保单贷款利息的计算方法、终端设备及介质与流程
本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种保单贷款利息的计算方法、终端设备及计算机可读存储介质。
背景技术：
保险单简称为保单，是保险公司与被保险人订立保险合同的正式书面证明。保单贷款是以保单的现金价值作担保，从保险公司获得的贷款。为了促进保单贷款业务的发展以及提高保险产品的销量，保险公司会不定期推出一些针对保单贷款的优惠活动，例如，对购买了保险的特定人群在通过保单贷款时的贷款利息进行优惠。
然而，现有的保单贷款利息计算框架，在判断出当前贷款客户属于目标客户群体后，直接根据默认的优惠策略计算优惠后的贷款利息，其无法向客户展示具体的优惠方案，也无法满足不同客户对保单贷款优惠方案的个性化需求。
技术实现要素：
基于此，本发明实施例提供了一种保单贷款利息的计算方法、终端设备及计算机可读存储介质，以解决现有的保单贷款利息计算框架无法向客户展示具体的优惠方案，也无法满足不同客户对保单贷款优惠方案的个性化需求的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种保单贷款利息的计算方法，包括：
若检测到保单贷款请求，则获取用于贷款的保单的保单信息；
基于所述保单信息，检测所述保单是否满足各个保单贷款优惠方案的优惠约束条件；
若所述保单满足至少两个保单贷款优惠方案的优惠约束条件，则基于所述保单信息包含的各个客户属性项的值，确定当前请求贷款的客户分别与所述至少两个保单贷款优惠方案的匹配度；
展示所述至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略，并基于所述匹配度对所述至少两个保单贷款优惠方案进行标识；
确定所述客户从所述至少两个保单贷款优惠方案中选择的目标保单贷款优惠方案，基于贷款利息计算策略及所述目标保单贷款优惠方案的优惠策略，计算所述保单的贷款利息。
本发明实施例的第二方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
若检测到保单贷款请求，则获取用于贷款的保单的保单信息；
基于所述保单信息，检测所述保单是否满足各个保单贷款优惠方案的优惠约束条件；
若所述保单满足至少两个保单贷款优惠方案的优惠约束条件，则基于所述保单信息包含的各个客户属性项的值，确定当前请求贷款的客户分别与所述至少两个保单贷款优惠方案的匹配度；
展示所述至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略，并基于所述匹配度对所述至少两个保单贷款优惠方案进行标识；
确定所述客户从所述至少两个保单贷款优惠方案中选择的目标保单贷款优惠方案，基于贷款利息计算策略及所述目标保单贷款优惠方案的优惠策略，计算所述保单的贷款利息。
本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
若检测到保单贷款请求，则获取用于贷款的保单的保单信息；
基于所述保单信息，检测所述保单是否满足各个保单贷款优惠方案的优惠约束条件；
若所述保单满足至少两个保单贷款优惠方案的优惠约束条件，则基于所述保单信息包含的各个客户属性项的值，确定当前请求贷款的客户分别与所述至少两个保单贷款优惠方案的匹配度；
展示所述至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略，并基于所述匹配度对所述至少两个保单贷款优惠方案进行标识；
确定所述客户从所述至少两个保单贷款优惠方案中选择的目标保单贷款优惠方案，基于贷款利息计算策略及所述目标保单贷款优惠方案的优惠策略，计算所述保单的贷款利息。
实施本发明实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法、终端设备及计算机可读存储介质具有以下有益效果：
本发明实施例在检测到用于贷款的保单满足至少两个保单贷款优惠方案的优惠约束条件时，展示该至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略，从而使客户能够获知其可享受的保单贷款优惠方案的具体优惠策略；同时，本发明实施例基于用于贷款的保单中包含的各个客户属性项的值，确定当前请求贷款的客户分别与其能够享受的至少两个保单贷款优惠方案的匹配度，由于各个客户属性项的值反映了客户的客户画像，因而基于各个客户属性项的值确定的匹配度能够反映用户的偏好，在向客户展示该至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略时，基于匹配度对该至少两个保单贷款优惠方案进行标识，从而能为客户选择保单贷款优惠方案提供参考，使客户能够以此为参考并结合自身需求选择适合自己的目标保单贷款优惠方案，满足了不同客户对保单贷款优惠方案的个性化需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明第一实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法的实现流程图；
