[发明专利]模型生成、识别客户购买车险意向的方法及系统

摘要

本发明公开了一种模型生成、识别客户购买车险意向的方法及系统，模型生成的方法，包括获取每个客户的历史数据；通过客户的识别信息对历史数据进行预处理以得到与每个客户一一对应的第一历史序列；对所有经销商的数据进行聚类分析以得到每个经销商的类别标签；对第一历史序列中经销商进行标注以得到第二历史序列；对每条第二历史序列进行目标变量的标注以得到第三历史序列；对第三历史序列进行特征筛选，以得到第四历史序列，每条第四历史序列中包括符合预期相关度的若干特征；使用二分类算法利用第四历史序列进行模型训练，以生成预测模型。本发明能够自动识别车主与经销商之间的关系，预测不同类型的车主对在经销商渠道进行保险购买的意向度。

主权项

1.一种模型生成的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取每个客户的历史数据，每条所述历史数据包括所述客户的客户信息和/或所述客户已经发生的车险数据和/或所述客户的车辆数据和/或所述客户的车辆的经销商数据，所述经销商数据为所述客户购买车辆的经销商的数据；通过所述客户的识别信息对所述历史数据进行预处理，以得到与每个所述客户一一对应的第一历史序列，所述第一历史序列包括以下字段：所述客户的客户信息、所述客户已经发生的车险数据、所述客户的车辆数据以及所述客户的车辆的经销商数据；对所述历史数据中的所有所述经销商的数据进行聚类分析，以得到每个所述经销商的类别标签；对所述第一历史序列中所述经销商进行标注以得到第二历史序列，所述第二历史序列包括所述第一历史序列的信息和所述第一历史序列中所述经销商的类别标签；对每条所述第二历史序列进行目标变量的标注以得到第三历史序列，所述目标变量表示所述第二历史序列中所述经销商历史销售车险是否成功的结果，所述第三历史序列包括所述第二历史序列的信息和对应的所述目标变量的值；对所述第三历史序列进行特征筛选，以得到第四历史序列，每条所述第四历史序列中包括符合预期相关度的若干特征；使用二分类算法利用所述第四历史序列进行模型训练，以生成预测模型。