以是中央处理单元 (Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、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) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，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。
其中，在一个实施例中，所述处理器用于运行存储在存储器中的计算机程序，以实现如下步骤：
基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块；
在所述目标功能模块为理赔产品模块时，基于当前用户的用户信息生成产品推荐列表，并基于第二用户操作在所述产品推荐列表中确定目标理赔产品；
基于保费计算模型，对所述当前用户的用户信息以及所述目标理赔产品的条款信息进行处理，获得所述目标理赔产品的保费，并检测所述当前用户的保费支付结果；
在所述保费支付结果为支付成功时，将所述目标理赔产品的保单发送并存储进用户账户，以供用户查看。
在一个实施例中，所述处理器在实现基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块时，用于实现：
基于所述功能选择页面向所述当前用户展示功能模块对应的可选控件；
基于所述第一用户操作，在所述可选控件中确定目标控件，并将所述目标控件对应的功能模块作为目标功能模块。
在一个实施例中，所述处理器在实现在所述目标功能模块为理赔产品模块时，基于当前用户的用户信息生成产品推荐列表，用于实现：
基于所述用户信息，在预设的理赔产品数据库中进行匹配，获得各理赔产品与所述用户信息的匹配度；
将所述匹配度高于预设的匹配度阈值的理赔产品按照所述匹配度由高到低进行排序，获得产品推荐列表。
在一个实施例中，所述处理器在实现基于所述用户信息，在预设的理赔产品数据库中进行匹配，获得各理赔产品与所述用户信息的匹配度之前，还用于实现：
获取历史用户的用户信息以及所述历史用户的理赔产品；
对所述用户信息以及所述理赔产品进行相关性计算，获得所述用户信息与所述理赔产品的相关关系；
基于所述相关关系在所述用户信息中确定关键信息，基于所述关键信息以及所述理赔产品生成所述理赔产品数据库。
在一个实施例中，所述处理器在实现对所述用户信息以及所述理赔产品进行相关性计算，获得所述用户信息与所述理赔产品的相关关系时，用于实现：
基于预设的相关系数计算模型，计算所述用户信息与所述理赔产品的相关系数；
将所述相关系数与预设的系数范围进行匹配，获得匹配结果，并基于所述匹配结果，确定所述用户信息与所述理赔产品的相关关系。
在一个实施例中，所述处理器在实现基于所述用户信息，在预设的理赔产品数据库中进行匹配，获得各理赔产品与所述用户信息的匹配度时，用于实现：
在所述用户信息中获取关键信息，其中，所述关键信息包括第一关键信息以及第二关键信息；
基于所述第一关键信息以及所述第二关键信息，在所述理赔产品数据库中进行匹配，获得第一关键信息对应的第一匹配度以及第二关键信息对应的第二匹配度；
基于预设的第一权值、预设的第二权值、所述第一匹配度以及所述第二匹配度，计算获得各所述理赔产品与所述用户信息的匹配度。
在一个实施例中，所述处理器在实现基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块之前，还用于实现：
接收所述当前用户输入的账号信息以及验证信息，并基于所述账号信息，查找所述账号信息对应的用户账号；
基于所述验证信息以及所述用户账号，对所述当前用户的用户身份进行验证；
在所述用户身份通过验证时，生成登陆成功提示，并向所述当前用户展示所述功能选择页面，以供用户进行操作。
本申请的实施例中还提供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程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述处理器执行所述程序指令，实现本申请实施例提供的任一项大数据理赔产品管理方法。
其中，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的计算机设备的内部存储单元，例如所述计算机设备的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述计算机设备的外部存储设备，例如所述计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种大数据理赔产品管理方法，其特征在于，包括：