图2是本发明第二实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法中s13的具体实现流程图；
图3是本发明第三实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法的实现流程图；
图4是本发明第四实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法的实现流程图；
图5是本发明第五实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法的实现流程图；
图6是本发明实施例提供的一种终端设备的结构框图；
图7是本发明另一实施例提供的一种终端设备的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，图1是本发明第一实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法的实现流程图。本实施例中，保单贷款利息的计算方法的执行主体为终端设备。终端设备包括但不限于智能手机、平板电脑或台式电脑。如图1所示的保单贷款利息的计算方法包括以下步骤：
s11：若检测到保单贷款请求，则获取用于贷款的保单的保单信息。
当客户需要办理保单贷款业务时，可以通过其预先注册的用户账号登录提供保单服务的预设金融服务平台。其中，保单服务包括但不限于保单贷款服务和保单还款服务。客户在预设金融服务平台登录用户账号后，可以通过触发保单服务下的保单贷款服务选项来触发保单贷款请求。终端设备若检测到客户在预设金融服务平台触发保单服务下的保单贷款服务选项，则识别为客户需要办理保单贷款业务，也即识别为检测到保单贷款请求，此时，终端设备获取用于贷款的保单的保单信息。
在本发明实施例中，客户已购保险的保单与客户的唯一身份标识之间具有关联关系，而客户的唯一身份标识与客户的用户账号一一对应。在实际应用中，客户端的唯一身份标识可以是客户的身份证号码，也可以是客户的手机号码。
终端设备在检测到保单贷款请求时，可以获取用于贷款的保单的唯一标识，并基于用于贷款的保单的唯一标识，获取用于贷款的保单的保单信息。在实际应用中，保单的唯一标识可以是保单号。
具体的，终端设备可以基于预设金融服务平台当前登录的用户账号确定当前请求贷款的客户的唯一身份标识，并基于当前请求贷款的客户的唯一身份标识，检测当前请求贷款的客户的名下是否具有已购保险。更具体的，终端设备可以与用于记录客户已购保险信息的第一数据库建立连接。其中，第一数据库具体用于记录客户的唯一身份标识与客户已购保险的保单的唯一标识之间的对应关系。终端设备可以基于当前请求贷款的客户的唯一身份标识，检测第一数据库中是否包含与当前请求贷款的客户的唯一身份标识对应的保单的唯一标识。终端设备若检测到第一数据库中包含与当前请求贷款的客户的唯一身份标识对应的保单的唯一标识，则识别为当前请求贷款的客户的名下具有已购保险，即识别为当前请求贷款的客户的名下具有可用于贷款的保单。
作为本发明一实施例，终端设备若检测到第一数据库中仅包含一个与当前请求贷款的客户的唯一身份标识对应的保单的唯一标识，则说明当前请求贷款的客户的名下仅有一份可用于贷款的保单，该情况下，终端设备将第一数据库中包含的与当前请求贷款的客户的唯一身份标识对应的保单的唯一标识识别为用于贷款的保单的唯一标识，并基于该保单的唯一标识，获取用于贷款的保单的保单信息。
本发明实施例中，保单信息存储在保单数据库中。具体的，保单数据库中存储有多个保单文件，保单文件中包含保单信息，保单文件以文本文档的形式存在或以表格形式存在。在实际应用中，可以通过保单的唯一标识对相应的保单文件进行命名，如此，每个保单的保单信息与其唯一标识之间具有关联关系。
在本实施例中，终端设备可以基于用于贷款的保单的唯一标识，从保单数据库存储的与该保单的唯一标识对应的保单文件中获取保单信息，将获取到的保单信息识别为用于贷款的保单的保单信息。
