[发明专利]电子装置、保险产品推荐方法及计算机可读存储介质

说明书

技术领域

本发明涉及保障类产品销售领域，尤其涉及一种电子装置、保险产品推 荐方法及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，随着生活水平的提高，人们在购买产品时对业务人员的服务要 求越来越高，通常，若业务人员在第一时间内能够很好的掌握客户的真实需 求，并以客户的真实需求为出发点，对客户进行相关产品的介绍及推荐，则 客户继续关注或者购买该产品的比例将会提高很多，例如，在保险行业中， 若能根据客户的多方面数据信息及时准确地挖掘出不同客户的真实需求，则 可以针对性地推荐相应类型的保险产品至不同的客户，这样可以很大程度地 提高保险销售成功的概率。目前，保险行业的业务人员通常根据客户所处的 生活状况(例如，事业的上升期及家庭成员的结构)以及客户基本的身份信 息(例如，年龄、性别、收入等)，来选择性地推荐相关的保险产品，这种推 荐方式相比于传统的盲目推荐具有一定的针对性，相对地提高了销售的概率。 但是，在目前这个信息瞬时万变的时代，客户的需求也是动态变化且多样的， 因此，现有的针对客户推荐保险产品的方法无法及时准确地挖掘出客户的真 实需求，导致客户体验效果不佳，业务人员的业务成功率受限。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种保险产品推荐方法、电子装置及计算机可读 存储介质，能够根据客户的全方位数据信息及时地挖掘出客户的真实需求， 提高客户的体验效果，进一步提高业务人员的业务效率。

首先，为实现上述目的，本发明提出一种电子装置，所述电子装置包括 存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的保险产品 推荐系统，所述保险产品推荐系统被所述处理器执行时实现如下步骤：

A、若有一个目标保险产品需要推荐给带有标识信息的客户，则从预先确 定的数据库中获取与该客户的标识信息对应的客户全方位数据信息；

B、利用预先确定的保险产品推荐模型对获取的客户全方位数据信息进行 分析，以得出该客户对所述目标保险产品对应的偏好概率值；

C、若得出的偏好概率值大于预设概率阈值，则确定需要将该目标保险产 品推荐给该客户，向预先确定的终端发送针对该保险产品的推荐指令。

优选地，所述标识信息包括身份证号、护照号、或手机号，所述预先确 定的数据库中存储有客户对营销模式的反馈数据、客户的基础信息数据及客 户对网站WEB及手机APP的点击浏览数据，所述客户全方位数据信息包括 客户接触画像特征，客户静态画像特征及客户动态画像特征。

优选地，所述客户接触画像特征包括客户接触渠道偏好、客户接触产品 偏好及客户接触时间偏好，所述客户静态画像特征包括客户身份信息、客户 资产信息及客户消费信息，所述客户动态画像特征包括客户对各产品页面的 点击次数、点击频率、浏览次数及浏览频率。

优选地，所述预先确定的保险产品推荐模型为随机森林模型，所述预先 确定的保险产品推荐模型的建立过程包括：

D1、获取预设数量的购买保险的客户的保单信息样本，各个所述保单信 息样本包括对应的购买保险的客户的标识信息；

D2、从预先确定的数据库中提取出与各个保单信息样本中客户的标识信 息分别对应的客户全方位数据信息，将提取出的客户全方位数据信息集合分 为第一比例的训练集和第二比例的测试集；

D3、利用所述训练集中的各个客户全方位数据信息训练预先确定的保险 产品推荐模型，以得到训练好的保险类型推荐模型，利用所述测试集中的各 个客户全方位数据信息对所述保险产品推荐模型进行测试；

D4、若测试通过，则训练结束，或者，若测试不通过，则增加所述购买 保险的客户的保单信息样本的数量并重新执行上述步骤D2、D3。

优选地，所述利用所述测试集中的各个客户全方位数据信息对所述保险 产品推荐模型进行测试的步骤包括：

利用训练好的所述保险产品推荐模型对所述测试集中的各个客户全方位 数据信息进行分析，以得出各个客户对不同的保险产品的偏好概率值；

若有客户对保险产品的偏好概率值大于预设的概率阈值，则针对该客户 进行模型准确性测试，从该客户的保单数据中提取出该客户已购买的保险产 品；

若该客户已购买的第一保险产品与偏好的概率值对应的第二保险产品为 相同类别的保险产品，则确定针对该客户的模型准确性测试结果为正确，或 者，若该客户已购买的第一保险产品与偏好的概率值对应的第二保险产品为 不同类别的保险产品，则确定针对该客户的模型准确性测试结果为错误；