基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块；
在所述目标功能模块为理赔产品模块时，基于当前用户的用户信息生成产品推荐列表，并基于第二用户操作在所述产品推荐列表中确定目标理赔产品；
基于保费计算模型，对所述当前用户的用户信息以及所述目标理赔产品的条款信息进行处理，获得所述目标理赔产品的保费，并检测所述当前用户的保费支付结果；
在所述保费支付结果为支付成功时，将所述目标理赔产品的保单发送并存储进用户账户，以供用户查看。
2.根据权利要求1所述的大数据理赔产品管理方法，其特征在于，所述基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块，包括：
基于所述功能选择页面向所述当前用户展示功能模块对应的可选控件；
基于所述第一用户操作，在所述可选控件中确定目标控件，并将所述目标控件对应的功能模块作为目标功能模块。
3.根据权利要求1所述的大数据理赔产品管理方法，其特征在于，所述在所述目标功能模块为理赔产品模块时，基于当前用户的用户信息生成产品推荐列表，包括：
基于所述用户信息，在预设的理赔产品数据库中进行匹配，获得各理赔产品与所述用户信息的匹配度；
将所述匹配度高于预设的匹配度阈值的理赔产品按照所述匹配度由高到低进行排序，获得产品推荐列表。
4.根据权利要求3所述的大数据理赔产品管理方法，其特征在于，所述基于所述用户信息，在预设的理赔产品数据库中进行匹配，获得各理赔产品与所述用户信息的匹配度之前，还包括：
获取历史用户的用户信息以及所述历史用户的理赔产品；
对所述用户信息以及所述理赔产品进行相关性计算，获得所述用户信息与所述理赔产品的相关关系；
基于所述相关关系在所述用户信息中确定关键信息，基于所述关键信息以及所述理赔产品生成所述理赔产品数据库。
5.根据权利要求4所述的大数据理赔产品管理方法，其特征在于，所述对所述用户信息以及所述理赔产品进行相关性计算，获得所述用户信息与所述理赔产品的相关关系，包括：
基于预设的相关系数计算模型，计算所述用户信息与所述理赔产品的相关系数；
将所述相关系数与预设的系数范围进行匹配，获得匹配结果，并基于所述匹配结果，确定所述用户信息与所述理赔产品的相关关系。
6.根据权利要求3所述的大数据理赔产品管理方法，其特征在于，所述基于所述用户信息，在预设的理赔产品数据库中进行匹配，获得各理赔产品与所述用户信息的匹配度，包括：
在所述用户信息中获取关键信息，其中，所述关键信息包括第一关键信息以及第二关键信息；
基于所述第一关键信息以及所述第二关键信息，在所述理赔产品数据库中进行匹配，获得第一关键信息对应的第一匹配度以及第二关键信息对应的第二匹配度；
基于预设的第一权值、预设的第二权值、所述第一匹配度以及所述第二匹配度，计算获得各所述理赔产品与所述用户信息的匹配度。
7.根据权利要求1至6任一项所述的大数据理赔产品管理方法，其特征在于，所述基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块之前，还包括：
接收所述当前用户输入的账号信息以及验证信息，并基于所述账号信息，查找所述账号信息对应的用户账号；
基于所述验证信息以及所述用户账号，对所述当前用户的用户身份进行验证；
在所述用户身份通过验证时，生成登陆成功提示，并向所述当前用户展示所述功能选择页面，以供用户进行操作。
8.一种大数据理赔产品管理装置，其特征在于，包括：
目标功能确定模块，用于基于第一用户操作，在功能选择页面中确定目标功能模块；
目标理赔产品确定模块，用于在所述目标功能模块为理赔产品模块时，基于当前用户的用户信息生成产品推荐列表，并基于第二用户操作在所述产品推荐列表中确定目标理赔产品；
支付结果检测模块，用于基于保费计算模型，对所述当前用户的用户信息以及所述目标理赔产品的条款信息进行处理，获得所述目标理赔产品的保费，并检测所述当前用户的保费支付结果；
在所述保费支付结果为支付成功时，将所述目标理赔产品的保单发送并存储进用户账户，以供用户查看。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的大数据理赔产品管理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的大数据理赔产品管理方法。
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