作为本发明另一实施例，终端设备若检测到第一数据库中包含至少两个与当前请求贷款的客户的唯一身份标识对应的保单的唯一标识，则说明当前请求贷款的客户的名下至少有两份可用于贷款的保单，该情况下，终端设备可以基于该至少两个保单的唯一标识，从保单数据库中获取与该至少两个保单的唯一标识对应的保单文件，从该至少两个保单的唯一标识对应的保单文件中获取相应的保单信息，将获取到的该至少两个保单的唯一标识各自对应的保单信息展示给客户，以使客户从其名下的至少两份保单中选择用于贷款的目标保单。终端设备将客户选择的目标保单的保单信息确定为用于贷款的保单的保单信息。
需要说明的是，在本发明实施例中，保单信息至少包括客户属性信息和客户已购保险信息。客户属性信息包括但不限于客户的年龄、性别及收入水平。客户已购保险信息包括但不限于客户已购保险的险种标识和缴至日期。
s12：基于所述保单信息，检测所述保单是否满足各个保单贷款优惠方案的优惠约束条件。
在实际应用中，为了促进保单贷款业务的发展，可以不定期举行保单贷款优惠活动。在举行保单贷款优惠活动时，可以根据实际活动需求推出至少一个保单贷款优惠方案，并为每个保单贷款优惠方案配置相应的优惠约束条件。优惠约束条件用于对能够享受保单贷款优惠方案的保单进行约束，即只有满足保单贷款优惠方案的优惠约束条件的保单，才能享受相应的保单贷款优惠。
终端设备获取到用于贷款的保单的保单信息后，基于用于贷款的保单的保单信息，检测用于贷款的保单是否满足各个保单贷款优惠方案的优惠约束条件。
需要说明的是，不同保单贷款优惠方案的优惠约束条件不同。优惠约束条件由至少一个校验条件构成，每个校验条件对应保单信息中的一个待校验的信息项，校验条件用于对其对应的信息项的值进行约束。
在实际应用中，保单的保单信息是通过多个信息项的值去描述的。信息项包括但不限于客户属性项和已购保险信息项。客户属性项包括但不限于客户年龄、客户性别及客户收入水平。已购保险信息项包括但不限于客户已购保险的险种(或险种标识)、客户已购保险的生效日期、客户已购保险的缴至日期及客户已购保险的年缴保费。
终端设备获取到用于贷款的保单的保单信息后，确定各个保单贷款优惠方案的优惠约束条件对应的待校验的信息项，从用于贷款的保单的保单信息中获取待校验的信息项的值，检测待校验的信息项的值是否满足相应的校验条件，若从保单信息中获取到的某一保单贷款优惠方案的优惠约束条件对应的所有待校验的信息项的值均满足相应的校验条件，则确定用于贷款的保单满足该保单贷款优惠方案的优惠约束条件；若从保单信息中获取到的某一保单贷款优惠方案的优惠约束条件对应的所有待校验的信息项的值中，至少有一个信息项的值不满足相应的校验条件，则确定用于贷款的保单不满足该保单贷款优惠方案的优惠约束条件。
示例性的，若某一保单贷款优惠方案的优惠约束条件由以下几个校验条件构成：a、客户已购保险的险种为寿险；b、客户已购保险的年缴保费大于y元；c、客户的年龄大于18岁，则该保单贷款优惠方案的优惠约束条件对应的待校验的信息项包括：客户已购保险的险种、客户已购保险的年缴保费及客户年龄。终端设备从用于贷款的保单的保单信息中分别获取客户已购保险的险种项、客户已购保险的年缴保费项及客户年龄项的值，并检测客户已购保险的险种项的值是否满足校验条件a，检测客户已购保险的年缴保费项的值是否满足校验条件b，以及检测客户年龄项的值是否满足校验条件c，若以上三个信息项的值均满足相应的校验条件，则确定用于贷款的保单满足该保单贷款优惠方案的优惠约束条件；若至少有一个信息项的值不满足相应的校验条件，则确定用于贷款的保单不满足该保单贷款优惠方案的优惠约束条件。
s13：若所述保单满足至少两个保单贷款优惠方案的优惠约束条件，则基于所述保单信息包含的各个客户属性项的值，确定当前请求贷款的客户分别与所述至少两个保单贷款优惠方案的匹配度。
终端设备若检测到用于贷款的保单满足至少两个保单贷款优惠方案的优惠约束条件，则说明客户在通过该保单进行贷款时，能够享受的保单贷款优惠方案至少包括两个。本发明实施例中，为了满足不同客户对保单贷款优惠方案的个性化需求，终端设备可以从用于贷款的保单的保单信息中获取各个客户属性项的值，并基于获取到的各个客户属性信息项的值，确定当前请求贷款的客户分别与其能够享受的至少两个保单贷款优惠方案的匹配度。
其中，客户与保单贷款优惠方案的匹配度用于描述客户选择该保单贷款优惠方案的可能性大小。可以理解的是，当前请求贷款的客户与某一保单贷款优惠方案的匹配度越高，说明客户选择该保单贷款优惠方案的可能性越大；反之，当前请求贷款的客户与某一保单贷款优惠方案的匹配度越低，说明客户选择该保单贷款优惠方案的可能性越小。
在实际应用中，可以通过客户属性对客户进行归类。通常，同类客户具有相同的偏好。因此，终端设备可以基于保单信息中各个客户属性项的值对当前请求贷款的客户进行归类，并基于与当前请求贷款的客户属于同一类型的历史客户对至少两个保单贷款方案的选择情况，确定当前请求贷款的客户与至少两个保单贷款方案的匹配度。
s14：展示所述至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略，并基于所述匹配度对所述至少两个保单贷款优惠方案进行标识。
