[發明專利]保險資源需求分析方法和裝置在審
| 申請號: | 201610702475.4 | 申請日: | 2016-08-22 |
| 公開(公告)號: | CN107767275A | 公開(公告)日: | 2018-03-06 |
| 發明(設計)人: | 陳琳;謝玲怡;吳祥輝 | 申請(專利權)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06Q40/08 | 分類號: | G06Q40/08;G06Q30/02 |
| 代理公司: | 廣州華進聯合專利商標代理有限公司44224 | 代理人: | 方高明 |
| 地址: | 518052 廣東省深*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 保險 資源 需求 分析 方法 裝置 | ||
1.一種保險資源需求分析方法,包括以下步驟:
獲取用戶信息中的目標參數值;
根據預設的匹配條件獲取與所述目標參數值匹配的保險資源計算模板;
根據所述保險資源計算模板中的計算參數從所述用戶信息中提取相應的用戶數據并進行計算,得到保險資源需求值;
根據所述保險資源需求值生成保險資源需求建議數據。
2.根據權利要求1所述的保險資源需求分析方法,其特征在于,在所述獲取用戶信息中的目標參數值的步驟之前,還包括:
獲取用戶信息中的用戶特征數據;
根據所述用戶特征數據判斷用戶所屬的用戶類型;
根據所述用戶所屬的用戶類型確定匹配的保險資源種類;
所述獲取用戶信息中的目標參數值,包括:
從所述用戶信息中獲取與所述保險資源種類對應的目標參數值。
3.根據權利要求2所述的保險資源需求分析方法,其特征在于,所述計算參數包括歷史總保額及通貨膨脹率;
所述根據所述保險資源計算模板中的計算參數從所述用戶信息中提取相應的用戶數據并進行計算,得到保險資源需求值的步驟,包括:
從所述用戶信息中獲取預設時間內與所述保險資源種類相關的各個保額數據;
根據獲取的保額數據確定歷史總保額;
按照所述保險資源計算模板,利用所述歷史總保額及預設的通貨膨脹率計算保險資源需求值。
4.根據權利要求3所述的保險資源需求分析方法,其特征在于,在所述按照所述保險資源計算模板,利用所述歷史總保額及預設的通貨膨脹率計算保險資源需求值的步驟之后,還包括:
判斷所述保險資源需求值是否小于預設下限值;
若是,則將所述保險資源需求值修正為所述預設下限值;
若否,則判斷所述保險資源需求值是否大于預設上限值,若大于,則將所述保險資源需求值修正為所述預設上限值。
5.根據權利要求2所述的保險資源需求分析方法,其特征在于,所述根據所述保險資源需求值生成保險資源需求建議數據的步驟,包括:
根據所述保險資源需求值選取屬于所述保險資源種類的險種數據;
生成包含所述保險資源需求值及所述險種數據的保險資源需求建議數據。
6.一種保險資源需求分析裝置,其特征在于,包括:
參數獲取模塊,用于獲取用戶信息中的目標參數值;
模板獲取模塊,用于根據預設的匹配條件獲取與所述目標參數值匹配的保險資源計算模板;
計算模塊,用于根據所述保險資源計算模板中的計算參數從所述用戶信息中提取相應的用戶數據并進行計算,得到保險資源需求值;
生成模塊,用于根據所述保險資源需求值生成保險資源需求建議數據。
7.根據權利要求6所述的保險資源需求分析裝置,其特征在于,所述裝置還包括:
數據獲取模塊,用于獲取用戶信息中的用戶特征數據;
判斷模塊,用于根據所述用戶特征數據判斷用戶所屬的用戶類型;
確定模塊,用于根據所述用戶所屬的用戶類型確定匹配的保險資源種類;
所述參數獲取模塊還用于從所述用戶信息中獲取與所述保險資源種類對應的目標參數值。
8.根據權利要求7所述的保險資源需求分析裝置,其特征在于,所述計算參數包括歷史總保額及通貨膨脹率;
所述計算模塊包括:
獲取單元,用于從所述用戶信息中獲取預設時間內與所述保險資源種類相關的各個保額數據;
確定單元,用于根據獲取的保額數據確定歷史總保額;
計算單元,用于按照所述保險資源計算模板,利用所述歷史總保額及預設的通貨膨脹率計算保險資源需求值。
9.根據權利要求8所述的保險資源需求分析裝置,其特征在于,所述計算模塊還包括:
判斷單元,用于判斷所述保險資源需求值是否小于預設下限值;
修正單元,用于若所述保險資源需求值小于所述預設下限值,則將所述保險資源需求值修正為所述預設下限值;
所述判斷單元,還用于當所述保險資源需求值不小于所述預設下限值時,判斷所述保險資源需求值是否大于預設上限值;
所述修正單元,還用于當所述保險資源需求值大于所述預設上限值時,將所述保險資源需求值修正為所述預設上限值。
10.根據權利要求7所述的保險資源需求分析裝置,其特征在于,所述生成模塊包括:
選取單元,用于根據所述保險資源需求值選取屬于所述保險資源種類的險種數據;
生成單元,用于生成包含所述保險資源需求值及所述險種數據的保險資源需求建議數據。
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