[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

说明书

本发明实施例公开了一种基于数据分析的保单推荐方法、装置、服务器及存储介质，其中方法包括：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中的一项或多项；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；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，可提升投保成功率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于数据分析的保单推荐方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

针对商业慢性病保险以及商业护理险的投保，一般是用户从保险公司已有的保险业务中选择并购买合适自己的保险产品，但是，当前保险公司已有的保险产品(即保单)并不一定能完全满足用户的实际需求，而当用户不能从已有的保单中购买到和自己实际情况符合的保单时，一般会放弃投保。可见，采用当前从已有保单中选择保单进行投保的方式，使得用户的投保成功率较低。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于数据分析的保单推荐方法、装置、服务器及存储介质，可提升投保成功率。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于数据分析的保单推荐方法，所述方法包括：

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中的一项或多项；

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；

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。

在一个实施例中，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。

在一个实施例中，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，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。

在一个实施例中，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，并从所述所属地区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。

在一个实施例中，所述对所述初始保单信息进行修改，包括：