终端设备确定了当前请求贷款的客户分别与其能够享受的至少两个保单贷款优惠方案的匹配度之后，展示该至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略，并基于当前请求贷款的客户分别与该至少两个保单贷款优惠方案的匹配度，对该至少两个保单贷款优惠方案进行标识。
在本实施例中，保单贷款优惠方案的优惠策略用于描述保单贷款优惠方案的具体优惠规则，而优惠策略通常通过优惠时长和优惠折扣描述，例如，某一保单贷款优惠方案的优惠策略可以是：对于分12期还款的还款方案，每期贷款利息优惠20％，优惠时长为6个月；另一保单贷款优惠方案的优惠策略可以是：对于分6期还款的还款方案，每期贷款利息优惠10％，优惠时长为6个月等。
作为本发明一实施例，基于当前请求贷款的客户分别与该至少两个保单贷款优惠方案的匹配度，对该至少两个保单贷款优惠方案进行标识具体可以为：基于当前请求贷款的客户分别与该至少两个保单贷款优惠方案的匹配度，确定该至少两个保单贷款优惠方案的推荐指数，展示该至少两个保单贷款优惠方案的推荐指数。其中，匹配度越高，推荐指数越高。
在实际应用中，可以预先定义匹配度与推荐指数之间的对应关系。终端设备可以基于当前请求贷款的客户分别与该至少两个保单贷款优惠方案的匹配度以及预先定义的匹配度与推荐指数之间的对应关系，确定至少两个保单贷款优惠方案的推荐指数。
终端设备将客户能够享受的至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略展示给客户后，客户可以基于该至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略，从该至少两个保单贷款优惠方案中选择适合自己的保单贷款优惠方案。
s15：确定所述客户从所述至少两个保单贷款优惠方案中选择的目标保单贷款优惠方案，基于贷款利息计算策略及所述目标保单贷款优惠方案的优惠策略，计算所述保单的贷款利息。
在本实施例中，终端设备确定客户从该至少两个保单贷款优惠方案中选择的目标保单贷款优惠方案，基于预设的贷款利息计算策略及目标保单贷款优惠方案的优惠策略，计算用于贷款的保单的贷款利息。
其中，预设的贷款利息计算策略可以为：贷款利息＝保单的现金价值×每期费率×还款期数。终端设备可以基于预设的贷款利息计算策略计算优惠前的贷款利息，并基于目标保单贷款优惠方案的优惠策略计算可优惠的贷款利息，将优惠前的贷款利息与可优惠的贷款利息的差值作为用于贷款的保单的贷款利息。
以上可以看出，本实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法在检测到用于贷款的保单满足至少两个保单贷款优惠方案的优惠约束条件时，展示该至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略，从而使客户能够获知其可享受的保单贷款优惠方案的具体优惠策略；同时，本发明实施例基于用于贷款的保单中包含的各个客户属性项的值，确定当前请求贷款的客户分别与其能够享受的至少两个保单贷款优惠方案的匹配度，由于各个客户属性项的值反映了客户的客户画像，因而基于各个客户属性项的值确定的匹配度能够反映用户的偏好，在向客户展示该至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略时，基于匹配度对该至少两个保单贷款优惠方案进行标识，从而能为客户选择保单贷款优惠方案提供参考，使客户能够以此为参考并结合自身需求选择适合自己的目标保单贷款优惠方案，满足了不同客户对保单贷款优惠方案的个性化需求。
请参阅图2，图2是本发明第二实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法中s13的具体实现流程图。相对于图1对应的实施例，本实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法中s13具体包括s131～s133，详述如下：
s131：若所述保单满足至少两个保单贷款优惠方案的优惠约束条件，则确定所述保单信息包含的各个客户属性项的值对应的预设取值。
客户属性包括但不限于年龄、性别及收入水平。在本实施例中，为了能够基于各项客户属性对客户进行归类，需要预先为各项客户属性配置预设取值。
示例性的，对于年龄这一客户属性，其预设取值可以配置为：少年、青年、中年及老年。其中，“少年”用于标识客户的年龄小于或等于17岁，“青年”用于标识客户的年龄在18岁～40岁之间，“中年”用于标识客户的年龄在41岁～65岁之间，“老年”用于标识客户的年龄大于或等于66岁。
