[发明专利]基于数据分析的保单推荐方法、装置、服务器及存储介质

权利要求书

1.一种基于数据分析的保单推荐方法，其特征在于，包括：

接收投保请求，所述投保请求包括用户的个人信息和所述用户选择的初始保单信息，所述用户的个人信息包括生活习惯信息、过往病史信息以及工作状态信息，所述工作状态信息用于指示工作压力大小；

根据所述个人信息中的各项信息对应的致慢病比重，确定所述用户的患慢病概率，所述致慢病比重是根据已患慢病用户包括的个人信息中的各项信息导致所述已患慢病用户患慢病的概率确定的；确定所述用户的患慢病概率包括：根据所述个人信息中的各项信息确定所述用户患投保慢病的概率，当所述用户患投保慢病的概率小于阈值时，根据所述个人信息中的各项信息计算所述用户患非投保慢病的概率；当所述用户患投保慢病的概率大于阈值时，不计算所述用户患非投保慢病的概率；

当所述用户的患慢病概率大于预设概率阈值时，根据所述初始保单信息或所述用户的患慢病概率确定目标保单，并向所述用户对应的用户终端推送所述目标保单；

其中，当所述预设概率阈值为第一预设概率阈值，所述患慢病概率为患投保慢病概率时，根据所述初始保单信息或所述用户的患慢病概率确定目标保单，并向所述用户对应的用户终端推送所述目标保单，包括：当所述用户的患慢病概率大于所述第一预设概率阈值时，对所述初始保单信息进行修改，所述初始保单信息包括：投保慢性病、理赔信息以及投保类别中的一项或多项；将修改后的初始保单作为目标保单，并向所述用户对应的用户终端推送所述目标保单；其中，所述初始保单信息是根据初始保单生成的，所述初始保单为已有的保单集合中的保单，所述目标保单不为所述保单集合中的保单；

当所述预设概率阈值为第二预设概率阈值，所述患慢病概率为患非投保慢病概率时，则根据所述初始保单信息或所述用户的患慢病概率确定目标保单，并向所述用户对应的用户终端推送所述目标保单，包括：当所述用户的患慢病概率大于所述第二预设概率阈值时，从保单集合中获取和所述初始保单的投保类别相同的目标保单，所述保单集合中包括至少一个保单；向所述用户对应的用户终端推送所述目标保单；

其中，所述对所述初始保单信息进行修改，包括：

根据所述用户的个人信息确定所述用户的所属地区和所属人群，并从所述所属地区和所属人群对应人群购买的保单集合中确定出和所述初始保单的投保慢病相同的参考保单；根据所述参考保单的理赔信息和投保类别，对所述初始保单的理赔信息和投保类别进行修改；

其中，所述投保类别包括：长期护理类别和特药保障类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述个人信息中的各项信息对应的致慢病比重，确定所述用户的患慢病概率，包括：

将所述各项信息与预设的各项患慢病信息进行比对，并根据得到的比对结果为所述各项信息设置分数，所述预设的各项患慢病信息为所述已患慢病用户确定患慢病时的致病信息；

获取所述各项信息的致慢病比重；

根据所述各项信息的设置分数和所述各项信息的致慢病比重，计算得到所述用户的患慢病概率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述用户的患慢病概率大于预设概率阈值时，根据所述用户的患慢病概率生成提示信息；

将所述提示信息发送到所述用户终端，所述提示信息用于提醒所述用户注意饮食、作息以及生活习惯。