本申请实施例属于人工智能和金融科技领域，涉及一种产品推荐方法，包括：通过生理数据采集器获取客户的生理数据；根据预设的隐私处理策略，生成生理数据的模拟生理数据，并基于模拟生理数据构建客户的初始客户数据集；获取评估类型标识，并根据评估类型标识对初始客户数据集中的各客户特征进行特征工程处理，得到客户数据集；获取与评估类型标识相对应的风险评估模型，并将客户数据集输入风险评估模型，得到客户的风险评估结果；根据风险评估结果和评估类型标识生成针对客户的产品推荐策略，并根据产品推荐策略对客户进行产品推荐。本申请还提供一种产品推荐装置、计算机设备及存储介质。本申请提高了产品推荐的准确性。
1、在金融保险领域，在对客户进行保险产品推荐的过程中，经常需要对客户进行风险评估，业务员根据客户的风险评估结果进行产品推荐。当前在对客户进行风险评估时，往往是采集用户的个人信息、行为数据等进行理赔或出险等方面的风险评估。这些因素都是客户的外在信息，但是通常，客户自身的内在信息也非常重要。尤其在进行和健康相关的产品推荐时，内在信息的缺失会导致风险评估的准确性较低，进而导致产品推荐的准确性较低。
>8、进一步的，所述根据预设的隐私处理策略，生成所述生理数据的模拟生理数据的步骤包括：9、获取预设的隐私预算；
10、基于所述隐私预算，由所述生理数据采集器确定每个生理数据的噪声；
11、将所述噪声添加到所述生理数据中，得到差分生理数据；
12、对所述差分生理数据进行数据合成处理，得到所述生理数据的模拟生理数据。
13、进一步的，所述对所述差分生理数据进行数据合成处理，得到所述生理数据的模拟生理数据的步骤包括：
14、计算所述差分生理数据的均值，以生成所述均值的拉普拉斯分布；
15、对所述拉普拉斯分布进行随机采样，并根据得到的采样点生成所述差分生理数据的模拟生理数据；或者，
16、计算所述差分生理数据的线性插值，得到所述差分生理数据的模拟生理数据；或者，
17、将所述差分生理数据输入训练完毕的数据生成模型，得到所述差分生理数据的模拟生理数据。
18、进一步的，所述基于所述模拟生理数据构建所述客户的初始客户数据集的步骤包括：
19、获取所述客户的非生理数据；
20、根据所述客户的非生理数据和模拟生理数据，构建所述客户的初始客户数据集。
21、进一步的，所述根据所述评估类型标识对所述初始客户数据集中的各客户特征进行特征工程处理，得到客户数据集的步骤包括：
22、根据所述评估类型标识对所述初始客户数据集中的各客户特征进行筛选，得到多个第一特征；
23、基于预设的医学知识库，选取第一特征进行特征融合，得到至少一个融合特征；
24、基于所述医学知识库对各第一特征和/或融合特征进行特征计算得到多个第二特征，并根据各第二特征得到所述客户的客户数据集。
25、进一步的，所述基于预设的医学知识库，选取第一特征进行特征融合，得到至少一个融合特征的步骤包括：
26、基于预设的医学知识库，选取至少两个第一特征，并根据选取到的第一特征构建至少一个特征组合；
27、根据每个特征组合中的第一特征，计算所述特征组合的衍生特征，并将得到的衍生特征作为融合特征。
28、进一步的，所述根据所述风险评估结果和所述评估类型标识生成针对所述客户的产品推荐策略的步骤包括：
29、根据所述风险评估结果和所述评估类型标识，选取针对所述客户的目标产品；
30、基于所述风险评估结果生成针对所述客户的产品推荐调整策略；
31、根据所述目标产品和所述产品推荐调整策略，生成针对所述客户的产品推荐策略。
32、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种产品推荐装置，采用了如下所述的技术方案：
33、数据获取模块，用于通过生理数据采集器获取客户的生理数据；
34、模拟生成模块，用于根据预设的隐私处理策略，生成所述生理数据的模拟生理数据，并基于所述模拟生理数据构建所述客户的初始客户数据集；
35、特征工程模块，用于获取评估类型标识，并根据所述评估类型标识对所述初始客户数据集中的各客户特征进行特征工程处理，得到客户数据集；
36、风险评估模块，用于获取与所述评估类型标识相对应的风险评估模型，并将所述客户数据集输入所述风险评估模型，得到所述客户的风险评估结果；
37、产品推荐模块，用于根据所述风险评估结果和所述评估类型标识生成针对所述客户的产品推荐策略，并根据所述产品推荐策略对所述客户进行产品推荐。
38、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上所述的产品推荐方法的步骤。
39、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上所述的产品推荐方法的步骤。
40、与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：通过生理数据采集器获取客户的生理数据，根据预设的隐私处理策略，生成与生理数据相似、但又不会泄露客户隐私的模拟生理数据，从而确保客户的个人信息安全；基于模拟生理数据构建客户的初始客户数据集；获取评估类型标识，根据评估类型标识对初始客户数据集中的各客户特征进行特征工程处理，得到对评估更有价值、更符合评估需求的特征，进而得到客户数据集；获取与评估类型标识相对应的风险评估模型，将客户数据集输入风险评估模型进行针对性的风险评估，得到客户的风险评估结果，风险评估考虑到了客户自身的内在信息，准确性更高；根据风险评估结果和评估类型标识生成针对客户的产品推荐策略，根据产品推荐策略对客户进行产品推荐，提高了产品推荐的准确性和转化率。
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【技术保护点】
1.一种产品推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述根据预设的隐私处理策略，生成所述生理数据的模拟生理数据的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，所述对所述差分生理数据进行数据合成处理，得到所述生理数据的模拟生理数据的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于所述模拟生理数据构建所述客户的初始客户数据集的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述评估类型标识对所述初始客户数据集中的各客户特征进行特征工程处理，得到客户数据集的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于预设的医学知识库，选取第一特征进行特征融合，得到至少一个融合特征的步骤包括：
7.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述风险评估结果和所述评估类型标识生成针对所述客户的产品推荐策略的步骤包括：
8.一种产品推荐装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的产品推荐方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的产品推荐方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种产品推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述根据预设的隐私处理策略，生成所述生理数据的模拟生理数据的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，所述对所述差分生理数据进行数据合成处理，得到所述生理数据的模拟生理数据的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于所述模拟生理数据构建所述客户的初始客户数据集的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述评估类型标识对所述初始客户数据集中的各客户特征进行特征工程处理，得到客户数据集的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的产品推荐...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩阳光，
申请(专利权)人：平安健康保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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