[发明专利]一种保险产品推荐方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及产品推荐系统领域，具体涉及一种保险产品推荐方法及系统。

背景技术

第一，现有的保险产品推荐系统，完全据保险产品自身特性推送到用户，但每款保险产品的构成要素，如保险责任、保险费率、保费交付方式、保险期限、保险赔款或保险金的给付方式都大有不同，难以仅用优/劣两个维度推荐给客户，因为一个保险可以包含许多的特点，是所以并不知道吸引用户的是哪个特点。当用户选择某项产品时，技术后台并不能很清晰地识别，用户看好哪个构成要素，或是看好整个保险产品的哪个要素组合，因此，用户的需求无法被后台记录分析，不符合需求导向型的保险市场要求。

现有的推荐系统能够给推荐给客户应该/可能/大体喜欢的产品，运用如人口统计学等统计工具，但具体而言准确率并不高，因为保险产品由各构成要素组合而成，机械套用组合的噪音会很大，难以触及客户的核心需求。

第二，市面上的人身保险产品有上千款，真正热销的产品仅有百余款，推荐的结果基本集中在这百余款经受得住市场检验的产品，难以达到千人千面的个性化配置效果，导致用户的使用轨迹数据不能很好地反应用户的偏好，更因为产品范围囿于“爆款”，推荐产品就基本上跳不出这百来个产品，缺乏多样性，导致新的保险产品面市，大概率会遭遇冷启动的尴尬境地。其中，冷启动是指后台没有用户的数据沉淀情形下，不能推荐或者推荐到结果不够准确。因此，一个之前没有客户关注新产品，除非做特殊处理，否则难以被推荐。

发明内容

本发明的目的在于，为解决上述技术问题，提供。

为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：

本发明提供一种保险产品推荐方法，所述方法包括：

S1、提取出保险产品的标签，拆解为不同高低层次的各层级标签，并存入标签数据库中，所述标签为保险产品的特征属性；

S2、根据存储有各层级标签的标签数据库中的数据，生成与新加入系统中的目标产品对应的标签；

S3、根据不同用户对应的用户行为向其推荐产品标签，从而间接推荐出相匹配的产品。

进一步的，如前述的保险产品推荐方法，所述将保险产品拆解为高低层次的标签具体为：所述层级标签还包括优化标签；将保险产品的所有构成要素进行拆解获得每个构成要素的多种表现形式，在每种表现形式中提取出标签；并依次将保险产品、优化标签、构成要素和表现形式以树状展开，并用自然语言标识；所述优化标签用于对各构成要素和表现形式进行口语化表现。

更进一步的，如前述的保险产品推荐方法，所述步骤S2还包括：

读取目标产品的条款；对原条款语句进行分词，提取关键词，然后比较所述条款中是否有与所述关键词对应的标签。

更进一步的，如前述的保险产品推荐方法，还包括：

在所述步骤S2之前，在系统初始时，录入起初数个保险产品的各层级的标签，并把各个标签相对应的原条款语句共同储存在标签数据库供系统启动；

在所述步骤S2之后，通过标签数据库比对从目标产品拆解出来的各层级的标签和原条款语句；继续调整标签和匹配的原条款语句内容，从而提高机器评测的效率。

更进一步的，如前述的保险产品推荐方法，所述步骤S3具体包括：

在系统获得早期用户访问的时候，记录用户行为，并将所述用户行为存储到用户行为数据库；同时将用户对所述产品推荐单元在展示产品结果后作出的行为存储到用户行为数据库中；

记录用户的个人维度信息，并将所述个人维度信息也存储到用户行为数据库；

在结合用户行为、产品的标签和用户的个人维度信息之后，获得不同的用户对标签的偏好；

在用户和用户类别已经被系统记录的用户再次访问时，根据该用户对标签的偏好，找出有该用户偏好的标签的保险产品，并根据用户对不同的标签的权重，推荐展示相对应的产品结果。

本发明还提供一种保险产品推荐系统，包括：产品标签单元、产品分析单元和产品推荐单元；所述产品标签单元包括标签拆解单元；所述产品分析系统包括分析模块和标签数据库；

所述标签拆解单元用于提取出保险产品的标签，拆解为不同高低层次的各层级标签，并存入标签数据库中，所述标签为保险产品的特征属性；

所述分析模块用于根据存储有各层级标签的标签数据库中的数据，生成与新加入系统中的目标产品对应的标签；

产品推荐单元用于根据不同用户对应的用户行为向其推荐产品标签，从而间接推荐出相匹配的产品。