对于性别这一客户属性，其预设取值可以配置为：男和女。
对于收入水平这一客户属性，其预设取值可以配置为：低收入水平、中收入水平及高收入水平。其中，“低收入水平”用于标识客户的月收入小于1万元，“中收入水平”用于标识客户的月收入在1万元～3万元之间，“高收入水平”用于标识客户的月收入大于3万元。
在本实施例中，终端设备若检测到用于贷款的保单满足至少两个保单贷款优惠方案的优惠约束条件，则从用于贷款的保单的保单信息中获取各个客户属性项的值，并基于预先为各项客户属性配置的预设取值，确定保单信息包含的各个客户属性项的值对应的预设取值。
示例性的，终端设备若从用于贷款的保单的保单信息中获取到的各个客户属性项(包括客户年龄、客户性别及客户收入水平)的值分别为：32岁、女、1.5万/月。则终端设备确定客户年龄这一客户属性项的值对应的预设取值为青年，客户性别这一客户属性项的值对应的预设取值为女，客户收入水平这一客户属性项的值对应的预设取值为中收入水平。
s132：基于预先确定的各项客户属性的各个预设取值与所述至少两个保单贷款优惠方案的匹配度，确定所述各个客户属性项的值对应的预设取值与所述至少两个保单贷款优惠方案的匹配度。
在本实施例中，终端设备确定了保单信息包含的各个客户属性项的值对应的预设取值后，基于预先确定的各项客户属性的各个预设取值与客户能够享受的至少两个保单贷款优惠方案的匹配度，确定保单信息包含的各个客户属性项的值对应的预设取值与该至少两个保单贷款优惠方案的匹配度。
作为本发明一实施例，各项客户属性的各个预设取值与客户能够享受的至少两个保单贷款优惠方案的匹配度可以通过如图3所示的s1321～s1322确定，即在s132之前，保单贷款利息的计算方法还包括s1321～s1323，详述如下：
s1321：获取各个保单贷款优惠方案的历史被选记录；所述历史被选记录用于描述各个历史客户对所述保单贷款优惠方案的选择情况。
在本发明实施例中，第二数据库中记录了各个保单贷款优惠方案的历史被选记录。保单贷款优惠方案的历史被选记录用于描述各个历史客户对保单贷款优惠方案的选择情况。在实际应用中，历史客户对保单贷款优惠方案的选择情况可以通过“0”或“1”这两个值进行量化。其中，“1”用于客户选择了该保单贷款优惠方案，“0”用于表示客户未选择该保单贷款方案。示例性的，若某次保单贷款优惠活动预先配置了三个保单贷款优惠方案，第一客户在通过保单进行贷款时选择了第一保单贷款优惠方案，则第一客户对第一保单贷款优惠方案的选择情况的量化值为1，第一客户对第二保单贷款优惠方案和第三保单贷款优惠方案的选择情况的量化值为0。
在本发明实施例中，终端设备可以从第二数据库中获取各个保单贷款优惠方案的历史被选记录。
s1322：获取各个所述历史客户的客户属性信息。
在本实施例中，终端设备获取到各个保单贷款优惠方案的历史被选记录后，还获取各个历史客户的客户属性信息。其中，历史客户的客户属性包括但不限于历史客户的年龄、性别及收入水平。
s1323：基于所述保单贷款优惠方案的历史被选记录、各个所述历史客户的客户属性信息及预设的属性匹配度确定模型，确定各项客户属性的各个预设取值与所述保单贷款优惠方案的匹配度。
在本实施例中，终端设备获取到各个保单贷款优惠方案的历史被选记录及各个历史客户的客户属性信息后，基于各个保单贷款优惠方案的历史被选记录、各个历史客户的客户属性信息及预设的属性匹配度确定模型，确定各项客户属性的个取值与各个保单贷款优惠方案的匹配度。
具体的，终端设备基于预先为各项客户属性配置的预设取值，确定各个历史客户的各项属性对应的预设取值，并将各个历史客户对各个保单贷款优惠方案的选择情况的量化值确定为各个历史客户的各项属性对应的预设取值对各个保单贷款优惠方案的选择情况的量化值。示例性的，若第一客户对第一保单贷款优惠方案的选择情况的量化值为1，第一客户的各项客户属性(包括客户年龄、客户性别及客户收入水平)对应的预设取值分别为：青年、女、中收入水平，则将与第一客户相关的客户属性的预设取值“青年”、“女”及“中收入水平”对第一保单贷款优惠方案的选择情况的量化值均确定为1。若第一客户对第二保单贷款优惠方案的选择情况的量化值为0，则将与第一客户相关的客户属性的预设取值“青年”、“女”及“中收入水平”对第二保单贷款优惠方案的选择情况的量化值均确定为0。
终端设备统计每项客户属性的每个预设取值对每个保单贷款优惠方案的选择情况的量化值的总和，并统计历史客户总数，将每项客户属性的每个预设取值对每个保单贷款优惠方案的选择情况的量化值的总和以及历史客户的总数导入属性匹配度确定模型，进而确定每项客户属性的每个预设取值与各个保单贷款优惠方案的匹配度。
在本实施例中，属性匹配度确定模型为：
