【技术实现步骤摘要】
本申请属于软件工程，更具体地，涉及一种服务推送方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
技术介绍
1、随着移动互联网的发展，面向于各种业务类型的应用程序应运而生，例如，在车险投保领域，可以通过保险公司推出的相关应用程序购买车险。
2、目前，保险公司为了增长利润，会积极拓展新业务，例如，非车险业务的拓展，通常在车险投保流程中嵌入非车险，例如意外险、大病保险等非车险服务。但申请人认识到，对每个用户推荐的非车险服务都是固定方案，这些非车险服务可能并不是用户需要的保险类型，如果用户想要购买其他类型的保险服务时，还需要重新进行搜索、比较等，这需要用户花费大量的时间重新选取心仪的保险服务类型，保险服务选取效率较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种服务推送方法、装置、计算机设备及可读存储介质，主要目的在于解决目前存在需要用户花费大量的时间重新选取心仪的保险服务类型，保险服务选取效率较低的问题。
2、依据本申请第一方面，提供了一种服务推送方法，包括：
3、响应于用户的车险出单信号，获取所述车险出单信号携带的用户标识，查询所述用户标识关联的用户身份信息、用户行为评分、历史保单信息以及车辆信息；
4、基于所述历史保单信息和所述车辆信息进行风险评估，得到风险评估结果；
5、当所述风险评估结果指示低风险时，获取目标分数阈值，若所述用户行为评分超过所述目标分数阈值，则获取多个非车险服务；
6、基于所述用户身份信息和所述车
7、可选地，所述响应于用户的车险出单信号，获取所述车险出单信号携带的用户标识之前，所述方法还包括：
8、在接收到所述用户的车险投保请求时，获取所述车险投保请求携带的所述用户标识、用户位置信息，查询所述用户标识关联的多个待投保车险信息；
9、基于所述多个待投保车险信息生成车险出单页面，所述车险出单页面展示有所述多个待投保车险信息和非车险服务推荐按钮，其中，所述非车险服务推荐按钮用于在被触发时，根据所述用户标识和所述用户位置信息生成所述车险出单信号；
10、在检测到所述用户基于所述终端在所述车险出单页面执行目标行为操作时，获取当前用户行为信息；
11、基于所述用户标识查询所述用户的历史用户行为信息、所述历史保单信息，基于所述当前用户行为信息和所述历史用户行为信息组合成用户行为信息；
12、基于所述用户行为信息和所述用户位置信息计算线上投保行为评分，以及基于所述用户位置信息和所述历史保单信息计算非车险投保行为评分；
13、基于所述线上投保行为评分和所述非车险投保行为评分组合成初始用户行为评分；
14、将所述用户标识与所述初始用户行为评分进行关联，得到所述用户行为评分，并将所述用户行为评分进行存储。
15、可选地，所述基于所述用户行为信息和所述用户位置信息计算线上投保行为评分，包括：
16、确定所述用户位置信息指示的用户位置所在的行政区域，获取所述行政区域对应的线上浏览人均总时长、每次线上浏览平均时长；
17、基于所述用户行为信息包括的所述当前用户行为信息和所述历史用户行为信息确定所述用户对应的线上浏览总时长、每次线上浏览平均时长；
18、计算所述用户对应的线上浏览总时长与所述行政区域对应的线上浏览人均总时长的比值，得到第一比值，计算所述第一比值与第一预设值之间的差值，得到第一结果，计算所述第一结果的标准正态函数值与第二预设值的标准正态函数值之间的差值，得到第二结果；
19、计算所述用户对应的每次线上浏览平均时长与所述行政区域对应的每次线上浏览平均时长的比值，得到第二比值，计算所述第二比值与所述第一预设值之间的差值，得到第三结果，计算所述第三结果的标准正态函数值与所述第二预设值的标准正态函数值之间的差值，得到第四结果；
20、按照预设权重基于所述第二结果和所述第四结果计算所述线上投保行为评分。
21、可选地，所述基于所述用户位置信息和所述历史保单信息计算非车险投保行为评分，包括：
22、查询所述行政区域对应的预设时间段内的非车险渗透率，从所述历史保单信息中提取在所述预设时间段内的用户去除随车非车险的次数比率；
23、计算所述次数比率的负数的指数函数值，得到第五结果，计算所述第五结果与所述非车险渗透率的和值，得到所述非车险投保行为评分。
24、可选地，所述基于所述历史保单信息和所述车辆信息进行风险评估，得到风险评估结果，包括：
