业务质量预测方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及业务质量预测，特别是涉及一种业务质量预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、在保险业高质量发展的背景下，针对营销员承保业务质量的预测存在多种技术问题，包括传统的指标方式预测效果较差且计算量巨大、训练数据存在长尾分布的情况、模型预测出的结果不具备可解释性。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够实现对业务的实时质量管控的业务质量预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本申请提供了一种业务质量预测方法，包括：

3、获取初始业务信息集，并对初始业务信息集进行特征构造，获得业务信息特征数据集；

4、采用目标模型对业务信息特征数据集进行去噪处理；

5、基于去噪处理后的业务信息特征数据集生成业务质量预测子模型集，并将业务质量预测子模型集中的业务质量预测子模型进行融合，获得业务质量预测模型；

6、根据业务质量预测模型获得业务质量预测参考数据集；

7、通过专家经验指标体系对业务质量预测参考数据集进行筛选，获得业务质量预测结果。

8、在其中一个实施例中，采用目标模型对业务信息特征数据集进行去噪处理包括：

9、采用复制神经网络模型对业务信息特征数据集进行去噪处理。

10、在其中一个实施例中，采用复制神经网络模型对业务信息特征数据集进行去噪处理包括：

11、基于自动编码器结构对业务信息特征数据集中的负样本进行建模并进行去噪处理。

12、在其中一个实施例中，基于去噪处理后的业务信息特征数据集生成业务质量预测子模型集包括：

13、从去噪处理后的业务信息特征数据集中抽取目标数量的负样本集；

14、通过目标数量的负样本集与正样本集获得参考训练数据集；

15、根据参考训练数据集训练业务质量预测子模型集。

16、在其中一个实施例中，将业务质量预测子模型集中的业务质量预测子模型进行融合包括：

17、采用集成法将业务质量预测子模型集中的业务质量预测子模型融合。

18、在其中一个实施例中，通过专家经验指标体系对业务质量预测参考数据集进行筛选之前还包括：

19、根据专家经验确定专家经验指标体系。

20、第二方面，本申请还提供了一种业务质量预测装置，包括：

21、业务信息特征数据集获取模块，用于获取初始业务信息集，并对初始业务信息集进行特征构造，获得业务信息特征数据集；

22、业务信息特征数据集去噪模块，用于采用目标模型对业务信息特征数据集进行去噪处理；

23、业务质量预测模型生成模块，用于基于去噪处理后的业务信息特征数据集生成业务质量预测子模型集，并将业务质量预测子模型集中的业务质量预测子模型进行融合，获得业务质量预测模型；

24、业务质量预测参考数据集获取模块，用于根据业务质量预测模型获得业务质量预测参考数据集；

25、业务质量预测参考数据集筛选模块，用于通过专家经验指标体系对业务质量预测参考数据集进行筛选，获得业务质量预测结果。

26、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

27、获取初始业务信息集，并对初始业务信息集进行特征构造，获得业务信息特征数据集；

28、采用目标模型对业务信息特征数据集进行去噪处理；

29、基于去噪处理后的业务信息特征数据集生成业务质量预测子模型集，并将业务质量预测子模型集中的业务质量预测子模型进行融合，获得业务质量预测模型；

30、根据业务质量预测模型获得业务质量预测参考数据集；

31、通过专家经验指标体系对业务质量预测参考数据集进行筛选，获得业务质量预测结果。

32、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

33、获取初始业务信息集，并对初始业务信息集进行特征构造，获得业务信息特征数据集；

34、采用目标模型对业务信息特征数据集进行去噪处理；

35、基于去噪处理后的业务信息特征数据集生成业务质量预测子模型集，并将业务质量预测子模型集中的业务质量预测子模型进行融合，获得业务质量预测模型；

36、根据业务质量预测模型获得业务质量预测参考数据集；

37、通过专家经验指标体系对业务质量预测参考数据集进行筛选，获得业务质量预测结果。

38、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

39、获取初始业务信息集，并对初始业务信息集进行特征构造，获得业务信息特征数据集；

40、采用目标模型对业务信息特征数据集进行去噪处理；

41、基于去噪处理后的业务信息特征数据集生成业务质量预测子模型集，并将业务质量预测子模型集中的业务质量预测子模型进行融合，获得业务质量预测模型；

42、根据业务质量预测模型获得业务质量预测参考数据集；

43、通过专家经验指标体系对业务质量预测参考数据集进行筛选，获得业务质量预测结果。

44、上述业务质量预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取初始业务信息集，并对初始业务信息集进行特征构造，获得业务信息特征数据集；采用目标模型对业务信息特征数据集进行去噪处理；基于去噪处理后的业务信息特征数据集生成业务质量预测子模型集，并将业务质量预测子模型集中的业务质量预测子模型进行融合，获得业务质量预测模型；根据业务质量预测模型获得业务质量预测参考数据集；通过专家经验指标体系对业务质量预测参考数据集进行筛选，获得业务质量预测结果。突破了传统指标判断的方式，采用基于ai（artificial intelligence，人工智能）模型和专家经验的方式使营销员业务质量预测效果大大提高，同时增强了模型的可解释性。

技术特征：

1.一种业务质量预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用目标模型对所述业务信息特征数据集进行去噪处理包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用复制神经网络模型对所述业务信息特征数据集进行去噪处理包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述去噪处理后的业务信息特征数据集生成业务质量预测子模型集包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述业务质量预测子模型集中的业务质量预测子模型进行融合包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过专家经验指标体系对所述业务质量预测参考数据集进行筛选之前还包括：

7.一种业务质量预测装置，其特征在于，所述装置包括：

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种业务质量预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取初始业务信息集，并对初始业务信息集进行特征构造，获得业务信息特征数据集；采用目标模型对业务信息特征数据集进行去噪处理；基于去噪处理后的业务信息特征数据集生成业务质量预测子模型集，并将业务质量预测子模型集中的业务质量预测子模型进行融合，获得业务质量预测模型；根据业务质量预测模型获得业务质量预测参考数据集；通过专家经验指标体系对业务质量预测参考数据集进行筛选，获得业务质量预测结果。采用本方法能够大大提高营销员业务质量的预测效果，同时增强业务质量预测模型的可解释性。

技术研发人员：阮强,徐征,向玲,邢金坤,丁晓博,邹鹏杰,侯津京,刘册
受保护的技术使用者：中国人寿保险股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/16