[發明專利]基于大數據的產品數據推送方法、系統及計算機設備

在審

• 申請號: 201811324600.8
• 申請日: 2018-11-08
• 公開（公告）號: CN109544284A
• 公開（公告）日: 2019-03-29
• 發明（設計）人: 童小勇
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q40/08
• 代理公司: 北京英特普羅知識產權代理有限公司 11015
• 代理人: 林彥之

1.一種基于大數據的產品數據推送方法，其特征在于，包括：

預設多個特征項，并根據所述多個特征項配置多個特征項組合；

收集每個存量客戶對應的保險品種及對應的特征項組合，以形成客戶信息數據庫；

基于所述客戶信息數據庫，分析所述多個特征項組合中的每個特征項組合對應的一個或多個保險品種；

將所述每個特征項組合與對應的一個或多個保險品種之間建立映射關系；

接收前端提供的目標客戶的客戶信息，根據所述目標客戶的客戶信息定義所述目標客戶對應的目標特征項組合；

判斷所述多個特征項組合中是否包括所述目標特征項組合；及

當所述多個特征項組合包括所述目標特征項組合，則基于所述映射關系向所述前端推送與所述目標特征項組合對應的一個或多個目標保險品種。

2.根據權利要求1所述的基于大數據的產品數據推送，其特征在于，所述根據所述多個特征項配置多個特征項組合的步驟，包括：

根據所述多個特征項配置所有可用特征項組合；及

基于所述客戶信息數據庫，分析所述所有可用特征項組合中的每個可用特征項組合對應的一個或多個保險品種的交易數量，從所述所有可用特征項組合中剔除所述交易數量小于設定值的無效特征項組合，以得到所述多個特征項組合。

3.根據權利要求1所述的基于大數據的產品數據推送，其特征在于，所述根據所述多個特征項配置多個特征項組合的步驟之前，還包括：

根據所述客戶信息數據庫，基于每個特征項與各個保險品種間的客戶數量，分析所述每個特征項與各個保險品種之間的相關性；

根據所述每個特征項所對應的相關性，為所述每個特征項賦予權重值；及

獲取權重值高于預設值的多個重要特征項，所述多個重要特征項用于配置所述多個特征項組合。

4.根據權利要求3所述的基于大數據的產品數據推送，其特征在于，所述當所述多個特征項組合包括所述目標特征項組合，則基于所述映射關系向所述前端推送與所述目標特征項組合對應的一個或多個目標保險品種的步驟，包括：

當所述目標特征項組合對應多個目標保險品種時，根據所述目標特征項組合中的各個特征項所對應的權重值，為所述多個目標保險品種確定優先級別，以調整所述多個目標保險品種被推送至所述前端的推送次序。

5.根據權利要求3所述的基于大數據的產品數據推送，其特征在于，還包括：

當所述多個特征項組合不包括所述目標特征項組合，根據所述目標特征項組合中的各個特征項所對應的權重值，從所述目標特征項組合中刪除權重值相對低的一個或多個非重要特征性以得到次目標特征項組合；

判斷所述多個特征項組合中是否包括所述次目標特征項組合；及

當所述多個特征項組合包括所述次目標特征項組合，則基于所述映射關系向所述前端推送與所述次目標特征項組合對應的一個或多個目標保險品種。

6.一種基于大數據的產品數據推送系統，其特征在于，包括：

配置模塊，用于預設多個特征項，并根據所述多個特征項配置多個特征項組合；

采集模塊，用于收集每個存量客戶對應的保險品種及對應的特征項組合，以形成客戶信息數據庫；

第一分析模塊，用于基于所述客戶信息數據庫，分析所述多個特征項組合中的每個特征項組合對應的一個或多個保險品種；

映射模塊，用于將每個特征項組合與對應的一個或多個保險品種之間建立映射關系；

定義模塊，用于接收前端提供的目標客戶的客戶信息，根據所述目標客戶的客戶信息定義所述目標客戶對應的目標特征項組合；

判斷模塊，用于判斷所述多個特征項組合中是否包括所述目標特征項組合；及

推送模塊，用于當所述多個特征項組合包括所述目標特征項組合，則基于所述映射關系向所述前端推送與所述目標特征項組合對應的一個或多個目標保險品種。