[發明專利]業務推薦方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202011036207.6
• 申請日: 2020-09-27
• 公開（公告）號: CN112163963A
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 蔡衡;雷望春
• 申請（專利權）人: 中國平安財產保險股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/08
• 分類號: G06Q40/08;G06Q30/06
• 代理公司: 深圳市力道知識產權代理事務所(普通合伙) 44507
• 代理人: 張傳義

本申請涉及人工智能領域，根據待推薦業務對應的業務購買概率和業務推薦概率確定推薦成功概率，有效提高業務推薦的準確度。尤其涉及一種業務推薦方法、裝置、計算機設備和存儲介質，該業務推薦方法包括：獲取基本屬性數據和動態特征數據，以及獲取至少一個待推薦業務；根據基本屬性數據、動態特征數據、交叉項特征以及待推薦業務，確定待推薦業務對應的業務推薦概率；根據歷史業務購買記錄，確定待推薦業務對應目標用戶的業務購買概率；根據業務購買概率和業務推薦概率確定待推薦業務的推薦成功概率，并將推薦成功概率大于預設推薦概率值的待推薦業務向目標用戶推薦。此外，本申請還涉及區塊鏈技術，基本屬性數據和動態特征數據可存儲于區塊鏈中。

技術領域

本申請涉及人工智能領域，尤其涉及一種業務推薦方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

現有的財產保險公司的保險業務除了常規的車險業務，還包括非車險業務。由于非車險業務是財產保險公司收入的重要組成部分，因此財產保險公司需要大力對非車險業務進行推廣。

在現有的電銷過程中，由于非車業務種類繁多，電銷人員無法得到哪些客戶有非車險業務的需求，無法有針對性地向客戶推薦業務；從而導致在業務推薦過程中的業務推薦的準確性較低。

因此如何提高業務推薦的準確度成為亟需解決的問題。

發明內容

本申請提供了一種業務推薦方法、裝置、計算機設備和存儲介質，通過根據基本屬性數據、動態特征數據以及交叉項特征確定業務推薦概率，并結合業務購買概率得到每個待推薦業務對應的業務推薦概率，可以有效地提高業務推薦的準確度。

第一方面，本申請提供了一種業務推薦方法，所述方法包括：

獲取目標用戶對應的基本屬性數據和動態特征數據，以及獲取至少一個待推薦業務；

對所述動態特征數據進行特征交叉計算，得到所述動態特征數據對應的交叉項特征；

根據所述基本屬性數據、所述動態特征數據、所述交叉項特征以及每個所述待推薦業務，確定每個所述待推薦業務對應的業務推薦概率；

根據所述目標用戶對應的歷史業務購買記錄，確定每個所述待推薦業務對應所述目標用戶的業務購買概率；

根據每個所述待推薦業務對應的所述業務購買概率和所述業務推薦概率，確定每個所述待推薦業務對應的推薦成功概率，并將推薦成功概率大于預設的成功概率值的所述待推薦業務向所述目標用戶推薦。

第二方面，本申請還提供了一種業務推薦裝置，所述裝置包括：

數據獲取模塊，用于獲取目標用戶對應的基本屬性數據和動態特征數據，以及獲取至少一個待推薦業務；

交叉特征計算模塊，用于對所述動態特征數據進行特征交叉計算，得到所述動態特征數據對應的交叉項特征；

推薦概率確定模塊，用于根據所述基本屬性數據、所述動態特征數據、所述交叉項特征以及每個所述待推薦業務，確定每個所述待推薦業務對應的業務推薦概率；

購買概率確定模塊，用于根據所述目標用戶對應的歷史業務購買記錄，確定每個所述待推薦業務對應所述目標用戶的業務購買概率；

成功概率確定模塊，用于根據每個所述待推薦業務對應的所述業務購買概率和所述業務推薦概率，確定每個所述待推薦業務對應的推薦成功概率，并將推薦成功概率大于預設的成功概率值的所述待推薦業務向所述目標用戶推薦。

第三方面，本申請還提供了一種計算機設備，所述計算機設備包括存儲器和處理器；

所述存儲器，用于存儲計算機程序；

所述處理器，用于執行所述計算機程序并在執行所述計算機程序時實現如上述的業務推薦方法。