其中，p(attributemk|plani)为第m项客户属性的第k个预设取值与第i个保单贷款优惠方案的匹配度，p(plani|attributemk)为第m项客户属性的第k个预设取值对第i个保单贷款优惠方案的选择情况的量化值的总和，p(attributemk)为第m项客户属性的第k个预设取值的先验概率，p(plani)为历史客户总数。
需要说明的是，各个客户属性的各个预设取值的先验概率可以根据实际情况确定，此处不做限定。
s133：基于所述各个客户属性项的值对应的预设取值与所述至少两个保单贷款优惠方案的匹配度及预先训练的客户匹配度确定模型，确定当前请求贷款的客户分别与所述至少两个保单贷款优惠方案的匹配度。
在本发明实施例中，终端设备确定了保单信息包含的各个客户属性项的值对应的预设取值与该至少两个保单贷款优惠方案的匹配度后，将各个客户属性项的值对应的预设取值与该至少两个保单贷款优惠方案的匹配度输入预先训练的客户匹配度确定模型，将客户匹配度确定模型的输出值确定为当前请求贷款的客户分别与其能够享受的至少两个保单贷款优惠方案的匹配度。
在本发明实施例中，客户匹配度确定模型如下：
其中，pi为客户与第i个保单贷款优惠方案的匹配度，ai和
作为本发明一实施例，客户匹配度确定模型可以通过如图4所示的1331～1333训练得到，即在s133之前，保单贷款利息的计算方法还可以包括s1331～s1333，详述如下：
s1331：基于预设核函数，采用支持向量机回归算法构建多客户属性回归模型。
在实际应用中，可以通过客户的各项客户属性对应的预设取值与各个保单贷款优惠方案的匹配度，来确定客户与各个保单贷款优惠方案的匹配度。而由于不同类型的客户属性与保单贷款优惠方案的匹配度之间并非是线性关系，因此，可以根据预设核函数k(xi,x)，采用支持向量机回归算法构建多客户属性回归模型，以将数据从低维空间的非线性组合映射到高维空间的线性组合。
其中，基于预设核函数k(xi,x)构建的多客户属性回归模型可以为：
需要说明的是，多客户属性回归模型中的各个参数的含义与客户匹配度确定模型中的各个参数的含义相同，此处不再赘述。训练好的多客户属性回归模型即为客户匹配度确定模型。
s1332：基于预先确定的各项客户属性的各个预设取值与各个保单贷款优惠方案的匹配度，确定各个所述历史客户的各项客户属性对应的预设取值与各个保单贷款优惠方案的匹配度。
在本实施例中，终端设备获取到各个历史客户的属性信息后，可以基于预先为各项客户属性配置的预设取值，确定各个历史客户的各项属性对应的预设取值，并基于预先确定的各项客户属性的各个预设取值与各个保单贷款优惠方案的匹配度，确定各个历史客户的各项客户属性对应的预设取值与各个保单贷款优惠方案的匹配度。
s1333：基于各个所述保单贷款优惠方案的历史被选记录及各个所述历史客户的各项客户属性对应的预设取值与各个保单贷款优惠方案的匹配度，对所述多客户属性回归模型进行训练，将训练好的所述多客户属性回归模型识别为客户匹配度确定模型。
在本实施例中，终端设备可以将各个历史客户对各个保单贷款优惠方案的选择情况的量化值确定为各个历史客户与各个保单贷款优惠方案的匹配度，终端设备将各个历史客户的各项客户属性对应的预设取值与各个保单贷款优惠方案的匹配度作为多客户属性回归模型的输入，将各个历史客户与各个保单贷款优惠方案的匹配度作为多客户属性回归模型的输出，对多客户属性回归模型进行训练，将训练好的多客户属性回归模型确定为客户匹配度确定模型。
以上可以看出，本实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法，通过当前请求贷款的客户的各项客户属性与保单贷款优惠方案的匹配度来综合确定当前请求贷款的客户与保单贷款优惠方案的匹配度，即通过客户的多个客户属性来确定客户的偏好，从而可以更加精准地为客户推荐适合其自身的保单贷款优惠方案，促进了保单贷款业务的发展。
请参阅图5，图5是本发明第五实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法的实现流程图。相对于图1对应的实施例，本实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法在s12之后，还可以包括s16～s17，详述如下：
s16：若所述保单仅满足一个保单贷款优惠方案的优惠约束条件，则展示优惠约束条件被满足的所述保单贷款优惠方案的优惠策略。
在本实施例中，终端设备若检测到用于贷款的保单仅满足一个保单贷款优惠方案的优惠约束条件，则说明客户在通过该保单进行贷款时，能够享受的保单贷款优惠方案仅包括一个，此时，为了确定客户是否选择使用保单贷款优惠方案，终端设备可以向客户展示优惠约束条件被满足的保单贷款优惠方案的优惠策略，即向客户展示其可享受的保单贷款优惠方案的优惠策略，并获取客户基于其可享受的保单贷款优惠方案的优惠策略反馈的用于表征是否使用保单贷款优惠策略的反馈信息。
