[发明专利]一种用户投保行为预测的方法及装置在审
| 申请号： | 201710434568.8 | 申请日： | 2017-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN107689008A | 公开（公告）日： | 2018-02-13 |
| 发明（设计）人： | 刘永凡 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08;G06F17/30 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所44237 | 代理人： | 官建红 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于互联网技术领域，提供了一种用户投保行为预测的方法及计算设备，所述方法包括从用户属性库中获取样本用户的特征数据；对特征数据进行预处理，去除噪声数据，得到预处理数据；根据预处理数据，建立学习模型；基于该学习模型，对待预测的第一类型用户进行行为预测，得到该第一类型用户的目标保险产品；将该第一类型用户推送给第二类型用户，以使第二类型用户将该第一类型用户确定为目标保险产品的目标用户。本发明的技术方案实现了对用户感兴趣的保险产品的准确预测，提高对用户投保行为的预测效率和准确率，以及智能预测水平，同时使保险业务人员能够及时了解购买保险产品概率高的潜在用户，提高保险产品的销售成功率和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用户 投保 行为 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种用户投保行为预测的方法，其特征在于，所述方法包括：从用户属性库中获取样本用户的特征数据，其中，所述特征数据包括所述样本用户的行为类型和所述行为类型对应的行为次数，所述行为类型包括订购产品类型和访问网站类型；对所述特征数据进行预处理，去除噪声数据，得到预处理数据；根据所述预处理数据，建立学习模型，其中，所述学习模型用于将第一类型用户的行为与数据库中预设的保险产品进行匹配，所述第一类型用户为保险客户；基于所述学习模型，对待预测的所述第一类型用户进行行为预测，得到该第一类型用户的目标保险产品；将该第一类型用户推送给第二类型用户，以使所述第二类型用户将该第一类型用户确定为所述目标保险产品的目标用户，其中，所述第二类型用户为保险业务人员。
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