智能制定保险代理人销售业绩计划的方法、系统以及设备技术方案

一种智能制定保险代理人销售业绩计划的方法，包括以下步骤：构建保险产品分类器模型；获取销售人员的数据以及该销售人员的客户数据，输入保险产品分类器模型，预测是否满足，如满足则该产品分配一次，排除该客户资源；继续下一个客户数据的输入，直到计算出该产品能够分配到该销售人员的最大份数；循环下一个产品的决策树模型，继续分配，直到所有销售人员可售产品列表及该产品可完成销售的最大份数计算完成；以及匹配销售计划指标，输出保险代理人销售业绩计划。人销售业绩计划。人销售业绩计划。

【技术实现步骤摘要】
智能制定保险代理人销售业绩计划的方法、系统以及设备


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种智能制定保险代理人销售业绩计划的方法、系统以及设备。

技术介绍

[0002]近年来人工智能在数据、算法和计算能力方面取得了飞速发展，在全球经济数字化转型的大背景下迎来了新一轮的发展浪。此次人工智能浪潮的影响力远超之前，其中最显著的特点是影响力从专业领域扩散到了大众化领域。
[0003]目前，保险公司的业绩计划是按照上年度销售数据结合本年度市场开发计划，制定总体销售目标后的设定的销售计划，该计划包含了各个分公司需要完成的各项保险产品的销售份数，然后分公司将产品销售计划分配给下属单位，最后分配到销售人员，部门级别的分配比例是按照上年度的销售比例分配，但分配给销售人员的计划，则是按照部门管理者的经验，人工分配的方式，逐步分配给每个销售人员。
[0004]保险代理人，即保险销售人员，每个自然年度均需要制定一个全年的销售业绩计划，该销售计划表明了，当前代理人需要完成的销售保单数量和总销售金额。该计划在制定中有许多复杂的参数需要考虑，如针对现有的客户完成新年度的续期保费，新保险方案的签订。针对新客户完成新保单的数量和总保额目标。此外保险公司在保险产品的推广方面也有一些指标要求，比如某款保险产品的总保单数量应该达到的年度目标指标，以及总保费的年度目标指标。
[0005]销售人员的业绩计划的分配，是目前保险公司难度比较大的一件事情，往往销售计划的分配无规则尊从有很大的随意性，当年度计划制定后分配到个人的计划就由销售部门领导按照经验来分配任务，往往分配的任务和销售人员的能力，以及销售任务达成的成功率没有直接联系，而且存在分配效率低下，容易计算错误，导致经营风险扩大，导致分配任务达成效果难以保障，所以针对该情况，需要一种智能的方法，合理的分配任务到具体的执行人，让计划落实更有保障，让计划实施更为顺畅。所以需要一种更简便更智能的方式来分配业绩计划。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的之一在于提供一种智能制定保险代理人销售业绩计划的方法、系统以及设备，能够基于计算机学习算法，智能制定保险代理人销售业绩计划，合理分配销售任务到具体的执行人，从而计划落实更有保障，计划实施更为顺畅，提高分配效率，降低经营风险。
[0007]本专利技术的目的之一在于提供一种智能制定保险代理人销售业绩计划的方法、系统以及设备，能够匹配销售人员的销售技能和所属客户资源与待售保险产品，大幅度提升了销售机会，让销售计划更容易实现，同时也大幅度提升了分配工作的效率，通过计算机自动执行的算法计算提升了大量人工分配的工作，提升整体效率。
[0008]为了实现上述至少一个专利技术目的，本专利技术提供了一种智能制定保险代理人销售业绩计划的方法，包括以下步骤：
[0009]构建保险产品分类器模型；
[0010]获取销售人员的数据以及该销售人员的客户数据，输入保险产品分类器模型，预测是否满足，如满足则该产品分配一次，排除该客户资源；继续下一个客户数据的输入，直到计算出该产品能够分配到该销售人员的最大份数；
[0011]循环下一个产品的决策树模型，继续分配，直到所有销售人员可售产品列表及该产品可完成销售的最大份数计算完成；以及
[0012]匹配销售计划指标，输出保险代理人销售业绩计划。
[0013]在一些实施例中，其中所述匹配销售计划指标步骤还包括以下步骤：累计每个销售人员的已分配的产品份数；以及对比销售机构的销售计划数据，如果累计份数小于销售计划份数，多出来的份数执行二次分配，如果大于销售计划的份数，则根据多出来的数据占总份数比例缩小每个销售人员已经分配的份数，直至四舍五入后累计份数等于计划份数为止，完成分配任务。
[0014]在一些实施例中，其中所述构建保险产品分类器模型步骤中，执行决策树ID3算法，基于产品销售规则因子，构建决策树；其中，针对每款保险公司在售的产品设计一个分类器，分类器使用的销售规则的每个属性平均取值范围被设定为2到10个之间。
[0015]在一些实施例中，其中所述智能制定保险代理人销售业绩计划的方法还包括步骤：训练保险产品分类器模型；其中所述训练保险产品分类器模型步骤还包括以下步骤：根据条件穷举方式生成训练数据，训练数据范围被预设为100条到10万条之间，从而训练完毕的保险产品分类器模型执行分类产品至销售人员，获得产品到销售人员的匹配数据。
[0016]5、如权利要求1至4中任一所述的智能制定保险代理人销售业绩计划的方法，其中执行决策树分类时，决策树被分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树；其中决策树的构造过程中，根据特征的决定性程度，将决定性作用最大的特征作为根节点，然后递归找到各分支下子数据集中次大的决定性特征，直至子数据集中所有数据都属于同一类；其中，保险产品分类器模型中，基于信息论的决策树算法选自ID3、CART以及C4.5算法。