s17：若检测到客户反馈的用于表征使用保单贷款优惠方案的第一反馈信息，则基于贷款利息计算策略及优惠约束条件被满足的所述保单贷款优惠方案的优惠策略，计算所述保单的贷款利息。
在本实施例中，终端设备若检测到客户反馈的用于表征使用保单贷款优惠方案的第一反馈信息，则基于预设的贷款利息计算策略及优惠约束条件被满足的保单贷款优惠方案的优惠策略，计算用于贷款的保单的贷款利息。具体的，终端设备可以基于预设的贷款利息计算策略计算优惠前的贷款利息，并基于目标保单贷款优惠方案的优惠策略计算可优惠的贷款利息，将优惠前的贷款利息与可优惠的贷款利息的差值作为用于贷款的保单的贷款利息。
在本发明另一实施例中，终端设备若检测到客户反馈的用于表征不使用保单贷款优惠方案的第二反馈信息，则基于预设的贷款利息计算策略，计算用于贷款的保单的贷款利息。
其中，预设的贷款利息计算策略可以为：贷款利息＝保单的现金价值×每期费率×还款期数。
以上可以看出，本实施例提供的一种保单贷款利息的计算方法在检测到用于贷款的保单仅满足一个保单贷款优惠方案的优惠约束条件时，显示该一个保单贷款优惠方案的优惠策略，进而使客户可以根据实际需求选择是否使用该保单贷款优惠方案，满足了不同客户对保单贷款优惠方案的个性化需求。
图6示是本发明实施例提供的一种终端设备的结构框图，该终端设备包括的各单元用于执行图1至图5对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1至图5以及图1至图5所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图6，所述终端设备600包括：第一获取单元61、检测单元62、第一确定单元63、展示单元64及利息计算单元65。其中：
第一获取单元61用于若检测到保单贷款请求，则获取用于贷款的保单的保单信息。
检测单元62用于基于所述保单信息，检测所述保单是否满足各个保单贷款优惠方案的优惠约束条件。
第一确定单元63用于若所述保单满足至少两个保单贷款优惠方案的优惠约束条件，则基于所述保单信息包含的各个客户属性项的值，确定当前请求贷款的客户分别与所述至少两个保单贷款优惠方案的匹配度。
展示单元64用于展示所述至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略，并基于所述匹配度对所述至少两个保单贷款优惠方案进行标识。
利息计算单元65用于确定所述客户从所述至少两个保单贷款优惠方案中选择的目标保单贷款优惠方案，基于贷款利息计算策略及所述目标保单贷款优惠方案的优惠策略，计算所述保单的贷款利息。
作为本发明一实施例，第一确定单元63包括：预设取值确定单元、第一匹配度确定单元及第二匹配度确定单元。其中：
预设取值确定单元用于若所述保单满足至少两个保单贷款优惠方案的优惠约束条件，则确定所述保单信息包含的各个客户属性项的值对应的预设取值。
第一匹配度确定单元用于基于预先确定的各项客户属性的各个预设取值与所述至少两个保单贷款优惠方案的匹配度，确定所述各个客户属性项的值对应的预设取值与所述至少两个保单贷款优惠方案的匹配度。
第二匹配度确定单元用于基于所述各个客户属性项的值对应的预设取值与所述至少两个保单贷款优惠方案的匹配度及预先训练的客户匹配度确定模型，确定当前请求贷款的客户分别与所述至少两个保单贷款优惠方案的匹配度。
作为本发明一实施例，终端设备600还可以包括第二获取单元、第三获取单元及第二确定单元。其中：
第二获取单元用于获取各个保单贷款优惠方案的历史被选记录；所述历史被选记录用于描述各个历史客户对所述保单贷款优惠方案的选择情况。
第三获取单元用于获取各个所述历史客户的客户属性信息。
第二确定单元用于基于所述保单贷款优惠方案的历史被选记录、各个所述历史客户的客户属性信息及预设的属性匹配度确定模型，确定各项客户属性的各个预设取值与所述保单贷款优惠方案的匹配度；所述属性匹配度确定模型为：
其中，p(attributemk|plani)为第m项客户属性的第k个预设取值与第i个保单贷款优惠方案的匹配度，p(plani|attributemk)为第m项客户属性的第k个预设取值对第i个保单贷款优惠方案的选择情况的量化值的总和，p(attributemk)为第m项客户属性的第k个预设取值的先验概率，p(plani)为历史客户总数。
作为本发明一实施例，终端设备600还可以包括模型构建单元、第三确定单元及模型训练单元。其中：
模型构建单元用于基于预设核函数，采用支持向量机回归算法构建多客户属性回归模型。
第三确定单元用于基于预先确定的各项客户属性的各个预设取值与各个保单贷款优惠方案的匹配度，确定各个所述历史客户的各项客户属性对应的预设取值与各个保单贷款优惠方案的匹配度。
