[发明专利]基于大数据的保险业务分析方法

说明书

技术领域

本发明属于数据分析技术领域，涉及一种基于大数据的保险业务分析方法。

背景技术

近些年来，随着居民生活水平的提高，保险行业迅速崛起，依据人生经历不同阶段的不同需要，有着多元化的保险产品，比如：医疗保险、车辆保险、退休保险、资产承传保险等，每个人总有保险理财的需要。新“国十条”的颁布，高屋建瓴的规划了保险行业的发展态势，提出要把现代保险服务业建设成为完善金融体系的支柱力量，保险行业在市场经济和社会管理的地位逐步突显，在社会中的地位也逐步深入。

在大数据时代下，从客户的留存资料、产品了解、价格询问到购买的不同阶段中，分析出潜在客户完整行为数据，了解消费者或流失或成功购买产品的原因是至关重要的。需要专业的数据处理分析来做细致的归因分析，为未来的销售拟定合理的计划。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够自学习的保险业务分析方法，用于准确预测客户的行为需求，从而为保险销售业务准确定位有效客户提供便利。

为达到上述目的，本发明的基础方案如下：

一种基于大数据的保险业务分析方法，包括如下步骤：

步骤01：获取客户基本信息；

步骤02：获取不同方面的社会行为数据；

步骤03：对社会行为数据进行标准化处理；

步骤04：利用标准化后的数据建立社会行为数据模型；

步骤05：通过对此模型的分析，建立算法对客户下一阶段行为进行预测；

步骤06：获取客户后续阶段行为作为反馈来验证并修正所建立的数据模型、预测模型；预测模型中给出的预测结果是该客户会购买保险业务的，将该客户标记为重点关注的潜在客户群；

所述步骤01中还包括以下步骤:

步骤0101：从各大网络平台上查找客户个人基本信息；

步骤0102：从各大网络平台上查找客户相关人员基本信息；

所述步骤02中还包括以下步骤:

步骤0201：从各大网络平台上获取客户社会行为数据；

步骤0202：从各大网络平台上获取客户社会行为数据相关的时间数据、位置数据、事件数据；社会行为数据包含购买行为数据、分享行为数据、关注行为数据与查找行为数据；

所述购买行为数据包括客户曾经购买过的保险种类、客户所购买的保险期限、客户所购买保险的对象、客户所购买的保险是否涉及保险理财产品、客户购买保险的渠道。

所述步骤03中还包括以下步骤:

步骤0301：利用分布式计算处理海量数据;

步骤0302：利用Spss软件对经分布式计算处理后的数据进行标准化处理。

进一步，所述分布式计算具体为：

利用Hadoop系统进行离线数据处理；

利用Storm系统进行实时数据处理。

两系统（Hadoop系统、Storm系统）是根据待处理的数据的类型而分别启动的，两系统的启动不存在次序上关联。

进一步，网络平台包含购物、社交、消费以及门户网站登记过用户个人信息的平台。

采用本发明的技术方案，具有如下技术效果：

本发明基于大数据时代下信息透明化、公开化的特性，根据保险业务的行业特点，提供了一种快速高效的业务处理方法。利用采取到的数据形成提取处理、数据建模、预测建模和预测分析输出反馈的处理步骤。本发明不仅能够利用已知的数据来预测客户的行为需求，而且由于能够接受每一次处理的结果作为下一次迭代的输入，因此有着数据模型和预测模型的自学习能力，此外由于数据模型的实时分析功能，可以实现模型的不断更新，实现精准的数据处理步骤。

Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘；Storm是内存级计算，数据直接通过网络导入内存。读写内存比读写磁盘速度快n个数量级。根据Harvard CS61课件，磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000倍。所以Storm更快。Storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多；当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间。

附图说明

图1是本发明基于大数据的保险业务分析方法实施例一的流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：

下面对本发明做进一步的详细说明，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。

实施例一