[发明专利]保险产品的推送方法及相关装置

说明书

本发明公开保险产品的推送方法及相关装置，可以通过获得保险公司基于安全联邦线性回归算法和保险用户的数据，进行模型训练得到的第一梯度信息和第一损失信息；获得银行基于安全联邦线性回归算法和银行用户的数据，进行模型训练得到的第二梯度信息和第二损失信息；将上述信息进行汇总得到总梯度信息，并发送至保险公司和银行，使得保险公司和银行分别基于共有用户数据对各自模型进行训练，直到模型均收敛；使用保险公司的模型和银行的模型对共有用户的保险产品购买意向进行预测，从而向共有用户推送保险产品信息。本发明通过结合两个模型的预测结果推送相应的保险产品，提高推送的精准度，进而提高保险产品的营销转化率。

技术领域

本发明涉及数据传输领域，特别涉及一种保险产品的推送方法及相关装置。

背景技术

大型金融机构集团可能拥有银行、保险、信托等多业务牌照，金融集团希望能够更加全面的获悉客户的综合金融数据情况和变动趋势，以便更的定制金融产品，形成综合性客户服务方案，提升服务质量，实现差异化服务竞争。然而，在“分业经营，分业监管”的金融监管体系框架下，金融机构间甚至是同一金融集团内部的不同子公司间的数据联动都需要综合满足各行业监管和规范，即使是同一金融机构的商业银行和保险公司之间的数据流通也是不可以的。客户的金融数据和金融资产散落在不同的金融机构之间，信息相互割裂，无法形成有效的合力。

在保险行业传统的联合获客营销场景中，定位目标用户是后续制定营销策略和实现营销手段的前提，一般由需求方提出目标用户的筛选需求，由合作方进行定位并将脱敏后的用户信息反馈给需求方进行下一步的触达操作。在这种模式下，保险公司因为缺乏用户的资产负债信息，无进行精准选择，导致营销效果较差。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种保险产品的推送方法及相关装置。

第一方面，一种保险产品的推送方法，包括：

获得保险公司基于安全联邦线性回归算法和保险用户的数据，进行模型训练得到的第一梯度信息和对应的第一损失信息，其中，所述保险用户的数据包括所述保险用户的身份信息和所述保险用户的投保信息；

获得银行基于所述安全联邦线性回归算法和银行用户的数据，进行模型训练得到的第二梯度信息和对应的第二损失信息，其中，所述银行用户的数据包括所述银行用户的身份信息和所述银行用户在银行的个人信息；

将所述第一梯度信息、所述第一损失信息、所述第二梯度信息和所述第二损失信息进行汇总得到总梯度信息，并将所述总梯度信息发送至所述保险公司和所述银行，以使得所述保险公司和所述银行分别根据所述总梯度信息更新各自的模型的梯度，并使得所述保险公司和所述银行分别基于共有用户的共有用户数据对各自模型进行训练，直到所述保险公司的模型和所述银行的模型均收敛，其中，所述共有用户为所述保险公司和所述银行的共同用户；

使用所述保险公司的模型和所述银行的模型对所述共有用户的保险产品购买意向进行预测，并根据预测结果向所述共有用户推送相应的保险产品信息。

结合第一方面，在某些可选的实施方式中，在所述获得保险公司基于安全联邦线性回归算法和保险用户的数据，进行模型训练得到的第一梯度信息和对应的第一损失信息之前，所述方法还包括：

获得所述保险公司的多个保险用户的数据，其中，每个所述保险用户的数据均至少包括所述保险用户的身份信息；

获得所述银行的多个银行用户的数据，其中，每个所述银行用户的数据均至少包括所述银行用户的身份信息；

根据所述保险用户的身份信息和所述银行用户的身份信息，将同一用户的数据进行对齐，从而得到至少一个所述共有用户的共有用户数据；

将所述共有用户数据发送给所述保险公司和所述银行，以使得所述保险公司和所述银行分别根据接收到的所述共有用户数据训练各自的模型。