模型训练单元用于基于各个所述保单贷款优惠方案的历史被选记录及各个所述历史客户的各项客户属性对应的预设取值与各个保单贷款优惠方案的匹配度，对所述多客户属性回归模型进行训练，将训练好的所述多客户属性回归模型识别为客户匹配度确定模型。
作为本发明一实施例，展示单元64还用于若所述保单仅满足一个保单贷款优惠方案的优惠约束条件，则展示优惠约束条件被满足的所述保单贷款优惠方案的优惠策略。
利息计算单元65还用于若检测到客户反馈的用于表征使用保单贷款优惠方案的第一反馈信息，则基于贷款利息计算策略及优惠约束条件被满足的所述保单贷款优惠方案的优惠策略，计算所述保单的贷款利息。
以上可以看出，本实施例提供的一种终端设备在检测到用于贷款的保单满足至少两个保单贷款优惠方案的优惠约束条件时，展示该至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略，从而使客户能够获知其可享受的保单贷款优惠方案的具体优惠策略；同时，本发明实施例基于用于贷款的保单中包含的各个客户属性项的值，确定当前请求贷款的客户分别与其能够享受的至少两个保单贷款优惠方案的匹配度，由于各个客户属性项的值反映了客户的客户画像，因而基于各个客户属性项的值确定的匹配度能够反映用户的偏好，在向客户展示该至少两个保单贷款优惠方案的优惠策略时，基于匹配度对该至少两个保单贷款优惠方案进行标识，从而能为客户选择保单贷款优惠方案提供参考，使客户能够以此为参考并结合自身需求选择适合自己的目标保单贷款优惠方案，满足了不同客户对保单贷款优惠方案的个性化需求。
由于通过当前请求贷款的客户的各项客户属性与保单贷款优惠方案的匹配度来综合确定当前请求贷款的客户与保单贷款优惠方案的匹配度，即通过客户的多个客户属性来确定客户的偏好，从而可以更加精准地为客户推荐适合其自身的保单贷款优惠方案，促进了保单贷款业务的发展。
由于在检测到用于贷款的保单仅满足一个保单贷款优惠方案的优惠约束条件时，显示该一个保单贷款优惠方案的优惠策略，进而使客户可以根据实际需求选择是否使用该保单贷款优惠方案，满足了不同客户对保单贷款优惠方案的个性化需求。
图7是本发明另一实施例提供的一种终端设备的结构框图。如图7所示，该实施例的终端设备7包括：处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器70上运行的计算机程序72，例如保单贷款利息的计算方法的程序。处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各个保单贷款利息的计算方法各实施例中的步骤，例如图1所示的s11至s15。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述图6对应的实施例中各单元的功能，例如，图6所示的单元61至65的功能，具体请参阅图6对应的实施例中的相关描述，此处不赘述。
示例性的，所述计算机程序72可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器70执行，以完成本发明。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序72在所述终端设备7中的执行过程。例如，所述计算机程序72可以被分割成第一获取单元、检测单元、第一确定单元、展示单元及利息计算单元，各单元具体功能如上所述。
所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是终端设备7的示例，并不构成对终端设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器70可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器71可以是所述终端设备7的内部存储单元，例如终端设备7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述终端设备7的外部存储设备，例如所述终端设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard，smc)，安全数字(securedigital，sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述终端设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
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