25、从所述历史保单信息中提取用于用户风险评估的至少一个第一待比对参数，当检测到所述至少一个第一待比对参数中任一第一待比对参数指示的参数值超过第一目标阈值时，确定所述用户为高风险用户，当检测到所述至少一个第一待比对参数中每个第一待比对参数指示的参数值均未超过所述第一目标阈值时，确定所述用户为低风险用户；
26、从所述车辆信息中提取用于车龄风险评估的至少一个第二待比对参数当检测到所述至少一个第二待比对参数中任一第二待比对参数指示的参数值超过第二目标阈值时，确定车辆为高风险车辆，当检测到所述至少一个第二待比对参数中每个第二待比对参数指示的参数值均未超过所述第二目标阈值时，则确定所述车辆为低风险车辆；
27、若所述车辆为高风险车辆或所述用户为高风险用户，则得到用于指示高风险的所述风险评估结果；
28、若所述车辆为低风险车辆，且所述用户为低风险用户，则得到用于指示低风险的所述风险评估结果。
29、可选地，所述基于所述用户身份信息和所述车辆信息在所述多个非车险服务中选择至少一个目标非车险服务，包括：
30、从所述用户身份信息中提取至少一个用户状态信息作为至少一个用户问题点，以及从所述车辆信息中提取至少一个车辆状态信息作为至少一个车辆问题点；
31、查询所述多个非车险服务中每个非车险服务对应的服务推荐规则，每个服务推荐规则包括多个待满足条件；
32、将所述至少一个用户问题点和/或所述至少一个车辆问题点与每个服务推荐规则包括的多个待满足条件进行匹配，在多个服务推荐规则中确定所述至少一个用户问题点和/或所述至少一个车辆问题点与服务推荐规则匹配的至少一个目标服务推荐规则，确定所述至少一个目标服务推荐规则对应的所述至少一个目标非车险服务。
33、可选地，所述基于所述用户身份信息和所述车辆信息在所述多个非车险服务中选择至少一个目标非车险服务之后，所述方法还包括：
34、确定所述至少一个目标非车险服务中每个目标非车险服务对应的配置时间，按照最新配置时间到最久配置时间的顺序对所述至少一个目标非车险服务进行排序，得到具有选择顺序的至少一个目标非车险服务；
35、基于所述具有选择顺序的至少一个目标非车本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种服务推送方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要去1所述的服务推送方法，其特征在于，所述响应于用户的车险出单信号，获取所述车险出单信号携带的用户标识之前，所述方法还包括：
3.根据权利要去2所述的服务推送方法，其特征在于，所述基于所述用户行为信息和所述用户位置信息计算线上投保行为评分，包括：
4.根据权利要去3所述的服务推送方法，其特征在于，所述基于所述用户位置信息和所述历史保单信息计算非车险投保行为评分，包括：
5.根据权利要去1所述的服务推送方法，其特征在于，所述基于所述历史保单信息和所述车辆信息进行风险评估，得到风险评估结果，包括：
6.根据权利要去1所述的服务推送方法，其特征在于，所述基于所述用户身份信息和所述车辆信息在所述多个非车险服务中选择至少一个目标非车险服务，包括：
7.根据权利要去1所述的服务推送方法，其特征在于，所述基于所述用户身份信息和所述车辆信息在所述多个非车险服务中选择至少一个目标非车险服务之后，所述方法还包括：
8.一种服务推送装置，其特征在于，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种服务推送方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要去1所述的服务推送方法，其特征在于，所述响应于用户的车险出单信号，获取所述车险出单信号携带的用户标识之前，所述方法还包括：
3.根据权利要去2所述的服务推送方法，其特征在于，所述基于所述用户行为信息和所述用户位置信息计算线上投保行为评分，包括：
4.根据权利要去3所述的服务推送方法，其特征在于，所述基于所述用户位置信息和所述历史保单信息计算非车险投保行为评分，包括：
5.根据权利要去1所述的服务推送方法，其特征在于，所述基于所述历史保单信息和所述车辆信息进行风险评估，得到风险评估结果，包括：
6.根据权利要去1所述的服务推送方...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓乔木，耿文博，龚璇，
申请(专利权)人：中国人民财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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