【技术实现步骤摘要】
基于XGBoost模型的续保预测方法及相关设备
[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种基于XGBoost模型的续保预测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着生活水平的提高，保险产品也被越来越多的用户进行配置。同时，保险行业的营销竞争日趋激烈，也从对增量客户竞争，逐渐转化为对存量客户的竞争，续保营销场景的客户对保险公司越来越重要。
[0003]传统技术是通过对每个购买了保险的用户生成续保意愿评分，续保意愿较高的用户获得较高的评分。但是在实际运用过程中发现传统技术在临近续保截止时间时才能有较好的预测效果，距离续保截止时间较远时预测效果差。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种基于XGBoost模型的续保预测方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决传统技术距离续保截止时间较远时预测效果差的问题。
[0005]本申请的第一方面，提供一种基于XGBoost模型的续保预测方法，包括：
[0006]获取待选保险用户集合中每个目标用户的画像数据，所述画像...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于XGBoost模型的续保预测方法，其特征在于，包括：获取待选保险用户集合中每个目标用户的画像数据，所述画像数据是根据所述目标用户第一次参保后产生的系统数据以及与所述目标用户关联的第三方数据生成；获取所述每个目标用户在当前保单承保期的优惠权益数据，筛选所述目标用户对所述优惠权益数据产生行使行为的所述优惠权益数据作为目标优惠权益数据；获取所述每个目标用户在当前承保保单签订之前第一预设期限内关联的营销数据，筛选所述目标用户对所述营销数据产生关联行为的所述营销数据作为目标营销数据；获取所述每个目标用户当前承保保单的承保数据作为目标承保数据；将所述画像数据、所述目标优惠权益数据、所述目标营销数据和所述目标承保数据输入至预设的XGBoost预测模型，输出所述每个目标用户产生续保行为的第一预测评分值集合。2.根据权利要求1所述的基于XGBoost模型的续保预测方法，其特征在于，所述获取待选保险用户集合中每个目标用户的画像数据之前还包括：获取所述待选保险用户集合中每个目标用户关联的目标承保保单的到期时间；计算所述目标承保保单的到期时间与当前时间的时间差值；若所述时间差值小于第一预设时间差值，则解除所述目标承保保单与所述目标用户的关联关系。3.根据权利要求1所述的基于XGBoost模型的续保预测方法，其特征在于，所述获取所述每个目标用户在当前保单承保期的优惠权益数据，筛选所述目标用户对所述优惠权益数据产生行使行为的所述优惠权益数据作为目标优惠权益数据之后还包括：将所述优惠权益数据按照预设的优惠权益类型进行分类得到所述每个目标用户的优惠权益分类数据；将所述优惠权益分类数据与所述目标优惠权益数据进行关联，得到所述每个目标用户的已行使优惠权益分类数据和未行使优惠权益分类数据；将所述已行使优惠权益分类数据和未行使优惠权益分类数据输入至预设用户消费行为分析模型，输出所述每个目标用户的优惠权益分类数据的用户偏好值；将所述优惠权益分类数据的用户偏好值关联至所述目标优惠权益数据。4.根据权利要求1所述的基于XGBoost模型的续保预测方法，其特征在于，所述获取所述每个目标用户在当前承保保单签订之前第一预设期限内关联的营销数据，筛选所述目标用户对所述营销数据产生关联行为的所述营销数据作为目标营销数据之后还包括：将所述营销数据按照预设的营销数据类型进行分类得到所述每个用户关联的营销分类数据；将语音类型的所述营销分类数据输入至预设语音数据分析及预测模型，输出语音类型的所述营销分类数据关联的第一营销成功概率；将文本类型的所述营销分类数据输入至预设文本数据分析及预测模型，输出文本类型的所述营销分类数据关联的第二营销成功概率；将图片类型的所述营销分类数据输入至预设图片数据分析及预测模型，输出图片类型的所述营销分类数据关联的第三营销成功概率；将所述第一营销成功概率、所述第二营销成功概率和所述第三营销成功概率关联至所
述目标营销数据。5.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：符琼琲，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。