[0017]在一些实施例中，其中还包括执行决策树的生成步骤：执行特征选择；根据选择的特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树停止生长；以及基于预剪枝以及后剪枝的剪枝技术缩小树结构规模。
[0018]根据本专利技术的另一方面，还提供了一种智能制定保险代理人销售业绩计划的设备，所述智能制定保险代理人销售业绩计划的设备包括：软件应用程序、用于存储软件应用程序的存储器，以及处理器，用于执行所述软件应用程序，其中所述软件应用程序的各程序相对应地执行所述智能制定保险代理人销售业绩计划的方法中的步骤。
[0019]根据本专利技术的另一方面，还提供了一种智能制定保险代理人销售业绩计划的系统，所述智能制定保险代理人销售业绩计划的系统包括保险产品分类器模型单元、产品分配单元以及保险代理人销售业绩计划输出单元，其中所述保险产品分类器模型单元被配置为：构建保险产品分类器模型，基于产品销售规则因子，构建决策树模型；其中所述产品分配单元被配置为：获取销售人员的数据和该销售人员的客户数据，输入构建的决策树模型
中，执行产品分配到销售人员；其中所述保险代理人销售业绩计划输出单元匹配销售计划指标，输出保险代理人销售业绩计划；其中所述保险代理人销售业绩计划输出单元还被配置为：累计每个销售人员的已分配的产品份数，对比销售机构的销售计划数据，如果累计份数小于销售计划份数，多出来的份数执行二次分配，如果大于销售计划的份数根据多出来的数据占总份数比例缩小每个销售人员已经分配的份数，直至四舍五入后累计份数等于计划份数为止，完成分配任务。
[0020]在一些实施例中，其中所述产品分配单元还被配置为：获取的销售人员数据和该销售人员的客户数据被输入构建的决策树模型后，预测是否满足，如满足则该产品分配一次，排除该客户资源；继续下一个客户的输入，直到计算出该产品可以分配到该销售人员的最大份数；循环下一个产品的决策树模型，继续分配，直到所有销售人员可售产品列表及该产品可完成销售的最大份数计算完成。
[002本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能制定保险代理人销售业绩计划的方法，其特征在于，包括以下步骤：构建保险产品分类器模型；获取销售人员的数据以及该销售人员的客户数据，输入保险产品分类器模型，预测是否满足，如满足则该产品分配一次，排除该客户资源；继续下一个客户数据的输入，直到计算出该产品能够分配到该销售人员的最大份数；循环下一个产品的决策树模型，继续分配，直到所有销售人员可售产品列表及该产品可完成销售的最大份数计算完成；以及匹配销售计划指标，输出保险代理人销售业绩计划。2.如权利要求1所述的智能制定保险代理人销售业绩计划的方法，其中所述匹配销售计划指标步骤还包括以下步骤：累计每个销售人员的已分配的产品份数；以及对比销售机构的销售计划数据，如果累计份数小于销售计划份数，多出来的份数执行二次分配，如果大于销售计划的份数，则根据多出来的数据占总份数比例缩小每个销售人员已经分配的份数，直至四舍五入后累计份数等于计划份数为止，完成分配任务。3.如权利要求1所述的智能制定保险代理人销售业绩计划的方法，其中所述构建保险产品分类器模型步骤中，执行决策树ID3算法，基于产品销售规则因子，构建决策树；其中，针对每款保险公司在售的产品设计一个分类器，分类器使用的销售规则的每个属性平均取值范围被设定为2到10个之间。4.如权利要求1所述的智能制定保险代理人销售业绩计划的方法，其中所述智能制定保险代理人销售业绩计划的方法还包括步骤：训练保险产品分类器模型；其中所述训练保险产品分类器模型步骤还包括以下步骤：根据条件穷举方式生成训练数据，训练数据范围被预设为100条到10万条之间，从而训练完毕的保险产品分类器模型执行分类产品至销售人员，获得产品到销售人员的匹配数据。5.如权利要求1至4中任一所述的智能制定保险代理人销售业绩计划的方法，其中执行决策树分类时，决策树被分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树；其中决策树的构造过程中，根据特征的决定性程度，将决定性作用最大的特征作为根节点，然后递归找到各分支下子数据集中次大的决定性特征，直至子数据集中所有数据都属于同一类；其中，保险产品分类器模型中，基于信息论的决策树算法选自ID3、CART以及C4.5算法。6.如权利要求1至4中任一所述的智能制定保险代理人销售业绩计划的方法，其中还包括执行决策树的生成步骤：执行特征选择；根据选择的特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树停止生长；以及基于预剪枝以及后剪枝的剪枝技术缩小树结构规模。7.一种智能制定保险代理人销售业绩计划的设备，其特征在于，所述智能制定保险代理人销售业绩计划的设备包括：软件应用程序、用于存储软件应用程序的存储器，以及处理器，用于执行所述软件应用程序，其中所述软件应用程序的各程序相对应地执行权利要求1至6中的所述智能制定保险代理人销售业绩计划的方法中的步骤。8...

【专利技术属性】
技术研发人员：张东锋，段士杰，施海，
申请(专利权)人：深圳新致软件有限公司，
类型：发明
国别省市：